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Analyse von 350 Millionen Social-Media-Posts: In den USA grassieren "Fake news"

19. Ausgabe der Reihe Münster Practice and Policy

In wenigen Tagen finden in den USA die Präsidentschaftswahl statt. Im Vorfeld hat ein Team von Forschern der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Universität Münster und der Northeastern University Boston mehr als 350 Millionen Social-Media-Posts und -Kommentare mittels Künstlicher Intelligenz ausgewertet. Anhand der vielfältigen Ergebnisse halten die Wissenschaftler den Ausgang der Wahl weiterhin für offen.

Die wichtigsten Ergebnisse der Untersuchung:

  • Die Untersuchung bestätigt den Umfrage-Vorsprung des Herausforderers Joe Biden vor Amtsinhaber Donald Trump.
  • Der Anteil der Falschmeldungen ("Fake news") hat sich in den vergangenen vier Jahren vervierfacht.
  • Die Wissenschaftler konstatieren einen Einfluss von Fake News auf die Popularität der Kandidaten in Abhängigkeit von bestimmten Themen. US-Präsident Donald Trump profitiert demnach deutlich von Fake News in bestimmten Bereichen wie der Corona-Pandemie und der "Black-Lives-Matter"-Bewegung.
  • Donald Trump ist im Gegensatz zu Joe Biden in den US-Medien überrepräsentiert - wie bereits im Wahlkampf im Jahr 2016.

Das Forscherteam geht aufgrund dieser Erkenntnisse davon aus, dass das Rennen um das Weiße Haus kurz vor der Wahl weiterhin offen ist. Vor allem der Anstieg der Corona-Infektionen in Europa könnte Trump helfen, kurz vor der Wahl an Popularität zu gewinnen. "In den letzten Tagen vor der Wahl kann sich vieles verschieben – ähnlich wie 2016", betont Juniorprofessor und Projektleiter Raoul Kübler von der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Universität Münster. Das Paper zur Untersuchung wurde bei der "Interactive Marketing Research Conference" nach Begutachtung angenommen.

Um die über 350 Millionen Social-Media-Posts zu analysieren, nutzen die Wirtschaftswissenschaftler einen linguistischen Algorithmus. Dieser identifiziert anhand von Wortfrequenzen gemeinsame Oberthemen in einer Vielzahl an Dokumenten und ordnet jedes Subdokument einem Thema zu. In der linguistischen Forschung sind derartige Algorithmen weit verbreitet, sie finden mittlerweile auch im Marketing ihren Weg in die Forschung.

Die wesentlichen Ergebnisse der Untersuchung stellen Jun.-Prof. Raoul Kübler, Prof. Koen Pauwels und Kai Manke in der aktuellen Ausgabe der Reihe Münster Practice and Policy vor. Im Rahmen der Reihe stellen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät ihre Ergebnisse in kurzen Papieren vor, um einen Beitrag zur Versachlichung der Auseinandersetzungen zu wirtschafts- und unternehmenspolitischen Themen zu leisten. Die bislang erschienenen Beiträge finden Sie hier.