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Band 40 - Heft 4 (August 2017)

Autor*innen mit den meisten Dokumenten  

Auflistung nach:

Neueste Veröffentlichungen

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  • Zeitschriftenartikel
    Brauchen wir eine Rechenschaftspflicht für algorithmische Entscheidungen
    (Informatik Spektrum: Vol. 40, No. 4, 2017) Diakopoulos, Nicholas; Deussen, Oliver
  • Zeitschriftenartikel
    Nachrichtennutzung und Meinungsbildung in Zeiten sozialer Medien
    (Informatik Spektrum: Vol. 40, No. 4, 2017) Schmidt, Jan-Hinrik; Hölig, Sascha; Merten, Lisa; Hasebrink, Uwe
  • Zeitschriftenartikel
    Eine Regulierung zur Sicherung der Medienvielfalt
    (Informatik Spektrum: Vol. 40, No. 4, 2017) Conradt, Uwe
  • Zeitschriftenartikel
    Informationsmintermediäre - Anknüpfungspunkte für rechtliche Regulierung
    (Informatik Spektrum: Vol. 40, No. 4, 2017) Schulz, Wolfgang; Dankert, Kevin
  • Zeitschriftenartikel
    Ein Faktencheck
    (Informatik Spektrum: Vol. 40, No. 4, 2017) Krafft, Tobias D.; Zweig, Katharina Anna
    Die Wahl des Präsidenten der Vereinigten Staaten von Amerika im Jahr 2016 wurde von hitzigen Diskussionen um mögliche Manipulationen der Bevölkerung und ihrer Meinungsbildung begleitet. Insbesondere wendeten sich diese Manipulationsvorwürfe gegen die sozialen Medien und auch gegen Google: Vor der Wahl wurden viele Stimmen laut, die behaupteten: ,,Google manipuliert für Hillaryi‘ Als Trumps Wahlsieg feststand, wendeten sich diese Vorwürfe gegen Facebook: Jetzt führte man die Phänomene von Filterblasen und Echokammern ins Feld, gegen die die Social-Media-Plattform nicht genügend unternehme. Der folgende Beitrag nimmt diese Debatte zum Anlass, die Manipulationsmöglichkeiten bei der öffentlichen Meinungsbildung durch die beiden Großkonzerne Google und Facebook aufzuzeigen, die jeweils auf ihrem Dienstleistungssektor – Google auf dem Suchmaschinenmarkt und Facebook unter den Social-Media-Plattformen – eine Monopolstellung besitzen. Wir kommen zu dem Schluss, dass eine interne Manipulation der dahinterstehenden Algorithmen momentan eher unwahrscheinlich ist. Deshalb diskutieren wir mögliche Nutznießer der algorithmischen Infrastrukturen, die sie nutzen, um Fake-News zu verbreiten oder gezielt für bzw. gegen einzelne Kandidaten einzutreten.
  • Zeitschriftenartikel
    Social Media und Microtargeting in Deutschland
    (Informatik Spektrum: Vol. 40, No. 4, 2017) Papakyriakopoulos, Orestis; Shahrezaye, Morteza; Thieltges, Andree; Medina Serrano, Juan Carlos; Hegelich, Simon
    Politische Debatten werden in Deutschland zunehmend über soziale Medien geführt. Die dabei produzierten Daten können mit geeigneten ,,machine learning“-Verfahren für politisches Microtargeting genutzt werden. Die Anwendung von maschinellem Lernen auf diesen Daten ermöglicht das Zusammenfassen von Nutzern mit ähnlichem Verhalten oder Präferenzen. Dadurch können Gruppen identifiziert werden, die für bestimmte politische Inhalte besonders interessant sind. In den USA werden diese Verfahren bereits intensiv genutzt. Allerdings verfügen die dortigen politischen Akteure über Zugriff auf detaillierte Informationen über die Wähler. Solche Daten stehen in Deutschland nicht zur Verfügung, da die deutschen Datenschutzrichtlinien deren Sammlung, Verarbeitung und Auswertung verbieten. Im folgenden Artikel zeigen wir, wie es im Einklang mit den deutschen Datenschutzgesetzen möglich ist, Daten aus dem sozialen Netzwerk Facebook zu extrahieren und damit Microtargeting zu betreiben. Vor diesem Hintergrund werden abschließend die ethischen und politischen Konsequenzen für das politische System diskutiert.
  • Zeitschriftenartikel
    Akteure im Bereich Informatik und Gesellschaft
    (Informatik Spektrum: Vol. 40, No. 4, 2017) Loll, Anna Catherin
    Welche Akteure sind in Deutschland netzpolitisch relevant? Um welche Inhalte geht es? Welchen Einfluss hat die zivilgesellschaftliche Community, welchen haben Google, Facebook und Co.? Ein Überblick über die netzpolitische Landschaft und die Sonderrolle von Algorithmen in der Debatte.
  • Zeitschriftenartikel
    Algorithmen und Meinungsbildung
    (Informatik Spektrum: Vol. 40, No. 4, 2017) Zweig, Katharina Anna; Deussen, Oliver; Krafft, Tobias D.
    In diesem Artikel geben wir eine grundlegende Einführung in die algorithmischen Empfehlungssysteme und wie sie – unter Umständen – Filterblasen und Echokammern in sozialen Medien erzeugen könnten. Der Term Filterblase beschreibt dabei das Phänomen, dass wir von Algorithmen hauptsächlich solche Themen wieder vorgeschlagen bekommen, die wir schon mögen. Als Echokammern bezeichnet man Freundesgruppen, die hauptsächlich aus Leuten mit ähnlicher Meinung bestehen, in denen also jede Aussage widerhallt. Auch wenn es noch keine Studien gibt, die wirklich nachweisen, dass Menschen heutzutage durch die Wirkung von Algorithmen tatsächlich in dichteren Filterblasen leben oder in der Bildung von Echokammern bestärkt werden, ist doch klar, dass mit Hilfe dieser Algorithmen unsere Meinungsbildung manipuliert werden könnte. Daher sprechen wir uns für eine sinnvolle Überwachung von solchen Algorithmen aus, um eine solche Manipulation überhaupt entdecken zu können.
  • Zeitschriftenartikel
    Forum: Die Öffentliche Meinung im Yellow Internet
    (Informatik Spektrum: Vol. 40, No. 4, 2017)
  • Zeitschriftenartikel
    Mitteilungen der Gesellschaft für Informatik 246. Folge
    (Informatik Spektrum: Vol. 40, No. 4, 2017)