Untersuchung von sozialer Polarisierung in digitalen Netzwerken durch die Kombination von simulierten generativen Agenten und menschlichen Nutzern in empirischen Studien

• Antragsteller: Dr.-Ing. Tim Donkers
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung seit 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 551054271

Das rasche Wachstum sozialer Online-Netzwerke hat die Besorgnis über soziale Polarisierung und ideologische Echokammern verstärkt. Dabei handelt es sich mutmaßlich um Räume, in denen die Nutzer ihre Überzeugungen immer wieder gespiegelt sehen, ohne sich mit abweichenden Meinungen auseinandersetzen zu müssen. Dies wird zum Teil auf die Empfehlungsalgorithmen zurückgeführt, die bestimmen, was die Nutzer sehen. Traditionelle Forschungsmethoden wie die soziale Netzwerkanalyse bieten zwar eine breite Perspektive, erlauben es jedoch kaum, im Detail zu analysieren, wie Individuen mit Informationen interagieren und ihre Überzeugungen bilden. Unser Projekt zielt darauf ab, diese Lücke zu schließen, indem es experimentelle Nutzerstudien mit Simulationstechnologien kombiniert, um die Entstehung und Entwicklung ideologischer Positionen in digitalen Umgebungen zu verstehen. Konkret soll ein Simulationsmodell entwickelt werden, das sowohl Sprachverarbeitung als auch Empfehlungssysteme integriert, um reale soziale Netzwerke möglichst akkurat nachzubilden. Existierende Open-Source Large Language Models sollen mit Hilfe bestehender oder selbst erstellter Datensätze sozialer Netzwerke so verfeinert werden, dass sie das Kommunikationsverhalten menschlicher Nutzer glaubhaft imitieren können. Gleichzeitig werden aktuelle Empfehlungstechnologien eingesetzt, um die Verbreitung von Nachrichten im Netzwerk zu simulieren. Das resultierende synthetische soziale Netzwerk soll dann über eine Benutzeroberfläche zugänglich gemacht werden, wie man es von herkömmlichen sozialen Netzwerken gewohnt ist. Auf Basis dieses sozialen Netzwerks sollen experimentelle Studien mit realen Menschen durchgeführt werden, um empirische Einblicke in die Mechanismen zu gewinnen, die soziale Polarisierung vorantreiben. Die Probanden werden mit den virtuellen Agenten über das oben beschriebene Interface interagieren, so dass wir das Zusammenspiel von sozialem Verhalten, kognitiven Prozessen und algorithmischen Einflüssen gezielt beobachten und verstehen können. Aufgrund der ausgeprägten Kontrolle, die wir als Forschende über dieses Netzwerk haben, können so völlig neuartige Forschungsfragen gestellt werden, die mit dem verfügbaren Repertoire aus Sozialer Netzwerkanalyse, der Beobachtung von Nutzerinteraktionen in realen sozialen Medien, und isolierten Simulationen allein kaum zu beantworten wären. Insbesondere streben wir an, verschiedene Empfehlungsvarianten, die entweder auf eine Verengung oder eine Erweiterung des Informationskorridors abzielen, als experimentelle Bedingungen unserer empirischen Untersuchungen anzuwenden, um konkrete Strategien zur Förderung gesünderer Online-Interaktionen zu entwickeln.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen