Alle scheinen sich darüber einig zu sein, dass die sozialen Medien zu einer Kloake geworden sind, in der auf der einen Seite die Cancel-Culture-Mobs ideologische Reinheit durchsetzen, auf der anderen Seite Trolle Verschwörungstheorien verbreiten.

X und Facebook werden beschuldigt, Hass und Konflikte zu schüren. Die Unruhen im Vereinigten Königreich haben verdeutlicht, wie eine Handvoll Social-Media-Posts einen Hexenkessel aus schwelender Wut und Ressentiments entfachen können.

Als Reaktion darauf schränken Regierungen auf der ganzen Welt die freie Meinungsäußerung ein. Die Türkei hat Instagram verboten, Venezuela hat X verboten und die britische Regierung schickt Menschen ins Gefängnis, weil sie zur Gewalt aufgerufen haben und in einigen Fällen einfach nur, weil sie beschissene Meinungen geäußert haben.

Aber es gibt einen besseren Weg, soziale Medien zu reparieren, als Konten zu sperren und Fehlinformationen zu zensieren.

Die eigentliche Ursache des Problems sind nicht die Fake News in einzelnen Posts, sondern die Art und Weise, wie die Algorithmen der sozialen Medien Konflikte priorisieren und die polarisierendsten Inhalte hervorheben, um Engagement und Werbedollar zu erzielen.

Das klingt jetzt vielleicht ein bisschen verrückt, aber ich glaube, die Debatte um die Redefreiheit ist im Moment eine völlige Ablenkung, sagte der ehemalige Twitter-Chef Jack Dorsey im Juni auf dem Oslo Freedom Forum. Ich glaube, die wahre Debatte sollte sich um den freien Willen drehen.

Ein Marktplatz für Social-Media-Algorithmen

Dorsey argumentiert, dass Black-Box-Algorithmen in sozialen Medien unsere Handlungsfähigkeit beeinträchtigen, indem sie unsere Realität verzerren und unseren Denkraum hacken. Er glaubt, die Lösung liege darin, den Benutzern die Wahl zwischen verschiedenen Algorithmen zu ermöglichen, um mehr Kontrolle über die Art der Inhalte zu haben, die sie bereitstellen.

Geben Sie den Leuten die Wahl, welchen Algorithmus sie verwenden möchten, von einer Partei, der sie vertrauen. Geben Sie den Leuten die Wahl, ihren eigenen Algorithmus zu entwickeln, den sie in diese Netzwerke einbinden und sehen können, was sie wollen. Und sie können ihn auch auslagern. Und geben Sie den Leuten die Wahl, wirklich einen Marktplatz zu haben.

Es ist eine einfache, aber überzeugende Idee, doch bevor eine Mainstream-Plattform den Benutzern freiwillig die Wahl eines Algorithmus überlässt, müssen noch jede Menge Hürden überwunden werden.

Warum sich Social-Media-Plattformen gegen algorithmische Auswahl wehren werden

Der Informatikprofessor Arvind Narayanan aus Princeton hat die Auswirkungen von Social-Media-Algorithmen auf die Gesellschaft eingehend erforscht. Er sagt Cointelegraph, dass Dorseys Idee großartig sei, aber auf den großen Plattformen wahrscheinlich nicht umgesetzt werden werde.

Ein Marktplatz der Algorithmen sei ein wichtiger Eingriff. Zentralisierte Social-Media-Plattformen ließen den Nutzern bei weitem nicht genügend Kontrolle über ihren Feed, und der Trend gehe zu immer weniger Kontrolle, da Empfehlungsalgorithmen eine immer zentralere Rolle spielen, erklärt er.

Ich gehe davon aus, dass zentralisierte Plattformen keine Drittanbieter-Algorithmen zulassen werden, aus den gleichen Gründen, aus denen sie von vornherein keine Benutzerkontrollen bieten. Deshalb sind dezentralisierte soziale Medien so wichtig.

Es gibt einige frühe Experimente auf dezentralen Plattformen wie Farcaster und Nostr, aber das Twitter-Spinoff Bluesky ist am weitesten fortgeschritten und hat diese Funktionalität bereits integriert. Allerdings wurde es bisher nur für spezielle Inhalts-Feeds verwendet.

