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Fakes im Bundestagswahlkampf 2017 -
Eine Twitter-Follower-Analyse
deutscher Parteien und deren Spitzenkandidaten

21.09.2017

Von Bastian Kießling

Der digitale Wahlkampf ist zunehmend ins Zentrum deutscher Parteien gerückt. Im Zuge der Bundestagswahl am 24. September 2017 nutzen alle relevanten Parteien Social Media zum Werben von Wählerstimmen. Bastian Kießling und Jan Schacht, Wissenschaftliche Mitarbeiter des International Media Center (IMC) der HAW Hamburg, haben diesbezüglich die Twitter-Accounts der Spitzenkandidaten und deren Parteien analysiert. Dabei fokussieren sich die Wissenschaftler auf die Follower der jeweiligen Accounts und zeigen auf, dass diese zum Teil eine beachtliche Anzahl von Fake-Followern und inaktiven Accounts aufweisen.
Neben Facebook ist der Microblogging-Service Twitter fester Bestandteil der politischen Kommunikation in Deutschland geworden (Jungherr & Jürgens, 2016: 155). Politiker und deren Social-Media-Teams treten in direkten Kontakt mit den Nutzern und versuchen auf diesem Wege potentielle Wähler anzusprechen. Die verfassten Tweets werden inzwischen auch vermehrt in der politischen Berichterstattung verwendet (Broersma & Graham, 2012; 2013) und entwickeln somit Einfluss auf Medienagenda.

Fake-Follower auf Twitter als Ausprägung von Social-Bots

In den Debatten zur Bundestagswahl wird, auch angetrieben durch den US-Wahlkampf 2016, immer wieder von Social-Bots gesprochen. Als Bots werden automatisierte Skripte bezeichnet, die insbesondere in den sozialen Netzwerken mehr oder minder wie „echte” Nutzer agieren. Einige Accounts sind teilweise nur als Follower existent, andere können Beiträge teilen, sogar diskutieren und selbst Posts veröffentlichen (Howard & Kollanyi 2016: 1). Unter dem Obergriff Social-Bot fallen eine ganze Reihe an verschiedenen Ausprägungen, wie Spambots, Chatbots oder Fake-Follower. Nach bisherigen Erkenntnissen sind Bots vor allem auf Twitter aktiv (Howard 2015: 1). Verschiedene Politiker und Parteien haben in Hinblick auf die Bundestagswahl ein Verbot von Bots gefordert, die gezielt bestimmte Meinungen verbreiten und somit versuchen Einfluss auf den öffentlichen Diskurs auszuüben. Alle großen Parteien, inklusive Union, SPD, FDP, Bündnis90/Die Grünen und Die Linke lehnen den Einsatz von Social-Bots ab. Auch die AfD gab nach vorangegangenen Kontroversen bekannt, keine Bots einsetzen zu wollen.

Mit dem Forschungsfokus auf den Twitter-Accounts der erwähnten Parteien und deren Spitzenkandidaten soll herausgefunden werden, ob unter den Followern so genannte Fake-Follower als eine Form von Social Bots identifiziert werden können. Sie dienen dazu die wahrgenommene Reichweite von bestimmten Accounts zu erhöhen und somit den vermeintlichen Einfluss zu steigern. Da sie vorrangig anderen Nutzern folgen ohne selber zu interagieren, sind sie kaum von inaktiven Nutzern zu unterscheiden. Daher muss an dieser Stelle ausdrücklich drauf hingewiesen werden, dass die folgende Analyse lediglich auffällige Tendenzen identifiziert, aber letztendlich nur bedingt eine Unterscheidung zwischen Fake-Followern und inaktiven Nutzern trifft. Doch auch inaktive Nutzer dienen zur Erhöhung der wahrgenommenen Reichweite und sollten diesbezüglich herausgestellt werden.

Indikatoren zur Identifizierung von Fake-Followern

Laut Ferrara et al. verfassen Bot-Accounts weniger Tweets als herkömmliche Nutzer, verfügen oftmals über keine vollständigen Profilinformationen und sind im Schnitt neuer (2016: 100), da Twitter in unregelmäßigen Abständen identifizierte Bot-Accounts löscht. Fake-Follower produzieren zudem in der Regel keine eigenen Inhalte und werden somit von realen Nutzern der Plattform auch nur selten abonniert.  Gurajala et al. (2016) fanden diesbezüglich heraus, dass Fake-Accounts häufig eine Following-to-Followers von mehr als 30:1 aufweisen. Die Following-to-Followers-Ratio trifft eine Aussage über das Verhältnis von abbonierten Accounts und den eigenen Followern. Folgt der analysierte Nutzer beispielsweise 300 Accounts aber hat selber lediglich 10 Follower, ergibt sich ein Verhältnis von 30:1. Auf Basis dieser Erkenntnisse werden folgende Indikatoren überprüft, um inaktive Nutzer und Fake-Follower zu identifizieren.

