Politische Medienbildung

Medienkritik

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Robert Behrendt

Überblick

DataSkop

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Für inklusive Pädagogik und Potentialentfaltung, 

 

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Bildungsformate

Projektübersicht

F00 Festival

Ressourcen

1 Projektübersicht

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Hintergrund

  • Datenspenden zur Erforschung von algorithmischer Systeme
    • e.g. Citizen Browser, Mozilla Rally, Open Schufa
  • Datenspendeplattform und Pilotprojekte
  • 1. Datenspende-Projekt „Was zeigt dir der YouTube-Algorithmus zur Bundestagswahl 2021?“
  • ab 2022 für Forschungseinrichtungen, NGOs und Redaktionen offen

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Ergebnisse: YouTube zur Bundestagswahl 2021

  • 6 Wochen über 5000 Datenspenden, davon 1980 valide
  • Auswertung durch AlgorithmWatch, Spiegel, Viadrina
  • Suchanfragen bevorzugen aktuelle Videos
  • Autoplay favorisiert Abos, Likes und Watchtime
  • in "Nachrichten/Schlagzeilen" kaum Unterschied zwischen Login/Logout
  • Springers WELT-Kanal prominent in "Schlagzeilen", gefolgt von ÖRR

1 Projektübersicht

1 Projektübersicht

1 Projektübersicht

Ergebnisse: YouTube zur Bundestagswahl 2021

  • Suchfunktion nahezu nicht personalisiert und thementreu
  • News-Feed seriös kuratiert, thematische Empfehlungen streuen stärker, ohne Log-In selten Fringe-Content (Tagesschau → RT Deutsch)
  • Autoplay-Experimente (Recommender) zeigt:
    • häufig nicht betrachtete Inhalte
    • 90% - 100% gesehene Videos am seltensten,
    • halbgesehenes findet YT besonders uninteressant

1 Projektübersicht

Fazit: YouTube zur Bundestagswahl 2021

  • wenig Spektakuläres --> YouTube scheint bemüht, Empfehlungen zu kuratieren (Eigeninteresse)
  • Zustandekommen von Empfehlungen nicht transparent:
    • YT behautet die Watchhistory verbessere Suchergebnisse, aber Suchergebnisse kaum personalisiert
    • Angebote des ÖRR im Wiederspruch zum Auftrag
      • Medienstaatsvertrag adressiert Transparenz
      • Nutzer müssen wissen können, warum welche Inhalte für sie ausgespielt werden.

1 Projektübersicht

Verfahren

  • Dataskop nutzt Screen-Scraping
    • Browser ließt html-Text der YouTube-Seiten aus
    • A) Demoversion oder B) Login und Scraping
      • nach YouTube-Login Auslesen von pers. Verlauf
      • Autoplayexperimente: News, Seedvideos, Suchbegriffe
    • C) Speichern als json (lokal) und Visualisierungen
    • D) kurze demografische Umfrage
    • E) Datenspendeerklärung und Upload

1 Projektübersicht

1 Projektübersicht

Dataskop auf GitHub:

https://github.com/algorithmwatch

  • dataskop-electron
  • dataskop-platform

 

Erste Ergebnisse: YouTube zur Bundestagswahl 2021

YouTube will es möglichst allen Nutzer*innen recht machen.

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2 Bildungsformate

Schulische Bildungsformate durch Universität Paderborn mit Fokus auf:

  • Prinzipien des kollaborativen Filterns

  • User-Item-Matrix und Matritzenrechnung

  • Profile und personalisierte Empfehlungen

2 Bildungsformate

Außerschulisches Bildungsformat durch mediale pfade

  • für 14- bis 21-Jährige

  • game-based-learning als Türöffner für komplexe Inhalte

  • kollaboratives storybasiertes Gruppenspiel ca. 3 Stunden

  • durchführbar als Remote-Version oder in Präsenz

  • mit Desktoprechnern, Tablets und Browser

2 Bildungsformate

Außerschulische Bildungsformat mit Themen-Fokus auf:

  • Daten als Ressource, Daten als Kapital

  • Algorithmen in kapitalistischen Verwertungsökonomien

  • Auswirkungen auf Inhaltsproduktion

  • Recommender - Black Box und Betriebsgeheimnis

  • Grundlagen gemeinwohl-orientierter Algorithmen

  • Open Data, Transparenz und Civic Science

2 Bildungsformate

3 F00 Festival

Eine spielerische Methode (SCOOTH) zu Plattformen, Algorithmen und Daten

3 F00 Festival

Story-driven Cooperative Open Online Treasure Hunt

= SCOOTH

Online Studio

F00 Festival

3 F00 Festival

Was machen die Spielenden?

