US-Wahlkampf auf Social Media: Neuer Report deckt „unauthentische Influencer“ auf

11. Juli 2024

Social Media hat sich längst als neue Arena im politischen Wahlkampf etabliert. Bei den US-Präsidentschaftswahlen wurden allein von September 2023 bis April 2024 auf 2.200 Facebook-Seiten Wahlkampf-Anzeigen gepostet. Die geschätzten Kosten belaufen sich auf 18,7 Millionen US-Dollar. Das ist das Ergebnis der jüngsten Reports zum IDJC ElectionGraph* des Institutes for Democracy, Journalism and Citizenship (IDJC) der Universität Syracuse.

Die Wissenschaftler nutzten für ihre Analyse die Graphdatenbank Neo4j und deckten dabei eine beunruhigende Zahl an „unauthentischen Influencern“ auf. Darunter fallen Seiten bzw. Akteure, die auf den ersten Blick unabhängig von politischen Lagern agieren. Eine genaue Analyse im Knowledge Graphen offenbart jedoch auffällige Gemeinsamkeiten (z. B. Telefonnummer, E-Mail) und versteckte Verbindungen zu anderen Gruppen.

Mehrere Social Media Posts verbreiten falsche oder irreführende Informationen. Dazu gehören sogenannte Deep Fakes, in denen die Stimmen des ehemaligen US-Präsidenten Donald Trump sowie des früheren FOX News-Moderators Tucker Carlson täuschend echt nachgeahmt wurden.

Andere Beiträge scheinen Social Media-Scams zu sein. So stießen die Forscher im Graphen auf Posts, die Trump-Anhänger zur Teilnahme einer Umfrage aufforderten und dafür mit kostenlosen Trump-Flaggen oder MAGA-Hüten warben. Nutzer, die dem Link folgten, wurden auf eine externe Seite geleitet und gebeten, ihre Kontakt- und Kreditkartendaten anzugeben. Nach US-Medienberichten konnten die Betrüger auf diese Weise Abbuchungen vornehmen, die sich auf Hunderte von Dollar pro Opfer beliefen. 

Um versteckte Muster in großen Datenmassen aufzudecken, sind Analysetools nötig, die sowohl einzelne Personen, Unternehmen und Entitäten als auch die Beziehungen zwischen ihnen in Echtzeit abfragen können. Knowledge Graphen bilden Daten mitsamt ihrer Kontextinformationen ab und helfen so, tiefe Einblicke in komplexe Datensätze zu gewinnen. Zum Einsatz kommen Graphdatenbanken verstärkt in der Betrugsaufdeckung (z. B. in Banken und Versicherungen), im Kampf gegen Geldwäsche sowie im Rahmen sozialer Netzwerkanalysen.

Das International Consortium of Journalists (ICIJ) nutzte die Graphdatenbank Neo4j zur Analyse unterschiedlicher Datenleaks, darunter die Panama Papers (2015), die Paradise Papers (2016) und Pandora Papers (2021).

Ein interaktives Dashboard zeigt eine Liste der Facebook-Seiten mit Daten und Links zu den jeweiligen Anzeigen: https://electiongraph.ischool.syr.edu/fb_page  

*Über das Election Graph Project
Der IDJC ElectionGraph ist ein einjähriges Forschungsprojekt zur US-Präsidentenwahl 2024 das vom Institute for Democracy, Journalism and Citizenship (IDJC) der Universität Syracuse durchgeführt wird. Die Wissenschaftler werfen einen Blick auf die politischen Kampagnen und Anzeigen auf Social-Media-Plattformen. Ziel ist es, mit Hilfe eines Knowledge Graphen Akteure zu identifizieren, die falsche Informationen (Fake News) verbreiten und damit versuchen US-Wähler zu beeinflussen. Für den Bericht untersuchte das Forschungsteam Erwähnungen der Präsidentschaftskandidaten Joe Biden und Donald Trump von September 2023 bis Februar 2024 und konzentrierte sich auf die Plattformen Facebook und Instagram, die gemeinsam mehr als die Hälfte der US-Wählerschaft erreichen. Neo4j, führender Anbieter von Graphdatenbanken und Graph Analytics, unterstützt das Forschungsprojekt mit 250.000 US-Dollar sowie mit kostenlosen Lizenzen seiner Graphdatenbank.  

Über Neo4j
Neo4j, der führende Anbieter von Graphdatenbanken und Graph Analytics, hilft Unternehmen, versteckte Muster und Beziehungen innerhalb von Milliarden von Daten umfassend, einfach und schnell aufzudecken. Anwender nutzen diese vernetzte Datenstruktur, um innovative Lösungen für ihre dringlichsten Geschäftsprobleme zu entwickeln – von Betrugserkennung und 360-Grad-Kundenansicht, über Knowledge Graphen und Supply Chain, bis hin zu Netzwerkverwaltung und IoT. Und das unabhängig vom Datenwachstum. Neo4js umfassender Graph Stack bietet leistungsstarke native Graph-Datenspeicherung, Data Science, Analytik und Visualisierung, einschließlich hoher Sicherheitseinstellungen für Enterprise-Umgebungen, skalierbarer Architektur und ACID-Konformität. Die Neo4j-Community mit ihren Open-Source Enthusiasten besteht aus mehr als 250.000 Entwicklern, Datenwissenschaftlern und Architekten aus Hunderten von Fortune-500-Unternehmen, Regierungsbehörden und NGOs. Besuchen Sie https://neo4j.com.