von Franziska Schmull und Finja Papendorf
Soziale Medien gewinnen an immer mehr Wichtigkeit in unserer Gesellschaft und können politische Einstellungen prägen, verändern und radikalisieren. Besonders jüngere Generationen sind davon betroffen, da diese sich häufig noch in der Findung einer politischen Meinung befinden und somit leicht beeinflussbar sein können. Besonders TikTok nimmt derzeit einen wichtigen Stellenwert in der Nachrichtenvermittlung ein und dient einigen Nutzenden sogar als einzige Informationsquelle. Welche Konsequenzen dies mit sich ziehen kann wird im folgenden Beitrag näher beleuchtet.
Inwieweit beeinflusst der TikTok-Algorithmus gesellschaftliche Normen?
Diese Frage ist natürlich nicht ganz so einfach zu beantworten, da gesellschaftliche Normen in vielfältiger Weise geprägt werden und eine isolierte Sichtweise auf nur einen Aspekt davon kaum möglich ist. Daher haben wir uns zunächst darauf beschränkt, den Algorithmus an sich – soweit bekannt – und seine Wirkung auf den erschaffenen Content etwas näher zu beleuchten. Im Beispiel der Darstellungen des Klimawandels auf TikTok haben wir dann versucht, uns über dieses Beispiel den konkreteren Wirkungen des Algorithmus anzunähern und zu versuchen, diesen in Grundzügen abzubilden.
Zwischen den beiden Autor:innen lässt sich eine starke Erfahrungskluft feststellen, da die eine kein TikTok und allgemein keine sozialen Medien nutzt, während die andere sowohl TikTok als auch andere soziale Medien täglich nutzt. Somit hat sie eine Vorstellung vom Algorithmus. Dies war beim Schreiben dieses Beitrags besonders interessant, da zwei ziemlich gegensätzliche Wissensstände berücksichtigt wurden.
Der TikTok-Algorithmus
Zunächst wollen wir einen Blick darauf werfen, was über den Auswahlalgorithmus von TikTok bekannt ist. Kurz gesagt: Nicht allzu viel. Es ist klar, dass er dynamisch ist und sich permanent verändert, aber es gibt kaum transparente Informationen über die Funktionsweise. Im Gegensatz zu anderen Social-Media-Plattformen sind die Inhalte, die den Nutzenden vorgeschlagen werden, kaum an soziale Beziehungen gebunden, die diese dort eingegangen ist. Bei anderen Social Media Plattformen wie beispielsweise Facebook oder Instagram wird Content gezeigt von Konten denen gefolgt oder mit denen interagiert wird, also deren Content beispielsweise bereits geliked oder kommentiert wurde. Man kann davon ausgehen, dass zunächst, wie vermutlich auch bei den anderen Social Media Plattformen, die Smartphone-Daten ausgewertet werden. Bei TikTok werden aber neben Likes, Shares und Following-Aktivitäten auch Viewing Time und beendete Videos sowie die Schnelligkeit, mit der Videos abgebrochen werden analysiert. Es scheinen aber auch in den Videos enthaltene Muster analysiert zu werden, wie die Hintergrundmusik oder wiederkehrende visuelle oder textliche Ähnlichkeiten, beispielsweise die Bewegungen von Figuren oder Ähnlichkeiten im Musikstil. Videos mit dazu passenden Mustern werden dann – scheinbar teils ohne Bezug auf den Inhalt – immer wieder vorgeschlagen, wenn der Nutzende diese für einen längeren Zeitraum ansieht. Likes und Shares scheinen weniger eine Rolle zu spielen, ebenso wie die Vergabe von Hashtags. Dieses Vorgehen bedeutet, dass die bewusste Steuerung im Rahmen eines „Trainings“ des Algorithmus durch den Nutzenden schwieriger wird, da auch unwillkürliche Reaktionen der Nutzenden ausgewertet werden, derer sich diese vielleicht gar nicht bewusst sind.