  • spielen Gigs und suchen gute Locations
  • beobachten andere Influencer*innen
  • folgen Gerüchten und Hinweisen
  • recherchieren zum F00 Algorithmus
  • erkunden Plattform Policies

F00 Festival

Auswertung und Feedback

Teilnehmende/Player Characters (PC):

  • werten die persönliche Spielerfahrung aus
  • erfahren, dass DataSkop ein echtes Tool ist
  • finden Gemeinsamkeiten/Unterschiede FOO vs. YT/TT
  • können ihren eigenen YT-Account untersuchen (Ü18)
  • identifizieren Akteure, Datenerhebung, Recommender
  • diskutieren das Projekt (Data Donation, Open Science)

3 F00 Festival

Gibt es

Fragen?

3 F00 Festival

4 Ressourcen

4 Ressourcen

Hintergrund Game-based Learning

  • EDA-Tool als Spielelement immersiver Methode
    • Name z.B. DarkSkop, DataMirror
    • keine Verweise auf Gesamtprojekt
    • 2 Designs (grün/violett)
  • Visualisierungen synthetischer Daten
    • Viz sind Lösungen zu Spielaufgaben
    • Spielaufgaben sind durch Geschichte motiviert

Dataskop-Simulator

Plattform-Dynamiken

F00 Festival

4 Ressourcen

Ultralativ zu algorithmischer Transparenz und dem Projekt DataSkop

4 Ressourcen

Links:

  • Viadrina (ens) Auswertung: https://medium.com/sts-ens/youtubes-wahl-ea9c4df1297e
  • DataSkop Erste Ergebnisse: https://dataskop.net/erste-ergebnisse/
  • Spiegel-Auswertung https://www.spiegel.de/netzwelt/youtube-vor-der-wahl-wie-es-der-algorithmus-allen-recht-machen-soll-a-e364dccf-5f72-4736-ae1c-bdf0d213dcf1
  • Plattformsimulator: https://dataskop.net/pilotprojekt-wahlempfehlung-was-zeigt-dir-der-youtube-algorithmus-zur-bundestagswahl-juli-2021/recommender-sim-info/

Zeit für Diskussion und Fragen...

6 Ressourcen

Außerschulische Lernziele 1

Die Teilnehmenden:

  • kennen gesellschaftliche und wirtschaftliche Akteure, ihre Zwecke und Ambivalenzen, beim Einsatz algorithmischer Empfehlungssysteme
  • kennen die Bedeutung von Daten als Kapital für private und gemeinwohlorientierte Zwecke,
  • wissen, welche gesellschaftlich-kulturellen Auswirkungen Empfehlungsalgorithmen auf Inhaltsproduktion haben,

2 Visualisierungen

Außerschulische Lernziele 2

Die Teilnehmenden:

  • haben Handlungsoptionen kennengelernt, die ihnen erlauben, mit Algorithmen kreativ und emanzipatorisch umzugehen
  • können einschätzen, ob ein algorithmisches Empfehlungssystem im Einsatz ist,
  • haben ein Verständnis der Begriffe Algorithmus, Recommender, (Meta)-Daten, Profil, Open Data, Big Data, Civic Science entwickelt.

2 Bildungsformate

Robert Behrendt

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Dataskop Projektvorstellung Fachtagung "Politische Medienbildung" Dresden 19.-20.9.2022

By mediale pfade

Dataskop Projektvorstellung Fachtagung "Politische Medienbildung" Dresden 19.-20.9.2022

Beispiel, Anforderungen, Pädagogik

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