Logo des Repositoriums
 
Zeitschriftenartikel

Social Media und Microtargeting in Deutschland

Vorschaubild nicht verfügbar

Volltext URI

Dokumententyp

Text/Journal Article

Zusatzinformation

Datum

2017

Zeitschriftentitel

ISSN der Zeitschrift

Bandtitel

Verlag

Springer-Verlag

Zusammenfassung

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.

Beschreibung

Papakyriakopoulos, Orestis; Shahrezaye, Morteza; Thieltges, Andree; Medina Serrano, Juan Carlos; Hegelich, Simon (2017): Social Media und Microtargeting in Deutschland. Informatik Spektrum: Vol. 40, No. 4. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag. PISSN: 1432-122X. pp. 327-335. Hauptbeitrag

Schlagwörter

Zitierform

DOI

Tags