10.09.2021

Twitter

Kennzeichnung für «gute Bots» wird getestet

Ein Label verspricht Usern mehr Kontext zu automatisierten Tweets. Die Effektivität ist langfristig fraglich.

Twitter hat Tests mit einem neuen Label für «gute Bots» gestartet. Damit können sich automatisierte Accounts klar als solche zu erkennen geben. Gedacht ist die Kennzeichung für Bots, die beispielsweise Covid-19-Updates, Erdbebeninformationen oder auch lizenzfreies Material aus Museen teilen. Abzuwarten bleibt, wie viel der Ansatz bringt, denn Verschwörungstheoretiker, Klimaleugner und Co dürften ihre Falschinfo-Bots wohl nicht freiwillig kennzeichnen.

Twitter zufolge deuten Forschungsergebnisse darauf hin, dass sich User mehr Kontext wünschen, wenn sie es mit nicht-menschlichen Accounts – Bots – zu tun haben. Die neuen Labels versprechen eben diesbezüglich mehr Klarheit. Die Kennzeichnung umfasst Twitters Beispiel-Screenshots zufolge nicht nur, dass es sich um einen Bot handelt, sondern auch, wer diesen erstellt hat und somit letztlich dafür verantwortlich ist, was der Bot postet. Solche Informationen sollen dem Bot mehr Legitimität verleihen.


Anfangs haben über 500 ausgewählte Entwickler Zugang zu dem System, um ihre guten Bots zu kennzeichnen. Beispiele solcher guter Bots, die Twitter nennt, umfassen @earthquakesSF mit seinen Infos über Erdbeben im Raum San Francisco; den @AltTxtReminder, der im Sinne der Barrierefreiheit daran erinnert, Bilder mit einem ALT-Text zu versehen; oder auch @met_drawings, der Zeichnungen und Drucke aus der Sammlung des Metropolitan Museum of Art zeigt, die sich in der Public Domain befinden. Diese Bots sollen auch am Test des Labels teilnehmen.

Abzuwarten bleibt wie viel eine, zumindest vorerst freiwillige Kennzeichnung guter Bots in der Praxis bringt. Problematisch sind immerhin Bots, die mutwillig Unsinn verbreiten. So stammt jeder vierte Klimaleugner-Tweet von einem Bot, auch Covid-19-Falschinfos kommen nach Expertenschätzungen oft von Bots. Viele Hinterleute dürften selbst dann kaum an einem Label-System teilnehmen, wenn es ihnen offen stünde. Ob Massnahmen diesseits einer streng durchgesetzten Kennzeichnungspflicht einen Unterschied machen können, scheint also fraglich. (pte/cbe)



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