Soziale Medien leben von Interaktionen: Menschen diskutieren, teilen Meinungen und reagieren aufeinander. Doch nicht jede Aktivität muss von einem Menschen stammen. Social Bots können Inhalte veröffentlichen, auf Kommentare reagieren und menschliche Verhaltensweisen nachahmen. Dadurch wird es zunehmend schwieriger, authentische von automatisierten Aktivitäten zu unterscheiden. Gerade in Kommentarbereichen stellt sich daher die Frage: Wie lassen sich potenziell automatisierte Interaktionen erkennen und Auffälligkeiten nachvollziehbar darstellen?
Im Rahmen dieses Praxisprojekts wurde untersucht, anhand welcher Merkmale auffällige Kommentarinteraktionen auf YouTube identifiziert werden können. Ziel war es, unterschiedliche Hinweise auf automatisiertes Verhalten zusammenzuführen und verständlich aufzubereiten. Dazu wurde ein prototypisches Analyse- und Visualisierungssystem entwickelt, das Auffälligkeiten mithilfe einer heuristischen Bewertung einschätzt und direkt im YouTube-Kommentarbereich sichtbar macht. Das System soll dabei unterstützen, auffällige Kommentarinteraktionen kritisch einzuordnen. Zusätzlich kann der Prototyp dazu beitragen, die Transparenz digitaler Kommunikation zu erhöhen und Nutzende für automatisierte Aktivitäten zu sensibilisieren.
Der Vortrag gibt Einblick in das Konzept, das zugrunde liegende Merkmals- und Bewertungsmodell und die Entwicklung des Prototyps. Darüber hinaus werden die Herausforderungen bei der Einordnung automatisierter Aktivitäten sowie die Grenzen des Prototyps beleuchtet.