Psychologie im Umweltschutz/Social Media: Wahrnehmung und Akzeptanz personalisierter Informationen bei Instagram unter Berücksichtigung des persönlichen Umweltengagements

Einleitung

Der Alltag unserer Gesellschaft verändert sich durch Social Media unaufhaltsam und ist als Bestandteil des heutigen Lebens nicht mehr wegzudenken. Plattformen wie Instagram und Facebook gewinnen an Bedeutung. Viele Menschen nutzen diese Plattformen zur Informationsgewinnung, aber auch für den Meinungsaustausch mit anderen Nutzern. So ist es leicht Gleichgesinnte zu finden, denn Social Media ist von der Entfernung zwischen einzelnen Nutzern unabhängig. Dadurch bilden sich Gruppierungen, die unter sich im Netz kommunizieren und sich in einer gewissen Weise von der Außenwelt abschotten. Sie (die Gruppierung) bildet ihre eigene Welt. Dies ist auf den Social Media Plattformen einfacher als offline, weil es schneller geht, andere mit der gleichen Meinung und Einstellung zu finden. Das kann natürlich auch dazu führen, dass Gruppierungen sich als Einheit zusammenfinden und Hass, Gewalt und Falschmeldungen im Netz verbreiten. So finden z.B. rechtsaktivistische Gruppierungen oder Verschwörungstheoretiker zusammen. Dieses gesellschaftliche Problem wird in Verbindung mit den sogenannten Filterblasen gebracht, die der Internetaktivist Eli Pariser erstmals beschrieb. Viele Menschen sind der Meinung, dass Facebook und Co. dafür verantwortlich sind, dass der Nutzer durch Personalisierung in einer Blase gefangen ist. Diese Informationsblase zeigt dem Nutzer nur das an, was dieser auch sehen möchte. Mit Hilfe eines Algorithmus werden die jeweiligen Interessen aus dem vorherigen Klickverhalten herausgefiltert und angezeigt. Daraus ergibt sich ein News-Feed, der vollkommen auf den Nutzer abgestimmt ist. Zunächst einmal klingt die Tatsache, dass ausschließlich interessensbezogene Inhalte angezeigt werden, für viele reizvoll, doch Kritiker sehen in Filterblasen eine Einschränkung der eigenen Entscheidungsfreiheit. Es wird schwieriger, den eigenen Interessen kontrovers entgegengestellte Inhalte angezeigt zu bekommen. Im Gegensatz dazu stehen die Personen, die dankbar darüber sind, dass sie ohne Umstände nur das konsumieren, was sie auch wirklich interessiert, ohne lange danach suchen zu müssen.

Der Medientheoretiker Marshall McLuhan sagte 1995: „We shape our tools, and thereafter our tools shape us” (übersetzt: "Wir formen unser Werkzeug, und danach formt unser Werkzeug uns"). Damit ist er der Meinung, dass die Blase einem nicht aufgedrängt wird, sondern, dass der Algorithmus aufgrund unseres vorherigen Verhaltens auf der jeweiligen Plattform auswählt, was angezeigt wird. Häufig kann dies auch Plattform übergreifend stattfinden, da die Facebook Company viele Social Media Kanäle besitzt und somit die Plattformen mit ihrem Algorithmus verbinden kann.

Die folgenden Seiten befassen sich mit dem Phänomen der Filterblasen und es soll diesem auf den Grund gegangen werden. Ebenso soll herausgefunden werden, ob es Personen aktiv bewusst ist, dass sie in einer Filterblase stecken und ob sie diese Tatsache akzeptieren und reflektieren. Der Schwerpunkt wird auf die Unterscheidung des Verhaltens zwischen Umweltaktivisten und Nicht-Umweltaktivisten gelegt.

In der Untersuchung der Filterblasen wird sich auf die Social Media Plattform Instagram konzentriert. Instagram ist eine führende Social Media Plattform und hat mit 1 Milliarde Nutzer die weltweit meisten User. Durch diese hohe Nutzerzahlen, aber auch das junge Alter der Nutzer, ist Instagram sehr relevant für das Phänomen der Filterblasen.

In dieser Studie liegt zum Teil ein Fokus auf den Umweltaktivsten. Daher ist eine Definition der Umweltaktivsten essenziell. Zunächst ist ein Umweltaktivist eine „Person, die sich für den Umweltschutz einsetzt“ (Wortbedeutungsredaktion, o. J.). Also jemand, der sich mit kleinen Aktionen im Alltag, wie Vorbeugung von Wasserverschwendung, vermehrtes Nutzen von öffentlichen Verkehrsmitteln und Fahrrad fahren, für die Umwelt einsetzt. Allerdings wird sich in dieser Arbeit auf die Definition von der Redaktion des Duden (o. J.) gestützt, die aussagt, dass ein Umweltaktivist eine Person ist, die „sich mit in der Öffentlichkeit wirksamen Aktionen für die Umwelt bzw. den Umweltschutz engagiert.“ Somit wird in dieser Arbeit Wert darauf gelegt, dass die Aktionen der Umweltaktivisten in der Öffentlichkeit geschehen. Dies beinhaltet auch die Unterstützung in Form von Spenden an den Umweltschutz. Dies schließt aber nicht aus, dass diese Personen auch im Alltag Wert auf einen umweltfreundlichen Lebensstil legen.

Theorie

Definition Filterblasen

Der Begriff der Filterblase wurde erstmals eingeführt von dem Internetaktivisten Eli Pariser, auf den im weiteren Verlauf dieser Arbeit noch einmal im Detail eigegangen wird.

Bei der Entstehung von digitalen Filterblasen spielen Algorithmen im Internet die zentrale Schlüsselrolle. Diese werden von Plattformen eingesetzt, um Inhalte für die zahlreichen Nutzer zu personalisieren. Algorithmen werten das Klick- und Kaufverhalten, sowie den Suchverlauf der User systematisch aus. Dadurch wird ermöglicht, Präferenzen des Konsumenten herauszulesen und zu speichern. Es sollen dementsprechend nur die Informationen angezeigt werden, die für den Nutzer als relevant eingestuft werden. Es wird also eine personalisierte virtuelle Umgebung für den Nutzer konstruiert, welche an die individuellen Vorlieben des Nutzers angepasst ist. Mit Informationen außerhalb des vermeintlichen Interessenfeldes wird der Medienkonsument nicht mehr konfrontiert und diese können nur noch durch gezielte Suche gefunden werden (Klug & Strang, 2018).

Dies ist der Grund, warum die sogenannte Medienkompetenz heutzutage eine wichtige Rolle spielt, wenn es um die Informationsbeschaffung im Netz geht. Der Begriff Medienkompetenz beschreibt die zielgerechte Nutzung von Medien und ihren Inhalten. Hinzu kommt die Medienkritik, welche als wesentlichen Bestandteil die Informationsbewertung beinhaltet. Hierzu gehört die Fähigkeit, Informationen, welche über ein Medium vermittelt werden, reflektieren und bewerten zu können (Ebert, 2018). Ist dies nicht in ausreichendem Maße vorhanden, ist es möglich, dass angenommen wird, die eigene Wahrnehmung wird von der restlichen Gesellschaft geteilt (IONOS, 2020).