  • Profilbild
  • Profilbeschreibung
  • Anzahl der Tweets
  • Anzahl der Follower
  • Following-to-Followers-Ratio
  • Beitrittsdatum
  • (Verifizierung)

Dabei werden die Kriterien folgendermaßen interpretiert. Auffällige Accounts verfügen über a) kein Profilbild, b) keine Profilbeschreibung, haben c) keine Tweets verfasst, d) keine eigenen Follower, e) eine Following-to-Followers-Ratio von 30:1 oder größer und sind f) Twitter erst in den letzten sechs Monaten beigetreten. Abschließend wird auch der Verifizierungsstatus der Accounts überprüft. Sobald dieser verifiziert ist, kann der Account de facto als Fake-Follower ausgeschlossen werden.

Follower-Analyse von Parteien und deren Spitzenkandidaten

Die Inhaltsanalyse basiert auf den Followern der Twitter-Accounts von CDU, CSU, SPD, FDP, Bündnis90/Die Grünen, Die Linke und AfD sowie deren Spitzenkandidaten Martin Schulz, Christian Lindner, Cem Özdemir, Katrin Göring-Eckardt, Sahra Wagenknecht, Dietmar Bartsch und Alice Weidel. Nicht berücksichtigt wurden dabei Angela Merkel, Horst Seehofer und Alexander Gauland, da sie nicht bei Twitter aktiv sind und somit über keine verifizierten Accounts verfügen.

 

Twitter-Account

Follower

Parteien

CDU

224.543

 

CSU

168.255

 

SPD

326.027

 

FDP

248.848

 

Bündnis90/Die Grünen

360.189

 

Die Linke

203.189

 

AfD

76.863

Politiker

Martin Schulz

525.651

 

Christian Lindner

179.530

 

Cem Özdemir

58.095

 

Katrin Göring-Eckardt

96.352

 

Sahra Wagenknecht

191.350

 

Dietmar Bartsch

23.335

 

Alice Weidel

14.946

Tabelle 1: Follower der Parteien und deren Spitzenkandidaten (Stand 18.09.2017)

Aus der Gesamtzahl der jeweiligen Follower wurde zwischen dem 12.09 und 13.09.2017 ein Zufallssample von je 10.000 Followern pro Account gebildet und auf die oben aufgestellten Indikatoren überprüft. In einem ersten Schritt wurden sämtliche Follower-IDs über die Twitter-API mit Hilfe der Programmiersprache R extrahiert. Nach der Bildung des Zufallssamples auf Basis der IDs erfolgte die Analyse der Nutzerinformationen von je 10.000 Accounts im Detail.

Follower ohne Profilbild

Insbesondere unter den Followern der jeweiligen Spitzenkandidaten zeigen sich teilweise starke Abweichungen in Bezug auf das Profilbild. Während die Follower von Göring-Eckardt (42,57%), Wagenknecht (41,61%), Lindner (40,57%) und Bartsch (40,01%) zu ca. 40% über kein Profilbild verfügen, zeigen sich bei Schulz (26,86%), Weidel (19.89%) und Özdemir (17.88%) weitaus weniger auffällige Werte. Die Abweichungen zwischen den Parteien sind weniger stark. Die Follower ohne Profilbild bewegen sich zwischen 39.29% (AfD) und 52.08% (CSU). Insgesamt werden die Partei-Accounts im Vergleich zu den Accounts der jeweiligen Politiker von mehr Nutzern ohne Profilbild gefolgt.

Abbildung 1: Follower der Parteien und deren Spitzenkandidaten ohne Profilbild

 

Follower ohne Profilbeschreibung

Bei allen analysierten Followern der jeweiligen Accounts lag der Wert der Nutzer ohne Profilbeschreibung bei über 50%. Demnach scheinen Twitter-Nutzer allgemein recht häufig auf eine Profilbeschreibung zu verzichten. Dieser Indikator ist besitzt somit nur begrenzte Aussagekraft zur Ermittlung von Fake-Followern und sollte daher in Kombination mit anderen Faktoren betrachtet werden. Die unauffälligsten Politiker-Accounts im Untersuchungssample sind wiederrum Schulz (54.80%), Özdemir (55.57%) und Weidel (52.27%), währen die Partei-Accounts teilweise Werte von über 75% aufweise (CSU, FDP, SPD).

