steht unter der Leitung der LMU München, in Kooperation mit MIND prevention
Teilprojekt 1 analysiert, wie sich Desinformationsnarrative zu israelbezogenem Antisemitismus im Kontext von Islamismus in sozialen Medien verbreiten und die Identitäten von Jugendlichen formen. Hierzu wird unter der Verantwortung von MIND prevention eine KI-gestützte Monitoring-Datenbank entwickelt, die Desinformation und israelbezogenen Antisemitismus im Kontext von Islamismus auf Social-Media-Plattformen wie Instagram, TikTok und YouTube in Echtzeit erfasst. Erhoben werden Inhalte, die für Jugendliche in Deutschland besonders sichtbar sind. So wird nachvollziehbar, welche Narrative, Bilder und Frames Jugendliche in ihrem Alltag tatsächlich erreichen und wie sich diese über die Zeit verändern. Die Datenbank erlaubt es, Trends frühzeitig zu erkennen und liefert damit eine empirische Grundlage für digitale Gegenstrategien sowie für die Vorbereitung von Workshops und Fortbildungen.
Um zu verstehen, wie Jugendliche diese Desinformationsnarrative wahrnehmen und interpretieren und welche Rolle sie in sozialen Identitäts- und Radikalisierungsprozessen spielen, wird unter der Leitung der LMU München parallel ein qualitativer Netzwerkansatz verfolgt. Hierfür werden Gruppendiskussionen mit Jugendlichen in weiterführenden Schulen sowie Einzelinterviews mit Klassenkamerad:innen und Elternteilen durchgeführt. Gesprächsgrundlage ist eine Auswahl der in der Monitoring-Datenbank enthaltenen Social-Media-Narrative. So kann aufgezeigt werden, inwiefern den Jugendlichen diese Narrative bekannt sind, wann sie hiermit in ihrer Lebenswelt Kontakt hatten und wie sie diese einordnen, um in Teilprojekt 5.1 gezielt Gegenstrategien zu entwickeln. Die lebensweltliche Relevanz der Narrative wird durch die Einzelinterviews mit Netzwerkakteuren der Jugendlichen und eine Medientagebuchstudie zusätzlich ausdifferenziert.
Methodisch kombiniert das Teilprojekt einen technischen Monitoring-Ansatz mit qualitativer Medienforschung. Technisch werden Daten aus mehreren Social-Media-Plattformen automatisiert gesammelt, in einer Datenbank gespeichert und mithilfe von KI- und Deep-Learning-Verfahren analysiert. Unter Verwendung von unsupervised Topic-Modeling-Techniken werden Narrative und Themen in den Social-Media-Daten identifiziert. Unsupervised bedeutet hier, dass die Themen nicht im Voraus definiert werden, sondern automatisch aus den Daten extrahiert werden. Darüber hinaus werden Methoden zur Sentimentanalyse sowie soziale Netzwerkanalysen, die Verbreitungswege und Reichweiten radikalisierender Inhalte sichtbar machen, analysiert. Die Datenbank macht zentrale Kennzahlen und Beispiele für Forschung, Politikberatung und pädagogische Praxis leicht zugänglich und wird fortlaufend gepflegt und weiterentwickelt.
Parallel werden bundesweit Gruppendiskussionen mit Jugendlichen zwischen 14 und 17 Jahren durchgeführt, in denen sie berichten, welche Desinformationsnarrative sie zu israelbezogenem Antisemitismus wahrnehmen, was sie über diese Narrative wissen, welche Einstellung sie hierzu haben und welche Rolle diese Narrative in ihrer Lebenswelt spielen. In einem Medientagebuch dokumentieren die Jugendlichen ihre Kontakte mit israelbezogenen antisemitischen Narrativen auf Social Media. Die ergänzenden Einzelinterviews mit Klassenkamerad:innen und Elternteilen zeigen auf, welche Formen von Anschlusskommunikation in der Lebenswelt der Jugendlichen stattfinden. Durch diese Methodenkombination lässt sich nachvollziehen, wie antisemitische und radikalisierende Inhalte in den medialen und nicht-medialen Alltag von Jugendlichen, ihre politischen Haltungen sowie Zugehörigkeits- oder Ausgrenzungsgefühle einfließen und welche Bedeutung sie für Identitäts- und Radikalisierungsprozesse von Jugendlichen haben.
Leitung: Prof. Dr. Diana Rieger & PD. Dr. Claudia Riesmeyer
Mitarbeitende: PD Dr. Arne Freya Zillich, Sophie Lexhaller, M.A.
