Wenn der Feed die Reihenfolge bestimmt

Wer in Instagram auf „Following“ umschaltet, sieht die Beiträge der abonnierten Konten in zeitlicher Reihenfolge, begrenzt auf die letzten 30 Tage. Die Standardansicht mischt Beiträge abonnierter Konten, Vorschläge von nicht abonnierten Konten und Werbung. Ein Dienst, zwei Reihenfolgen, zwei Bilder davon, was gerade wichtig ist.

Zwei Menschen, die dieselbe Plattform öffnen, können unterschiedliche Beiträge sehen. Schon die abonnierten Konten machen einen Unterschied. Hinzu kommen je nach Dienst eigene Regeln und Signale, mit denen Inhalte ausgewählt und sortiert werden.

Das Ergebnis erscheint als fortlaufender Strom. Gerade dadurch geraten die Auswahlentscheidungen leicht aus dem Blick. Auch Suchergebnisse haben eine Reihenfolge, doch dort ist eine eigene Anfrage meist sichtbarer Teil des Vorgangs. Im Feed begegnet sie den Nutzern oft ohne eine neue Frage.

Erst die Auswahlmenge, dann die Reihenfolge

Instagram beschreibt sein Verfahren in zwei Schritten. Zuerst wird festgelegt, was zur Auswahl steht: im Feed die neueren Beiträge der abonnierten Konten und Beiträge von Konten, denen man nicht folgt. Danach wird diese Menge geordnet.

Für die Ordnung wertet der Dienst Signale aus, nach eigener Darstellung Tausende. Daraus entstehen etwa ein Dutzend Vorhersagen, im Feed vor allem fünf: wie wahrscheinlich jemand einige Sekunden auf einen Beitrag schaut, ihn kommentiert, ihm ein Herz gibt, ihn teilt oder auf das Profilbild tippt. Je höher diese Wahrscheinlichkeit gewichtet wird, desto weiter oben steht der Beitrag.

Das ist ein vereinfachtes Modell, aber es trennt zwei Vorgänge, die im Ergebnis verschmelzen. Was nicht in die Auswahlmenge gelangt, kann durch keine Sortierung nach oben kommen. Die fertige Reihenfolge zeigt beide Schritte als einen.

Zwei Einschränkungen gehören dazu. Die Darstellung stammt vom Dienst selbst, beschreibt nur dessen Feed und gibt den Stand vom 31. Mai 2023 wieder; Signale und Vorhersagen werden laut diesem Text im Lauf der Zeit ergänzt und entfernt. Für Stories, Explore, Reels und Suche gelten eigene Systeme. Vor der Sortierung entscheidet zudem, was die Richtlinien für Empfehlungen ausschließen; solche Beiträge dürfen bleiben, werden aber nicht empfohlen.

Auch die Zeitfolge ist eine Sortierung

Sie bevorzugt das Neue, die personalisierte Folge bevorzugt, was eine Reaktion wahrscheinlich macht. Beide ordnen den vorhandenen Bestand nach einem Kriterium, das jemand festgelegt hat.

Die Kriterien folgen auch dem Geschäftsmodell des Dienstes. Instagram begründet die Ausrichtung an Interaktionen offen: Es sei das bessere Geschäft, die Reichweite stark beachteter Inhalte zu vergrößern und Werbung zu verkaufen. Das beschreibt einen werbefinanzierten Dienst, keine allgemeine Regel.

Wie stark der Unterschied ausfällt, lässt sich messen. Eine randomisierte Studie von Andrew Guess, Neil Malhotra, Jennifer Pan und weiteren Forschenden stellte während des US-Wahlkampfs 2020 einen Teil einwilligender Nutzerinnen und Nutzer von Facebook und Instagram auf umgekehrt chronologische Feeds um. Über drei Monate verbrachten diese Personen deutlich weniger Zeit auf den Plattformen. Der Anteil politischer und als unzuverlässig eingestufter Inhalte stieg auf beiden Plattformen. Auf Facebook sank der Anteil unfreundlicher oder herabwürdigender Inhalte, während Beiträge von eher gemäßigten Kontakten und von Quellen mit ideologisch gemischter Leserschaft zunahmen. Bei politischer und affektiver Polarisierung, also der Abneigung zwischen politischen Lagern, sowie bei politischem Wissen zeigten sich keine signifikanten Unterschiede.

Die Reihenfolge verändert also nachweislich, was in welcher Menge gesehen wird und wie lange jemand bleibt. Ein Nachweis für eine verschobene politische Einstellung ließ sich damit für zwei Dienste, ein Land und drei Monate nicht führen.

