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Eine neue Studie des Leibniz-Instituts für Digitalisierungsforschung (LIDF) belegt erstmals systematisch, dass algorithmische Empfehlungssysteme auf großen Videoplattformen politisch extreme Inhalte überproportional häufig ausspielen.
Wissenschaftlicher Ansatz
Das Forschungsteam unter Leitung von Prof. Dr. Hannah Richter analysierte über 18 Monate rund 4,2 Millionen Empfehlungssequenzen auf YouTube, TikTok und Instagram Reels. Ergebnis: In 67 % der Sequenzen wurden nach fünf Klicks Inhalte ausgespielt, die als „stark polarisierend“ eingestuft wurden.
„Unsere Daten zeigen, dass Empfehlungsalgorithmen keine neutralen Technologien sind – sie sind Meinungsarchitekten“, so Prof. Richter. Das LIDF fordert erweiterte Transparenzpflichten und eine unabhängige algorithmische Auditinstanz auf EU-Ebene.
Die vollständige Studie erscheint im November 2026 im Journal of Communication. Ein Preprint ist ab sofort im LIDF-Repositorium verfügbar.