Die Zahl der im Jahr 2021 in Deutschland monatlich aktiven Mitglieder sozialer Netzwerke in Millionen beträgt bei Facebook 32, bei Instagram 21, sowie 12 bei Twitter. Filterblasen individualisieren per Definition Informationen wie Feeds sozialer Netzwerke durch Algorithmen. Es soll beantwortet werden, ob und wie es möglich ist, einen Algorithmus zu entwickeln, der analysiert, zu welchem Grad sich Twitter-Mitglieder in Filterblasen befinden. Die Auswertung von Daten, die Einblick in Netzwerkstrukturen gibt, wird mittels Netzwerkanalyse durchgeführt. Analysen politischer Parteien auf Twitter sollen Interaktionen und Beziehungen ermitteln, die klären, ob es zu Bildung von Filterblasen kommt. Thematischer Schwerpunkt sind Wahlprogramm-Entwürfe (FDP, DIE LINKE) zur Bundestagswahl 2021.
Nach Entwicklung eines zur Klärung der Forschungsfrage entwickelten Systems wurde deutlich, dass über durchgeführte Analysen hinaus weitere Schritte notwendig sind, um der belastbaren Einschätzung zur Zugehörigkeit zu Filterblasen näher zu kommen. Ein längerer Analyse-Zeitraum, um über Tweet-Analysen hinaus belastbare Zusammenhänge und Echo-Wirkungen eines Accounts festzustellen, ist erforderlich. Die Analyse des FDP- und DIE LINKE-Netzwerks lässt vermuten, dass die Analyse dieser beiden Netzwerke allein nicht ausreicht. Beispielsweise ist Christian Lindner der bestvernetzte Account im FDP-Netzwerk, ist aber auch im DIE LINKE-Netzwerk gut vernetzt. Zu klären wäre, wie das Netzwerk um Lindner aufgebaut ist und in welchen Netzwerken er ebenfalls hohes Prestige erzielt. Auch ob seine Tweets netzwerkübergreifend einer Filterblase zuzuordnen sind, konnte nicht abschließend geklärt werden. Ähnlich verhält es sich mit einer Vielzahl weiterer Netzwerk-Mitglieder, für die ebenfalls detailliertere Analysen nötig sind. Etwaige Ergebnisse müssten untereinander auf Gemeinsamkeiten, Diskrepanzen und Anomalien untersucht werden. Dies über die Twitter API abzuwickeln, vollständig zu analysieren und detaillierten Prüfungen zu unterziehen, bedeutet aufgrund von Abfrage-Limits einen immensen zeitlichen Aufwand. Darüber hinaus müsste auch das entwickelte System um Komponenten erweitert werden, um komplexere Analysen durchzuführen.
Die Analyse einzelner Netzwerke ist über die Twitter API nachweislich möglich, jedoch im Hinblick auf die Forschungsfrage nicht ausreichend. Trotz breiter Zugriffs-Möglichkeiten der API erweisen sich Anfrage-Limits für große Analysen als problematisch. Die theoretische Möglichkeit der Entwicklung des geplanten Algorithmus besteht dennoch. Ein unlimitierter und umfassender Datenzugriff ist hierfür aber unabdingbar. Es ergibt sich der Bedarf, dass notwendige Schnittstellen geschaffen werden, die den Zugriff auf sämtliche benötigte Daten gewähren. Falls sich mit Hilfe dieser Schnittstellen ein Grad an Isolation in Filterblasen zeigt, stellt sich die Frage, inwieweit dies zu negativer persönlicher und gesellschaftlicher Beeinträchtigung führt und wie präventive und interventive Maßnahmen aussehen könnten.
- Erweiterung des bestehenden Systems um komplexere Komponenten, die detailliertere Analysen ermöglichen - Wie lassen sich Projekt-Ansätze und Teil-Komponenten des Systems über Twitter hinaus auf andere soziale Netzwerke übertragen?