Meinungsdynamik und -manipulation durch Social Bots

Adrian Schneider

doi:10.5771/9783828878587

Meinungsdynamik und -manipulation durch Social Bots

Eine Untersuchung sozialer Online-Netzwerke auf Basis eines agentenbasierten Modells

Series: Politik begreifen

Volume 28 Published 2022

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doi.org/10.5771/9783828878587
ISBN print: 978-3-8288-4754-5
ISBN online: 978-3-8288-7858-7
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Zusammenfassung

Wie reagieren Menschen in sozialen Online-Netzwerken auf andere Meinungen? Und wie kann online die öffentliche Meinung mithilfe von Social Bots manipuliert werden? Diese Fragen sind durch die weitgehende Verlagerung gesellschaftlicher Öffentlichkeit in digitale Räume durch die COVID-19-Pandemie von herausragender Relevanz. Ausgehend von empirischen Befunden aus psychologischen und politikwissenschaftlichen Studien und der Netzwerkforschung wird ein agentenbasiertes Modell entwickelt, um mögliche Antworten zu liefern. Dabei zeigt sich, dass eben die Faktoren, die einen mehrheitsfähigen Konsens ermöglichen, auch die Manipulation der digitalen Öffentlichkeit erleichtern können.

Schlagworte

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I–XVIII Titelei/Inhaltsverzeichnis I–XVIII
1–8 1 Einleitung 1–8
- 1.1 Die Digitalisierung der Öffentlichkeit
- 1.2 Zielsetzung, Forschungsfragen und Überblick
9–14 2 Methodologische Vorüberlegungen zur agentenbasierten Modellierung 9–14
15–44 3 Theoretische Grundlagen des Modells 15–44
- 3.1 Strukturelle Eigenschaften komplexer sozialer Netzwerke
- 3.2 Psychologische Grundlagen der Meinungsbildung
  - 3.2.1 Theoretische Verortung des Backfire-Effekts
  - 3.2.2 Sozialer Einfluss und Konformität
  - 3.2.3 Formale Modelle von Meinungsdynamiken und sozialem Einfluss
- 3.3 Interaktion von Menschen und Social Bots in sozialen Online-Netzwerken
- 3.4 Meinungsmanipulation durch Social Bots
- 3.5 Zusammenfassung und Beschreibung des konzeptuellen Modells
45–56 4 Forschungsstand 45–56
- 4.1 Echokammerhypothese und Meinungsdiversität in sozialen Online-Netzwerken
- 4.2 Simulation von Meinungsdynamiken
57–66 5 Modellbeschreibung 57–66
- 5.1 Modellwelt
- 5.2 Verhalten menschlicher Agenten
- 5.3 Verhalten von Social Bots
67–82 6 Modellvalidierung 67–82
- 6.1 Inputvalidierung: Konstanten, Modellparameter und Wertebereiche
  - ticks
  - network-size
  - m
  - Opinion-distribution
  - number-of-bots
  - bot-opinion
  - bot-strategy
  - epsilon
  - backfire-strength
- 6.2 Prozessvalidierung
  - 6.2.1 Verifizierung der Modell-Implementierung
  - 6.2.2 Einfluss des Toleranzparameters auf die Meinungsdynamik im Basis-Modell
  - 6.2.3 Einfluss von Netzwerkdichte und Zentralität der Agenten auf die Meinungsdynamik im Basis-Modell
83–98 7 Analyse von Meinungsdynamiken mit Backfire-Effekt und Manipulation durch Social Bots 83–98
- 7.1 Meinungsdynamik im Backfire-Modell
- 7.2 Manipulation der Meinungsdynamik in Sozialen Online-Netzwerken durch Social Bots
  - 7.2.1 Einfluss von Social Bots im Modell mit bounded confidence
  - 7.2.2 Einfluss von Social Bots im Modell mit Backfire-Effekt
99–106 8 Diskussion 99–106
- 8.1 Einfluss des Backfire-Effekts auf Meinungsdynamiken in sozialen Online-Netzwerken
- 8.2 Bedingungen einer erfolgreichen Manipulation der öffentlichen Meinung in sozialen Online-Netzwerken
107–110 9 Limitationen 107–110
111–114 10 Zusammenfassung und Ausblick 111–114
115–122 11 Literaturverzeichnis 115–122
123–140 Anhang I: ODD-Protokoll 123–140
- ODD-Protokoll
- Purpose and Patterns
- Entities, State Variables, and Scales
- Process Overview and Scheduling
- Design Concepts
  - Basic principles.
  - Emergence.
  - Adaptation.
  - Sensing.
  - Interaction.
  - Stochasticity.
  - Collectives.
  - Observation.
- Initialization
  - setup
  - generate-output
  - setup-humans
  - initialize-human-variables
  - setup-bots
  - initialize-bot-variables
  - layout
- Input Data
- Submodels
  - do-motivated-reasoning
  - update-output
  - test-motivated-reasoning
  - recolor
141–150 Anhang II: Zusätzliche Materialen 141–150
- Effekt von epsilon auf die Dynamik des Basis-Modells
- Effekt der Netzwerkdichte auf die Dauer der Simulation im Basis-Modell
- Effekt von Epsilon auf die Varianz der finalen Meinungsverteilung für unterschiedliche Werte von m im Basis-Modell
- Koeffizientenplots der linearen Regressionsmodelle zur Analyse des Einflusses von Social Bots

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