Community-Notes auf ­ŁĽĆ: Der B├╝ger-Faktencheck mit Erfolg

In der Welt der sozialen Medien ist die Bek├Ąmpfung von Fehlinformationen zu einer entscheidenden Aufgabe geworden. Die ├ťbernahme von Twitter durch Elon Musk, jetzt bekannt als ­ŁĽĆ, hat zu bedeutenden Ver├Ąnderungen im Ansatz der Plattform zur Fakten├╝berpr├╝fung gef├╝hrt. Die Einf├╝hrung und Optimierung von Community Notes, einer Crowdsourcing-Funktion zur ├ťberpr├╝fung von Fakten, hat sich bei der Bek├Ąmpfung von Fehlinformationen, insbesondere bei wissenschaftlichen und medizinischen Themen, als wirksam erwiesen.

Der ├ťbergang vom fr├╝heren Moderationssystem von Twitter zur Einf├╝hrung von Community Notes bei ­ŁĽĆ war nicht unumstritten. Die Transparenz und der wissenschaftliche und medizinische Wert des neuen Systems sind jedoch anerkannt worden. Eine k├╝rzlich durchgef├╝hrte akademische Studie hat gezeigt, dass Community Notes effektiv sind, vor allem in wissenschaftlichen Bereichen.

John Ayers, der Hauptautor der neuen Studie und Arzt an der University of California, San Diego, stellte fest, dass die Daten zu den Community Notes leicht zug├Ąnglich sind. Sozialwissenschaftler haben einen Crowdsourcing-Ansatz zur Kl├Ąrung von Fragen in Wissenschaft und Gesundheit empfohlen und sich dabei auf Studien berufen, die die Kraft der kollektiven Intelligenz belegen. Mehrere Studien haben Crowdsourcing mit professionellen Faktenpr├╝fern verglichen und festgestellt, dass Crowdsourcing bei der Beurteilung der Richtigkeit von Nachrichtenberichten genauso gut abschneidet.

Nun haben Ayers und andere Mediziner speziell die Genauigkeit von X's Community Notes untersucht, wobei sie das kontroverse Thema der COVID-19-Impfstoffe als Testfall verwendeten. Die Ergebnisse, die k├╝rzlich im Journal of the American Medical Association ver├Âffentlicht wurden, zeigten, dass die Notizen fast immer korrekt waren und in der Regel hochwertige Quellen zitierten.Community Notes st├╝tzt sich auf Freiwillige, die missverst├Ąndliche Beitr├Ąge markieren und dann korrigierende Kommentare mit Links zu wissenschaftlichen Arbeiten oder Medienquellen hinzuf├╝gen. Andere Nutzer k├Ânnen ├╝ber den Wert der Notizen abstimmen (eine Funktion, die schon lange auf Reddit verwendet wird).

Das alte System st├╝tzte sich auf sogenannte Faktenchecker, deren Identit├Ąt und wissenschaftliche Qualifikationen unbekannt waren. Sie konnten Beitr├Ąge l├Âschen, die ihrer Meinung nach Fehlinformationen enthielten, Nutzer sperren oder die noch heimt├╝ckischere Technik des ÔÇ×ShadowbanningsÔÇť anwenden, bei der Beitr├Ąge ohne das Wissen der Nutzer versteckt wurden. Kurzum es wurde zensiert, auch wenn die vermeintliche Hassrede vielleicht nur eine Meinungs├Ąu├čerung war.

Das neue System ist zwar noch nicht perfekt, aber es scheint recht genau zu sein. In der JAMA-Studie untersuchten die ├ärzte eine Stichprobe von 205 Community Notes ├╝ber COVID-19-Impfstoffe. Sie kamen zu dem Schluss, dass die von den Nutzern erstellten Informationen in 96 % der F├Ąlle korrekt waren und dass die zitierten Quellen in 87 % der F├Ąlle von hoher Qualit├Ąt waren. Zwar wurde nur ein kleiner Teil der irref├╝hrenden Beitr├Ąge mit Hinweisen versehen, doch geh├Ârten die Beitr├Ąge, die dies taten, zu den am meisten verbreiteten, so der Hauptautor Ayers.

Der Psychologe Sacha Altay, der nicht an der neuen Studie beteiligt war, sagte, dass die Menschen dazu neigen, die Macht der kollektiven Intelligenz zu untersch├Ątzen, die sich als bemerkenswert gut f├╝r die Vorhersage und Bewertung von Informationen erwiesen hat - vorausgesetzt, es beteiligen sich gen├╝gend Menschen daran.

Das alte Zensursystem auf Twitter basierte auf einzelne Personen, die verdeckt entschieden haben, welche Posts erscheinen d├╝rfen und welche nicht. Nicht X entscheidet, was angezeigt wird, sondern die ­ŁĽĆ-Community! Eine Art B├╝rger-Faktencheck, der demokratisch entscheidet und eine Notiz hinzuf├╝gt anstelle zu l├Âschen oder zu zensieren. Ein weiterer Fortschritt ist das k├╝rzliche Hinzuf├╝gen von ├ťbersetzungen der Community Notes. So kann jeder Nutzer diese durch Anklicken auch direkt ├╝bersetzen und verstehen.

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