Sammlung: Dokumentationen – Themenschwerpunkt “SocialMedia-Kritik”

Der Artikel dient mir als virtueller Schmierzettel, wo ich Videos / Dokumentationen / Radiobeiträge zu Facebook, Socialmedia u. den Plattformkritiken abspeichern werde.

(A) Videobeiträge / Filme

https://www.youtube.com/watch?v=GOnpVQnv5Cw

“Facebook Whistleblower Frances Haugen testifies before Senate Commerce Committee” (Lange Version, 3 1/2h)

https://www.youtube.com/watch?v=2IdII_n28e0

“BBC News Arabic’s undercover investigation exposes the people in Kuwait breaking local and international laws on modern slavery, including a woman offering a child for sale.
At the centre of this powerful investigative film is Fatou, a 16 year old in Kuwait City who has been there for nine months. We follow her rescue and journey back home to Guinea, West Africa and ask: what’s being done to control the apps promoted on Google, Apple and Facebook-owned Instagram?”

https://www.bpb.de/mediathek/254194/democracy-im-rausch-der-daten

“Regisseur David Bernet begleitet den Europaabgeordneten und Berichterstatter des Europäischen Parlaments Jan Philipp Albrecht (Grüne) und die damalige EU-Kommissarin Viviane Reding (EVP) beim Entstehungsprozess der Europäischen Datenschutz-Grundverordnung. Das Film-Team kann sich während der Ratssitzungen frei bewegen und erstmalig auch sogenannte Hinterzimmer-Verhandlungen zwischen Rat und Kommission drehen. Der Film zeigt auf tiefgehende wie umsichtige Art, dass die EU mehr ist als ein aufgeblähter Verwaltungsapparat in Brüssel.”

https://www.arte.tv/de/videos/098157-000-A/propagandamaschine-social-media/

“Der investigative Dokumentarfilm blickt hinter die Kulissen der globalen populistischen Bewegungen, analysiert ihre Online-Strategien und spürt die “Ingenieure des Chaos” auf: Informatiker, Meinungsforscher und Big-Data-Experten, die im Verborgenen Schlachtpläne für Politiker erstellen. Sie kennen keine Skrupel, wenn es darum geht, ihren Kandidaten zum Sieg zu verhelfen … ”

https://www.arte.tv/de/videos/069881-000-A/im-schatten-der-netzwelt-the-cleaners/

“Soziale Medien beeinflussen das Weltgeschehen. Pro Minute entstehen 500 Stunden Videomaterial auf YouTube, 450.000 neue Tweets auf Twitter, 2,5 Millionen Posts auf Facebook. Doch wer entscheidet, was die Welt zu sehen bekommt? Auf den Philippinen arbeiten Zehntausende Content-Moderatoren, die Unmengen an Bildern sichten. Ihre Arbeit wirft Fragen von Zensur auf.”

https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=TybiW5qdY9E

“Cyber-Manipulationen im Wahlkampf : Wie werden Wählerinnen und Wähler vor der Bundestagswahl digital manipuliert und wer steckt dahinter? Die Doku geht der Frage nach, wer hinter der meist digital verbreiteten Desinformation steckt und wer von ihr profitiert. Das Ergebnis ergibt ein beunruhigendes Bild vom verdeckten Kampf um die Meinungshoheit in Deutschland. ”

https://www.madetomeasure.online/de/

“Verschiedene Studien renommierter Universitäten haben in den letzten Jahren gezeigt, dass wenige Online-Daten eines Menschen ausreichen, um dessen Interessen, Neigungen und selbst intimste Dinge wie Ängste, Schwächen oder Süchte zu ermitteln und das Verhalten eines Menschen vorhersagen zu können. Oft wird das mit der Macht der Algorithmen begründet. Wir wollten zeigen, dass selbst ohne vermeintliche Wunder-Kräfte einer Künstlichen Intelligenz verblüffend intime Ableitungen gezogen werden können aus den digitalen Spuren, die jede und jeder von uns im Netz hinterlässt. Wir wollten wissen: Werden wir es schaffen, den Doppelgänger eines Menschen zu erschaffen, der mehr über sich weiß als das Original?”