Ein von TikTok beworbener Vorteil davon ist, dass durch diese Algorithmusfunktion auch unbekanntere Content-Schaffende die Möglichkeit auf Sichtbarkeit haben. Die Reichweite bzw. die Möglichkeit auf der „for you“-Seite aufzutauchen ist hier nicht an die Größe der Followerschaft gebunden, sondern daran, ob die eigenen Videos „trendenden“ Videos in ihren Mustern entsprechen.
Unterscheiden muss man hier zusätzlich noch die Perspektive von Nutzenden, die Content erschaffen, und Nutzenden, die Content „nur“ konsumieren. Natürlich gibt es hier auch die entsprechenden Überschneidungen, nicht zuletzt, da Content Schaffende die Perspektive der Konsumenten einnehmen, um die Wirkung des Algorithmus selbst zu erfahren. Aber Nutzende, die Content erschaffen beschäftigen sich natürlich auf einer anderen Ebene und wahrscheinlich auch deutlich intensiver mit dem Thema des „Zähmens“ des Algorithmus, da sie in der Regel eine große Reichweite anstreben und entsprechend dem Algorithmus entgegen kommen wollen. Da, wie wir bereits festgestellt haben, der Algorithmus auf Muster reagiert, liegt es nahe, trendende Videos nachzuahmen, um auch auf der „for you“-Seite aufzutauchen. Auf das unter Umständen daraus resultierende Problem werden wir anhand des Themas „Klimakrise“ zu einem späteren Zeitpunkt nochmal zurückkommen.
Das „Training“ des Algorithmus durch den Nutzenden erfordert bei TikTok also etwas Zeit und Mühe, allerdings wird das Ergebnis dann als besonders positiv empfunden, da kaum emotionale Reibung zum gezeigten Content entsteht. Es tauchen nach einem „erfolgreichen Training“ wenig Inhalte auf, die den Nutzenden irritieren könnten. Dies hat allerdings auch den Nachteil, dass nicht unbedingt die für die Nutzenden interessantesten Videos gezeigt werden, sondern die, die ihren Verhaltensweisen am ehesten entsprechen und damit ein möglichst großes Déjà-vu auslösen. Dies erweckt bei den Nutzenden den Eindruck, es seien die interessantesten Videos gezeigt worden.
Klimawandel und TikTok
Was dies gegebenenfalls für die Beeinflussung der Weltsicht des Nutzenden bedeuten kann, wollen wir nun am Beispiel der Darstellung des Klimawandels auf TikTok etwas genauer betrachten.
Der genutzten Quelle nach ist die emotionale Komponente des Klimawandels ein Hauptkriterium für den Erfolg dieses Themas bei TikTok. Dementsprechend werden auf TikTok zum einen sehr emotional aufgeladene Inhalte gezeigt. Diese sind beispielsweise das Schmelzen der Gletscher, Wetterkatastrophen oder das Leiden von Mensch und Tier, unter den entstehenden Konsequenzen. Diese sind oftmals mit emotionalen Aufrufen zur Aktion unterlegt. Da diese Videos tendenziell hohe Klickraten haben, scheinen die Nutzenden für diese emotionale Komponente sehr empfänglich zu sein.