Aus einer Empfehlung folgt kein Urteil

Ein System kann einen Beitrag empfehlen, weil es eine bestimmte Reaktion erwartet. Daraus folgt nicht, dass der Beitrag gut belegt, kulturell bedeutsam oder für eine eigene Entscheidung relevant ist. Empfehlung und Bewertung beantworten unterschiedliche Fragen.

Wer viele ähnliche Beiträge sieht, weiß zunächst etwas über diesen Ausschnitt. Ob die Gesellschaft insgesamt ebenso denkt, ist damit nicht geklärt. Ebenso wenig lässt sich aus einer einzelnen Feedansicht ableiten, wie stark die Sortierung das Verhalten aller Nutzer beeinflusst. Ein Screenshot zeigt eine Position, nicht die Vorgeschichte, die zu ihr geführt hat.

Was von außen geprüft werden kann

AlgorithmWatch begründet im Beitrag Risikofalle Social Media: Wie bekommen wir Algorithmen in den Griff? die Bedeutung unabhängiger Untersuchungen von Empfehlungssystemen. Der Text von John Albert erschien am 15. März 2023 als Positionspapier der Organisation und ist als NGO-Position zu lesen; damals war der Digital Services Act noch nicht vollständig anwendbar. Die Forderung nach nachvollziehbarer Forschung gilt weiter; die Angaben des Textes zum Stand der europäischen Regeln sind ein historischer Zwischenstand, kein Rechtsstand von 2026. Der Text benennt selbst eine Grenze: Audits arbeiten unter Umständen nur mit öffentlich zugänglichen Daten und können durch eine verzerrte Auswahl ein falsches Bild ergeben.

Was inzwischen vorgesehen ist, lässt sich bei der Europäischen Kommission nachlesen. Alle Anbieter von Vermittlungsdiensten müssen seit dem 17. Februar 2024 mindestens einmal jährlich einen Transparenzbericht veröffentlichen, sehr große Plattformen und Suchmaschinen mindestens alle sechs Monate. Die größten Dienste müssen jährlich Risiken bewerten und unabhängig prüfen lassen.

Forschende mit anerkannter institutioneller Anbindung können unter Bedingungen interne Daten erhalten; die Anerkennung erteilen die nationalen Koordinatoren für digitale Dienste. Die Verordnung (EU) 2022/2065 verlangt in Artikel 38 zusätzlich je Empfehlungssystem mindestens eine Option, die nicht auf Profiling beruht, also nicht auf einer Auswertung persönlicher Merkmale.

Diese Verfahren regeln Offenlegung und Prüfung, nicht die Wirkung einer Sortierung. Für eine belastbare Aussage braucht es mehr als einen irritierenden Screenshot. Welche Konten wurden untersucht, über welchen Zeitraum, mit welchem Datenzugang und im Vergleich womit? Diese Fragen begrenzen auch ein einzelnes Forschungsergebnis. Die Studie zu Facebook und Instagram zeigt das an sich selbst: Eine 2024 in Science veröffentlichte Kritik wandte ein, dass sich die Vergleichsbedingung während des Experiments veränderte, weil Facebook nach der Wahl 2020 vorübergehend gegen Falschinformationen zur Wahlbetrugsbehauptung vorging. Die Forschenden räumten den Einwand für die Verallgemeinerbarkeit ein.

Auswahl lässt sich teilweise selbst gestalten

Ein begrenzter Nachrichtenrhythmus verändert die Zahl der Kontaktmomente. Nachrichten zu ausgewählten Zeiten zu lesen verschiebt, wann ein Strom auf jemanden trifft. Benachrichtigungen lassen sich gesondert sortieren: Ein Hinweis auf einen neuen Beitrag ist etwas anderes als eine Nachricht, die eine Antwort braucht. Beide Maßnahmen ändern nicht, welche Kandidaten ein Dienst in Betracht zieht.

Instagram bietet für den Feed eine Ansicht, die nur Beiträge abonnierter Konten zeigt und auf die letzten 30 Tage begrenzt ist. Wer sie nutzt, tauscht eine Auswahl gegen eine andere; vollständig wird keine von beiden.

Ein Feed kann interessante Texte, Musik und Perspektiven zugänglich machen. Sein Nutzen muss nicht bestritten werden, um seine Sortierung kritisch zu betrachten. Entscheidend ist, die sichtbare Auswahl nicht mit dem Ganzen zu verwechseln.

Ein brauchbarer nächster Schritt ist klein. Wer den Eindruck hat, dass sich ein Thema im Feed wiederholt, kann notieren, welche Konten die Beiträge eingebracht haben und ob sie aus der eigenen Abo-Liste stammen. Daraus wird kein Wirkungsnachweis. Die Notiz macht aber sichtbar, welche Frage eine Untersuchung mit Vergleichsgruppe und Datenzugang beantworten müsste.