Verschiedene Einflussfaktoren begünstigen die Entstehung von Filterblasen:

Zum einen wird die Individualisierung des eigenen Lebensstils für die Gesellschaft zunehmend wichtiger. Zum anderen wird dieser Trend durch die immer weiter auszubauende Digitalisierung bestärkt, da sich hierdurch die individuellen Präferenzen von Nutzern durch ihr Verhalten im Netz sehr deutlich abzeichnen und für Unternehmen nutzbar gemacht werden können. Ermöglicht wird hierdurch eine sehr personalisierte Kommunikation und Steuerung der konsumierten Informationen.

Die selektive Bereitstellung von Informationen wird insbesondere in sozialen Medien angewandt. Soziale Medien genießen höchste Relevanz in der heutigen Zeit und eignen sich sehr gut, Nutzer und Unternehmen zu verbinden. Ein Informationsaustausch ist somit durch den globalen Datenfluss selbstverständlich geworden (Klug & Strang, 2018).

Das Konzept der Filterblasen basiert auf dem Selective-Exposure-Ansatz. Tendenziell wählen Nutzer Inhalte aus, die mit ihren bereits existierenden Annahmen im Einklang sind. Diese Inhalte bleiben ihnen dann auch über längere Zeit hinweg im Gedächtnis. Persönlich als uninteressant empfundene Inhalte werden schnell wieder vergessen (Humborg & Nguyen, 2018).

Definition Echokammern

Ein ähnliches Phänomen wie das der Filterblase, wird durch die Metapher Echokammer beschrieben. Im Gegensatz zur Filterblase, behandelt dieses Phänomen vermehrt die Meinungsbildungsprozesse von Menschen in ihrem personalisierten Umfeld. Menschen tendieren dazu, sich mit Gleichgesinnten zu umgeben, die die eigene Meinung teilen. Es kommt also zu einem Widerhall (Echo) der eigenen Weltansicht (Humborg & Nguyen, 2018).

Informationen, welche die bestehenden Meinungen unterstützen, werden im Gegensatz zu solchen, die diese in Frage stellen, vorgezogen und vermehrt konsumiert. In diesem Zusammenhang wird auch von „Vermeidung kognitiver Dissonanz“ gesprochen. Auch aus soziologischer Sicht kann dieses Phänomen erklärt werden, denn zahlreiche Studien konnten belegen, dass es unter Menschen oft zu einer sogenannten „sozialen Homophilie“ kommt. Dies meint nichts anderes als dass Personen sich bewusst und auch unterbewusst vermehrt mit Menschen umgeben, die ihnen im Hinblick auf Lebensstil, politische Einstellungen, Interessen und auch im Bildungsgrad ähneln. Nun trifft diese Tendenz des menschlichen Handelns auf virtuelle Plattformen, die dieses Verhalten nutzen und unterstützen (Schmidt, 2019).

Echokammern entstehen innerhalb einer Filterblase. Die darin enthaltenen, sich einander sehr ähnlichen Meinungen verstärken sich untereinander und eine Relativierung durch einen oppositionellen Standpunkt geschieht meist nicht, da diese Informationsräume gegenüber nicht-konformen Denkweisen und Kritik abgekapselt sind (Bellinger & Krieger, 2018).

Positiv betrachtet helfen Echokammern Menschen dabei, die heutige immense Informationsfülle mit Gleichgesinnten zu bewältigen. Gemeinschaften können zu jedem beliebigen Thema im Netz gebildet werden. Der entscheidende Punkt hierbei: das Individuum selbst entscheidet, wen es in das Umfeld lässt. Echokammern ermöglichen also die Vernetzung vieler Menschen, und fördern somit ganz neue Formen des politischen und sozialen Handelns, sowie Selbsthilfegruppen jeglicher Art (Bellinger & Krieger, 2018).

Eli Parisers Perspektive bezüglich Filterblasen

In der gesellschaftlichen Diskussion der Filterblasen gibt es viele verschiedene Meinungen mit unterschiedlichen Argumentationen. Der New York Times Besteller Autor, Eli Pariser, beschreibt in seinem Buch als einer der Ersten dieses Phänomen. Im Folgenden soll sich mit Argumentationen seines Buches: „Filter Bubble – Wie wir im Internet entmündigt werden“ (Pariser, 2011) auseinandergesetzt werden, um ein grundlegendes Verständnis für die Inhalte dieser Diskussion zu erlangen.

Eli Parisers Begeisterung für weltverändernde Technologien entwickelte sich schon im jungen Alter. Als Zehnjähriger war Pariser der Meinung, „dass das Internet die Welt demokratisieren, uns besser mit Informationen versorgen und uns die Macht geben würde, diese entsprechend zu nutzen.“ (Pariser, 2011, S.11). Im Laufe der Zeit entwickelte sich seine Überzeugung, dass das Internet zu einer „Ära der Transparenz“ (Pariser, 2011, S. 12) führen kann. Denn das Internet kann Licht hinter verschlossene Systeme bringen, die zuvor für den einfachen Menschen nicht zu sehen waren. Allerdings bemerkt Pariser, dass die Ära dieser Transparenz, die Ära der Bürgerbeteiligung, nicht eingetreten ist. Durch das Internet ist jeder Einzelne in seiner eigenen Welt gefangen und kann die Dinge nicht mehr aus verschiedenen Blickwinkeln sehen, wie es eine Demokratie verlangt. Ebenso gehen gemeinsame Grundsätze verloren, da Paralleluniversen entstehen und eigene Grundätze entwickelt werden, ohne von anderen beeinflusst zu werden (Pariser, 2011). Das Internet „ist zu einem Werkzeug geworden, mit dem man unsere persönlichen Daten abfragt und analysiert“ (Pariser, 2011, S.14). So nutzen Unternehmen diese Personalisierung auch für das Schalten von Werbung, denn „je personalisierter die angebotenen Informationen sind, desto mehr Werbung können sie verkaufen und desto wahrscheinlicher ist es, dass Sie die angebotenen Produkte kaufen“ (Pariser, 2011, S. 15).

Laut Pariser (2011, S. 17) wird jedem Nutzer ein „eigene[s] Informationsuniversum“ geschaffen, in dem Algorithmen eine theoretische Persönlichkeit entwickeln und verfeinern, die so im Internet den Nutzer repräsentiert. Durch dieses Verfeinern ermöglicht es den Prognosemaschinen den nächsten Schritt vorauszusagen, den der Nutzer im Internet macht. Dieses Informationsuniversum nennt Eli Pariser die Filter Bubble. Die Art und Weise, wie Menschen an Ideen und Information gelangen, verändert sich dadurch fundamental (Pariser, 2011).

Pariser ist auch bewusst, dass es zunächst nichts neues ist, dass nur Medien im eigenen Interessenfeld konsumiert werden. Doch „zuerst einmal sitzen wir allein in unserer Filter Bubble“ (Pariser, 2011, S. 17) und es gibt niemanden der einem einen anderen Denkanstoß geben kann. „In einer Zeit, da geteilte Informationen die Voraussetzung für geteilte Erfahrungen sind“ (Pariser, 2011, S. 17) , treibt die Filter Bubble einen nicht mehr zueinander, sondern auseinander. Zweitens wird die Quelle, aus der Informationen gezogen werden noch selbst ausgewählt, aber es bleibt unbemerkt, dass die Auswahl schon vorher bestimmt worden ist, aufgrund dieser theoretischen Persönlichkeit, die der Algorithmus (von z.B. Google) von dem Nutzer gespeichert hat (Pariser, 2011). Ebenso weiß man nicht, ob diese theoretische Persönlichkeit wirklich den Nutzer repräsentiert und ob die Annahmen mit der realen Persönlichkeit übereinstimmen. Die meisten Nutzer sind sich im Unklaren, dass die Algorithmen von Google Annahmen über sie machen (Pariser, 2011).Das heißt im übertragenden Sinn, dass die Kriterien fürs Filtern nicht selbst festgelegt werden können und somit denkt der Nutzer, die erhaltenen Informationen seien neutral und objektiv. Doch diese Neutralität und Objektivität trügt, da Google nicht alles anzeigt, sondern nur das, was der Algorithmus denkt, dass der Nutzer sehen will (Pariser, 2011). Und somit ist es „wenn man einmal in der Filter Bubble steckt, (...) beinahe unmöglich zu erkennen, wie vorgefasst sie ist“ (Pariser, 2011, S. 18). Das führt dazu, dass schließlich nicht mehr selbst entschieden werden kann, in einer Filter Bubble zu sein.