https://www.ardmediathek.de/video/wdr-dok/made-to-measure-eine-digitale-spurensuche/wdr-fernsehen/Y3JpZDovL3dkci5kZS9CZWl0cmFnLWYwZGQwNTgwLWMyNDUtNGIwZC1iNjE5LTljY2YwNDM5NmVhMQ/

“Ein crossmediales Datenexperiment macht auf eindrucksvolle Weise erlebbar, welche Einblicke Google, Facebook & Co. in unsere intimsten Geheimnisse haben.”

https://www.netflix.com/title/81254224 (The Social Dilemma)

“Experten aus dem Silicon Valley erklären, welche negativen Einflüsse Soziale Medien auf die moderne Gesellschaft haben können, da viele große Tech Unternehmen, diese Plattformen nutzen, um die Nutzer zu manipulieren und zu beeinflussen.” (Ergänzung: https://www.youtube.com/watch?v=7mqR_e2seeM)

https://www.youtube.com/watch?v=O_tB6sVWwfU

“Die Nervosität bei den Behörden wächst. Es drohe die Gefahr, dass die kommende Bundestagswahl aus dem In- oder Ausland beeinflusst werden könnte, warnte der Bundesinnenminister kürzlich.”

https://www.daserste.de/information/reportage-dokumentation/dokus/sendung/wahlkampf-undercover-100.html

“Die Autor:innen Gesine Enwaldt und Peter Kreysler wagen in der “Story im Ersten” ein höchst ungewöhnliches Experiment: Unter falscher Flagge und mit gefakter Identität schleust sich der Investigativjournalist Peter Kreysler in das Innere international agierender PR-Agenturen.”

https://www.netflix.com/title/80117542

“Das Datenanalyse-Unternehmen Cambridge Analytica wurde nach der US-Präsidentschaftswahl 2016 zum Symbol für die Schattenseite der sozialen Medien.”

https://www.youtube.com/watch?v=FXdYSQ6nu-M

Interview mit dem CA-Skandal-Whistleblower (“Christopher Wylie, who worked for data firm Cambridge Analytica, reveals how personal information was taken without authorisation in early 2014 to build a system that could profile individual US voters in order to target them with personalised political advertisements. At the time the company was owned by the hedge fund billionaire Robert Mercer, and headed at the time by Donald Trump’s key adviser, Steve Bannon. Its CEO is Alexander Nix”)

https://www.youtube.com/watch?v=n8Dd5aVXLCc

In a presentation at the 2016 Concordia Annual Summit in New York, Mr. Alexander Nix discusses the power of big data in global elections. Cambridge Analytica’s revolutionary approach to audience targeting, data modeling, and psychographic profiling has made them a leader in behavioral microtargeting for election processes around the world.

https://www.youtube.com/watch?v=OQSMr-3GGvQ

In an unmissable talk, journalist Carole Cadwalladr digs into one of the most perplexing events in recent times: the UK’s super-close 2016 vote to leave the European Union. Tracking the result to a barrage of misleading Facebook ads targeted at vulnerable Brexit swing voters — and linking the same players and tactics to the 2016 US presidential election — Cadwalladr calls out the “gods of Silicon Valley” for being on the wrong side of history and asks: Are free and fair elections a thing of the past?

(B) Radiobeiträge / Podcasts

https://www.ardaudiothek.de/episode/das-ard-radiofeature/virtuelle-propaganda-oder-doku-ueber-digitale-stimmungsmache-im-wahlkampf/ard-de/92281938

“Im Superwahljahr 2021 rüsten alle Parteien digital auf und investieren große Summen in den virtuellen Wahlkampf. Zunehmend mischen auch internationale PR-Profis mit. Ihr Versprechen: über digitale Stimmungsmache Wahlsiege zu generieren. // Von Peter Kreysler / NDR 2021”

https://www.ardaudiothek.de/episode/radiofeature/virtuelle-propaganda-ein-feature-ueber-digitale-stimmungsmache/bayern-2/92526282

