detectiv – Die Rechercheserie | Wahlcheck17

Fake News auf der Spur

Die Initiative „Wahlcheck17“ hat Fake News unter die Lupe genommen, um herauszufinden, wie groß ihr Einfluss auf die Bundestagswahl ist. Das Projekt der Recherchenetzwerke correctiv.org und „First Draft“ liefert nun sechs Thesen zu Falschmeldungen im Netz.

„Wahlcheck17“ sagt: keine große Bot-Aktion

Im Vorfeld der Wahl hieß es immer wieder, russische Bots könnten möglicherweise Einfluss auf die Bundestagswahl nehmen. Die Botforscher von „Wahlcheck17“ konnten das nun widerlegen, denn sie haben keine nennenswerte russische Botaktivität festgestellt.

Kleinvieh macht auch Mist

Auch ansonsten scheinen die Ergebnisse zunächst eher unspektakulär, denn einen großen Fake hat es nicht gegeben. Aber: Es sind eher die subtilen, unauffälligen Lügen, die eine Wahlentscheidung unterbewusst beeinflussen könnten. Und davon gab es extrem viele.

Es reicht schon, einen Politiker falsch zu zitieren. Schließlich überprüfen nur die Wenigsten, ob er das auch wirklich gesagt hat.

„Wahlcheck17“ hat ergeben, dass solche kleinen Lügen und gezielte Missinformationen besonders häufig auftauchen, wenn es um das Thema Zuwanderung geht. Verbreitet werden Fake News mit Vorliebe auf Twitter und Facebook. Ein Video oder ein Bild mit Zitat lassen sich dort einfach verbreiten und werden von besonders vielen Usern gesehen.

Fake News von rechts

Die politische Ecke, aus der die meisten Lügen kommen, ist ziemlich eindeutig. Besonders Anhänger der Alternative für Deutschland und rechter Gesinnung verbreiten die Unwahrheiten und reagieren darauf, sagen die Ergebnisse der Recherche.

Sehr viele Halbwahrheiten und Missinformationen kommen auch direkt von AfD-Accounts. – Jutta Krammer von correctiv.org

Woran man Fake News erkennen kann, hat Jutta Krammer von correctiv detektor.fm-Moderatorin Isabel Woop erklärt.

Bei den Sachen, wo man den Impuls hat, es sofort weiterzuerzählen, weil man so wütend darüber ist, da sollte man misstrauisch werden.Jutta Krammer 

Redaktion: Dorothea Günther


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