Empirische Untersuchung zur Wirksamkeit des NetzDG

Hallo zusammen,
Mein Diskussionspapier zur Wirksamkeit des Netzwerkdurchsetzungsgesetzes wurde gestern veröffentlicht und ist hier zu finden: Publikationen
Es ist eine empirische Untersuchung auf Basis von Twitterdaten, in der wir einen statistisch signifikanten Rückgang an Intensität und Volumen migrationsspezifischer Hassrede in Deutschland finden.

Bei Fragen wäre ich natürlich jederzeit erreichbar.
Viele Grüße,
Raphaela

2 „Gefällt mir“

Hi Raphaela, danke für den Hinweis! Ich freue mich auf die Einschätzung der Community.

Habs mal gelesen und habe folgende Anmerkungen:

(1) Wie definiert ihr „Hate-Intensity“? Welcher Definitionsbereich? Welche Einheit besitzt dieses Maß? (Ich nehme im folgenden an, dass diese Größe Dimensionslos ist)

(2) Die Formel in Kapitel 5 :
Hate Intensity_{ijt} = β_0 + β_1 AfterT_t Treated_{ij} + β_2 X_{it} + µ_j + ν_t + k_t + ε_{ijt}

Ihr schreibt „X_{it} is a vector of the time variant control variables…“
Wenn X_{it} ein Vektor ist aber Hate Intensity_{ijt} ein Skalar, wie passt das dann zusammen? dann müsste β_2 ja ebenfalls ein vektorwertiger Parameter sein und dazwischen ein Skalarprodukt angenommen werden. Was β_2 ist, sagt ihr aber nie.

Weiter schreibt ihr „We additionally include account age FE k_t…“ (FE = fixed effects).
Ich muss also annehmen, dass die Einheit voin k_t Zeit in Tagen oder ähnlich ist. Das passt mit dem Rest nicht zusammen.

Was ε_{ijt} ist, habe ich eurem Artikel nicht entnehmen können (Störgröße).

Insgesamt scheint es hier keine (Einheiten-)Konsistenz zu geben oder die Erklärung zu dem ganzen ist mir nicht verständlich. Die mathematische Formulierungen würde ich aber sicherlich nochmal überarbeiten.

Den Ansatz an sich finde ich allerdings interessant und valide.

(3) Da ihr nur Twitter-Daten nehmt und da auch nur die Daten aus der rechten Bubble (Afd,FPÖ), solltet ihr darauf aufpassen, dass ihr die Ergebnisse auch dementsprechend einordnet/einschränkt.
Beispiel:

This does not allow us to analyze overdeletion by the platform because we cannot measure hate speech in the deleted tweets and can therefore not comment on the rightfulness of the deletion. […] First, our results do not suggest overdeletion issues.

Erstmal zu sagen, dass man keine Belege für overdeletion sieht, obwohl man 2 Sätze vorher gesagt hat, dass man overdeletion nicht untersucht hat, ist meiner Meinung nach nicht optimal kommuniziert.

However: Wenn ihr das sagen wollt, dann sagt doch bitte: Wir sehen keine Anzeichen für overdeletion in der untersuchten Subgruppe, da ihr ja nicht ausschließen könnt, dass das NetzDG zwar in der rechten Bubble super funktioniert aber evtl. das Phänomen overdeletion nur in anderen Bubbles auftaucht.
Die Frage wäre dann ja: Wieviel overdeletion in weniger extremen Gruppen muss man hinnehmen, um einen signifikanten Effekt des NetzDGs in extremen Gruppen zu sehen?

…Das zieht sich so ein bisschen durch die ganze Diskussion/Konklusion. Ich würde stärker darauf aufpassen, dass man seine Ergebnisse respektive der getroffenen Annahmen einordnet.

Ansonsten: Sehr schöner Artikel! Wir brauchen unbedingt mehr davon. Wir müssen endlich anfangen Gesetze systematisch auf ihre Funktion/Nutzen zu evaluieren, besonders dann wenn sie Grundrechte einschränken, Verbote darstellen usw.

Grüße

Hallo,
Vielen Dank für Dein Interesse an unserer Studie!!
Leider waren wir wohl in einigen Punkten nicht so klar, wie wir dachten - danke für das Feedback! Ich gehe hier mal auf die Punkte ein und überarbeite die nächste Version entsprechend:
(1) Mit „hate-intensity“ meinen wir die verwendeten Outcome Variablen, die in Abschnitt 4.2 erklärt werden. Es sind „Scores“ bzw. Werte von 0 bis 1 in Bezug auf z.B. Toxizität, die von 0 bis 1 reichen. Je höher dieser Wert, desto kritischer ist der Tweet und desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass es sich um einen toxischen Tweet handelt.

(2) i) ß_2 ist ein Vektor, wir hätten aber ß_2 hinter den X-Vektor schreiben müssen! (danke)
ii) Die account age FE sind in Bezug auf Monate: wie viele Monate liegen zwischen dem Monat, in dem der Account gegründet wurde und dem Monat, an dem der Tweet gepostet wurde. Da sich diese Zeitrechnung von den anderen unterscheidet, aber dennoch Zeit gemessen wird, wollten wir das mit t‘ unterscheiden. Ich kann aber gut nachvollziehen, dass das ohne Erklärung nicht verständlich ist und werden wir anpassen.
iii) Wie Du richtig sagst, ist ε_{ijt} der stochastische Fehlerterm. Das haben wir aber nicht angegeben, wird ebenfalls nachgetragen.

(3) Im Diskussionsteil wollten wir explorativ schauen, was wir mit unseren Daten noch machen können. Wir wollten zu Beginn des Teils nochmal klarstellen, dass wir Overdeletion leider nicht analysieren konnten, da uns die Texte der gelöschten Tweets nicht vorliegen. Finden wir aber Anzeichen einer Einschränkung legaler Twitter Aktivitäten? Das war der Hintergedanke dabei, die Wirkung des NetzDGs auf zwei weitere Aspekte zu untersuchen:
i) Posten von Bildern, Links, Positivität etc:
Da sich die Trends in Deutschland hier nicht von den Trends in Österreich unterscheiden, ist das ein Hinweis, dass das Gesetz zielgerichtet auf hasserfüllte Sprache abzielt. Den Inhalt der Bilder konnten wir leider nicht analysieren, aber da in Deutschland keine zusätzlichen Bilder gepostet werden, deutet das auch nicht darauf hin, dass User hasserfüllte Sprache mit hasserfüllten Bildern substituieren.
ii) Änderungen bei weniger sensiblen Themen
Bei anderen Themen als den als „sensibel“ definierten (Religion und Migration) liegen die Maße für Hassintensität signifikant unterhalb der Werte der sensiblen Themen. Hier ist also nicht davon auszugehen, dass es sich um stark hasserfüllte Sprache handelt und sollte daher vom Gesetz nicht betroffen sein. Dies analysieren und finden wir - daher stellen wir heraus, dass wir keine Anzeichen für Overblocking finden.

Ich gebe dir aber recht, dass wir uns hier stärker auf die von uns durchgeführten Analysen beziehen sollten. Wir sollten entsprechend formulieren, dass die analysierten Aspekte darauf hinweisen, dass das NetzDG zielgerichtet wirkt, aber dass das nicht ausreicht um zu behaupten, dass kein Overblocking stattfindet.

Nochmals vielen Dank für das konstruktive Feedback und die Zeit, die Du dir dafür genommen hast! Es ist wirklich super hilfreich und wir werden es definitiv aufnehmen.
Liebe Grüße,
Raphaela