“Im Superwahljahr 2021 rüsten Parteien digital auf und investieren große Summen in den virtuellen Wahlkampf. Zunehmend mischen internationale PR-Profis mit. Ihr Versprechen: über digitale Stimmungsmache Wahlsiege zu generieren.”

https://www.ardaudiothek.de/episode/ndr-feature-box/das-ard-radiofeature-virtuelle-propaganda/ndr-kultur/92462372

“Ein Feature über digitale Stimmungsmache im Wahlkampf. Im Superwahljahr 2021 rüsten alle Parteien digital auf und investieren große Summen in den virtuellen Wahlkampf. Bisher gelang es nur der AfD, damit Stimmenzuwachs zu erreichen, obwohl auch andere Parteien große Werbesumme für politische Werbung in den sozialen Medien verwendeten”

https://www.hr2.de/podcasts/der-tag/nieder-mit-der-datenkrake—facebook-zerschlagen,podcast-episode-92982.html

“Facebook war krisenfest. Bislang. Doch jetzt jagt eine schlechte Nachrichten die andere. Erst kamen die Enthüllungen der “Facebook Files“ über die psychischen Belastungen von Instagram auf Jugendliche und den Einfluss auf Verbrechen in Entwicklungsländern, dann die Vorwürfe von Whistleblowerin Frances Haugen über Algorithmen, die Wut und Hass säen und die Demokratie gefährden und schließlich ein sehr großer und ein kleinerer technischer Totalausfall. Nun diskutiert man die weltweite Abhängigkeit in Sachen Kommunikation via Facebook, Whatsapp und Instagram. Und damit die Frage, ob Facebook zerschlagen werden muss. Und während TikTok als Konkurrenz schneller wächst als jedes Facebook-Produkt, könnten neue Produkte hinzukommen. Würden sie den Markt verändern? Was würde sich ändern, wenn Facebook seine Macht verlöre? Was braucht es, um den Markt und die Sozialen Medien politisch besser zu regulieren?”

https://www.nzz.ch/podcast/facebook-wer-ist-die-whistleblowerin-frances-haugen-nzz-akzent-ld.1650196

“Frances Haugen wollte als Managerin Facebook von innen heraus verändern, wurde aber rasch enttäuscht. Als Whistleblowerin wirft sie nun öffentlichkeitswirksam dem Konzern Falschinformation vor. Was ist passiert?”

Datenfreigabe 3_3: Hashtagdatenbank (Quelle: Instagram – API)

URL: https://www.pontipix.de/datenbank_downloads/hashtagdb_main.zip 

(Hinweis: gepackt ca. 13GB, entpackt ca. 40GB)

Die DB-Tabelle beinhaltet folgende Spalten:

ID, Tag (Hashtag), Haeufung, Datum

Zur Erläuterung:

ID und Tag / Hashtag sind selbsterklärend. Die Häufung ist die ausgelesene Gesamtanzahl aller Postings unterhalb des Hashtags zum jeweiligen Datum. 

#1 Basisabfragen

(a) Abfrage -> Anzahl: Datensätze

select count(*) from tags;

Ergebnis: 949.781.647

(b) Abfrage -> Anzahl: Datensätze / 2016

select count(*) from tags where datum like ‘%.2016%’;

Ergebnis: 33.876.572

(c) Abfrage -> Alle Zeitstempel

select distinct datum from tags;

Ergebnis: 423, verteilt auf 2016, 2017, 2018

#2 Inhaltliche Abfragen

(a) Substrings

select * from tags where tag like ‘%leipzig%’;

(b) Strings

select * from tags where tag = ‘berlin’;

Für das Auslesen u. ggf. Interpretieren benötigt man eine geeignete Software (SQLite-Studio, Knime etc.). Die Datensätze sind aus 2016 bis 2018 und dienten während der Erhebung für Contentmarketingrecherchen und andere Aufgaben.

Datenfreigabe 2_3 (Quelle: Postingelemente aus Instagram in Verbindung mit Locations)

URL: https://www.pontipix.de/datenbank_downloads/instaloc_clean.zip 

Hinweis (1): 

Die Datenbank ist gepackt 13GB und entpackt 41GB.

