Forscher der Virginia Tech zeigen, dass Menschen von Natur aus auf seltene, aufregende Inhalte reagieren. Die Studie nennt dieses Phänomen „Ausbreitung der Seltenheitsverzerrung“ und beschreibt Experimente und Simulationen zu seinem Effekt in Feeds.
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Eine Studie der University at Buffalo zeigt, dass höhere Entzündungswerte (gemessen mit CRP) mit einer Präferenz für soziale Medien statt persönlicher Treffen verbunden sind. Forschende nutzten Bluttests, Fragebögen und eine Woche Screen-Time.
Eine Studie analysierte Beiträge von Abgeordneten nach Massenschießereien und fand, dass Demokraten deutlich häufiger und schneller über Waffen posteten als Republikaner. Die Aufmerksamkeit im Kongress steigt rasch an und lässt binnen etwa 48 Stunden nach.
Eine Studie verglich junge Menschen aus ländlichen Regionen, die zur Universität ziehen, mit ihren Eltern. Sie zeigt, wie soziale Medien Netzwerke und Toleranz verändern und wie gemeinsame Plattformen die Folgen abschwächen oder verstärken können.
Forscher entwickelten eine Browser‑Erweiterung mit einem großen Sprachmodell, die antidemokratische Beiträge im X‑Feed herunterstuft, ohne Posts zu löschen. Ein Experiment während der Wahl 2024 zeigte eine kleine, aber messbare Verbesserung der Einstellungen.
Forschende der University of Copenhagen schlagen vor, das Teilen in sozialen Medien kurz zu verzögern und ein kurzes Lernfenster einzuführen. Modelltests zeigen, dass Verzögerung plus Lernen die Qualität geteilter Beiträge verbessern kann.
Forscher zeigen, dass die Analyse von Beiträgen in sozialen Medien frühe Warnsignale für Bevölkerungsbewegungen in Krisen liefern kann. Die Studie in EPJ Data Science vergleicht Methoden und drei Fallstudien in verschiedenen Ländern.
Immer mehr Marokkaner studieren in China. Wirtschaftliche Probleme, hohe Jugendarbeitslosigkeit und soziale Medien treiben die Entscheidung; Agenturen und Creator werben aktiv, doch es gibt auch Berichte über Betrug und Unsicherheit beim Aufenthalt nach dem Studium.
Soziale Medien verbinden Menschen, helfen marginalisierten Gruppen, verbreiten aber auch Hass, Lügen und reale Schäden. Entscheidungen von Firmen, Algorithmen und generative KI verändern Sichtbarkeit, Vertrauen und Risiko in der Öffentlichkeit.
