Aufgabe 1a — Leseverstehen: Offene Fragen

Was tun gegen Hassrede im Netz?

Hasserfüllte Kommentare (engl. hatespeech) im Internet sind zu einem weltweiten Problem geworden. In sozialen Netzwerken werden sexuelle Minderheiten diffamiert, Angehörige bestimmter Religionsgemeinschaften beleidigt und ethnische Gruppen gegeneinander aufgehetzt. Daraus ergibt sich eine Bedrohung für die Demokratie, da die Angegriffenen davon abgehalten werden können, sich an einer öffentlichen Diskussion zu beteiligen.

Zwar verfügen viele Plattformen über teils ausgeklügelte Filter, um Hasskommentare zu löschen. Doch diese allein können das Problem nicht wirklich eindämmen. Facebook zum Beispiel ist nach eigener Einschätzung aus Kapazitätsgründen nicht in der Lage, mehr als 5 Prozent der geposteten Hasskommentare zu entfernen. Dazu kommt, dass die automatischen Filter ungenau sind und tendenziell im Konflikt mit der Meinungsäußerungsfreiheit stehen.

Eine Alternative zum Löschen ist gezielte Gegenrede (engl. counterspeech). Counterspeech wird von zahlreichen Organisationen verwendet, die sich im Internet gegen Hate Speech einsetzen. Wissenschaftliche Erkenntnisse zur Effektivität dieser Strategie gab es bisher aber kaum. Ein Forschungsteam um Dominik Hangartner, Professor für Politikanalyse, hat nun gemeinsam mit Kollegen an zwei Schweizer Universitäten untersucht, welche Botschaften Hassrednerinnen und Hassredner dazu bewegen können, dies in Zukunft zu unterlassen.

Mit Methoden des maschinellen Lernens identifizierten die Forschenden 1350 englischsprachige Twitter-User, die rassistische oder fremdenfeindliche Inhalte publiziert hatten. Einen Teil dieser Hass-Twitternden teilten sie einer Kontrollgruppe zu, auf die anderen wandten sie nach dem Zufallsprinzip eine von drei häufig verwendeten Counterspeech-Strategien an: Postings, die Mitgefühl für die Betroffenen erzeugen, Humor oder einen Hinweis auf mögliche Konsequenzen.

Die Ergebnisse, die soeben in der Wissenschaftszeitschrift Proceedings of the National Academy of Sciences publiziert worden sind, fallen deutlich aus: Nur Antworten, die Empathie mit den von der Hassrede betroffenen Personen erwirken, sind geeignet, die Hass-Schreiber zu einer Verhaltensänderung zu bewegen. Eine solche Erwiderung könnte beispielsweise lauten: „Ihr Post ist für Jüdinnen und Juden sehr schmerzhaft..." Im Vergleich zur Kontrollgruppe versandten die Hass-Twitterer nach einer solchen empathiefördernden Intervention rund ein Drittel weniger rassistische oder fremdenfeindliche Kommentare. Zudem erhöhte sich die Wahrscheinlichkeit deutlich, dass ein Hass-Tweet wieder gelöscht wurde. Auf humorvollen Counterspeech reagierten die Hass-Twitternden hingegen kaum. Selbst der Hinweis, dass auch Familie, Freunde und Kollegen des Senders dessen Hass-Nachrichten sehen, wirkte nicht. Das ist insofern bemerkenswert, als diese beiden Strategien häufig von Organisationen, welche sich gegen Hassrede einsetzen, angewandt werden.

„Wir haben sicher kein Allzweckmittel gegen Hate Speech im Internet gefunden, dafür aber wichtige Hinweise, welche Strategien funktionieren könnten und welche nicht", sagt Hangartner. Noch zu untersuchen bleibt, ob alle empathie-basierten Antworten gleich wirken. Zum Beispiel können Hassredner aufgefordert werden, sich in das Opfer hineinzuversetzen. Oder man kann sie bitten, eine analoge Perspektive einzunehmen („Wie würdest Du Dich fühlen, wenn Leute so über Dich sprechen würden?").

„Die Forschungsergebnisse stimmen mich sehr optimistisch. Das erste Mal liegen uns Ergebnisse vor, welche mittels eines unter realen Bedingungen durchgeführten Experimentes die Wirksamkeit von Counterspeech empirisch belegen können", sagt Sophie Achermann, Geschäftsführerin des Frauendachverbands Alliance F und Co-Initiatorin von Stop Hate Speech. Gemeinsam mit dem Forschungsteam um Hangartner arbeitet Alliance F an einem noch umfassenderen Projekt zur Entwicklung von Algorithmen zur Erkennung von Hassrede und dem Testen und Verfeinern von weiteren Counterspeech-Strategien.

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Aufgabe 1a — Dauer: 25 Minuten — / 10 P.

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