Mit dem Hintergrundwissen, dass der TikTok Algorithmus nicht zuletzt Muster innerhalb der Videos abgleicht, ist zu erwarten, dass die Nutzenden im weiteren Verlauf immer wieder ähnlich emotionale, mit entsprechender Hintergrundmusik und entsprechenden Aufrufen versehene Videos gezeigt bekommen. Zusätzlich dazu sind natürlich Content schaffende Nutzer ebenfalls geneigt, ihre Videos im gleichen Stil zu schaffen, da diese eben eine Reichweite schaffen, welche angestrebt wird. Dies muss dann im Umkehrschluss aber auch dazu führen, dass gut wissenschaftlich recherchierte und „unaufgeregt“ informierende Videos, oder Videos, welche sich differenzierter mit dem Thema beschäftigen, weniger Klickzahlen erreichen. Damit würden dann wieder weniger Nutzende diese Videos vorgeschlagen bekommen und dementsprechend auch immer weniger geschaffen und veröffentlicht werden. Zusätzlich scheinen vielfach geteilte Videos tendenziell als glaubwürdiger akzeptiert werden als weniger oft geteilte. Der Nutzende kommt also in eine Art Schleife. Er sieht sich einige dieser Videos bis zu Ende an, liked sie vielleicht und bekommt aufgrund des Algorithmus immer wieder Videos im gleichen Stil und mit der gleichen Aussage gezeigt. Damit wird die Wahrscheinlichkeit, auch anderen, gegebenenfalls kritischen oder zumindest anders gestalteten Content gezeigt zu bekommen immer weiter eingeschränkt. Da der Algorithmus nur sehr kurze Zeit benötigt, um sich auf einen Nutzenden einzustellen (wir sprechen hier von, je nach Quelle 15 bis 20 oder weniger als 40 Minuten), hat der einzelne Nutzer vielleicht auch wenig Zeit, sich für andere Videoformate zu interessieren. Dadurch würde das „Training“ des Algorithmus ständige Aufmerksamkeit und gegebenenfalls auch Korrektur benötigen, um sich tatsächlich innerhalb dieser Plattform kritisch mit dem Thema auseinander setzen zu können. Damit steigt aber die Wahrscheinlichkeit, sich in eine der viel zitierten „filter bubbles“ zu begeben, da der TikTok Algorithmus nicht nur Content zeigt, der bereits der vorhandenen Meinung des Nutzenden entspricht, sondern er formt auch durch die Auswahl der Videos aufgrund der Musterberechnung, eher als der likes und shares, die Meinung der Nutzenden weiter. Und da letztlich auch TikTok eine kommerzielle Plattform ist, mit Content Schaffenden, die eine große Reichweite und damit kommerziellen Erfolg erreichen wollen, muss davon ausgegangen werden, dass diese Creators Videos produzieren, die geklickt werden und nicht zwingend welche, die gut recherchiert und wissenschaftlich fundiert sind. Da es bei TikTok keine Möglichkeit gibt, Hyperlinks einzufügen oder Kommentare zu fixieren in denen man Seiten mit guten, weiterführenden Quellen hinterlegen kann, ist eine von dort aus weitergehende Informationssuche kaum möglich und müsste durch die Nutzenden selbst initiiert werden.
Abschließend muss man auf der einen Seite TikTok natürlich in diesem Zusammenhang zugestehen, dass es die Wahrnehmung für das Problem schärft und die Aufmerksamkeit darauf lenkt. Positiv in diesem Zusammenhang ist, dass das Erzählen von Geschichten aus der Perspektive von Landwirten und anderen Betroffenen das Vertrauen der Öffentlichkeit und das Verständnis für Klimafragen stärkt (vgl. Loupessis and Intrahchomphoo, 2025). Was bedeutet, dass Nutzende, die diese Videos immer wieder zu sehen bekommen, für dieses Thema tatsächlich sensibilisiert werden und diesem Content dann auch vertrauen. Auf der anderen Seite muss man aber auch sehen, dass es hier leider oftmals nicht zu einer tatsächlich gut recherchierten und wissenschaftlich fundierten Informationsvermittlung kommt und aufgrund der technischen Möglichkeiten auch kaum kommen kann. Diese müsste dann anschließend auf anderen Ebenen und Plattformen stattfinden.
Quellen:
- Loupessis, I. & Intahchomphoo C. (2025). Framing the climate: How TikTok‘s algorithm shapes environmental discourse https://doi.org/10.1016/j.tele.2025.102329
- Wampfler, P. (2025). Den Algorithmus verstehen: Kompetenzen und Narrative. In: Fischer, F., Meier-Vieracker, S., Niendorf, L. (eds) TikTok – Memefication und Performance. Digitale Linguistik, vol 2. J.B. Metzler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-70712-8_2