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Produziert Facebook Fake News?
© imago/Christian Ohde

Dreistufiges Programm Twitter sagt Hate Speech den Kampf an

Erst Facebook, nun Twitter - im Kampf gegen News und Hate Speech setzt der Kurznachrichtendienst allerdings vor allem auf technische Hilfsmittel.

Hassbotschaften und Falschmeldungen sind nicht nur für das soziale Netzwerk Facebook ein großes Problem, der Internet-Nachrichtendienst Twitter steht ebenfalls in der Kritik, zu wenig gegen diese Geißeln der Online-Welt zu unternehmen. Facebook geht gegen Hate Speech und Verstöße gegen die Gemeinschaftsregeln mit Hilfe von externen Dienstleistern vor und kooperiert zudem mit Einrichtungen wie Correctiv.org bei der Bekämpfung von Fake News. Twitter will nun ebenfalls verstärkt gegen Hass und bewusste Falschinformationen im Netz vorgehen. Im Gegensatz zu Facebook greift Twitter dabei offenbar besonders auf technische Hilfsmittel zurück.

Twitter will diesen Problemen in drei Schritten begegnen. Zunächst sollen jene Twitter-Konten ermittelt werden, die zur Verbreitung von Hate Speech und Fake News missbraucht werden sollen. Vor allem Wiederholungstäter, die immer wieder neue Konten eröffnen, sollen identifiziert und permanent von Twitter ausgeschlossen werden. In einem weiteren Schritt will Twitter die Programme verbessern, mit denen geblockte Inhalte aus den Suche-Ergebnissen entfernt werden. In einem dritten Schritt geht es darum, kontroverse Inhalte in der Timeline weniger sichtbar zu machen. Missbräuchliche und minderwertige Antworten sollen weniger prominent dargestellt beziehungsweise ausgeblendet werden. Die Inhalte werden aber nicht gelöscht, sie können noch aktiv gesucht werden.

Zu den größten Problemen speziell von technischen Filtern gehören Fehlinterpretationen durch die eingesetzten Programme. Ein fälschlich als Hassbotschaft gelöschtes Posting oder deaktivierter Twitter-Account könne schnell als Zensur gewertet werden. Die neuen Funktionen starten zunächst in den USA, in anderen Ländern sollen sie in den kommenden Tagen oder Wochen eingesetzt werden. sag

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