Political Data Science

Neue Veröffentlichung Für die  @KASonline  (Konrad Adenauer Stiftung) habe ich die Risiken durch #SocialBots zusammengefasst. Die Kurzstudie findet ihr hier. Hegelich, S., 2016, Invasion der Meinungsroboter, in: Analysen & Argumente, 221, 2016, Konrad-Adenauer-Stiftung, 1-9. Und das sind die Kernthesen: „Social Bots beeinflussen Meinung, ihr bevorzugter Wirkungsraum sind die sozialen Netzwerke: Bei Debatten um den Brexit, bei Ereignissen wie die russische Annexion der Krimhalbinsel, während des Ukrainekonflikts und aktuell im Wahlkampf zwischen Trump und Clinton haben sie bereits in den Meinungsbildungsprozess eingegriffen. „Social Bots sind von Menschen programmierte Software-Roboter. Sie sammeln Informationen und Daten, setzen aber auch bewusst Trends und Topthemen in den sozialen Medien, ohne dass der Nutzer davon Kenntnis hat. Das Beeinflussungspotenzial – der sogenannte „Bot-Effekt“ – ist theoretisch sehr groß, lässt sich empirisch aber nur schwer nachweisen. „Es

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Hegelich, S., Janetzko, D., 2016, Are Social Bots on Twitter Political Actors? Empirical Evidence from a Ukrainian Social Botnet, in: Proceedings of the Tenth International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM 2016), 579-582. Full text: PDF Abstract A considerable amount of data in social networks like Twitter is not generated by humans but by automatic programs (bots). Some of these bots are mimicking humans (socialbots) and can hardly be identified. In this article, we analyze a social botnet involved in the Ukrainian/Russian conflict. Based on text mining and unsupervised learning, we can identify three different behaviors: mimicry, window dressing, and reverberation.