Sie umfasst nur einen Teil unseres Datenbestands und ich gab hier eine zufällig ausgewählte Datenmenge je erfassten Länder frei. Technisch wurde der Datenübertrag über einen Zufallsgenerator gelöst, wobei hier kein Themenschwerpunkt gesetzt wurde. 

Die Freigabe erfolgte unter der Bedingung: die Datenbank darf ausschließlich für Weiterbildung- u. Ausbildungszwecke genutzt werden und bei Publikation erwarte ich selbstverständlich eine Namensnennung inkl. Link auf https://www.pontipix.de/.

Hinweis (2):

Die Datenquelle ist Instagram via Instagram-API in der jeweils gültigen Fassung unter Beachtung der jeweils aktiven Richtlinien. 

Die DB-Tabelle beinhaltet folgende Spalten:

id, url, tags, likes, comments, erstellzeit, contentinfo, country, country_code, city, county, state_district, suburb, city_district, pub, cafe, hotel, college, town_hall, florist, arts_centre, public_building, hospital, sport_centre, swimming_pool, travel_agency, community_centre, playground, clinic, books, pedestrian, chemist, car_wash, fort, golf_course, theme_park, water, castle, picnic_site, pharmacy, fast_food, track, garden, locality, residental, adress29, wood, retail, town, industrial, cycleway, village, guest_house, artwork, bus_stop, bar, bakery, fuel, zoo, car, university, neigbourhood, viewpoint, bank, stadium, hairdresser, place_of_worship, beach, mall, school, memorial, attraction, supermarket, footway, restaurant, theatre, parking, clothes, hamlet, raceway, aerodome, library, museum, commercial, ruins, building, PLZ, road

#1 Abfragebeispiele -> Bezug auf Land / Stadt etc. 

select * from locations where country_code = ‘de’; 

select * from locations where country_code = ‘de’ and city = ‘Berlin’; 

select * from locations where country_code = ‘de’ and city = ‘München’; 

select * from locations where country_code = ‘de’ and state = ‘Sachsen’; 

select distinct country_code from locations;

select distinct city from locations where country_code = ‘de’;

#2 Abfagebeispiele -> Bezug auf Locationtypen

select * from locations where country_code = ‘de’ and restaurant <> ”; 

select * from locations where country_code = ‘fr’ and restaurant <> ”

select * from locations where country_code = ‘us’ and school <> ”; 

#3 Abfragebeispiele -> Bezug auf Inhalte

select * from locations where country_code = ‘de’ and school <> ” and contentinfo like ‘%1 person%’

select * from locations where country_code = ‘de’ and contentinfo like ‘%1 person%’

select distinct(contentinfo) from locations where country_code = ‘de’;

select distinct(tags) from locations where country_code = ‘de’ and city = ‘Leipzig’;

Weitere Abfragevarianten ergeben sich aus der Tabellenstruktur, den Spalten und der konkreten Fragestellung. Denkbar sind Verbindungen zwischen Tags, Taggruppen, den Bildinhalten (“Contentinfo”) und konkreten Ländern. 

Datenfreigabe 1_3 (Quelle: Instagram-Locations mit Openstreetmap)

URL: https://www.pontipix.de/datenbank_downloads/locplain_big.zip

Hinweis (1): 

Die Datenbank ist gepackt 338MB und entpackt 818MB.

Die Freigabe erfolgte unter der Bedingung: die Datenbank darf ausschließlich für Weiterbildung- u. Ausbildungszwecke genutzt werden und bei Publikation erwarte ich selbstverständlich eine Namensnennung inkl. Link auf https://www.pontipix.de/.

Hinweis (2):

Die Haupt-Datenquelle ist Instagram via Instagram-API in der jeweils gültigen Fassung unter Beachtung der jeweils aktiven Richtlinien. 