Ryan Calo, Dozent am Institut für Internet und Gesellschaft der Stanford University behauptet, dass Technologien einem zwar die Welt zeigen sollen, diese aber auch schnell zwischen einem selbst und der Realität stehen. So entstehen „viele Möglichkeiten, unsere Wahrnehmung der Welt zu verzerren“ (Calo, 2011, zitiert nach Pariser, 2011, S. 21). Und eben genau das tut auch die Filter Bubble laut Pariser (2011).

Der Mensch hat von Natur aus das Bedürfnis andere Einsichten und Informationen zu erhalten und sich immer weiterzubilden und -entwickeln. Doch „in der Filter Bubble gibt es weniger Raum für zufällige Begegnungen, durch die wir Einsichten gewinnen und lernen können“ (Pariser, 2011, S. 22).

Doch das ist nicht die einzige Einschränkung, die eine Filter Bubble hervorbringt, denn eine Welt des Bekannten, eine Welt ohne neue Anstöße bedeutet, dass nichts (neues) dazu gelernt wird. „Wenn die Personalisierung zu streng und genau ist, enthält sie uns überwältigende, bewegende Erfahrungen und Ideen vor“ (Pariser, 2011, S. 23). Mit diesen Erfahrungen und Ideen wäre es möglich gewesen, die Welt und sich selbst mit anderen Augen zu sehen.

Das menschliche Gehirn leistet eine beindruckende Leistung im Halten einer kognitive Balance zwischen Erfahrungen aus der Vergangenheit und neuen Informationen aus der Gegenwart. Allerdings kann die Personalisierung „die kognitive Balance zwischen der Festigung vorhandener Ideen und dem Erwerb neuer Ideen stören“ (Pariser, 2011, S. 91). Denn in der Filter Bubble umgeben den Nutzer Ideen, die schon bekannt sind und es geschieht in einer sicheren, bekannten Umgebung. Ebenso entfernt die Filter Bubble die Schlüsselreize aus der Umgebung, in dem sie nur eine einseitige Informationsgewinnung ermöglicht. So bewirkt sie, dass das Verlangen etwas lernen zu wollen, verschwindet (Pariser, 2011).

Pariser zeigt auch, dass es nicht unbedingt nur abneigende Haltungen gegenüber Filtern gibt. Die Hilfe, die Informationen zu finden, die der Nutzer wirklich sehen möchte, nehmen viele gerne an. Zum Beispiel hilft der Netflix Filter den perfekten Film zu finden und bei iTunes werden neue Lieder angezeigt, die sonst vom Nutzer vielleicht nicht entdeckt worden wären. „Letztendlich propagieren die Befürworter der Personalisierung (….) eine auf den Kunden maßgeschneiderte[...] Welt, die uns wie angegossen passt“ (Pariser, 20011, S. 20). Es wird eine Umgebung geschaffen, in der sich nur mit Dingen, Personen und Ideen beschäftigt wird, die der Nutzer mag.

Fragestellung und Hypothese

Basierend auf dem theoretischen Vorwissen bezüglich des Phänomens der Filterblasen, war es das Ziel, dies unter dem Gesichtspunkt der Umweltpsychologie zu untersuchen. Um dies zu realisieren, sollten zwei Stichproben gezogen werden. Die erste schließt Menschen ein, die sich nicht aktiv im Umweltschutz einsetzen, wohingegen die zweite aus Personen besteht, die laut der oben angeführten Definition als Umweltaktivisten gelten.

Der Fokus dieser Studie liegt darauf, zu analysieren, inwieweit sich Nutzer der Social Media Plattform Instagram überhaupt bewusst sind, dass Algorithmen eingesetzt werden, um die Inhalte des Instagram Feeds für sie zu personalisieren. Des Weiteren sollte herausgefunden werden, in welchem Maße die Nutzer dies akzeptieren und ob es Unterschiede in der Wahrnehmung zwischen den verschiedenen Gruppierungen gibt. Es wurde unterstellt, dass die Personen, welche der Gruppierung der Nicht-Umweltaktivisten zugeordnet wurden, nicht nur eine geringere Akzeptanz aufweisen in einer Filterblase zu sein, sondern auch die darin kommunizierten Meinungen eher hinterfragen und ihre eigenen Entscheidungen vermehrt reflektieren.

Somit wurden diese drei Hypothesen aufgestellt, die es in dieser Studie zu verifizieren oder zu falsifizieren gilt:

1. Es gibt keinen Unterschied im Bewusstsein bei Nicht-Umweltaktivisten und Umweltaktivisten im Hinblick auf Filterblasen.
2. Die Gruppe der Umweltaktivisten weisen eine höhere Akzeptanz auf, in einer Filterblase zu sein.
3. Entscheidungen und Meinungen werden von der Gruppe der Nicht-Umweltaktivisten vermehrt reflektiert und hinterfragt.
   

Methode

Vorgehen

Versuchsplanung

Um die vorgestellten Hypothesen zu überprüfen wurde mit dem erworbenen Vorwissen ein Fragebogen erstellt. Dieser sollte aus Items bestehen, welche die Ausprägungen der jeweiligen Konstrukte: Bewusstsein, Akzeptanz & Reflexion von Filterblasen mit besonderem Fokus auf die Social Media Plattform Instagram erfragen. Als weitere Besonderheit wurde die Unterscheidung zwischen Umweltaktivisten und Nicht-Umweltaktivisten festgelegt, wobei jeder Proband die gleiche Ausführung des Fragebogens ausfüllen sollte und durch die verschiedenen Angaben zum Thema Umweltengagement wurden die Probanden später in der Auswertung in diese zwei Gruppierungen eingeteilt.

Versuchsdurchführung

Der erarbeitete Fragebogen wurde zuerst durch einen Pretest geprüft. Zehn Testpersonen wurden aufgefordert bei der Bearbeitung auf die Bedienbarkeit, das Anzeigeformat auf verschiedenen Geräten und den Inhalt zu achten. Dies ist notwendig, damit bei offiziellem Start der Befragung davon ausgegangen werden kann, dass keine Verständnisfragen oder technische Probleme das Resultat verfälschen können.

Der Fragebogen wurde mit Hilfe von dem Onlinebefragungstool SoSci Survey veröffentlicht und konnte im Zeitraum vom 27. November 2020 bis zum 15. Dezember 2020 für insgesamt 19 Tage von Probanden ausgefüllt werden. Innerhalb dieses Zeitraums wurde stichprobenartig darauf geachtet, dass genügend Probanden erreicht werden und keine technischen Störungen das vollständige Ausfüllen des Fragebogens erschwert.

