Echo Chambers Amplified: Wie CNN und Fox News Amerikas Polarisierung anheizen
Zusammenfassung: Forscher haben mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und natürlicher Sprachverarbeitung 10 Jahre lang Sendungen und Tweets von CNN und Fox News analysiert und dabei einen Anstieg der parteiischen und hetzerischen Sprache festgestellt.
Die Studie zeigt, dass die Sprache der Medien die öffentlichen Debatten in den sozialen Medien beeinflusst und spaltende Echokammern schafft. Die Untersuchung zeigt auch, wie die Zuschauer der beiden Sender dieselben Wörter unterschiedlich interpretieren und damit bestehende Ansichten verstärken.
Da die Fernsehnachrichten von den Einschaltquoten bestimmt werden, können diese Praktiken weiterhin einen Keil in den öffentlichen Diskurs treiben.
Wichtige Fakten:
- In der Studie wurden fast 300 Milliarden Wörter, die in den Sendungen von CNN und Fox News gesprochen wurden, sowie fast 133 000 Tweets zu sechs politisch umstrittenen Themen im Zeitraum von 2010 bis 2020 analysiert.
- Die Zuschauer von CNN und Fox News haben nicht nur unterschiedliche politische Ansichten, sondern interpretieren auch dieselben Schlüsselwörter unterschiedlich, wie die Verwendung von Begriffen wie „illegal“ und „Familie“ in Einwanderungsdiskussionen zeigt.
- Trotz der Bemühungen der Forscher, solide Beweise zu liefern, bleibt es eine große Herausforderung, die Sender davon zu überzeugen, ihre Geschäftsmodelle zu ändern.
Die nationale Nachrichtenberichterstattung der beiden größten Fernsehsender CNN und Fox News spiegelt nicht nur die zunehmende politische Polarisierung in Amerika wider. In einer kürzlich erschienenen Veröffentlichung haben Forscher der Virginia Tech gezeigt, dass die parteiische und hetzerische Berichterstattung im Fernsehen im Laufe der Zeit zugenommen hat und die wachsenden Gräben in der neuen Öffentlichkeit der sozialen Medien noch verschärfen kann.
Gemeinsame Erkenntnisse
Eugenia Rho ist Assistenzprofessorin an der Fakultät für Informatik mit einem Hintergrund in Politikwissenschaften und einer Leidenschaft für den Einsatz künstlicher Intelligenz, um Menschen und Institutionen besser zu verstehen.
„Wenn wir über Sprache sprechen, die mediatisiert und immer und immer wieder von einflussreichen Akteuren verwendet wird, wie wirkt sich das auf die Art und Weise aus, wie die Öffentlichkeit über wichtige gesellschaftliche Themen spricht? sagte Rho. „Die rigorose Analyse großer Datensätze wie dieser eröffnet ganz neue Wege zum Verständnis der Medien und ihrer Auswirkungen.“
Mike Horning ist ein Journalist, der zum außerordentlichen Professor an der Fakultät für Kommunikation wurde. Er untersucht, wie Fake News und Fehlinformationen die bürgerliche Debatte und die politische Beteiligung beeinflussen. Er arbeitet oft mit Informatikern zusammen.
„Wenn wir eine Frage über die Voreingenommenheit der Medien in den letzten 40 Jahren angehen wollten, müssten wir uns einen Datensatz von vielleicht 500 Artikeln ansehen. Das ist sehr begrenzt“, sagte Horning.
„Aber Informatiker können uns jetzt dabei helfen, einige dieser schwierigen, schwierigen Fragen anzugehen, indem sie riesige Datenmengen analysieren, was wir vorher nicht konnten. Deshalb finde ich es supercool, mit ihnen zusammenarbeiten zu können.
Große Daten, nuanciertes Wissen
Mithilfe eines Zweigs der künstlichen Intelligenz, der als natürliche Sprachverarbeitung bezeichnet wird, analysierten die Forscher fast 300 Milliarden Wörter, die auf CNN und Fox News gesprochen wurden, sowie fast 133.000 Tweets von den Sendern und ihren Anhängern, um festzustellen, ob die nationalen Fernsehnachrichten parteiische und aufrührerische Inhalte enthielten, wie sich diese Parteinahme im Laufe der Zeit veränderte und ob parteiische Inhalte die Debatte unter den Anhängern der Sender in den sozialen Medien beeinflussten.
Sie verwendeten zwei große Datensätze.
Transkribierte Untertitel von Nachrichtensendungen, die von CNN und Fox News vom 1. Januar 2010 bis zum 31. Dezember 2020 24 Stunden am Tag und sieben Tage die Woche ausgestrahlt wurden. Die Daten wurden vom Internet Archive und dem Stanford Cable TV News Analyzer zur Verfügung gestellt
Alle Tweets zwischen 2010 und 2020, die von Nutzern geschrieben wurden, die sowohl @CNN als auch @FoxNews folgten, entweder @CNN oder @FoxNews erwähnten oder darauf antworteten und Schlüsselwörter enthielten, die mit sechs politisch umstrittenen Themen in Verbindung standen:
Rassismus
Black Lives Matter und seine Abkürzung BLM
Polizei
Einwanderung
Klimawandel
Gesundheitsfürsorge
Demokratie in der Schwebe
Amerikaner beziehen ihre Nachrichten fünfmal häufiger aus dem Fernsehen als aus Online- und Printmedien, schreiben die Forscher, und die Zuschauer wählen ihre Nachrichtenquelle eher nach parteipolitischen Gesichtspunkten aus. Sie behalten ihre parteiische Nachrichtenauswahl auch im Laufe der Zeit bei.