Abbildung 2: Follower der Parteien und Spitzenkandidaten ohne Profilbeschreibung


Follower ohne eigene Tweets

Follower ohne eigene Tweets sind insbesondere bei den Parteien zu finden. Die FDP (46,10%) und CSU (44,71%) verfügen im Vergleich über die prozentual größte Anzahl an Followern, die bisher keine eigenen Tweets verfasst hat. Bei den Followern der Politiker weisen vor allem die Twitter-Accounts von Lindner (34,68%), Göring-Eckardt (34,99%), Wagenknecht (35,79%), Bartsch (34,13%) auffällige Werte auf.

 

Abbildung 3: Follower der Parteien und deren Spitzenkandidaten ohne Tweets

Follower ohne eigene Follower

Accounts ohne einen einzigen Follower sind generell selten bei Twitter. Dennoch konnten im Sample zwei Partei-Accounts identifiziert werden, denen mehr als 20% Accounts folgen, die selber über keine Follower verfügen. Diese Grenze wird von der CSU (23,31%), und der FDP (20,32%) überschritten. Aber auch die CDU (19.49%), AfD (19,94%), Die Linke (18.74%), Die Grünen (16.94%) und SPD (16,67%) liegen allesamt bei über 15%. Vergleichbare Werte zeigen sich auch bei Lindner (19,10%), Göring-Eckardt (18,56%), Bartsch (18,77%) und Wagenknecht (17.38%).

 

Abbildung 4: Follower der Parteien und deren Spitzenkandidaten ohne Follower


Follower mit auffälliger Following-to-Followers-Ratio

Bei einem Großteil der Partei-Accounts weisen mehr als ein Drittel der analysierten Follower eine auffällige Following-to-Followers-Ratio auf. Sie folgen zumindest 30 mal so vielen Accounts, wie sie selbst über eigene Follower verfügen. Bei den Spitzenkandidaten zeigen sich insbesondere die Follower von Bartsch (43,94%), Göring-Eckardt (37,87%), Lindner (37,25%) und Wagenknecht (36,77%) auffällig. Bei Weidel (15,40%) und Özdemir (15.70%) lassen sich hingegen die geringste Werte im Untersuchungssample finden.

 

Abbildung 5: Follower der Parteien und deren Spitzenkandidaten mit auffälliger Following-to-Followers-Ratio

Erstellte Follower-Accounts in den letzten sechs Monaten

In Hinblick auf das Beitrittsdatum der analysierten Follower zeigt sich erstmals ein stark abweichendes Muster im Vergleich zu den vorherigen Indikatoren. Mehr als ein Drittel der Follower von Bartsch (36,20%) haben sich in den vergangenen sechs Monaten (Stichtag 13.03. 2017) bei Twitter registriert. Auffällig sind des Weiteren die Accounts von Lindner (27,47%), der FDP (24,52%), Wagenknecht (24,05%) und der AfD (21,18%). Es sind weitere Analysen notwendig, ob der hier gewählte Zeitraum bereits zu weit gefasst ist oder einen realistischen Wert zur Identifikation von auffälligen Accounts darstellt. Das Beitrittsdatum sollte in jedem Fall in Kombination mit anderen Faktoren berücksichtigt werden und nicht als alleiniges Kriterium zur Erfassung von Fakes auf Twitter genutzt werden.

 

Abbildung 6: Follower der Parteien und deren Spitzenkandidaten mit Beitrittsdatum nach 13.03.2017

Der Verifizierungsstatus der Follower erwies sich abschließend als kein aussagekräftiges Kriterium. Zwischen 98% und 99% der jeweiligen Follower waren nicht verifiziert. Anhand dieses Indikators können echte Nutzer somit nicht entscheidend von Fake-Accounts unterschieden werden, weshalb er für weitere Berechnungen nicht weiter berücksichtigt wurde.

