Direkt zum Seiteninhalt

Social Bots erkennen

Lesezeit: Minuten
Analytische Fähigkeiten | 12-15 Jahre | 90 Min.
Computergesteuerte Nachrichten von Nachrichten menschlicher Nutzer unterscheiden lernen
Social Bots simulieren in sozialen Netzwerken menschliche Nutzer und werden zur politischen Stimmungsmache benutzt. Dabei gibt es einfache Möglichkeiten, sie von menschlichen Nutzern zu unterscheiden.
Anhand ihres eigenen Accounts (z. B. aus Instagram, Facebook oder Twitter) lernen die Jugendlichen, wie sie Social Bots von menschlichen Nutzern unterscheiden. Dazu analysieren sie die Profile ihrer Follower: Sie recherchieren über den Inhaber des Accounts, betrachten die Häufigkeit und die Inhalte der Posts/Tweets sowie die Anzahl der Likes. Auch Reaktionen auf Kontextfragen oder der Sprachstil können Hinweise auf Social Bots geben.
Ziel des Projekts „Social Bots“ ist es, die Urteils- und Reflexionsfähigkeit der Jugendlichen im Hinblick auf Meinungsmache im Netz zu fördern. Darüber hinaus analysieren sie verschiedene Profile in unterschiedlichen Netzwerken und setzen sich mit verschiedenen Sprachstilen auseinander.
Projektverlauf

Zu Beginn erhalten die Jugendlichen die Aufgabe, ihr eigenes Profil in unterschiedlichen Netzwerken (z. B. Facebook, Instagram, Twitter) zu untersuchen. Sie sollen prüfen, ob sie innerhalb der zurückliegenden Wochen Auffälligkeiten bemerkt haben, z. B. Freundschaftsanfragen von immer den gleichen, unbekannten Personen oder unnatürlich schnelle Reaktionen auf Posts oder Tweets. Sie überlegen, ob einzelne dieser Nachrichten von einem Social Bot geschrieben worden sein könnten. Die Jugendlichen begründen ihre Entscheidung und erstellen eine erste Liste mit Kriterien zur Identifikation von Social Bots.

Danach recherchieren die Jugendlichen im Netz nach weiteren Informationen zur Identifikation von Social Bots (vgl. Linkliste). Dazu experimentieren sie z. B. auch mit „Elbot“ (Artificial Solutions), einem preisgekrönten Chat-Bot, oder „Brain“ (Thorsten Radde), einem selbstlernenden Chat-Bot.

Bei der Bearbeitung der Inhalte lernen sie, dass sie zunächst anhand der Profilbeschreibung die Seriosität des Inhabers überprüfen können. Eine hohe Zahl an Posts oder Tweets innerhalb kurzer Zeit, extrem schnelle Reaktionszeiten, viele Likes oder eine falsche Reaktion auf sog. Kontextfragen (z. B. Fragen, die räumliches Denken erfordern) sind Hinweise darauf, dass ein Social Bot am Werk ist. Auch die sprachliche Gestaltung von Posts und Tweets verrät etwas über den Nutzer: Werden z. B. immer wieder Begriffe verwendet, die keinen Sinn ergeben? Weicht der Satzbau von der Standardsprache ab?

Zum Abschluss des Projekts erweitern die Jugendlichen ggf. ihre Kriterienliste. Sie reflektieren über die Auswirkungen ihrer Aktivitäten im Netz.

Die Jugendlichen betrachten ihren eigenen Account und überlegen, ob auch sie bereits Anfragen von Social Bots erhalten haben. Aus ihren Ergebnissen leiten sie einen ersten Kriterienkatalog ab.

Ergebnissicherung: verschiedene soziale Netzwerke, Kriterienliste
Sozialform: Partnerarbeit
Die Jugendlichen recherchieren online unterschiedliche Quellen und experimentieren mit Chat-Bots (vgl. Linkliste). Sie lernen Möglichkeiten kennen, um die Seriosität eines Accounts zu beurteilen und wenden diese Möglichkeiten auf die vorgegebenen Accounts an. Zudem befassen sie sich mit unterschiedlichen Sprachstilen.

Ergebnissicherung: Kriterienliste
Sozialform: Klassenverband, Einzelarbeit
Die Jugendlichen analysieren die Accounts ihrer Follower nochmals und entscheiden erneut, ob es sich um einen Social Bot handelt oder nicht. Sie begründen ihre Entscheidung und überarbeiten ihre Kriterienliste. Am Ende reflektieren sie ihre eigene Aktivitäten in den sozialen Netzwerken.

Ergebnissicherung: Kriterienliste
Sozialform: Gruppenarbeit, Klassengespräch

Das Projekt kann fächerübergreifend und fachspezifisch aufgegriffen werden. Im Deutschunterricht können z. B. verschiedene Sprachstile erarbeitet und vertieft werden, in Politik Möglichkeiten der politischen Stimmungsmache und deren Folgen. Ebenso kann die Analyse der Profile in Mathematik aufgegriffen werden: Hier stehen dann die Themen Daten und Statistiken im Fokus.

Hat dieser Artikel gefallen?

Neuigkeiten

News
6.03.2024
Bedenkliche Mediennutzung bei jedem vierten Kind
Laut einer aktuellen DAK-Studie hat sich die Social-Media-Sucht nach der Pandemie seit...
28.02.2024
"Lauter Hass - leiser Rückzug" - Studie über Hass im Netz
"Kompetenznetzwerks gegen Hass im Netz" beleuchtet die Realität von Hate-Speech und...

Materialien

Bild
Hier finden Sie eine Vielzahl an Materialien und Projektideen unserer Netzwerkpartner rund um das Thema Datenschutz und Sicherheit.
Zu den Materialien

Artikel teilen!

Den Beitrag mit einem Klick weitergeben!

Teilen