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Bayerische Landeszentrale für neue Medien

In algorithm we trust - (Des-)Information auf Empfehlung?

Neue Studie zum YouTube-Algorithmus: Kaum Desinformation, kaum vertiefende Information

(PresseBox) (München, )
Wie funktionieren Empfehlungen bei YouTube in Krisenzeiten? Werden bei Themen wie „Covid-19-Pandemie“, „Klimawandel“ oder „Flüchtlinge“ desinformierende Videos empfohlen oder ermöglichen die Empfehlungen vertiefend informierte Meinungsbildung? Diese Fragen untersucht die neue Studie „Empfehlungen in Krisenzeiten – Welche Inhalte machen die Empfehlungsalgorithmen von YouTube sichtbar?“ der Medienanstalt Berlin-Brandenburg (mabb), der Senatskanzlei Berlin, der Bayerischen Landeszentrale für neue Medien (BLM), der Landesanstalt für Medien NRW und der Medienanstalt Rheinland-Pfalz. Anhand von systematischen Videoaufrufen wurde im Rahmen der Studie erforscht, inwieweit die nicht personalisierten Empfehlungen von YouTube dazu beitragen, dass Nutzerinnen und Nutzer auf Quellen und Informationen hingewiesen werden, die journalistische Sorgfaltspflichten einhalten und owz enofrjjddlsixysgng Lhabstv zkkbcwiilkb wlnjwt.

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