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Bluesky testet Algorithmusauswahl

Doch William Brady, Assistenzprofessor an der Northwestern University, sagte gegenüber Cointelegraph, dass er in den kommenden Monaten auf Bluesky einen neuen Algorithmus testen werde, der als Alternative zum Hauptalgorithmus der Site angeboten werde.

Studien haben gezeigt, dass bis zu 90 % der politischen Inhalte, die wir online sehen, von einer winzigen Minderheit hochmotivierter und parteiischer Nutzer stammen. Daher sei der Versuch, ihren Einfluss zu verringern, ein Schlüsselaspekt, sagt er.

Der repräsentative Diversifizierungsalgorithmus zielt darauf ab, die gängigsten Ansichten statt der extremsten Ansichten besser darzustellen, ohne den Feed zu vereinheitlichen.

Wir werden keine starken moralischen oder politischen Meinungen entfernen, weil wir das für wichtig für die Demokratie halten. Aber wir werden einige der giftigsten Inhalte entfernen, von denen wir wissen, dass sie mit den extremsten Leuten in dieser Distribution in Verbindung gebracht werden.

Erstellen Sie mithilfe von KI einen personalisierten Algorithmus

Rick Lamers, Forscher und Ingenieur bei Groq AI, hat das Thema aus einer anderen Richtung angegangen und kürzlich eine Open-Source-Browsererweiterung entwickelt, die auf Desktop- und Mobilgeräten funktioniert. Sie scannt und bewertet Beiträge von Personen, denen Sie folgen, und blendet Beiträge automatisch basierend auf Inhalt und Stimmung aus.

Lamers erzählt Cointelegraph, dass er es erstellt hat, damit er Leuten auf X und ihren Posts über KI folgen kann, ohne aufrührerische politische Inhalte lesen zu müssen.

Ich brauchte etwas zwischen dem Entfolgen und dem Folgen aller Inhalte, was dazu führte, dass ich mit einem LLM/AI themenbezogene Beiträge selektiv ausblendete.

Die Verwendung großer Sprachmodelle (LLMs) zum Durchsuchen von Social-Media-Inhalten eröffnet die faszinierende Möglichkeit, personalisierte Algorithmen zu entwickeln, für deren Änderung die sozialen Plattformen nicht zustimmen müssen.

Doch die Neuanordnung der Inhalte Ihres Feeds sei eine viel größere Herausforderung als das einfache Ausblenden von Beiträgen, sagt Lamers. So weit seien wir also noch nicht.

Wie Social-Media-Algorithmen Konflikte verstärken

Als Social Media Anfang der 2000er Jahre aufkam, wurden die Inhalte in chronologischer Reihenfolge angezeigt. Doch seit 2011 werden im Newsfeed von Facebook die Top Stories ausgewählt, die den Benutzern angezeigt werden.

Twitter zog 2015 mit seiner Funktion „While You Were Away“ nach und wechselte 2016 zu einer algorithmischen Timeline. Die Welt, wie wir sie kannten, ging unter.

Obwohl jeder behauptet, die Algorithmen sozialer Medien zu hassen, sind sie in Wirklichkeit sehr nützlich, um den Benutzern dabei zu helfen, sich durch einen Ozean von Inhalten zu kämpfen und die interessantesten und spannendsten Beiträge zu finden.

Dan Romero, der Gründer der dezentralen Plattform Farcaster, verweist Cointelegraph auf einen Thread, den er zu diesem Thema geschrieben hat. Er sagt, dass jede erstklassige Verbraucher-App Feeds verwendet, die auf maschinellem Lernen basieren, weil die Benutzer das wollen.

Dies sei die von den Verbrauchern hinsichtlich der aufgewendeten Zeit ganz überwiegende Präferenz, sagte er.

Leider haben die Algorithmen schnell gelernt, dass die Inhalte, mit denen sich die Menschen am ehesten beschäftigen, Konflikte und Hass, polarisierende politische Ansichten, Verschwörungstheorien, Empörung und öffentliche Bloßstellung beinhalten.

„Sie öffnen Ihren Feed und werden mit dem gleichen Zeug bombardiert“, sagt Dave Catudal, Mitbegründer der SocialFi-Plattform Lyvely.

Ich möchte nicht mit dem Jemen, dem Iran, dem Gazastreifen, Israel und all dem bombardiert werden. […] Sie treiben eindeutig eine Art politischen, störenden Konflikt voran, sie wollen einen Konflikt.

