Direkt zum Hauptbereich

No, #Bots are not to blame for #BREXIT

In fact, it seems to be a good example for the unimportance of #SocialBots

                                                                                                                 
The paper by Philip N. Howard (@pnhoward) and Bence Kollanyi (@bencekollanyi) has brought attention to the topic of social bots, again. This is very important because bots are already active in all social networks and there is a real risk of manipulating political decisions with this tool. 

Was the BREXIT-referendum manipulated by bots?

Howard and Kollanyi answer this question with "yes, but just a little bit":
"We find that political bots have a small but strategic role in the referendum conversations: (1) the family of hashtags associated with the argument for leaving the EU dominates, (2) different perspectives on the issue utilize different levels of automation, and (3) less than 1 percent of sampled accounts generate almost a third of all the messages. " (p.1).
OK, lets say the empirical findings are valid (I have some concerns, see below). There are bots! There are more tweets for leave and the total number of leave-tweets by bots is higher than the number of bot-remain-tweets.
What still is missing is any argument (empirical or theoretical grounded) that links the quantity of bot-tweets to an effect on voting behavior. There are bots and this reveals the possibility that they have an influence, but the possibility always means that it is not necessary.
In the conclusion, the authors provide an argument that links the data to a theory of voting behavior:
"The pervasive use of bots over social media heightens the risk of massive cascades of misinformation at a time when voters will be thinking about their options and canvasing their social networks for the sentiments of friends and family" (p. 5).
This idea is plausible: Undecided voters look in the social networks what their friends and family is thinking and then follow the opinion of the majority.
But data used in the paper does not tell us anything about the friend-follower connections of the bots. Normally, bots do not have many human followers. I think, it is very unlikely that someone is voting for Brexit, just because a fake-user to whom he is not connected is posting something. The whole argument was only convincing if the network-structure would be very dense. The number of messages tells us nothing if we do not know who is listening and how the listeners think about the information process: Are they receiving information from friends or do they think of the messengers as spam-bots?

Bandwagon and underdog effects

If we connect the whole topic with established patterns of political psychology, we might come to a different interpretation. In general, we can expect two different kinds of effects of the perception of upcoming elections. Voters might tend to support the majority, because it is always better to be on the winning side: bandwagon. Or voters might support the outsider position, because it is fair to be for the underdog. (Of course, Herbert Simon has written something exciting about this.) Both contradicting effects would be expected to be stronger in case one side is very likely to win. In the Brexit-case, I think it is reasonable to argue that the remain side had an edge. At least the bookies were in favor of remain and the traditional media, as well. Let's assume, on Twitter the Brexit-side was stronger. We know, that social media is used more frequently by younger people. So, if the bandwagon effect is working (like the authors seem to assume), we would have a pro-Brexit effect on young people. But we know, that this is not what has happened. Young voters have strongly supported the remain-side. Taken the bot-action in consideration, I think it is more likely that the bots caused an underdog effect on young voters, than that they had a pro-Brexit influence.

Some remarks to the data

I strongly doubt that the Twitter-streaming API is unbiased when you are looking for 20 trending hashtags. But this is something, Twitter is to blame for and not the authors.
Looking at table 2 in the paper, I have the impression that the data is not really supporting the thesis of the authors: The percentage of "heavy automated tweets" is nearly the same for #Brexit and #strongerin. So, if I am looking for #Brexit, the chance to see a bot tweet is not higher than for #strongerin.
The bot rate is higher in tweets that mix pro and contra hashtags. I think this is not surprising, because many bots are just spam-bots who do not care about brexit but just post links to e.g. Russian video platforms. But it is very unlikely that these tweets will convince anyone to vote for or against brexit.

Kommentare

Beliebte Posts aus diesem Blog

Was man an der COVID-Politik über Faschismus lernen kann

Kritiker der Corona-Politik führen immer häufiger den Begriff Faschismus im Munde, um die politischen Maßnahmen zu beschreiben. Einerseits ist damit natürlich eine polemische Ablehnung verbunden: Wer will schon für Faschismus sein? Generell ist der moralische Vorwurf, etwas sei faschistisch oder faschistoid in der demokratischen Auseinandersetzung durchaus geläufig. Dabei wird jedoch meist auf etwas verwiesen, was zum demokratischen Staat dazu gehört und gerade keinen Faschismus begründet: Die Polizei, die das Gewaltmonopol durchsetzt, ist keine faschistische Organisation, ein Parlament, welches Bürgerrechte einschränkt, ist kein Beleg für die faschistische Aufhebung des Rechtsstaats und ein Medienartikel, der dazu aufruft, Bürger sollen Straftäter anzeigen, ist keine faschistische Propaganda, usw. All dies sind Beispiele für das Leben in demokratischen Gemeinwesen. Anstatt die Demokratie also immer gleich auf dem Weg in den Faschismus zu wähnen, wäre es angebracht, sich zu fragen, war...

Kritik an dem Science-Artikel der Priesemann-Gruppe „Inferring change points in the spread of COVID-19 reveals the effectiveness of interventions“

Der Science-Artikel von Dehning et al. (2020) gilt als Beleg für die Effektivität der Corona-Maßnahmen in Deutschland im März 2020. Wir glauben, dass der Artikel gravierende Fehler enthält und daher nichts darüber aussagt, ob insbesondere das Kontaktverbot vom 23.03.2020, irgendeinen Effekt hatte. Unsere Kritik haben wir bei Science eingereicht und sie ist hier zu finden: https://science.sciencemag.org/content/369/6500/eabb9789/tab-e-letters Im folgenden übersetze ich unseren Beitrag und gehe anschließend auf die Frage ein, wie Wissenschaft unter COVID-19-Bedingungen funktioniert und was daran bedenklich ist. Eine Kritik an ‘Inferring change points in the spread of COVID-19 reveals the effectiveness of interventions’ Wir haben den Artikel ‘Inferring change points in the spread of COVID-19 reveals the effectiveness of interventions’ analysiert und dabei gravierende Unstimmigkeiten im Design der Studie festgestellt: Anstatt das Datum der Wendepunkte (wann sich die COVID-19-Entwicklung i...

Der Nutzerismus: Eine Ideologie mit totalitärem Potential

Ich glaube, dass wir derzeit den Aufstieg einer Ideologie erleben, die ich Nutzerismus nennen möchte. Hannah Arendt hat darauf hingewiesen, dass jede Ideologie zu einem totalitaristischen Regime führen kann und es gibt ernste Anzeichen, dass dies auch für den Nutzerismus gilt.  Was ist der Nutzerismus? Wie bei jeder Ideologie ist der Kerngedanke sehr einfach: Im Prinzip gibt es für alle gesellschaftlichen Probleme eine technische Lösung. Leider wenden die Menschen die richtigen Technologien nicht an. Sie nehmen ihre Rolle als Nutzer nicht wahr. Es geht dem Nutzerismus also um das Zusammenspiel von Mensch und Technik, allerdings immer wieder aus der gleichen Perspektive. Die Technik kommt vor als potentielle Lösung eines gesellschaftlichen Problems. Eventuell fehlt die perfekte Lösung noch, aber das ist dann als Auftrag an die Wissenschaft und die Ingenieure zu verstehen. Dieser Technikglaube hat etwas sehr Naives. Er abstrahiert zum Beispiel von allen Interessen, für die Technolog...