Wissenschaftler der Carnegie Mellon University stellten fest, dass Datenauswertungen aus Social-Media-Portalen für Forscher immer ein Risiko sind. Es lassen sich zwar in Bezug auf das Geschlecht, die Zahl der Kontakte oder politische Überzeugungen Zusammenhänge erkennen und herstellen, leider werden in diesem Bereich keine wissenschaftlichen Standards eingehalten.
„Im Bereich Social Media herrscht derzeit eine Art Goldgräberstimmung. Es wird unkritisch mit Daten umgegangen und es wird nötig sein, dass Informatiker hier künftig besser mit Sozialwissenschaftlern zusammenarbeiten“, unterstreicht Axel Maireder vom Institut für Publizistik- und Kommunikationswissenschaft der Universität Wien im Gespräch mit pressetext.
Kein Bild der Gesamtgesellschaft
Weder Facebook noch Twitter oder Instagram stellen einen Spiegel der Gesamtgesellschaft dar – so die Fachleute. Die Zusammensetzung sei einfach nicht repräsentativ, für die Gruppe von Menschen, über die Forscher Aussagen und Informationen verarbeiten wollen. Instagram sei zum Beispiel undurchsichtig. Denn der Durchschnitts-User ist weiblich, zwischen 18 und 29 Jahre alt, afroamerikanischer oder lateinamerikanischer Herkunft und städtisch. Wissenschaftler, die diese Daten tatsächlich gesammelt haben und sich dessen bewusst sind, können methodisch gegensteuern und Verzerrungseffekte, so genannte Bias, reduzieren. Verzerrungseffekte können zum Beispiel durch eine sehr große Fallzahl ausgeschaltet werden. Die Zusammenhänge der Social-Media-Daten mit dem realen Leben stimmen laut der Wissenschafter nicht überein.
Dies ist nicht das reale Leben
In sozialen Medien verhalten sich Menschen nicht wie im „realen Leben“. Denn menschliches Verhalten im Internet unterscheidet sich sehr vom Lebensverhalten und der Lebenssituation. Dazu kommt, dass nicht alle Menschen gleichsam eine bestimmte Social-Media-Plattform. Hier Erkenntnisse über Verhaltensweisen von Usern zu gewinnen, vor allem außerhalb der Plattformen sollte laut der Forscher mit Bedacht angegangen werden. Auch die Social-Media-Unternehmen fördern nicht gerade die wissenschaftliche Arbeit mit Daten. Sie erlauben es nicht, das Forscher die zur Verfügung gestellten Daten weitergeben oder mit anderen zum wissenschaftlichen Zweck teilen. Jedes Forschungsprojekt bekommt schon allein wegen der immer wieder neuen Algorithmen unterschiedliche Daten. (lig)