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Nadja Kirchhof

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Mit „Bot Dog” Hassreden im Internet kontern

Der digitale Raum steckt voller Möglichkeiten – birgt aber auch Risiken. Fake News, Hasskommentare und Shitstorms scheinen nur darauf zu warten, unberechenbar und laut zuzuschlagen. Doch das muss nicht sein: Mit digitaler Zivilcourage können wir gemeinsam dem Hass im Netz entgegentreten.

Ein Großteil unseres Alltags spielt sich im World Wide Web ab. 93 Prozent der deutschen Gesamtbevölkerung sind regelmäßig im Internet unterwegs und 72 Millionen Menschen klickten sich 2022 durch die Feeds der Social-Media-Kanäle. Doch überall da, wo Dialoge stattfinden, kann es auch zu Missverständnissen oder sogar Hass, Ausgrenzung und Diskriminierung kommen.

Ebenso wie im echten Leben, lässt sich dagegen etwas tun: mit digitaler Zivilcourage und aktiver Gegenrede – sogenanntem „Counter Speech”. Erfahrungen zeigen, dass Hater aufhören, wenn sie mehrmals zurückgewiesen werden. Ist der Anfang erst einmal gemacht, schließen sich häufig andere Menschen an und beziehen ebenfalls Stellung. Negative Kommentare und Hate Speech können so nachweislich eingeordnet und gemeinsam abgemildert werden. 

Automatisierte Verbreitung von Hasskommentaren

Ein Problem bei Hass im Netz sind neben „echter” Hassrede auch Äußerungen und Kommentare sogenannter Bots. Das sind Computerprogramme, die Aufgaben automatisiert übernehmen. Manche nutzen falsche Identitäten und sind so programmiert, dass sie gezielt Desinformationen im Netz streuen. Schätzungen zufolge werden bis zu 30 Prozent der Hasskommentare über Bots verbreitet.* Doch moderne Programmierung kann auch positive Seiten haben. 

Bots unterstützen Gegenrede und Zivilcourage 

Der Schweizer Frauendachverband alliance F etwa bekämpft zusammen mit zahlreichen Freiwilligen Hasskommentare im Netz. Im Rahmen des Projekts „Stop Hate Speech” wurde ein Bot entwickelt, der automatisiert negative oder gewaltvolle Sprache in sozialen Medien oder auf Zeitungs-Plattformen aufspüren soll. Registrierte Unterstützer*innen des Projekts haben die Möglichkeit – via Smartphone oder am Computer – die durch den Bot aufgefundenen Kommentare webbasiert zu bewerten und somit seine Trefferquote zu trainieren. Der Bot, der auf den Namen „Bot Dog” hört, kommt als niedlicher Hundewelpe daher und die Bewertung macht dank ihm sogar richtig Spaß: Dies geschieht auf spielerische Art und Weise über das Wischen nach links oder rechts. 

„Wir möchten durch das Zusammenspiel von Technik und Zivilgesellschaft das Klima im Internet entschärfen”, so Sasha Rosenstein, Projektmitarbeiter von alliance F. „Dank unseres Bots können ab sofort alle Menschen aktiv dazu beitragen, das Web zu einem gewaltfreieren Raum zu machen. Wir haben mittlerweile mehr als 1.200 Ehrenamtliche an Bord, die in den vergangenen drei Jahren rund 300.000 Kommentaren bewertet haben.”

„Stop Hate Speech” untersucht auch, wie Hasskommentare gezielt zurückgewiesen werden können. „In einem Forschungsprojekt mit der Eidgenössischen Technischen Hochschule (ETH) und der Universität Zürich testen wir verschiedene Counter Speech-Strategien auf ihre Effektivität und Wirkung. Herausgefunden haben wir bereits im Rahmen einer Twitter-Studie, dass das Phänomen Hate Speech sehr gezielt mit Empathie bekämpft werden kann,” erklärt Rosenstein. Antworten, die an die Empathie der Hassredner*innen appellieren, könnten diese dazu bewegen, ihr Verhalten zu ändern. 

Einmischen und Zeichen setzen

Wer die Initiative Stop Hate Speech unterstützen möchte, kann dies übrigens auch aus Deutschland heraus tun: Einfach unter www.stophatespeech.ch registrieren und einmischen. 

Wie immer im Leben zeigt sich also auch in der digitalen Welt, dass vieles eine Frage der Perspektive ist. Bots können Hass verbreiten. Aber sie leisten in vielen Bereichen gute Dienste. Es kommt darauf an, was man selbst daraus macht. Jede und jeder hat die Möglichkeit, ein klares Zeichen gegen Hass zu setzen. Legen wir los!

*Quelle: Bad Bot Report 2021: The Pandemic of the Internet

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Die Telekom kämpft für ein Netz ohne Hass, in dem alle respektvoll miteinander umgehen.

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