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	<title>Shadowban - Versionsgeschichte</title>
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	<subtitle>Versionsgeschichte dieser Seite in FreeWiki</subtitle>
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		<updated>2024-10-11T22:39:16Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Div.&lt;/p&gt;
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Die bekanntesten Kennzahlen sind diejenigen, die der Nutzer zu sehen bekommt, also die Anzahl von Mitgliedern einer &lt;del class=&quot;diffchange diffchange-inline&quot;&gt;facebook&lt;/del&gt;-Gruppe, Anzahl der &amp;quot;Freunde&amp;quot;, Likes und Dislike, Anzahl der Kommentare (die oft nicht mit den &amp;quot;von Hand&amp;quot; zählbaren Kommentaren übereinstimmen, weil das System die ausgeblendeten Kommentare mit zählt), Aufrufzahlen von Inhalten, Abonnentenzahlen und Häufigkeit des Teilens. Dazu gibt es eine völlig unbekannte Anzahl von Kennzahlen, die der Nutzer nie zu sehen bekommt: Wie oft die Kommentare eines Nutzers moniert wurden, wie oft die Beiträge eines Publizisten gelöscht wurden, mit wie vielen Nutzern ein Nutzer Umgang hatte, die ihrerseits auf geheimen Blocklisten stehen oder standen, wie oft ein Nutzer bestimmte Schlüsselworte benutzt hat, wie viel Zeit der Nutzer im System verbracht hat, wie viele Konten der Nutzer hat, wie viele Werbeeinnahmen der Nutzer generiert hat oder wie oft sich die Agenten der Amadeu Antonio Stiftung schon über einen Nutzer beschwert haben. Der [[&lt;del class=&quot;diffchange diffchange-inline&quot;&gt;Gläserne_Bürger&lt;/del&gt;|Gläserne &lt;del class=&quot;diffchange diffchange-inline&quot;&gt;Bürger&lt;/del&gt;]] ist nicht aus Glas, sondern aus Kennzahlen und den Daten, die die [[DSGVO|DSGVO]] zu schützen vorgibt. Auch Kanäle oder Inhalte sind solche gläsernen Entitäten, die Kennzahlen liefern, aus Kennzahlen bestehen und von Kennzahlen abhängig sind. die unschlagbare Effizienz der Nutzung von Kennzahlen besteht u.&amp;amp;nbsp;a. darin, dass sie miteinander verknüpft werden können, um das System vollautomatisch in Echtzeit steuern zu können, selbst, wenn man diese Kennzahlen gar nicht manipuliert, sondern lediglich ihr Zusammenspiel politisch nutzt. Und wenn dem Dienstanbieter das nicht reicht, kann er die Kennzahlen auch manipulieren. Einerseits kann man damit den Nutzern eine geringere Popularität vorgaukeln und andererseits den internen Hype-Produktions-Mechanismen, die ihrerseits nicht nur auf die großräumige [[Gruppendynamik|Gruppendynamik]] einwirken, sondern ihrer Natur nach dieser Gruppendynamik, der [[Massenpsychologie|Massenpsychologie]] nachempfunden wurden, die Feedback-Verstärkung stehlen. Man demotiviert also die Nutzer, die die Aufrufzahlen sehen und verringert die Anzahl der Nutzer, die den Inhalt überhaupt zur Kenntnis nehmen werden. Aufgrund des, unseres kapitalistischen Systems immanenten, allgegenwärtigen Wettbewerbes, hier dem [[Aufmerksamkeitsmanagement|Aufmerksamkeitsmanagement]], gerät der Inhalt dann in eine noch überzeugendere Abwärtsspirale. Wofür die Produktmanager des Dienstes also nur sehr wenig Zeit aufwenden müssen, also die grundlegende Konfiguration der Algorithmen, die hernach vollautomatisch wirken, in Kombination mit einigen wenigen Manipulationen an den Kennzahlen durch ein Moderatorenteam des Dienstes, müssen die Anbieter der unerwünschten Inhalte einen um mehrere Größenordnungen höheren Aufwand treiben, um wenigstens eine Art von Existenz aufrecht zu erhalten. An einen regelrechten Erfolg ist dabei gar nicht zu denken, um so weniger an nachhaltigen Erfolg. Sollten vorübergehend Effekte auftreten, die wie ein echter Erfolg aussehen, so treten umgehend nicht kryptische Formen der Zensur in Kraft.