51 Prozent der Jugendlichen und jungen Erwachsenen in Deutschland nutzt täglich die Kurzvideo-Plattform TikTok. Was sie dort zu sehen bekommen, entscheiden sie nur zu einem Teil selbst. Ein algorithmisches Empfehlungssystem trifft eine Vorauswahl, sortiert und steuert. Was wissen junge Menschen über die Funktionsweise dieses Algorithmus? Wie interagieren sie mit ihm und welche Emotionen sind dabei im Spiel? Das hat eine #UseTheNews-Studie des Leibniz-Instituts für Medienforschung I Hans-Bredow-Institut untersucht. Im BredowCast erläutert die Erstautorin Dr. Leonie Alatassi die Ergebnisse.

Im Mittelpunkt steht die Frage, welche algorithmischen Kompetenzen Jugendliche und junge Erwachsene (16–24 Jahre) besitzen. Die Studie zeigt, dass viele Befragten zwar ein grundlegendes, eher intuitives Wissen über algorithmische Empfehlungen haben („mein Algorithmus“), jedoch wenig über die konkrete Funktionsweise und Datenerhebung wissen.

Beim konkreten Handeln wird deutlich, dass Interaktionen wie Liken, Teilen oder das Markieren von Inhalten als „nicht interessiert“ genutzt werden, meist unbewusst, teils aber auch gezielt zur Steuerung der eigenen For-You-Page.

Auf der Ebene des Fühlens gibt es positive Emotionen wie Unterhaltung und Inspiration, gleichzeitig berichten einige von Frust oder Genervtsein, wenn Inhalte als zu einseitig oder repetitiv wahrgenommen werden.

Zusammenfassend verdeutlicht die Studie, dass algorithmische Kompetenz aus dem Zusammenspiel von Wissen, Handeln und Emotionen entsteht und bei jungen Menschen unterschiedlich ausgeprägt ist.

Die Studie ist im Rahmen der Initiative #UseTheNews entstanden. Die bundesweite Initiative der Deutschen Presse-Agentur dpa in Kooperation mit der Behörde für Kultur und Medien Hamburg setzt sich für die Förderung von Nachrichten- und Medienkompetenz bei jungen Menschen ein und entwickelt unter anderem Workshops, um einen reflektierten und selbstbestimmten Umgang mit digitalen Plattformen zu stärken.

Links:

• Hier geht es zu dem Arbeitspapier „Zwischen Wertschätzung und Widerstand: Algorithmische Kompetenz junger Menschen am Beispiel der Kurzvideoplattform TikTok“ von Dr. Leonie Alatassi, Dr. Sascha Hölig und Philipp Kessling





• Hier geht es zur Website der Initiative #UseTheNews

Kapitelmarken:

00:00 Einleitung I 01:58 Was macht TikToks algorithmisches Empfehlungssystem aus? I 04:30 Erkenntnisinteresse der Erkenntnisinteresse der TikTok-Studie zur algorithmischen Kompetenz junger Menschen I 08:13  Durchführung der Befragungen I 12:01 Welche Daten kann man bei TikTok anfordern? I 15:02 Wie fordere ich überhaupt Daten von TikTok als Nutzer*in an? I 16:17 Erläuterung der drei algorithmischen Kompetenzdimensionen: 1. Wissen I 19.49 2. Handeln I 29:58 3. Fühlen I 36:57 Aneignungs- und Interaktionstypen I 43:34 Gibt es eine Art „Superkategorie“? I 45:11 Welche Handlungsoptionen habe ich als Nutzer*in auf TikTok, was muss ich wissen? I 47:55 Wie Medienkompetenz vermitteln?

Der Beitrag BRC107 Wie gehen junge Menschen mit dem TikTok-Algorithmus um? erschien zuerst auf Leibniz Institut für Medienforschung | Leibniz Institute for Media Research.