Drei Forscher*innen der Hochschule Heilbronn (HHN) analysierten von Februar bis April 2020 knapp 21,8 Millionen Tweets zum Thema Covid-19. Dabei waren zwei Fragen von besonderem Interesse: Die Quelle der geteilten Informationen sowie deren zeitliche und räumliche Verbreitung in den europäischen Ländern. Denn: Die Weltgesundheitsorganisation (WHO) warnte am 02. Februar 2020 vor einer „Infodemie” u.a. auf Social Media. Heißt: eine Welle von Falschinformationen („Fake News”) auf Plattformen wie Facebook oder Twitter.
Spezialsoftware erfasst Tweets
Die Daten der Studie erfasste das Forscherteam mit einer Spezial-Software in Echtzeit. „Wichtig ist, dass ein Twitter-Post weitaus mehr Daten bereithält, als den reinen Text oder das angezeigte Bild“, sagt Martin Wiesner, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Fakultät für Informatik.
„Neben Zeit- und Ortsinformationen sind auch die Quellen, also die verlinkten Inhalte auf externe Webseiten von hohem Interesse. Sie lassen sich in verschiedene Kategorien einteilen”, erklärt Richard Zowalla, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Zentrum für Maschinelles Lernen. Hierbei handelt es sich beispielsweise um Verweise auf Zeitungen, öffentlich-rechtliche Nachrichten, andere Social-Media-Plattformen oder öffentliche Stellen wie z.B. dem Robert Koch-Institut. Die Forschergruppe erstellte auf Basis der erfassten Daten zur Herkunft eine Rangliste.
Social-Media vor Online-Kanälen von Mainstream- oder Lokalnachrichten
Die am häufigsten geteilten Ressourcen stammten von Social-Media-Plattformen (Ränge 1-7). Die am weitesten verbreitete Kategorie unter den Top 50 war „Mainstream- oder Lokalnachrichten“. Für die Kategorie „Regierung und öffentliche Gesundheitspflege“ fanden sich unter den Top 50 nur zwei Informationskanäle: Die Zentren für Krankheitskontrolle und -prävention (CDC) der USA auf Platz 25 und die WHO auf Platz 27. Das erste Vorkommen eines weit verbreiteten wissenschaftlichen Fachmagazins war „Nature“ auf Rang 116. „Interessant hieran ist, dass wissenschaftliche Originalquellen selten direkt geteilt werden. Dies unterstreicht die Bedeutung von Medien bei der Vermittlung von komplexen Sachverhalten in allgemeinverständlicher Sprache für die breite Öffentlichkeit“, sagt Monika Pobiruchin, Mitarbeiterin am GECKO Institut für Medizin, Informatik und Ökonomie an der HHN. Wichtig hierbei ist, dass fortlaufend neue wissenschaftliche Erkenntnisse gewonnen werden und dass die Herkunft und Seriosität von Informationen zum Thema COVID-19 beachtet werden muss.
Top 50 der durch Twitter-Nutzer*innen verbreiteten Informationskanäle
Rang Domäne
1 twitter.com
2 youtu.be
3 instagram.com
4 paper.li
5 youtube.com
6 facebook.com
7 linkedin.com
8 theguardian.com
9 google.com
10 tinyurl.com
11 nytimes.com
12 chng.it
13 cnn.com
14 bbc.co.uk
15 washingtonpost.com
16 pscp.tv
17 medium.com
18 fiverr.com
19 bbc.com
20 amzn.to
21 ift.tt
22 avaaz.org
23 wordpress.com
24 trib.al
25 cdc.gov
26 arcgis.com
27 who.int
28 nyti.ms
29 worldometers.info
30 reuters.com
31 yahoo.com
32 apple.news
33 cnbc.com
34 openstream.co
35 bloomberg.com
35 bloomberg.com
36 goo.gl
37 elpais.com
38 ouest-france.fr
39 joinzoe.com
40 francetvinfo.fr
41 scmp.com
42 zazoom.it
43 reut.rs
44 shoutcast.com
45 zazoom.info
46 forbes.com
47 topicza.com
48 nypost.com
49 businessinsider.com
50 dy.si
Zeitliche und örtliche Verbreitung von Tweets
Das Trio untersuchte außerdem, wann und wo Nutzer*innen von Twitter in verschiedenen europäischen Ländern Inhalte zum Thema COVID-19 teilten. “Wir haben hierfür die Zeitpunkte und Standorte von 21,8 Millionen Tweets untersucht; es lagen uns Standortinformationen von ca. 300.000 Tweets aus Europa vor. Aus den Ergebniskarten lässt sich die zunehmende Bedeutung des Themas in der Bevölkerung von Februar bis April erkennen”, erklärt Pobiruchin. „Interessant ist, dass sich dies mit der Ausbreitung von SARS-CoV-2 in den europäischen Ländern im Frühjahr 2020 deckt“, ergänzt Martin Wiesner und fährt fort: „Bemerkenswert ist, dass die Bevölkerung im Norden von Italien frühzeitig, bereits Ende Februar, Informationen zu COVID-19 verstärkt auf Twitter verbreitet hat. In den Wochen danach trat dieser Effekt auch in anderen europäischen Ländern deutlich erkennbar auf.”