Hassreden nehmen zu nach IS-Terror

Ortstafel Rassismus Nein Danke!Das Thema „Hassreden“ ist seit einiger Zeit in der öffentlichen Diskussion. Oft steht dabei Facebook am Pranger. Hauptvorwurf (mit ministerlichem Segen): sie tun zu wenig, um das zu unterbinden.

Doch es geht durchaus nicht nur um Facebook, auch andere Formate der Social-Media-Landschaft (Twitter, Blogs, Foren) zeigen bei Hassreden ihr hässliches Gesicht.

Vor einigen Wochen habe ich einen „Hassreden-Scanner“ aufgesetzt. Mich interessierte, von welchem Volumen wir da eigentlich reden, wo besonders viele solcher Reden anzutreffen sind und welche Gruppen besonders angegriffen werden.

Suchen aka Queries

Zunächst galt es, die Hassreden im Social Web überhaupt zu finden. Das geht über entsprechende Suchbegriffe. Spaß macht das zwar nicht, weil man mit „Nigger“, „Türkensau“, „Drecksjude“ & Co. hantieren muss, aber bei so einer Analyse geht das nun mal nicht anders.

Ich habe also im ersten Schritt ein paar Queries aufgesetzt.

  • „Asylanten-Feinde“: Alles mit „Drecksasylant“, „Asylschmarotzer“ etc.
  • „Juden-Feinde“: Alles mit „Drecksjude“, „Judensau“ etc.
  • „Muslim-Feinde“: Alles mit „Islamist“, „Scheissmoslem“ etc.
  • „Roma-Feinde“: Alle Beiträge mit „Zigeuner“, „Zinki“  etc.
  • „Schwarzen-Feinde“: Alles mit „Nigger“, „Bimbo“ etc.
  • „Türken-Feinde“: Alles mit „Türkensau“, „Kümmeltürke“ etc.
  • und generisch „Ausländer-Feinde“: Alles mit „Kanacke“, „Drecksausländer“ etc.

Sicher sind die Suchbegriffe nicht wirklich vollständig, aber für eine Richtungsaussage sollte es zunächst reichen.

Schlimmer ist vermutlich, dass die Queries nicht überschneidungsfrei sind. Zwar taucht jedes meiner Suchworte nur in einer Query auf. Aber jemand, der von Kanacken spricht, meint vielleicht Türken oder Schwarze und gehört eigentlich in die Gruppe der Türken-Feinde bzw. Schwarzen-Feinde. Bei mir wird er als Ausländer-Feind gezählt.

Ausgeschlossen habe ich dann noch Retweets, also Weiterleitungen des gleichen (Twitter-)Beitrags. Das wäre zwar auch mal ganz interessant für eine Auswertung, aber mir ging es hier um die Original-Beiträge.

Suchorte

Die Queries sind dann auf Suche gegangen, und zwar nur in deutschsprachigen Texten und nur in Facebook, Twitter, Blogs und Foren. Andere Quellen wie News oder Videos habe ich ausgeblendet.

Social Media Monitoring Tools finden praktisch  alle Beiträge, die öffentlich im Web stehen. Hassreden, die in einem Passwort-geschützten Forum geführt werden oder die in Facebook nur unter Freunden oder in nicht öffentlichen Gruppen geteilt werden, können indessen nicht aufgespürt werden.

Beifang

Es gibt also eine Reihe von Gründen, die gefundenen Beiträge nicht für die ganze Wahrheit zu halten. Da draußen gibt es weit mehr. Ist denn das, was wir schließlich finden, sicher eine Hassrede?

Leider ist auch das nicht der Fall. Drei andere Arten von Treffern sind ebenfalls unter den Ergebnissen:

Gegenrede und Zitat

Auf Twitter zum Beispiel entwickelt sich oft eine Art Dialog. Der eine schreibt „du bist doch nur ein blöder Kanake“, der andere antwortet: „wenn du mich blöder Kanake nennst, dann bist du für mich nur…“. Beide Tweets findet unsere Query „Ausländer-Feinde“.

Auch Selbst-Ironie ist nicht unüblich: „unter uns Kanaken kann ich dir verraten…“.

Fachtext und Meta-Beitrag

Jeder, der über Hassreden schreibt, wird in seinem Beitrag irgendein Beispiel nennen – und schwupp fängt ihn eine meiner Queries ein. Artikel wie dieser hier gehören natürlich auch dazu, den finden sogar alle meine Queries.

Von solchen Beiträgen gibt es einige.

