
Zwischen Liebe und Zorn
Amplification in sozialen Medien praktisch erfahren
Die Teilnehmenden konsumieren Inhalte in den sozialen Medien und reagieren darauf ähnlich wie sie es dort sonst auch tun: mithilfe von Reaktionsemojis. Ein Punktesystem zeigt die ungleiche Gewichtung der verschiedenen Reaktionen (Verstärkung) auf. Die Reflexion konzentriert sich auf Plattforminteressen und -mechanismen, Hassrede, Bedingungen für politische Inhalte und Plattformregeln.
Benötigte Zeit
45-90 Minuten
Gruppengröße
ab 5 Personen
Benötigtes Material
Vorlagen und Auswertungstabelle
Lernziele
- Lernen, wie Verstärkungsalgorithmen funktionieren
- Verstehen, wie Nutzer*innen die algorithmische Kuratierung von Inhalten beeinflussen können
- Verstehen der ungleichen Konkurrenz zwischen gesellschaftspolitisch wichtigen Informationen und anderen Informationen auf Social-Media-Plattformen
Lerninhalte
- Algorithmen, speziell verstärkende Algorithmen (amplification)
- Soziale Medien
- Eigene Aktivitätsmuster in sozialen Medien
Durchführung
Ablauf
Vorbereitung
Die Moderator:innen bereiten eine Folie oder einen Feed mit typischen Social-Media-Inhalten vor. Diese Beiträge sollten gemischt sein, genau wie auf realen Plattformen – zum Beispiel etwa drei Beiträge aus den Bereichen Prominente, Sport, Politik und Musik, die in zufälliger Reihenfolge angezeigt werden.
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Vorlagen herunterladen und Übung vorbereiten. Die Auswertungstabelle kann man auf der englischsprachigen Plattform Compteendo herunterladen, der Seite, auf der diese Methode erstveröffentlicht wurde: Download als ZIP.
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Die PDF-Vorlagen in deutscher Sprache finden sich unten.
Der Kartensatz wird einmal für die moderierende Person ausgedruckt. Diese wird dann jeweils das entsprechende Emoji hochalten, über das gerade per Handzeichen abgestimmt wird.
Jede*r Teilnehmende erhält einen Stimmzettel (im Open-Document-Textformat.odt: Download als ZIP.
Die Moderation sollte die Dokumentations- und Auswertungsdatei vorbereiten und während der Sitzung verwenden (im Open-Document-Tabellenformat.ods im ZIP-Ordner).
Einführung (10 Minuten)
Die Moderation erläutert den Teilnehmenen die Übung: Wir werden simulieren, wie wir täglich Nachrichten in den sozialen Medien konsumieren. Aber wir konsumieren nicht nur, denn in den sozialen Medien geht es auch viel um das Reagieren. Deshalb solltet ihr nun auf die von der Moderation präsentierten Inhalte reagieren. Wir haben folgende Reaktionsmöglichkeiten:
🧡 👏 😆 💡 👍 👎🙁 😞 💩
Reise durch den Stream (20-40 Minuten)
Nun werden verschiedene Beiträge präsentiert, auf die die Teilnehmer reagieren sollen. Die Moderation bittet um Reaktion.
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Teilnehmende halten Karten hoch: Jede*r Teilnehmende erhält Karten mit den Symbolen, mit denen die Person stimmen möchte.
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Oder: Hände heben: Jede*r Teilnehmende hebt die Hand, wenn die Moderation um Stimmen für eine Reaktionsart bittet.
Die Moderation notiert die Punktzahl im Auswertungsdokument (im offenen Dokument-Tabellenformat.ods im ZIP-Ordner): Wenn 2 Teilnehmende mit einem Herz reagiert haben, wird eine „2” in das entsprechende Feld eingetragen,....
Reaktion der Teilnehmenden dokumentieren
Jede*r Teilnehmende kreuzt das Feld auch in der eigenen Tabelle (Seite 2 des Materials) an. Wer z. B. mit einem Herz reagiert, kreuzt das Feld „Herz” an (siehe Bild) GIBT ES DAS BILD HIER AUCH?
Beitrag für Beitrag führt die Moderation durch den Newsstream, immer in derselben Reihenfolge: 1.) Moderator*in zeigt Beitrag 2.) Jede*r Teilnehmende kreuzt seine Reaktion in seiner Vorlage an. 3.) Die Moderator*innen tragen die Reaktionen in das Tabellenprotokoll ein .
Anmerkung: Die Verstärkungsfaktoren unterhalb der Tabelle bleiben in diesem Schritt leer! Sie spielen im nächsten Schritt – der Zusammenfassung – eine Rolle...

Datenauswertung
Am Ende des spielerischen Teils werden die Reaktionen der Teilnehmenden ausgewertet.
Dazu erhalten sie folgende Informationen:
Wie in echten sozialen Medien haben einige Reaktionen mehr Wert als andere. Die Werte sind in der Tabelle sichtbar. Ein Herz wiegt viermal so viel wie ein "Daumen hoch". Keine Reaktion hat auch keinen Wert.
4 🧡 💩
3 👏 😆😞
2 💡🙁
1👍 👎
Die Teilnehmenden werden gebeten:
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den Verstärkungsfaktor für jede Spalte unter der Tabelle zu notieren (Zeile „Faktor”)
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die Gesamtwerte für jede Spalte zu berechnen: Alle Kreuze in einer Spalte addieren und mit dem Faktor multiplizieren.
