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    Gemeinsame Bekannte helfen uns, mit Menschen in Verbindung zu bleiben, die anders denken

    Es wird häufig angenommen, dass Informationsblasen vor allem durch die Algorithmen sozialer Netzwerke entstehen. Sie zeigen uns Inhalte, die denen ähneln, für die wir uns bereits interessiert haben, und umgeben uns nach und nach mit vertrauten Meinungen. Eine neue Studie erinnert jedoch daran, dass auch wir selbst an der Entstehung solcher Blasen beteiligt sind — nämlich dann, wenn wir entscheiden, mit wem wir in Kontakt bleiben und wem wir lieber nicht mehr folgen.

    Forschende der University of Michigan und der Duke University entwickelten ein experimentelles soziales Netzwerk, in dem die Teilnehmenden die Ansichten anderer zu verschiedenen gesellschaftlichen Themen kennenlernen konnten. An der Studie nahmen 373 Personen teil. Insgesamt trafen sie 7.328 Entscheidungen darüber, ob sie die Verbindung zu einem anderen Nutzer aufrechterhalten oder abbrechen wollten.

    Das Ergebnis war durchaus erwartbar: Die Teilnehmenden brachen den Kontakt deutlich häufiger zu Personen ab, deren Überzeugungen von den eigenen abwichen. Je größer die Meinungsverschiedenheit war, desto höher wurde die Wahrscheinlichkeit eines Kontaktabbruchs.

    So kann sich nach und nach eine Informationsblase bilden. Wir suchen nicht unbedingt bewusst nach einem Raum, in dem alle gleich denken. Manchmal entfernen wir lediglich einen nach dem anderen aus unserem Umfeld, dessen Beiträge Ärger, Unruhe oder den Wunsch zu widersprechen auslösen. Dadurch wird unser soziales Umfeld zunehmend homogener, während andere Sichtweisen immer seltener, merkwürdiger oder völlig inakzeptabel erscheinen.

    Die Studie fand jedoch auch einen Faktor, der half, den Kontakt trotz Meinungsverschiedenheiten aufrechtzuerhalten. Wenn die Teilnehmenden sahen, dass sie mit einem anderen Nutzer gemeinsame Bekannte hatten, brachen sie die Verbindung seltener ab.

    Die Ähnlichkeit der Überzeugungen und das Vorhandensein gemeinsamer sozialer Verbindungen wirkten unabhängig voneinander. Gemeinsame Bekannte führten nicht dazu, dass die Teilnehmenden zustimmten, und sie beseitigten auch nicht die Abneigung gegenüber einer fremden Position. Sie machten die Verbindung zu deren Vertreter jedoch stabiler.

    Möglicherweise verhindert die Anwesenheit gemeinsamer Bekannter, dass wir einen Gesprächspartner, mit dem wir nicht übereinstimmen, als völlig fremd wahrnehmen. Er bleibt Teil eines vertrauten sozialen Umfelds und ist mit Menschen verbunden, denen wir bereits vertrauen. Die Meinungsverschiedenheit verschwindet nicht, wird aber nur zu einem Aspekt der Beziehung und nicht zum einzigen Grund für die Entscheidung, den Kontakt aufrechtzuerhalten oder abzubrechen.

    Da die Forschenden selbst veränderten, welche Informationen die Teilnehmenden über gemeinsame Verbindungen sahen, lässt sich sagen, dass unter den Bedingungen des Experiments genau dieser Faktor die Entscheidungen beeinflusste. Die Ergebnisse sollten jedoch nur mit Vorsicht auf reale soziale Netzwerke übertragen werden. Das Experiment fand in einer künstlich geschaffenen Umgebung statt, und die Teilnehmenden trafen einzelne Entscheidungen über ihnen unbekannte Nutzer. Reale Beziehungen entstehen über Jahre und hängen von vielen Umständen ab, die sich im Labor nicht nachbilden lassen.

    Die Studie beweist nicht, dass ein Hinweis wie „gemeinsamer Freund“ die Gesellschaft von Polarisierung befreien kann. Sie zeigt jedoch, dass Informationsblasen nicht nur durch die Funktionsweise von Algorithmen entstehen. Sie bilden sich auch aus unseren eigenen Entscheidungen darüber, wen wir in unserer Nähe behalten wollen, wenn wir mit abweichenden Meinungen konfrontiert werden.

    Und vielleicht wird eine gemeinsame soziale Verbindung manchmal zu jenem dünnen Faden, der uns dabei hilft, unterschiedliche Ansichten nicht in einen vollständigen Abbruch der Kommunikation zu verwandeln.

    Quelle: Clint McKenna, Ashley Harrell & Ashley Anderson. “Belief consonance and cues of structural embeddedness jointly shape curation in online social networks”, Scientific Reports, 2026

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