"Computational Social Science" zur Visualisierung latenter rechtsextremistischer Einflussnahme in sozialen Netzwerken: Eine Fallstudie am Beispiel des Facebookprofils der "Alternative für Deutschland" (AfD)

Abstract

Mit der Nutzung sozialer Medien lässt sich zunehmend ein Paradigmenwechsel hinsichtlich des Konstrukts "Extremismus" feststellen: Klassische Organisationsstrukturen, die sich auf ideologische Weltbilder stützen weichen zunehmend heterogenen - informell miteinander verbundenen - Netzwerken, die ein breites Spektrum von Menschen gegen bestimmte Feindbilder vereinen. Der Beitrag befasst sich mit speziellen Methoden, wie z.B. Interaktions- oder Inhaltsanalysen aus dem Bereich "Computational Social Science", mit denen sich trotz der Anonymität der Nutzer und exponentiell wachsender "Informationsströme" verdeckte Muster und Strukturen aus den Communities sozialer Netzwerke herausarbeiten lassen. Am Beispiel des Facebookprofils des Bundesverbands der Partei "Alternative für Deutschland" (AfD) wird aufgezeigt, welche Möglichkeiten "Computational Social Science" bietet, um latente Formen rechtsextremistischer Einflussnahme oder Beteiligung auch in heterogenen Spektren zu visualisieren. Die Ergebnisse der Fallstudie zeigen auf, wie wichtig es ist, den Herausforderungen, die aus der zunehmenden digitalen Vernetzung erwachsen, mit adäquaten Methoden zu begegnen. Dies gilt insbesondere im Bereich der Extremismusprävention.