 

 

Twitter-Account

Kein Profilbild

Keine Profilinfo

Keine Tweets

Keine Follower

Auffällige Ratio

Beitritt < 6 Monate

Parteien

 

 

 

 

 

 

 

CDU

45,97%

73,54%

40,39%

19,49%

37,29%

12,60%

 

CSU

52,08%

76,51%

44,71%

23,31%

45,46%

17,94%

 

SPD

45,10%

77,16%

43,07%

16,67%

34,45%

9,84%

 

FDP

48,14%

77,63%

46,10%

20,32%

43,53%

24,52%

 

Die Grünen

43,55%

74,54%

39,98%

16,94%

32,85%

9,25%

 

Die Linke

43,05%

73,25%

38,27%

18,74%

35,96%

10,51%

 

AfD

39,29%

66,75%

31,74%

18,94%

33,49%

21,18%

Politiker

 

 

 

 

 

 

 

Schulz

26,86%

54,80%

21,64%

8,90%

23,30%

17,14%

 

Lindner

40,57%

67,46%

34,68%

19,10%

37,25%

27,47%

 

Özdemir

17,88%

55,57%

14,17%

5,72%

15,70%

6,63%

 

Göring-Eckardt

42,57%

65,92%

34,99%

18,56%

37,87%

10,26%

 

Wagenknecht

41,61%

72,55%

35,79%

17,38%

36,77%

24,05%

 

Bartsch

40,01%

63,16%

34,13%

18,77%

43,94%

36,20%

 

Weidel

19,89%

52,27%

11,37%

8,94%

15,40%

14,99%

Tabelle 2: Auffällige Follower-Werte aufgeschlüsselt nach den sechs überprüften Indikatoren


Im Rahmen der Analyse wurden schließlich alle Accounts als auffällig identifiziert, auf die mehr als die Hälfte der sechs aufgestellten Fake-Follower-Indikatoren zutreffen. Nochmals sei hier erwähnt, dass eine Unterscheidung zwischen Fake-Followern und inaktiven Nutzern anhand dieser Kriterien nicht widerspruchsfrei getroffen werden kann, da sie nahezu identische Verhaltensmuster aufweisen. Dennoch lassen sich Aussagen über Unterschiede in der wahrgenommenen im Vergleich zur tatsächlichen Reichweite treffen. Bei den Partei-Accounts ließen sich mehrheitlich mehr als 25% auffällige Accounts identifizieren. Die Ausnahme bilden hier Die Grünen (22,94%), die SPD (23,61%) und Die Linke (24,67%), wobei auch jene Parteien nur knapp unter der oben genannten Schwelle liegen. Spitzenreiter sind die CSU (34,37%) und die FDP (33,80%), dahinter folgen die CDU (27,29%) und die AfD (25,59%). Stärkere Abweichungen ließen sich insgesamt bei den verschiedenen Spitzenkandidaten beobachten. Hier weisen vor allem die Follower von Bartsch (34,08%), Lindner (29,94%), Wagenknecht (27,00%) und Göring-Eckardt (26,52%) auffällige Werte aus. Deutlich unauffälliger sind hingegen die Follower von Özdemir (7,72%), Weidel (9,26%) und Schulz (16,55%).


Abbildung 7: Follower der Parteien und deren Spitzenkandidaten mit mehr als 3 auffälligen Indikatoren

 

Fazit

Die erlangten Erkenntnisse lassen mehre Schlussfolgerungen zu: Zunächst muss berücksichtigt werden, dass bei Twitter scheinbar eine nicht unerhebliche Gesamtanzahl an Fake-Accounts und inaktiven Followern vorzufinden ist. Beide Ausprägungen verfälschen die Reichweite von Twitter-Accounts, weshalb die reine Anzahl an Followern nur bedingt Aussagen über den Einfluss des jeweiligen Accounts zulässt. Zudem gibt es keinen direkten linearen Zusammenhang zwischen Fake-Followern bzw. inaktiven Accounts und der Gesamtzahl der Follower. Martin Schulz hat mit 525.651 Followern (Stand 18.09.2017) die meisten im gesamten Untersuchungssample, seine Follower sind im Vergleich zu anderen Spitzenkandidaten aber weitaus unauffälliger. Dahingehend verfügt der Twitter-Account von Dietmar Bartsch (23.335 Follower) trotz relativ geringer Follower-Zahl über eine prozentual größere Zahl an auffälligen Followern. Aus der Analyse lässt sich allerdings nicht schlussfolgern, ob die Parteien und Spitzenkandidaten bewusst Fake-Follower gekauft haben, um eine größere Reichweite bei Twitter vorzutäuschen. Ebenso könnten jene Accounts von dritter Seite finanziert werden oder eher ein generelles Problem von Twitter sein. Gegen letztere Annahme sprechen zumindest teilweise die starken Abweichungen zwischen den analysierten Accounts. Twitter scheint zwar generell ein Problem mit Fake-Followen zu haben, die Verteilung jener auffälligen Accounts ist mit der grundsätzlichen Problematik allerdings nicht zu erklären. Zudem bleibt unklar, ob die jeweiligen Parteien und deren Social-Media-Teams von der teils beachtlichen Zahl an Fake-Followern und inaktiven Nutzern wissen oder gegebenenfalls sogar selbst aktive Maßnahmen ergreifen, um diese Zahl möglichst gering zu halten. Das eventuelle blocken von auffälligen Accounts könnte einen Faktor zu Erklärung der Unterschiede darstellen.