Die DB-Tabelle beinhaltet folgende Spalten:

id, locations, lat, long, country, country_code, city, county, state_district, suburb, city_district, pub, cafe, hotel, college, town_hall, florist, arts_centre, public_building, hospital, sport_centre, swimming_pool, travel_agency, community_centre, playground, clinic, books, pedestrian, chemist, car_wash, fort, golf_course, theme_park, water, castle, picnic_site, pharmacy, fast_food, track, garden, locality, residental, adress29, wood, retail, town, industrial, cycleway, village, guest_house, artwork, bus_stop, bar, bakery, fuel, zoo, car, university, neigbourhood, viewpoint, bank, stadium, hairdresser, place_of_worship, beach, mall, school, memorial, attraction, supermarket, footway, restaurant, theatre, parking, clothes, hamlet, raceway, aerodome, library, museum, commercial, ruins, building, PLZ, road

#1 Abfragebeispiele -> Bezug auf Land / Stadt etc. 

select * from locations where country_code = ‘de’; 

select * from locations where country_code = ‘de’ and city = ‘Berlin’; 

select * from locations where country_code = ‘de’ and city = ‘München’; 

select * from locations where country_code = ‘de’ and state = ‘Sachsen’; 

select distinct country_code from locations;

select distinct city from locations where country_code = ‘de’;

#2 Abfagebeispiele -> Bezug auf Locationtypen

select * from locations where country_code = ‘de’ and restaurant <> ”; 

select * from locations where country_code = ‘fr’ and restaurant <> ”

select * from locations where country_code = ‘us’ and school <> ”; 

Weitere Abfragevarianten ergeben sich aus der Tabellenstruktur, den Spalten und der konkreten Fragestellung.

Freundschaftsaufragen / Kontaktanfragen auf LinkedIN – auch bekannt unter “Facebook 2.0”

Mir fällt auf, dass eine sportliche Menge an PersonalBranding-Genies bei mir anklopfen u. sagen “Lieber Johannes Wobus, werde BITTE mein virtueller LI-Freund (Netzwerkanfrage)!” u. ich verstehe da etwas nicht.

Es _ist_ bekannt, dass ich enorm speziell werden kann, wenn ich folgende Dinge sehe:

(1) “Ich bin geil” – Beiträge, mit CTAs, die mich an “Schatz, war es auch so geil für Dich?” – Fragen erinnert.
(2) Völlig uninteressante Selfis.
(3) Irgendwelche Fotos von Haustieren mit simulierter pers. Nähe
(4) Tipps u. Tricks, die letztendlich auf Bespammen der Plattform via Commentspamming hinauslaufen
(5) Jammerstories rund um Haten u. Bashen
(6) Seltsame Wortsammlungen rund um Digitalisierungen ohne jegliche Substanz u. erkennbare Expertise
(7) EgoSchau u. gezieltes Züchten von Beifallklatschenden.

WARUM sollte ICH hier eine Freundschaftsanfrage annehmen? Das sollte man sich fragen, wenn man aus der Ecke kommt, bereits Spaß mit mir hatte u. hier einen Kontakt wünscht.

Es gibt aber eine spezielle Ausnahme, wo ich neugierig werde u. das ist eine geldwerte Anfrage ODER die Darbietung eines hochkomplexen Diskussionswunsches rund um Daten, Bigdata, MaFo, Programmieren, Datenschutz, Datensicherheit, SocialMedia u. deren Rolle für Wirtschaft, Gesellschaft u. Kultur. DANN ignoriere ich meine Befindlichkeiten, die ich gegenüber der “Szene” pflege u. ich habe das genau 3 mal gemacht u. war / bin äußert zufrieden mit den Ergebnissen u. den Kontakten.

Aus dem Archiv: der Podcast mit Puyan

Ich muss gestehen: JA- ich bin eitel u. suche regelmäßig nach Spuren, die mit meinem Namen verbunden sind. Da tauchte tatsächlich Puyans Podcast “Umgang mit Big Data im Marketing [Moral & Ethik] | Puyan’s Podcast #10 mit Johannes Wobus” auf.

Der junge Mann begeisterte mich durch seine Intelligenz, Innovation u. erinnerte mich irgendwie auch an meine “Anfangszeit”. Das bedeutet auch: ich wurde offener, direkter u. gab etwas mehr Inhalte “zum Besten”.