Studien zeigen, dass Algorithmen moralische, emotionale und gruppenbasierte Inhalte konsequent verstärken. Brady erklärt, dass dies eine evolutionäre Anpassung sei.

Wir neigen dazu, auf diese Art von Inhalten zu achten, weil uns das in kleinen Gruppen tatsächlich einen Vorteil verschafft, sagt er. Wenn Sie auf emotionale Inhalte in Ihrer Umgebung achten, hilft Ihnen das, physische und soziale Bedrohungen zu überleben.

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Social-Media-Blasen funktionieren anders

Das alte Konzept der Social-Media-Blase, in der Benutzer nur Inhalte erhalten, denen sie zustimmen, ist nicht wirklich zutreffend.

Obwohl Blasen existieren, zeigen Untersuchungen, dass Benutzer mehr Meinungen und Ideen ausgesetzt sind, die sie hassen als je zuvor. Das liegt daran, dass sie sich eher mit Inhalten auseinandersetzen, die sie wütend machen, sei es indem sie sich auf einen Streit einlassen, in einem Zitat-Tweet darauf eingehen oder durch eine Anhäufung von Inhalten.

Inhalte, die Sie hassen, sind wie Treibsand. Je mehr Sie dagegen ankämpfen, desto mehr liefert Ihnen der Algorithmus. Aber er verstärkt immer noch die Überzeugungen und dunkelsten Ängste der Menschen, indem er die absolut schlimmsten Ansichten der anderen Seite hervorhebt.

Wie die Zigarettenhersteller in den 1970er-Jahren sind sich die Plattformen des Schadens bewusst, den der Fokus auf Engagement für Einzelne und die Gesellschaft verursacht. Aber es scheint, als stehe zu viel Geld auf dem Spiel, um den Kurs zu ändern.

Meta erzielte im letzten Quartal Werbeeinnahmen in Höhe von 38,32 Milliarden Dollar (98 % des Gesamtumsatzes). Susan Li, Finanzvorstand von Meta, führte einen Großteil davon auf KI-gesteuerte Anzeigenplatzierungen zurück. Facebook hat den Einsatz von Brückenalgorithmen getestet, die Menschen zusammenbringen und nicht trennen sollen, hat sich jedoch entschieden, diese nicht in die Produktion zu bringen.

Bluesky, Nostr und Farcaster: Marktplatz der Algorithmen

Dorsey erkannte auch, dass er keine bedeutenden Veränderungen bei Twitter bewirken konnte, also gründete er Bluesky, um eine Open-Source-Alternative mit dezentraler Nutzung zu schaffen. Aber da Bluesky viele der gleichen Fehler wie Twitter machte, setzte er sich nun für das Bitcoin-freundliche Nostr ein.

Das dezentrale Netzwerk ermöglicht es Benutzern, auszuwählen, welche Clients und Relays verwendet werden sollen, und bietet Benutzern potenziell eine große Auswahl an Algorithmen.

Ein großes Problem dezentralisierter Plattformen besteht jedoch darin, dass die Entwicklung eines geeigneten Algorithmus ein gewaltiges Unterfangen ist, das wahrscheinlich die Fähigkeiten der Community übersteigt.

Ein Entwicklerteam hat für den Paradigm-Hackathon im vergangenen Oktober einen dezentralen Feed-Markt für Farcaster aufgebaut, aber niemand schien Interesse zu haben.

Der Grund dafür war laut Romero, dass von der Community erstellte Feeds wahrscheinlich nicht leistungsfähig und wirtschaftlich genug für eine moderne, skalierbare Verbraucher-UX waren. Könnte als Open-Source-Client mit selbstgehostetem Typ funktionieren.

Die Erstellung eines guten Feeds für maschinelles Lernen sei schwierig und erfordere erhebliche Ressourcen, um ihn leistungsfähig und in Echtzeit zu gestalten, sagte er in einem anderen Thread.

Wenn Sie einen Feed-Marktplatz mit guter UX erstellen möchten, müssen Sie wahrscheinlich ein Backend erstellen, wo Entwickler ihre Modelle hochladen und der Client das Modell in seiner [Infrastruktur] ausführt. Dies ist natürlich mit Datenschutzbedenken verbunden, aber möglicherweise möglich.

Ein größeres Problem besteht jedoch darin, dass noch nicht feststeht, ob die Verbraucher bereit wären, für Ihren Algorithmus zu zahlen.

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