Rho und Horning haben gezeigt, dass die in der Fernsehberichterstattung verwendete Sprache auch vorhersagt, wie die Zuschauer wichtige nationale Themen in den sozialen Medien diskutieren.
Noch besorgniserregender ist, dass ihre Analyse zeigte, dass die Zuschauer von CNN und Fox News nicht nur unterschiedliche politische Ansichten vertreten, sondern auch dieselben Wörter sehr unterschiedlich interpretieren.
Wörter wie „illegal“, „Durchsetzung“ und „Ordnung“ tauchten häufig in Einwanderungsdiskussionen auf Fox News auf, während CNN Wörter wie „Eltern“, „Familie“, „Kinder“, „Tochter“ und „Gemeinschaften“ verwendete.
Wenn es um Rassismus ging, wurde in der CNN-Berichterstattung häufig von „Protesten“ gesprochen, während bei Fox häufig „Verbrechen“ auftauchte.
Innerhalb von zwei bis drei Monaten zeigten die Daten, dass das Publikum auf Twitter, das jetzt als X bekannt ist, die gleichen Sprachmuster der von ihm bevorzugten Fernsehnachrichten wiederholte. Und vice versa. Die Forscher fanden heraus, dass verschiedene Zielgruppen ihre Medienzeit in parteiischen Echokammern verbringen, die ihre bestehenden Ansichten verstärken.
„Dieses Land wurde auf der Grundlage der Unabhängigkeitserklärung gegründet. Worte haben eine immense Macht und einen spürbaren Einfluss auf das Leben der Menschen“, sagte Rho.
„Wenn wir dieses konstante Muster haben, bei dem die großen Fernsehsender völlig auseinanderklaffen, und zwar in dem Maße, dass sie eine fast unterschiedliche Realität darstellen, in der die Themen diskutiert werden, dann haben wir diese unüberbrückbare Spaltung des Publikums. Ich hoffe, dass dieses Papier die Diskussion darüber weiter anregen kann.
Und es gibt vielleicht keinen einfachen Weg, diese Polarisierung zu bekämpfen, denn sie hat wirtschaftliche Gründe.
„Ein Teil der Motivation dafür ist der zunehmende Rückgang der Zuschauerzahlen bei den Kabelnachrichten. Sie konkurrieren mit allem, was im Internet zu finden ist“, so Horning.
„Wie kann man sich von all dem Lärm absetzen? Die Lösung besteht oft darin, noch ausgefallener und rüpelhafter zu werden. Da Fernsehnachrichten von den Einschaltquoten abhängig sind, besteht der Anreiz, marktorientierte Entscheidungen zu treffen, die wahrscheinlich nicht demokratisch sind.
Auswirkungen auf das reale Leben
„Die Hauptaussage ist, dass die parteiischen Fernsehnachrichten zur Polarisierung der Wählerschaft beitragen“, so Horning.
„Und wir haben Terabytes an Daten, die das beweisen. Das sind nicht nur ein paar Hochschulprofessoren, die zwei Wochen lang etwas untersucht haben. Wir haben jetzt 10 Jahre an Daten. Aber die Nachrichten dazu zu bringen, sich selbst zu berichten, wird der schwierige Teil sein“.
Es könnte auch schwierig sein, die Fernsehsender davon zu überzeugen, ihr Geschäftsmodell zu ändern. Diese Forschung könnte den Zuschauern helfen, eine fundiertere Medienauswahl zu treffen.
„Als Informatiker hoffe ich, dass die Möglichkeit, dieses Muster in großem Maßstab aufzuzeigen, die notwendigen Gespräche darüber anregt, was für die Gesellschaft insgesamt gut ist“, so Rho. „Denn wenn die Menschen nicht auf derselben Seite stehen können, um über wichtige Themen zu sprechen, wie soll es dann weitergehen?“
Über diese Forschungsnachricht zur politischen Psychologie
Autorin: Margaret Ashburn
Quelle: Virginia Tech
Kontakt: Margaret Ashburn – Virginia Tech
Bild: Das Bild wurde von Neuroscience News zur Verfügung gestellt.
Original Forschung: Offener Zugang.
„Same Words, Different Meanings: Semantic Polarization in Broadcast MediaLanguage Forecasts Polarity in Online Public Discourse“ von Eugenia Rho et al. Proceedings of the Seventeenth International AAAI Conference on Web and Social Media (PDF)
Quelle: https://neurosciencenews.com/news-media-political-polarization-23849/