&lt;/div&gt;&lt;/td&gt;&lt;td class='diff-marker'&gt;+&lt;/td&gt;&lt;td style=&quot;color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;&quot;&gt;&lt;div&gt;Aber, was auch immer die Motivation des Produktmanagements ursprünglich gewesen sein mochte, so hat sich die Manipulation von Kennzahlen als das wirtschaftlichste Mittel der politischen Repression erwiesen, gegen das innerhalb der Dienste kein Kraut gewachsen ist. Alles, was ein Computer zählen kann, kann zur Kennzahl erhoben werden. Es gibt unzählige Möglichkeiten. Die bekanntesten Kennzahlen sind diejenigen, die der Nutzer zu sehen bekommt, also die Anzahl von Mitgliedern einer &lt;ins class=&quot;diffchange diffchange-inline&quot;&gt;Facebook&lt;/ins&gt;-Gruppe, Anzahl der &amp;quot;Freunde&amp;quot;, Likes und Dislike, Anzahl der Kommentare (die oft nicht mit den &amp;quot;von Hand&amp;quot; zählbaren Kommentaren übereinstimmen, weil das System die ausgeblendeten Kommentare mit zählt), Aufrufzahlen von Inhalten, Abonnentenzahlen und Häufigkeit des Teilens. Dazu gibt es eine völlig unbekannte Anzahl von Kennzahlen, die der Nutzer nie zu sehen bekommt: Wie oft die Kommentare eines Nutzers moniert wurden, wie oft die Beiträge eines Publizisten gelöscht wurden, mit wie vielen Nutzern ein Nutzer Umgang hatte, die ihrerseits auf geheimen Blocklisten stehen oder standen, wie oft ein Nutzer bestimmte Schlüsselworte benutzt hat, wie viel Zeit der Nutzer im System verbracht hat, wie viele Konten der Nutzer hat, wie viele Werbeeinnahmen der Nutzer generiert hat oder wie oft sich die Agenten der Amadeu Antonio Stiftung schon über einen Nutzer beschwert haben. Der [[&lt;ins class=&quot;diffchange diffchange-inline&quot;&gt;Gläserner_Mensch_(Datenschutz)&lt;/ins&gt;|Gläserne &lt;ins class=&quot;diffchange diffchange-inline&quot;&gt;Mensch&lt;/ins&gt;]] ist nicht aus Glas, sondern aus Kennzahlen und den Daten, die die [[DSGVO|DSGVO]] zu schützen vorgibt. Auch Kanäle oder Inhalte sind solche gläsernen Entitäten, die Kennzahlen liefern, aus Kennzahlen bestehen und von Kennzahlen abhängig sind. die unschlagbare Effizienz der Nutzung von Kennzahlen besteht u.&amp;amp;nbsp;a. darin, dass sie miteinander verknüpft werden können, um das System vollautomatisch in Echtzeit steuern zu können, selbst, wenn man diese Kennzahlen gar nicht manipuliert, sondern lediglich ihr Zusammenspiel politisch nutzt. Und wenn dem Dienstanbieter das nicht reicht, kann er die Kennzahlen auch manipulieren. Einerseits kann man damit den Nutzern eine geringere Popularität vorgaukeln und andererseits den internen Hype-Produktions-Mechanismen, die ihrerseits nicht nur auf die großräumige [[Gruppendynamik|Gruppendynamik]] einwirken, sondern ihrer Natur nach dieser Gruppendynamik, der [[Massenpsychologie|Massenpsychologie]] nachempfunden wurden, die Feedback-Verstärkung stehlen. Man demotiviert also die Nutzer, die die Aufrufzahlen sehen und verringert die Anzahl der Nutzer, die den Inhalt überhaupt zur Kenntnis nehmen werden. Aufgrund des, unseres kapitalistischen Systems immanenten, allgegenwärtigen Wettbewerbes, hier dem [[Aufmerksamkeitsmanagement|Aufmerksamkeitsmanagement]], gerät der Inhalt dann in eine noch überzeugendere Abwärtsspirale. Wofür die Produktmanager des Dienstes also nur sehr wenig Zeit aufwenden müssen, also die grundlegende Konfiguration der Algorithmen, die hernach vollautomatisch wirken, in Kombination mit einigen wenigen Manipulationen an den Kennzahlen durch ein Moderatorenteam des Dienstes, müssen die Anbieter der unerwünschten Inhalte einen um mehrere Größenordnungen höheren Aufwand treiben, um wenigstens eine Art von Existenz aufrecht zu erhalten. An einen regelrechten Erfolg ist dabei gar nicht zu denken, um so weniger an nachhaltigen Erfolg. Sollten vorübergehend Effekte auftreten, die wie ein echter Erfolg aussehen, so treten umgehend nicht kryptische Formen der Zensur in Kraft.&lt;/div&gt;&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt;