Durch das Teilen des Links auf Instagram, im Bekanntenkreis, am Campus der HMKW oder in ausgewählten Facebook Gruppen, sollten wie bereits angesprochen, einerseits Personen erreicht werden, die sich aktiv im Umweltschutz engagieren, doch andererseits auch Personen, die dies nicht tun. Es war das Ziel eine ausgewogene Menge an Umweltaktivisten und Nicht-Umweltaktivisten zu erreichen, um beide Gruppierungen später miteinander vergleichen zu können.

Mit Ende des Befragungszeitraums begann die Datenauswertung. Eine Bereinigung des Datensatzes war hierbei unerlässlich. Um die Messresultate nicht zu verfälschen, wurden unvollständige und unzuverlässige Daten aussortiert. Zur Auswertung und Analyse der Daten wurde das Statistikprogramm R zur Hilfe herangezogen.

Messinstrumente / Item- und Skalenformate

Der Fragebogen, welcher bei dieser Untersuchung zur Anwendung kam, bestand aus insgesamt 32 Items. Elf dieser Items befassten sich mit dem Thema Umweltengagement und sollten bei der Auswertung erkennen lassen, zu welcher der zwei interessierenden Gruppen der jeweilige Proband gehört. Es bestand die Möglichkeit anzugeben, ob und in welcher Art der jeweilige Teilnehmer sich für den Umweltschutz engagiert. Des Weiteren wurde unter anderem nach der individuellen Einschätzung der Wichtigkeit des Themas Umweltschutz, dem eigenen Spendenverhalten und der Teilnahme an Demonstrationen gefragt, um aus diesen Werten das persönliche Umweltengagement ableiten zu können. Die hierfür zur Verwendung gekommene Skala war eine vierstufige Ratingskala.

Darauf folgten drei Items zur Mediennutzung. Hier konnte angegeben werden, welche weiteren Social Media Plattformen der Teilnehmer nutzt und wie viel Zeit durchschnittlich pro Tag dafür investiert wird. Auch die durchschnittliche Nutzungsdauer der Plattform Instagram wurde in diesem Teil abgefragt, um bei der Auswertung feststellen zu können, welchen Anteil die Nutzung von Instagram in der täglichen Internetnutzung ausmacht.

Die nächste Rubrik des Fragebogens beinhaltete die Befragung bezüglich der drei Konstrukte. Drei Items zum Thema Bewusstsein gegenüber Filterblasen und jeweils vier weitere Items, mit Hilfe derer herausgefunden werden sollte, ob der Proband es akzeptiert in einer Filterblase zu sein und Entscheidungen und Meinungen innerhalb dieser reflektiert und hinterfragt.

Nachfolgend sollen die vierzehn Items zur Veranschaulichung aufgeführt werden:

• BF01: Meine Themenbandbreite auf Instagram ist sehr vielfältig.
• BF02: Ich bin mir bewusst, dass Inhalte von Instagram für mich gefiltert und personalisiert werden. (Ja/Nein)
• BF03: Ich gebe mir Mühe, mich auf Instagram in verschiedene Richtungen zu informieren.
• AF01: Ich sehe es kritisch, dass mir auf Instagram nur gefilterte und personalisierte Inhalte angezeigt werden.
• AF02: Ich finde es hilfreich, dass Instagram Beiträge für mich filtert und personalisiert werden.
• AF03: Durch gefilterte Beiträge fühle ich mich in meiner Privatsphäre gestört. 
• AF04: Durch gefilterte Beiträge kann ich meine Persönlichkeit nur eingeschränkt entfalten.
• RF01: Die Auswahl meiner abonnierten Accounts auf Instagram mache ich von meinen Interessen auf anderen Social Media Plattformen abhängig.
• RF02: Wie fühlst du dich in dem Wissen, dass ein Algorithmus auf Instagram deine Interessen vorhersagen und steuern kann.
• RF03: Auf Instagram folge ich hauptsächlich: (Mehrfachauswahl möglich: Influencern & YouTubern, Nachrichtendiensten, Privatpersonen, Unterhaltungsseiten, Sonstiges)
• RF04: Meine persönliche Einstellung wird durch Instagram Beiträge gelenkt.
• HF01: Ich bin der Meinung, dass ich die Inhalte meines News Feeds selbst bestimmen kann.
• HF02: Die angezeigten Inhalte meines News Feeds entsprechen meiner persönlichen Überzeugung.
• HF03: Ich entfolge Instagram Accounts, die mich nicht mehr interessieren.

Hierbei wurde bei den Items (BF02 & RF03 ausgenommen) ebenfalls eine vierstufige Ratingskala gewählt, welche eine Bipolarität aufweist. Dies bedeutet, dass es einen positiven Pol („stimme sehr zu“) und einen negativen Pol („stimme gar nicht zu“) gab. Zwischen dieser starken Zustimmung und Ablehnung gibt es die Abstufungen „stimme zu“ und „stimme etwas zu“. Hierbei wurde sich aktiv gegen einen Indifferenzbereich (neutrale Mitte: „teils-teils“) entschieden, um bei der Auswertung eindeutige Tendenzen erkennen zu können. Die Abstufung der Antwortskala wurde so gestaltet, dass der Abstand zwischen zwei Auswahlmöglichkeiten als gleich interpretiert werden kann.

Um einer sogenannten Akquieszenz (Zustimmungstendenz) entgegenzuwirken, wurden invertierte Items eingebaut. Ein Beispiel hierfür sind die Items AF01 und AF02. Strenggenommen erfragen beide Items den gleichen Inhalt, werden dem Probanden allerdings in umgekehrter Form präsentiert. Eine Zustimmung des positiv formulierten Items sollte also eine Ablehnung des invertierten Items bedeuten. Dies ist ein weiterer hilfreicher Faktor in der Datenbereinigung, denn nur wenn der Fragebogen gewissenhaft bearbeitet wurde, taugt er zur Auswertung (Moosbrugger & Kelava, 2012).

Schlussendlich wurden in drei Items die soziodemografischen Merkmale abgefragt. Die Probanden konnten hier ihr Alter, Geschlecht und den höchsten Bildungsabschluss angeben. Die Ergebnisse werden im nachfolgenden Abschnitt näher erläutert.

Stichprobe

Abbildung 1: Geschlecht

Teil der Studie waren insgesamt 64 Probanden (n=64), wovon 33% das männliche und 67% das weibliche Geschlecht angaben. Das durchschnittliche Alter der Befragten liegt bei 24 Jahren, wobei der Modalwert bei 21 Jahren liegt, was die Erkenntnis unterstützt, dass eine rechtsschiefe Altersverteilung vorliegt und somit vermehrt junge Menschen mit dieser Studie erreicht wurden.

Mit einem Anteil von 87%, wurden hauptsächlich Probanden mit einem (Fach-) Abitur oder höherem Bildungsabschluss befragt.

Abbildung 2: Gruppierung nach Umweltengagement

Voraussetzung zur Teilnahme war die Mitgliedschaft bei der Social-Media Plattform Instagram. Mit Hilfe der Frage, welche weiteren Social Media Plattformen genutzt werden, konnte herausgefunden werden, dass die Probanden neben Instagram durchschnittlich vier weitere Social-Media-Kanäle nutzen. Am meisten verbreitet waren hier die Plattformen WhatsApp, YouTube, Facebook und Snapchat.

Um das Phänomen der Filterblasen unter dem Gesichtspunkt des persönlichen Umweltengagements untersuchen zu können, wurden die Probanden gemäß ihren Angaben in zwei verschiedene Gruppierungen aufgeteilt. Schlussendlich konnten 25 Personen der Gruppe der Umweltaktivisten zugeordnet werden. Dementsprechend wurden 39 Probanden befragt, die sich nicht aktiv für den Umweltschutz engagieren.