Es bleibt festzuhalten, dass die reinen Follower-Zahlen als Indikator für Reichweite und Einfluss kritisch zu hinterfragen sind. Die hohen Werte bei nahezu allen Partei-Accounts lassen Zweifel an der Echtheit der Follower und somit der tatsächliche Reichweite der Accounts aufkommen. Auch die Twitter-Accounts von Dietmar Bartsch, Christian Lindner. Sahra Wagenknecht und Katrin Göring-Eckardt weisen auffällige Werte auf. Allesamt scheinen ein Problem mit Fake-Followern und inaktiven Nutzern zu haben. Die AfD und deren Spitzenkandidatin Alice Weidel bleiben im Vergleich hingegen weitestgehend unauffällig. Hierbei gilt es jedoch zu berücksichtigen, dass die AfD ihren Social-Media-Wahlkampf vorrangig auf Facebook fokussiert und Twitter eine untergeordnete Rolle spielt. Die geringen Follower-Zahlen bei Twitter im Vergleich zu den anderen analysierten Partei- und Politiker-Accounts bestätigen diesen Eindruck. Cem Özdemir zeigt im Vergleich zu allen anderen Accounts die geringste Fake-Follower-Quote. Seine Followerschaft auf Twitter scheint zu einem überwiegenden Teilen aus echten Nutzern zu bestehen.

In folgenden Untersuchungen gilt es die aufgestellten Indikatoren auf deren Aussagekraft zu gewichten und zu überprüfen. Auf Basis einer Untersuchungsgruppe von identifizieren Fake-Followern sollte ein Vergleich zu eindeutig echten Followern angestrebt werden. Weiter gilt es bestimmte Verhaltensmuster von Fake-Followern als Form der Social-Bots weiter zu erforschen. Neben einer zuverlässigen Erfassung von Fake-Accounts und anderen Ausprägungsformen von Social-Bots ist die Wirkungskomponente bisher nur sehr unzureichend untersucht worden. Demnach gibt es bisher kaum gesicherte Erkenntnisse wie Social-Bots auf den öffentlichen Diskurs wirken und ob sie aktuell eine tatsächliche Bedrohung darstellen viel mehr ein überschätztes Phänomen darstellen.

Literatur

Broersma, Marcel; Graham, Todd (2012): Social Media as Beat. In: Journalism Practice 6 (3), S. 403–419.

Broersma, Marcel; Graham, Todd (2013): Twitter as a News Source. In: Journalism Practice 7 (4), S. 446–464.

Ferrara, Emilio; Varol, Onur; Davis, Clayton; Menczer, Filippo; Flammini, Alessandro (2016): The rise of social bots. In: Commun. ACM 59 (7), S. 96–104.

Gurajala, Supraja; White, Joshua S.; Hudson, Brian; Voter, Brian R.; Matthews, Jeanna N. (2016): Profile characteristics of fake Twitter accounts. In: Big Data & Society 3 (2), S. 1-13.

Howard, Philip N. (2015): Pax technica. How the internet of things may set us free or lock us up. New Haven Conn: Yale University Press.

Howard, Philip N.; Kollanyi, Bence (2016): Bots, #StrongerIn, and #Brexit. Computational Propaganda during the UK-EU Referendum. Online verfügbar unter http://arxiv.org/pdf/1606.06356v1 (Abruf: 20.09.2017).

Jungherr, Andreas; Jürgens, Pascal (2016): Twitter-Nutzung in den Bundestagswahlkämpfen 2009 und 2013 im Vergleich. In: Tenscher, Jens; Rußmann, Uta (Hg.) (2016): Vergleichende Wahlkampfforschung: Studien anlässlich der Bundestags- und Europawahlen 2013 und 2014. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden. 


Titelbild:
© Laszlo Riedl (CC BY-NC-SA 2.0, Veränderungen durchgeführt)
© Bundestagsfraktion Bündnis90/Die Grünen
© DIE LINKE Nordrhein-Westfalen
© DIE LINKE


Weitere Informationen zur Studie:
kiessling(at)internationalmedia.center / schacht(at)internationalmedia.center
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