Aus dem Archiv. Das Interview mit dem zauberhaften Engin Eser

Engin sprach mich – wie viele Andere auch – irgendwann einmal auf LinkedIn an, weil ich mich immer für ein besseres Verständnis und mehr Kompetenz im Bereich der IT einsetze, sofern man tatsächlich den Sprung in das Haifischbecken “Onlinemarketing” wagt.

Ihm gefiel wohl meine direkte Art und daraus entstand die Idee, sich einmal live (“Offen, ehrlich, direkt Ben Schulz & Johannes Wobus zu Coachings, digitalen Transformation & New Work”) zu unterhalten.

“LateNightLinkedin meets Johannes Wobus – Datenspuren im Internet”

Ich bin schon relativ lange auf Linkedin aktiv und wer mich kennt, wird sicherlich wissen, dass ich sehr lange, hart und intensiv diskutieren kann: speziell in den Gebieten der Daten, Algorithmen und deren Verbindungen mit Marketingaspekten / Marketingstrategien.

Irgendwann entdeckte ich den Brent und wir stritten uns, wir führten Dispute und irgendwann rief der hier an und fragte mich “Darf ich ein Interview mit Dir führen?”. Wir redeten ein wenig u. man spiegelte mir “DU BIST JA NETT!”. Hahaha.

Ja. Ich bin nett! (Insiderwitz).

Hier der Link zu dem Interview.

https://www.youtube.com/watch?v=of3kLzT-uIc

Made to Measure // Filmprojekt

Das Kunstwerk ist extrem gut umgesetzt, sehr logisch aufgebaut u. irgendwie habe ich die Hoffnung, dass das Werk bspw. in medienpäd. Schulungen eingesetzt wird.

Es gibt da ein paar Szenen, die triggern können u. hoffe, dass das Ergebnis zu einer immer stärker werdenden Sensibilisierung bei den Werbeopfern führt, dass man sich Gedanken macht, welche Daten da im Spiel sind, dass man hierüber diskutiert u. ggf. sogar anfängt, sich u. sein Verhalten zu hinterfragen.

Viel Spaß mit dem Film / interaktiven Experiment.

Achja: mein Gesicht taucht da irgendwo auf. :-)

Interaktiver Film
https://www.madetomeasure.online/de/

Trailer
https://www.youtube.com/watch?v=ysWp7elT_Dg

Mediathek
https://www.ardmediathek.de/video/wdr-dok/made-to-measure-eine-digitale-spurensuche/wdr-fernsehen/Y3JpZDovL3dkci5kZS9CZWl0cmFnLWYwZGQwNTgwLWMyNDUtNGIwZC1iNjE5LTljY2YwNDM5NmVhMQ/?xtor=CS1=230

Produktentwicklungen // Brainstorming (1)

An der Stelle: ein dickes, fettes und hochemotionales DANKESCHÖN an die vielen netten Menschen aus dem Netzwerk (privat + beruflich), die mir immer wieder Rückmeldungen zu den Datensammlungen u. den Ableitbarkeiten von Erkenntnissen geben u. gegeben haben.

Wir sind jetzt so weit, dass mit einem professionellen u. sauberen Grundgefühl erste Diskussionen zu Produkten geführt werden können. Aus der Datenquelle Twitter wurden 300.000 öffentliche und werbende Accounts ausgelesen, welche im Reportformat folgende Daten zeigen:

  • Accountbeschreibung
  • Location -> Accountregistrierung
  • Zeitstempel -> Accountregistrierung
  • Metriken: Likes, Fans, Listen
  • themenrelevante Beiordnung von Touchpoints auf Basis abgesetzter Tweets nach Vorfilterung

Auf Basis der Reports lassen sich saubere Strategieberatungen ableiten und typische Anwendungsszenarien sind:

  • Kontaktakquise für PR
  • Marktbeobachtungen: Trends, Konkurrenz

Wir sind hier in einer Preisfindungsdiskussion und werden zeitnah in die Pitches gehen.