Gütekriterien

Objektivität

Abbildung 3: Objektivität

Eines der drei Gütekriterien für psychologische Studien ist die Objektivität. Wenn diese gegeben ist, dann wird das Untersuchungsresultat nicht von äußeren Gegebenheiten beeinflusst. Um dies zu untersuchen, wurde analysiert, ob Unterschiede im Messergebnis erkennbar sind, abhängig von der Tageszeit, in der der Fragebogen ausgefüllt wurde. Unterschieden wurde hier zwischen den Zeiträumen 00:00 Uhr bis 12:00 Uhr und 12:00 bis 24:00. Nur wenn sich die Resultate nicht signifikant voneinander unterscheiden, kann angenommen werden, dass die Befragung objektiv abgelaufen ist. Um dies zu untersuchen wurde mit Hilfe des Statistikprogrammes R der p-Value errechnet. Die Beurteilung dessen erweist sich als aufschlussreich, denn liegt der Wert über 0,05, dann kann behauptet werden, dass die Ausprägungen nicht systematisch variieren. Die Tabelle in der nebenstehenden Abbildung 3 zeigt, dass bis auf vereinzelte Ausnahmen, die Werte tatsächlich über dem Grenzwert liegen. Somit hat die Tageszeit zum Zeitpunkt der Beantwortung es Fragbogens keinen Einfluss auf die Testresultate. Eine Objektivität ist also gegeben.

Reliabilität

Durch eine Itembereinigung wird das zweite wichtige Gütekriterium, die Reliabilität, gewährleistet. Hierzu sollte das Cronbachs Alpha ausgerechnet werden. Dieses gibt die interne Konsistenz innerhalb des Fragebogens wieder. In dieser Studie wurden die Ausprägungen von drei unabhängigen Konstrukten abgefragt: Bewusstsein, Akzeptanz & Reflexion von Filterblasen. Die Items, welche jeweils eines dieser Konstrukte messen, sollten als separater Teil angesehen werden können, welcher zur Messung des Konstruktes geeignet ist (Moosbrugger & Kelava, 2012). Das Cronbachs Alpha dient dazu, die Items auf Korrelation zwischen Item und dem Gesamtwert der Skala zu überprüfen. Alle Werte über 0,7 sind akzeptabel und dürfen für einen reliablen Fragebogen verwendet werden.

Da die Berechnung des Cronbachs Alpha für diese Studie nicht möglich war, muss sie als Pilotenstudie angesehen werden. Zur Messung der einzelnen Konstrukte wurden den Probanden nicht genügend Items vorgelegt, als dass eine verlässliche Korrelation errechnet werden könnte. Hierfür wäre für jedes Konstrukt eine Itemanzahl von mindestens zehn bis fünfzehn Items von Nöten gewesen. Für eine verlässliche Anwendung dieses Fragebogens wird bei einer erneuten Anwendung darauf geachtet, dass die Anzahl der Items, welche jeweils ein bestimmtes Konstrukt messen, groß genug ist.

Validität

Das dritte Gütekriterium für psychologische Studien, ist die Validität. Diese soll angeben, ob mit dem Fragebogen auch genau das gemessen wird, was gemessen werden soll. Hierfür kann ein Vergleich mit anderen, bereits durchgeführten Studien aufschlussreich sein. Da sich in dieser Studie mit dem Bereich Filterblasen in der Umweltpsychologie beschäftigt wurde und dies ein sehr junger Forschungsbereich ist, konnte zur eindeutigen Überprüfung der Validität keine vergleichbare Studie herangezogen werden. Auch wenn eine immer größer werdende gesellschaftliche Relevanz bezüglich dieses Themas erkennbar wird, widmen sich die bereits bestehenden Studien weniger dem Thema des Umweltschutzes oder ob es Unterschiede in der Wahrnehmung zwischen verschiedenen Bevölkerungsgruppen (im Hinblick auf das genannte Oberthema) gibt.

Ergebnisse

Im Folgenden werden die Ergebnisse des Fragebogens ausgewertet und überprüft, inwieweit die vorherig entwickelten Hypothesen falsifiziert oder verifiziert werden können.

Auswertung Hypothesen

Die erste Hypothese stellt die Frage, ob Umweltaktivsten und Personen, die sich nicht aktiv im Umweltschutz einsetzen, ein unterschiedliches Bewusstsein haben, in einer Filterblase zu stecken.

Um diese Hypothese auszuwerten, wurden im Fragebogen drei Items entwickelt. (BF01, BF02, BF03). Wobei nach gründlicher Überlegung das Item BF02 ("Ich bin mir bewusst, dass Inhalte von Instagram für mich gefiltert und personalisiert werden.") nicht in der Auswertung miteinbegriffen wurde, da es durch die Nominalskalierung (Antwortmöglichkeiten: Ja/Nein) nicht genau genug auswertbar ist.

Darauffolgend wurde ein Bewusstseinsscore basierend auf den Items entwickelt, indem die Mittelwerte der einzelnen Antwortausprägungen gebildet wurden. Dieser Score wurde jeweils für beide Gruppen entwickelt, damit dieser später für einen Vergleich genutzt werden konnte.  Aus diesen Scores konnte eine Tabelle (Abbildung 4) entwickelt werden, die die Häufigkeiten der einzelnen Bewusstseinsniveaus/Skalenniveaus von „sehr bewusst“ bis „gar nicht bewusst“ darstellt.

Abbildung 4: Häufigkeiten Bewusstsein

In dieser Tabelle (Abbildung 4) können allerdings die Häufigkeiten nicht direkt verglichen werden, da die Größen der Gruppierungen unterschiedlich sind. Somit werden die Anteile innerhalb der Gesamtgröße der Gruppierung genommen und verglichen.

56% der Umweltaktivsten sind sich bewusst in einer Filterblase zu stecken. Ähnlich sind sich auch die Nicht-Umweltaktivsten mit 60% bewusst in einer Filterblase zu stecken. (Zusammenfassung von "sehr bewusst" und "bewusst")

Diese beiden Werte ähneln sich und liegen relativ nah aneinander. Das ist ein Hinweis darauf, dass die erste Hypothese verifiziert werden kann, denn es besteht kein Unterschied in diesen Anteilswerten.

Des Weiteren wurde aus dem Score ein Mittelwert gebildet. Also ein Gesamtmittelwert des Bewusstseins, der einzelnen Gruppen. Auch hier wird deutlich, dass es kaum einen Unterschied zwischen den beiden Gruppierungen gibt. Der Mittelwert der Umweltaktivsten liegt bei 2,6 und hat eine Standardabweichung von 0,612. Dies sagt aus, dass sich durchschnittlich die Umweltaktivisten bewusst sind in einer Filterblase zu stecken (Skalenniveau 2= bewusst). Bei den Nicht-Umweltaktivsten liegt ein Mittelwert von 2,5 vor, mit einer Standardabweichung von 0,656. Auch diese Probanden der Nicht-Umweltaktivisten sind sich bewusst in einer Filterblase zu stecken (Skalenniveau 2=bewusst). Wenn diese Mittelwerte nun verglichen werden, liegen sie sehr nah beieinander. Auch die durchschnittliche Abweichung ist sehr ähnlich. So lässt sich auch hier die Schlussfolgerung ziehen, dass die erste Hypothese verifiziert werden kann.