Warnende oder beruhigende Beiträge gehören ebenfalls zu dieser Gruppe: „… wir sollten aufhören uns gegenseitig als Kanaken oder Ungläubige zu beschimpfen…“

Recht häufig findet sich der Hinweis, dass Kanake eigentlich Kamerad bedeute und also der Gebrauch eher freundschaftlich gemeint sei. Ich habe zwar den Verdacht, dass einige dieser Beiträge gar nicht so fern von der Hassrede sind – aber sicher kann man nicht sein.

Fehltreffer

Und dann gibt es noch die Beiträge, die eigentlich gar nicht in den Ergebnistopf gehören, weil das Suchwort nur auf Grund eines Fehlers oder fast zufällig irgendwie in den Text geraten ist.

  • Wenn etwa irgendjemand Dialoge aus einen Tarantino-Film zitiert, stehen die Chancen 10:1, dass da mindestens einmal Nigger drin vorkommt.
  • Oder ein Forumsmitglied gibt sich selbst den Aliasnamen „Kanake“, postet dann fleißig über alles mögliche und wird häufig zitiert. Solche Texte findet die Query Ausländer-Feinde. Wir haben hier aktuell so einen Fall mit dem Forumsmitglied „Zigeuner“.

Treffer

Alle Grafiken hier und alle Zahlen leiden unter dem „Beifang“-Problem. Wirklich zuverlässig kann man die Treffermenge aber nur eingrenzen, wenn man jeden Beitrag von Hand auswertet. Das ist wegen der großen Zahl nicht darstellbar, aber eine Stichprobe hat ergeben, dass der Beifang rund 45% ausmacht.

Anders gesagt: 55% unserer Treffer sind Hassreden im weitesten Sinn.

Wir zeigen hier im Folgenden die Zahlen original so, wie sie das Monitoring-Werkzeug liefert. Das heißt wir sprechen von gut 3.500 Treffern aus den 4 Wochen vom 19.10.15 bis zum 15.11.15, das sind dann alle.

Dass darunter knapp 2.000 echte Hassreden stecken (55%), muss man sich dazu denken.

Quellen

chart__from_18_Oct_to_14_Nov_346pxWir haben Hassreden nur in diesen vier Quellgebieten gesucht. Offensichtlich sprudelt unter diesen Twitter am stärksten. Mit weitem Abstand liegt der schnelle Dienst mit den kurzen Texten vor Facebook und Foren.

Wenn man bedenkt, dass es etwa 30 Millionen Facebook Nutzer in Deutschland gibt, aber nur knapp 1 Million Twitter Nutzer, ist der Abstand noch beeindruckender.

Die Top-Ten Quell-Adressen und ihre Hauptthemen sind ganz interessant zu lesen. Platz 1 Twitter, auf Platz 2 mit klarem Abstand Facebook – und danach beginnt fast schon so etwas wie der „long tail“ (Empiriker-Ausdruck).Top Ten

Irrtümer sind auch dabei. forum.tt-news.de ist zum Beispiel eine Tischtennis Forum. Da hätte man kaum Roma-Hetze erwartet – und es ist auch keine da! Ein recht aktives Forumsmitglied hat sich den Alias-Namen „Zigeuner“ gegeben und wird häufig zitiert.

Wir konnten solchen Auffälligkeiten allerdings noch nicht weiter nachgehen. Soll heißen: solche Effekte kann es auch noch an anderer Stelle geben.

 

Zielgruppen

pie

Muslime sind die größte Zielgruppe der Hassreden, gefolgt von Roma und Schwarzen.

Es gibt erstaunlich wenig Hassreden gerichtet gegen Asylanten.

Aktuelle Entwicklung

chart_from_18_Oct_to_15_Nov_1063pxIm Verlauf der letzten 4 Wochen (Montag bis Sonntag) kann man gut die Ereignisse vom 13.11. erkennen. Sie haben einen deutlichen Schub bei den Hassreden gegen Muslime ausgelöst. Die Kurve hat sich in den letzten 3 Tagen schon wieder klar gesenkt (nicht dargestellt).

Wie geht es weiter?

Ich finde die Ergebnisse ganz interessant und werde noch etwas Zeit in weitere Analysen stecken. Unter anderem möchte ich mit weiteren Stichproben das Verhältnis Beifang zu echten Treffern präzisieren. Außerdem möchte ich automatisierte Wege finden, insgesamt weniger Beifang zu erhalten.

Haben Sie konkrete Fragen oder weitere Anregungen zu dieser Auswertungen? Guter input ist immer willkommen!

 

Schreibe einen Kommentar