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Beispiel: 2💡x Faktor 2 = 4 (siehe Bild oben)
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Die Ergebnisse geben ihnen Aufschluss über ihre häufigste Reaktionsart
Präsentation der Ergebnisse
Die Co-Moderation fasst die Spalten und Zeilen in der Auswertunstabelle zusammen und teilt die Ergebnisse mit:
Die Karte mit der höchsten Bewertung ist: _____ Die Emotion mit der höchsten Bewertung ist: _____
Sie präsentiert den Teilnehmenden die Punktzahl und erklärt, was die Zeilen- und Spaltenergebnisse bedeuten:
- Zeilenergebnisse geben Auskunft darüber, wie vielfältig die Reaktionen auf einen Beitrag waren.
- Die Gesamtpunktzahl gibt Auskunft darüber, wie erfolgreich der Beitrag war.
- Spaltenergebnis: Zeigt letztendlich dominante Reaktionsmuster der Gruppe unabhängig von bestimmten Beiträgen – eine allgemein positivere oder negativere Wortwahl, Präferenz für bestimmte Reaktionen...
Reflexion und Ergebnissicherung
Reflexionsfragen:
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Wie sollten wir am besten auf Beiträge reagieren? Ist keine Reaktion eine Option? Welche Konsequenzen haben positive und negative Reaktionen?
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Hattet ihr das Gefühl, dass eure Reaktionen fair behandelt wurden? Wenn nicht, erklärt bitte warum.
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Haben sich eure Gefühle geändert, als íhr erkannt habt, dass es verschiedene Verstärkungsfaktoren gibt?
Transfer: Verstärkung & Datafizierung (10 Minuten)
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Amplification ist eine gängige Technologie, um zu entscheiden, welche Inhalte in welcher Reihenfolge, in welchem Kontext und für welches Publikum angezeigt werden. Sie basiert auf den Eingaben der Nutzer*innen – die dadurch mitbestimmen, was „viral” geht und was bald im tiefen Ozean der Inhalte untergeht.
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Nutzer*innen sind auch Objekte bzw. Datenquellen. Da ihre Reaktionsdaten gespeichert werden, kann eine Plattform auch Rückschlüsse auf ihre bevorzugte Art der Reaktion und ihre bevorzugten Inhalte ziehen – also psychologische und intellektuelle Schlussfolgerungen. In diesem Sinne zeigt unser Handeln, wer wir sind.
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Die Verstärkung und Dataifizierung des Selbst haben Auswirkungen auf die Gesellschaft, wenn etwas wie das, was während dieser Aufgabe erlebt wurde, in großem Umfang genutzt wird und wenn sogar die verschiedenen Daten über uns selbst zusammengeführt werden können.
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Eure bevorzugten Plattformen: EU-Daten aus dem Jahr 2024 deuten darauf hin, dass die wichtigsten Plattformen für gesellschaftspolitische Informationen für Jugendliche
Instagram (47 %), TikTok (39 %) und YouTube (37 %) sind.
Wie funktioniert eurer Meinung nach die Verstärkung auf diesen Plattformen? Wie könnt ihr das herausfinden?
Transfer: Fragen mit sozialpolitischem Schwerpunkt (20 Minuten)
Interessen der Plattformen: Warum bewerten Plattformen verschiedene Arten von Inhalten unterschiedlich? Findet Beispiele für technische, wirtschaftliche oder politische Gründe.
Hassrede: Warum werden Hassbotschaften auf Plattformen oft nicht blockiert oder gelöscht oder die Verfasser*innen solcher Botschaften automatisch beschränkt? *** HINWEIS FÜR NILS: Habe die Frage umformuliert, weil es nicht so ist, dass es "den Plattformen schwerfällt", Hassbotschaften zu blockieren, sondern der Wille bei den Betreibenden fehlt. Bitte prüfen, ob so in Ordnung***
Politische Inhalte: Welche politischen Inhalte werden besonders hervorgehoben? Junge Menschen gehen davon aus, dass sie wichtige Nachrichten ohnehin mitbekommen – weil sie ihnen in den sozialen Medien angezeigt werden. Welche wichtigen Nachrichten könnten eurer Meinung nach auf diese Weise eurer Aufmerksamkeit entgehen?
Beispiel: emotionsarme Informationen über eine wichtige bevorstehende Gesetzesänderung in Bezug auf Schulpflicht, Wehrpflicht ... Unabhängige Medien: Was müssen seriöse und gut recherchierende Autor*innen tun, damit ihre Beiträge gelesen werden? Was müssen sie tun, um von ihrer Arbeit in den sozialen Medien leben zu können?
Governance: Welche Schlussfolgerungen sollten wir für die Governance sozialer Medien ziehen? Was könnt ihr persönlich zu einem weniger polarisierten Diskurs beitragen?
F: politischbilden.de im Computerspielemuseum Berlin

Projekt: Digital Youth Work - Rights-Sensitive, Open, Accessible, Democratic (DIYW-ROAD)
Veröffentlicht im Rahmen des Projekts DIYW-ROAD, einer europäischen Partnerschaft koordiniert vom Arbeitskreis deutscher Bildungsstätten.
Die englischsprachige Originalversion dieser Methode ist unter einer CC-BY-SA 4.0 International Lizenz auf der Plattform Competendo erschienen:
➔ Amplify My Love and Anger
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