Die COVID-19-Pandemie hat nicht nur die Gesundheit beeinträchtigt, sondern auch den Forschern ermöglicht, Einblicke in die Verbreitung von Ideen über soziale Netzwerke und andere interaktive Plattformen zu gewinnen. Die Pandemie hat zusammen mit riesigen Datenmengen zur Verbreitung von Krankheiten die Türen zur Analyse geöffnet, wie sich Informationen und Ideen unter den Menschen verbreiten, oft auf eine ähnliche Weise wie Viren. Dieses Phänomen, bekannt als "Infodemie", wird in einer Welt, in der soziale Medien zum primären Kommunikationsmittel geworden sind, immer wichtiger.

Der Mathematiker und Biologiedozent Nicholas Landry untersucht, wie die Struktur sozialer Netzwerke genutzt werden kann, um die Verbreitung nicht nur von Krankheiten, sondern auch von Informationen zu verstehen. Diese beiden Formen der "Infektion" teilen gemeinsame Merkmale, aber die Verbreitung von Informationen kann sogar komplexer sein. Seine Arbeit deutet darauf hin, dass soziale Netzwerke genutzt werden können, um genau zu verfolgen, wie sich virale Trends oder Fehlinformationen verbreiten, während die Verbreitung von Infektionskrankheiten wie Masern oder Windpocken schwerer vorherzusagen ist.

Landry verwendet zusammen mit Kollegen von der University of Vermont ein hybrides Modell zur Analyse sozialer Netzwerke. Dieses Modell verfolgt nicht nur soziale Kontakte, sondern untersucht auch die Regeln, die die Verbreitung von Informationen steuern. Beispielsweise waren soziale Netzwerke während der COVID-19-Pandemie entscheidend für die Verbreitung von Informationen – sowohl korrekten als auch falschen. Gleichzeitig öffnete es Raum für die Untersuchung des Effekts des "Gruppendenkens", bei dem eine große Anzahl von Menschen Ideen oder Informationen annimmt, die sich über soziale Kanäle verbreiten, oft ohne kritische Überprüfung.

Interessanterweise haben Bots in sozialen Medien die Verbreitung von Fehlinformationen während der Pandemie weiter verschärft, was zeigt, wie leicht die öffentliche Meinung durch algorithmisch generierte Inhalte manipuliert werden kann. Studien zeigen, dass, wenn eine bestimmte Anzahl von Menschen innerhalb eines Netzwerks beginnt, bestimmte Informationen, selbst wenn sie falsch sind, zu wiederholen, der Rest der Gruppe dazu tendiert, diese Idee zu akzeptieren, was einen ähnlichen Mechanismus wie die Verbreitung von Infektionskrankheiten darstellt.

Ein weiterer wichtiger Aspekt der Forschung ist die Verfolgung von Fehlinformationen, die sich über soziale Netzwerke verbreiten, was ernsthafte Konsequenzen für die öffentliche Gesundheit haben kann. Die Harvard Gazette hebt hervor, wie falsche Informationen über COVID-19-Behandlungen, die sich schnell über soziale Plattformen verbreiteten, die Öffentlichkeit verwirren und die Umsetzung korrekter Gesundheitsmaßnahmen behindern können. Institutionen wie Facebook und Twitter sahen sich Herausforderungen gegenüber, diese Fehlinformationen zu entfernen, aber künstliche Intelligenz ist nicht immer ausreichend effektiv, um wahre von falschen Informationen zu filtern.

Diese Forschung weist auf die Notwendigkeit hin, ein besseres Verständnis dafür zu entwickeln, wie Ideen sich über soziale Netzwerke verbreiten und wie dieser Prozess besser verwaltet werden kann, um die Verbreitung von Fehlinformationen zu verhindern. Die Verbreitung von Informationen, ähnlich wie die Verbreitung von Viren, erfordert eine durchdachte Strategie, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit, insbesondere in Krisensituationen wie einer Pandemie, sicherzustellen.

Soziale Netzwerke spielen eine entscheidende Rolle bei der Verbreitung sowohl von Krankheiten als auch von Informationen, weshalb es wichtig ist, die Forschung fortzusetzen, um diese Prozesse besser zu verstehen und Modelle zu verbessern, die helfen können, sowohl physische als auch informative "Infektionen" zu mildern.

Quelle: University of Virginia