In der Tabelle (Abbildung 4), ist zusätzlich erkennbar, dass sich Umweltaktivsten und Nicht-Umweltaktivisten einig sind, und sich eher mittig auf der Skala ansiedeln, das bedeutet, dass es ihnen zwar bewusst ist in einer Filterblase zu stecken, aber auch manchmal zu einem geringeren Bewusstsein (Skalenniveau 3) tendieren. Die extremen Skalenniveaus 1 und 4, wurden nur sehr vereinzelt angekreuzt.

Auch das Ergebnis des t-Tests stimmt mit diesen Erkenntnissen überein. Mit einem p-Value von 0,252 liegt der Wert weit über dem Wert 0,05. Dementsprechend gibt es keinen signifikanten Unterschied im Bewusstsein der beiden zu vergleichenden Gruppen.

Zusammenfassend ist die erste Hypothese verifiziert.

Die zweite Hypothese untersucht, ob die Umweltaktivsten eher akzeptieren in einer Filterblase zu sein, als die Nicht-Umweltaktivisten.

Mit vier entwickelten Items wurde die Akzeptanz in dem Fragebogen abgefragt (AF01_R, AF02, AF03_R, AF04_R). Basierend auf diesen Items, wurden aus den einzelnen Antwortausprägungen Mittelwerte gebildet. Diese Mittelwerte werden weiterführend als Akzeptanzscore bezeichnet und repräsentieren die Akzeptanz der einzelnen Probanden. Es muss bedacht werden, dass es jeweils zwei Akzeptanzscores gibt, da die Mittelwerte in den zwei Gruppierungen gebildet werden.

Mit diesen Akzeptanzscores ist es möglich eine Häufigkeitstabelle (Abbildung 5) zu erstellen, die darstellt wie viele Probanden der einzelnen Gruppierungen es eher akzeptieren in Filterblasen zu sein oder es eher nicht akzeptieren, dass Filterblasen mit der Nutzung von Instagram einhergehen.

Abbildung 5: Häufigkeiten Akzeptanz

Da die beiden Gruppierungen nicht die gleiche Gesamtgröße haben, können die Häufigkeiten nicht aus der Tabelle (Abbildung 5) direkt abgelesen werden. Sondern es muss ein (prozentualer) Anteil gebildet werden.

Beide Gruppierungen haben wenig Probanden, die eine sehr hohe Akzeptanz aufweisen, dass Filterblasen mit der Nutzung von Instagram einhergehen. Dies lässt sich an den Anteilswerten der beiden Gruppierungen erläutern, denn mit 28% (Umweltaktivisten) und 20% (Nicht-Umweltaktivisten) gibt es keinen signifikanten Unterschied der beiden Gruppierungen.

Der Unterschied, dass die Nicht-Umweltaktivisten aber eine höhere Akzeptanz aufweisen, als die Umweltaktivisten ist an dem zusammengesetzten Anteil Akzeptanz (Probanden, die sehr akzeptieren und Probanden, die akzeptieren) erkennbar. Denn 87% der Nicht-Umweltaktivisten haben eine hohe Akzeptanz und nur 64% der Umweltaktivisten akzeptieren, dass Filterblasen mit der Nutzung von Instagram einhergehen.

Auch liegt der Anteil der Umweltaktivisten, die die Filterblasen nur etwas akzeptieren bei 36%, wohingegen die Nicht-Umweltaktivisten die Filterblasen nur mit einem Anteil von 12% etwas akzeptieren. Dies weist auch noch einmal darauf hin, dass die Umweltaktivisten eher zu wenig Akzeptanz tendieren.

Mit diesen Häufigkeiten lässt sich schon recht deutlich sagen das die zweite Hypothese falsifiziert ist.

Des Weiteren werden für die Hypothesenüberprüfung noch die Mittelwerte der Akzeptanzscores betrachtet und verglichen. Es wird also ein Gesamtmittelwert der Akzeptanz der jeweiligen Gruppierungen gebildet.

Die Umweltaktivisten haben einen Mittelwert von 2,41 mit einer Standardabweichung von 0,809. Und die Nicht-Umweltaktivisten haben einen Mittelwert von 2,11 mit einer Standardabweichung von 0,563. Somit tendieren die Nicht-Umweltaktivsten zum Skalenniveau 2, und das sagt aus, dass sie durchschnittlich akzeptieren in einer Filterblase zu stecken. Allerdings ist diese Tendenz minimal unterschiedlich zu dem Mittelwert der Umweltaktivisten und somit gibt es keinen signifikanten Unterschied, da beide Mittelwerte zum Skalenniveau 2 tendieren.

Diese Betrachtung der Gesamtmittelwerte ist ein weiterer Hinweis darauf, dass die zweite Hypothese falsifiziert wird. Denn die Umweltaktivisten weisen keine höhere Akzeptanz auf, als die Nicht-Umweltaktivisten.

Schlussendlich wurde auch hier der p-Value ausgerechnet, um die Signifikanz des Unterschiedes rechnerisch belegen zu können. Dieser liegt hier bei 0,77. Dementsprechend ist die Hypothese falsifiziert, denn es gibt keinen signifikanten Unterschied in der Akzeptanz der Umweltaktivisten und Nicht-Umweltaktivisten.

In der dritten und letzten Hypothese ist die Frage, ob die Nicht-Umweltaktivisten ihre Entscheidungen und Meinung eher reflektieren und auch eher hinterfragen als die Umweltaktivisten.

Für die Auswertung wurden im Fragebogen jeweils drei Items zu der Erfassung der Reflexion entwickelt (RF01, RF02_R, RF04) und drei Items für die des Hinterfragens (HF01_R, HF02_R, HF03). Diese insgesamt sechs Items wurden für die Überprüfung der dritten Hypothese verwendet.

Auch bei dieser Hypothese wurde zunächst ein Score aus den einzelnen Antwortausprägungen der Probanden gebildet, indem die Mittelwerte jener Antwortausprägungen berechnet wurden. Dieser Score der Reflexion und des Hinterfragens dient unter anderem zur Auswertung der Häufigkeiten.

Es muss auch bei dieser Hypothese beachtet werden, dass es wieder zwei Scores für die jeweiligen Gruppierungen der Umweltaktivisten und Nicht-Umweltaktivisten gibt.

Abbildung 6: Häufigkeiten Reflektieren und Hinterfragen

Mit dem entwickelten Score war es möglich, eine Häufigkeitstabelle (Abbildung 6) zu erstellen, die die Ausprägung der Reflexion und des Hinterfragens von „sehr reflektiert und hinterfragt (Skalenniveau=1) bis „nicht reflektiert und hinterfragt“ (Skalenniveau=4) darstellt. Aufgrund der unterschiedlichen Gruppengrößen der Gruppierungen, wird auch von der Tabelle 6 nur der Anteilswert der einzelnen Ausprägungen verwendet.

In dieser Häufigkeitstabelle ist zu erkennen, dass die Ausprägung „sehr reflektiert und hinterfragt“ keine eindeutige Aussagekraft hat und somit mit der Ausprägung „reflektiert und hinterfragt“ zusammengefasst wird. Dies wird zur Kennzahl der allgemeinen Reflexion und des allgemeinen Hinterfragens.

Mit dieser Zusammenfassung ist es möglich eine erste Tendenz zu erkennen, ob die Hypothese verifiziert werden kann. Denn es ist ersichtlich, dass die Nicht-Umweltaktivisten mit 64,1 % eine höhere Reflexion und höheres Hinterfragen aufweisen, als die Umweltaktivisten mit 60%. Somit erscheint es, als wäre die Hypothese aufgrund dieses höheren Anteilswertes verifiziert. Allerdings ist der Unterschied dieser beiden Anteilswerte so klein, dass er nicht signifikant ist und somit die Hypothese nicht verifiziert werden kann.

Um die Hypothese mit Klarheit auszuwerten, wird die Ausprägung „etwas bis nicht reflektieren und hinterfragen“ betrachtet. Um die Hypothese zu verifizieren, müssten die Nicht-Umweltaktivisten einen geringeren Anteil an „etwas bis nicht reflektierenden und hinterfragenden“ Probanden haben. Auch das kann mit 35,8% Anteilswert der etwas bis nicht reflektierenden Nicht-Umweltaktivisten und 40% Anteilswert der etwas bis nicht reflektierende Umweltaktivisten bewiesen werden.

Trotz dieser zwei vermeintlichen Verifikationen sollte nicht eindeutig behauptet werden, dass die Hypothese verifiziert ist, da die Unterscheide der Anteile nicht signifikant sind.

Aber um eine weitere Betrachtungsweise für die Überprüfung hinzuzufügen, werden nun die Mittelwerte der Scores der einzelne Gruppierungen betrachtet und verglichen. Also den Gesamtmittelwert der Reflexion und des Hinterfragens der jeweiligen Gruppierungen.

Auch die Mittelwerte geben den Hinweis darauf, dass die Hypothese verifiziert werden könnte, denn die Nicht-Umweltaktivisten haben einen Mittelwert von 2,48 mit einer Standardabweichung von 0,44. Dieser Mittelwert liegt nahe an dem Sklavenniveau 2, das als reflektiert und hinterfragt beschrieben wird. Doch der Mittelwert der Umweltaktivisten weicht nur mit 0,13 vom Mittelwert der Nicht-Umweltaktivisten ab und hat eine Standardabweichung von 0,355. So ist der Unterschied zwischen den Mittelwerten 2,48 (Nicht-Umweltaktivisten) und 2,61 (Umweltaktivisten) nicht signifikant und die Hypothesen kann nicht verifiziert werden.

Dies ist auch Resultat der Errechnung der statistischen Kenngröße des p-Value. Dieser Wert liegt bei 0,204. Demnach kann festgestellt werden, dass die Unterschiede innerhalb verschiedenen Gruppen nicht signifikant sind und die Falsifizierung der dritten Hypothese eine logische Schlussfolgerung darstellt.

Ein weiterer Aspekt, der gegen eine Verifizierung spricht, ist, dass die Reflexion und das Hinterfragen bei beiden Gruppierungen insgesamt recht niedrig ist und eher zum Skalenniveau 3 („etwas reflektieren und hinterfragen“) tendiert, als dass sich ein repräsentatives, eindeutig interpretierbares Ergebnis herauskristallisiert.

Weitere Erkenntnisse

Teil dieser Studie war es ebenso, die Ausprägungen der drei Konstrukte unter dem Gesichtspunkt des jeweiligen Medienkonsums zu betrachten. Die drei aufgeführten Tabellen (Abbildung 7-9) zeigen die Korrelation zwischen dem Konstrukt, dem persönlichen Umweltengagement und dem dazugehörigen Medienkonsum, gemessen an der Zeit, die die Probanden auf Instagram verbringen.

Hierzu ist notwendig zu wissen, dass der Kennwert Medienkonsum 0 bedeutet, dass Instagram einen sehr hohen Anteil (75% oder mehr) der Mediennutzung des Teilnehmers ausmacht. Der Kennwert 1 beschreibt, dass die Nutzung der Plattform mindestens 50% der allgemeinen Mediennutzung ausmacht und demnach bildet der Kennwert 2 die Probanden ab, die hauptsächlich andere Social-Media-Kanäle nutzen und Instagram keinen signifikanten Anteil daran hat.

Die vier Abstufungen, zwischen welchen die Probanden im Fragebogen wählen konnten, wurden in diesem Fall zur besseren Veranschaulichung vereinfacht. Die Mittelwerte aus 1 „sehr stark ausgeprägt“ und 2 „ausgeprägt“ wurden zu einer Rubrik „bewusst/akzeptiert/reflektiert und hinterfragt“ zusammengefasst und gleichzeitig wurden auch die Ausprägungen 3 „etwas ausgeprägt“ und 4 „gar nicht ausgeprägt“ vereint zu der Rubrik „nicht bewusst/akzeptiert/reflektiert und hinterfragt“.

Mit Blick auf alle drei relevanten Tabellen (Abbildung 7-9) fällt auf, dass die Plattform Instagram bei beiden Gruppen mit 64% bzw. 72% einen sehr großen Anteil der generellen Social-Media Nutzung ausmacht.

Abbildung 7: Korrelation Bewusstsein x Medienkonsum

Wird nun die Tabelle (Abbildung 7) herangezogen, fällt auf, dass sich weder bei den Umweltaktivisten, noch bei den Nicht-Umweltaktivisten, ein signifikanter Unterschied in der Einschätzung des Bewusstseins abhängig vom Medienkonsum abzeichnet. 57% der bewussten Umweltaktivisten weisen einen hohen Medienkonsum auf. Der Anteil derer, welche ein geringes Bewusstsein aufweisen, liegt mit 72% nicht wesentlich viel höher. Gleiches gilt bei der Gruppe der Nicht-Umweltaktivisten. Hier stehen sich die Anteile 73% der „Bewussten“ und 70% der „nicht Bewussten“ gegenüber.

Abbildung 8: Korrelation Akzeptanz x Medienkonsum

Bei der Betrachtung des Konstruktes Akzeptanz (Abbildung 8) gilt Ähnliches. Betrachtet wird auch hier nur die Spalte des Faktors 0 der Mediennutzung, also ausschließlich der Probanden, bei welchen Instagram einen großen Teil der Social-Media-Nutzung ausmacht. Auch hier liegen die Anteile der „Akzeptierenden“ und „nicht Akzeptierenden“ in der Gruppe der Umweltaktivisten sehr nah beieinander (62,5% und 67%). Mit 70% zu 75% ist dies ebenso der Fall bei den Nicht-Umweltaktivisten.

Abbildung 9: Korrelation Reflektieren und Hinterfragen x Medienkonsum

In der Tabelle in Abbildung 9 setzt sich diese Erkenntnis fort. 72% der Probanden, welche Instagram zu einem hohen Anteil nutzen, reflektieren und hinterfragen die Meinungen in ihrer Filterblase. Bei den Umweltaktivisten ist die Spanne in diesem Falle etwas höher, allerdings nicht wissenschaftlich signifikant.

Schlussendlich ist also festzuhalten, dass die befragten Probanden mit 68% generell sehr aktiv auf der interessierenden Social-Media Plattform Instagram sind. Allerdings scheint der Medienkonsum keinen Zusammenhang mit der Einschätzung, die Probanden bezüglich der drei Konstrukte abgeben, aufzuweisen. Die Anteile der Annahme und Ablehnung ähneln sich in allen Fällen sehr. Es kann davon ausgegangen werden, dass die Probanden eine Meinung bezüglich des Themas Filterblasen für sich festsetzen, aber unabhängig davon, wie oft sie nun durchschnittlich Instagram Beiträge konsumieren.

Diskussion

Limitation

Nach der Betrachtung der drei Hypothesen und den weiteren Ergebnissen wird deutlich, dass die komplette Studie nicht repräsentativ ist. Dies kann schon anhand der drei Hypothesen erkannt werden, denn das Ergebnis der Auswertungen ist teilweise nicht eindeutig, um mit Sicherheit sagen zu können, dass die Hypothesen wirklich falsifiziert oder verifiziert sind. Dies kommt unter anderem durch die sehr geringe Anzahl an Probanden und dem Ungleichgewicht zwischen Umweltaktivisten und Nicht-Umweltaktivisten. Schon allein aufgrund der Stichprobenlänge, kann die Repräsentativität der Studie stark angezweifelt werden.

Ein weiterer Grund für die fehlende Repräsentativität der Hypothesenauswertung ist, dass zu wenig Items für diese Auswertung entwickelt wurden. So wäre es mit 10 weiteren Items pro unabhängigem Konstrukt (Bewusstsein, Akzeptanz, Reflektieren und Hinterfragen) möglich, die Studie repräsentativer zu machen.

Auch wurde die Messung der Reliabilität durch die fehlende Repräsentativität eingeschränkt. Mit genügend vorliegenden Items, wäre es möglich gewesen die interne Konsistenz innerhalb des Fragebogens zu messen, so wie es die Reliabilität vorsieht. So sollte der Fragebogen für die Studie nur in verbesserter Form verwendet werden.

Ausblick

Im folgenden Abschnitt wird das Phänomen der Filterblase in Zusammenhang mit der Politik beschrieben und erörtert. Es wird sich die Frage gestellt, wie sich die Filterblase tatsächlich auf die Meinungsvielfalt auswirkt.

Über diese Frage gibt es allerdings kaum Erkenntnisse. Es wird versucht, im folgenden Text eine Antwort auf diese Frage zu formulieren.

Behrens (2016) stellt fest, dass Algorithmen einen sehr mäßigen Einfluss auf die Nachrichtengewinnung haben. Zwar geht die politische Informationsgewinnung in den sozialen Netzwerken und mit den Suchmaschinen mit einer erhöhten Polarisierung einher, weil die Nutzer sich auf ihre eigene Einstellung konzentrieren. Die zusätzliche Nutzung der Social Media Plattformen für die Nachrichtengewinnung bietet aber eine größere Chance mit der gegensätzlichen Meinung in Berührung zu kommen und vielleicht auch eine Zuwendung entstehen zu lassen (Behrens, 2016).

Zugleich spiele laut Behrens (2016), das Thema Politik eine untergeordnete Rolle in den Sozialen Netzwerken, denn nur etwa jeder „300. Klick auf Facebook führe zu einem substanziellen nachrichtlichen Artikel“ (Behrens, 2016). Meist werden Nachrichtenseiten direkt aufgesucht, wenn Nutzer sich tatsächlich informieren wollen. Diese These bestätigt auch der Digital News Report (Reuters Institute, 2017). Dieser sagt aus, dass nur 7% der Befragten in Deutschland soziale Medien als ihre hauptsächliche Nachrichtenquelle nutzen. Ebenso favorisieren 37% der Befragten jenes Reports den direkten Zugang zu der Nachrichtenseite (Reuters Institute, 2017). Somit ist in Deutschland eine Überschätzung der Rolle der Sozialen Netzwerke möglich, da die deutsche Bevölkerung größtenteils über andere Kanäle Nachrichten konsumiert.

Somit kann vorsichtig eine These gebildet werden, dass das Ausmaß von Filterblasen auf die politische Meinung eher gering eingeschätzt werden kann.

Darüber hinaus widerlegt der Journalist Sebastian Meineck die Aussage Eli Parisers, dass Filterblasen maßgeschneidert für jeden einzelnen sind. Stattdessen findet eher eine Polarisierung in zwei Richtungen statt. Denn eine Außenseitergruppe spaltet sich vom Mainstream, den anderen Nutzern die „eher lose zusammen[hängen]“ ab (Meineck, 2018). So sind die Nutzer von Social Media nicht alle „einsame Einzelgänger[...] im Filterblasen-Gefängnis“ (Meineck, 2018). Die abgespaltete Gruppe ist eher eine rechtsorientierte Öffentlichkeit, die zwar andere politische Meinungen wahrnimmt, sich aber „aktiv ihre eigenen News zusammen[stellt]“ (Meineck, 2018).

Ein weiteres Missverständnis, das Meineck (2018) thematisiert ist, dass Filterblasen für die Radikalität mancher Leute verantwortlich sind. Dies kann nicht verallgemeinert werden, denn tatsächlich kann Social Media eine Bestärkung der Radikalität sein, sie ist jedoch „nicht die Ursache für radikale Nutzer“ (Meineck, 2018).

Somit zeigt sich, dass die Weise wie Filterblasen wirken, plausibel erscheint, es aber unklar ist, inwieweit und wie stark diese in der Gesellschaft bestehen. Dadurch ist es möglich zu sagen, dass der Einfluss von Filterblasen auf die Meinungsbildung und politische Entscheidungen zumindest ungeklärt erscheint.

Fazit

Das Phänomen der Filterblasen (sowie der Echokammern) ist kein neues. Filterblasen werden häufig nur mit der Nutzung von Onlinemedien assoziiert, doch das Gegenteil ist der Fall. Auch außerhalb des Internets geraten die Menschen in Filterblasen. Die meisten Konsumenten bleiben beispielsweise ihrer bevorzugten Zeitung treu und ziehen ihr Wissen hauptsächlich aus dieser einen Quelle, welche meist auch schon von sich aus einer bestimmten politischen Ausrichtung folgt. Somit werden die Leser auch hier offline regelmäßig in ihrer eigenen Meinung bestärkt. Auch Situationen wie Gespräche mit Freunden oder Zusammentreffen an Stammtischen, zählen als Austausch unter Gleichgesinnten mit höchstwahrscheinlich sehr ähnlichen politischen Meinungen und Weltbildern (Geib, 2017).

Demnach ist es sozusagen ein altes Phänomen, was heutzutage durch die Onlinemedien verstärkt wird, da hierdurch die Vernetzung mit Gleichgesinnten stark vereinfacht wird. Aufgrund dessen ist und bleibt das Thema Filterblasen weiterhin ein spannendes Thema, was nicht nur die regelmäßigen Mediennutzer betrifft. Es ist wichtig, dass hierüber weiter geforscht wird und das Phänomen in den Köpfen der Menschen präsenter wird. Die hier durchgeführte Studie hat gezeigt, dass sich die meisten Probanden über ihre Situation im Netz bewusst sind, hier ist allerdings noch Raum für mehr Information und Aufklärung. Auch unter dem Gesichtspunkt, dass vergleichsweise wenig Probanden die Meinungen, mit denen sie Tag für Tag konfrontiert werden, reflektieren und hinterfragen, ist es bedeutsam das Bewusstsein zu verbessern. Für die eigene Entscheidungsfindung und Meinungsbildung ist es wichtig, dass verschiedene Quellen in den Informationskonsum mit eingebunden werden und eine kritische Auseinandersetzung mit neuen, beziehungsweise anderen Sichtweisen nicht zu scheuen.

Auch wenn es um das sehr aktuelle und jeden betreffende Thema Umweltschutz geht, sind diese Erkenntnisse von Bedeutung. Nur wenn unsere Gesellschaft ihren massiven Einfluss auf die Natur erkennt und neues Wissen beziehungsweise Informationen darüber annimmt, obwohl es eventuell (noch) nicht Teil der eigenen Filterblase ist, kann sich die Situation zum Positiven wenden.