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		<author><name>FreeW</name></author>
		
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		<title>FreeW: Div.</title>
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		<summary type="html">&lt;p&gt;Div.&lt;/p&gt;
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		<author><name>FreeW</name></author>
		
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		<title>FreeW: Div.</title>
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		<summary type="html">&lt;p&gt;Div.&lt;/p&gt;
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Dass Google die Sortierung extrem nach seinem jeweiligen Nutzer ausrichtet, ist seit langem bekannt.&amp;lt;ref&amp;gt;TED: [https://www.youtube.com/watch?v=B8ofWFx525s Eli Pariser: Vorsicht vor &amp;lt;/ref&amp;gt; Die Dienste können das mit &amp;quot;Kundendienst&amp;quot; begründen, liefern aber in keinem Falle eine Dokumentation, wie genau der Algorithmus funktioniert. Hinter dieser Nebelkerze der angeblichen Kundenfreundlichkeit können sie dann alles verstecken, was sie wollen, von politischem [[Nudging|Nudging]], über Marketing bis Shadow Banning. [[Twitter|Twitter]] ist schon 2017 deswegen heftig in die Kritik geraten.&amp;lt;ref&amp;gt;[[Telepolis]]: [https://www.heise.de/tp/features/Schattenbann-Welle-im-deutschen-Twitter-3755378.html ''Schattenbann-Welle im deutschen Twitter''] 26.6.2017&amp;lt;/ref&amp;gt; Der Suchalgorithmus von Youtube hat zwar diverse Einstellmöglichkeiten, liefert aber nie die Ergebnisse, die diesen Vorgaben entsprechen würden. Die tatsächlich die Ausgabereihenfolge bestimmenden Regeln werden nicht veröffentlicht. Beobachtungen lassen vermuten, dass der Algorithmus zwar die Entstehung von Hypes begünstigt, dass aber im Falle eines kritischen Videos, das gerade &amp;quot;viral geht&amp;quot;, ein Moderatorenteam solche Fälle mit einem Bann belegt und diese Videos dann in der Suche benachteiligt und aus den Vorschlägen raus nimmt. Eine weitere Form der Suchoptimierung ist die Ausgabereihenfolge der Kommentare unter Youtube-Videos, die standardmäßig auf &amp;quot;Top-Kommentare&amp;quot; steht, was auch nirgends näher erläutert wird. Alternativ kann man auf &amp;quot;neueste zuerst&amp;quot; umstellen, was einigermaßen das demnach zu erwartende Ergebnis zeigt, abgesehen von den gebannten Kommentaren. Offensichtlich sind &amp;quot;Top-Kommentare&amp;quot; diejenigen, mit den meisten Daumen hoch, sonst würden des öfteren die Kommentare von [[AfD|AfD]]-Sympathisanten oben sein, weil sie oft doppelt so viele Daumen hoch haben, wie Kommentare in denen das Reizwort AfD nicht vorkommt.&amp;lt;ref&amp;gt; Youtube: Comedy &amp;amp; Satire im Ersten: [https://www.youtube.com/watch?v=4Nf01Xi18tc Sendung vom 28.&amp;amp;nbsp;November 2019 | [[Dieter Nuhr|Nuhr]] im Ersten]&amp;lt;/ref&amp;gt;&lt;/div&gt;&lt;/td&gt;&lt;td class='diff-marker'&gt;+&lt;/td&gt;&lt;td style=&quot;color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;&quot;&gt;&lt;div&gt;Es ist allgemein üblich geworden, dem Nutzer beim Suchen ungebeten zu helfen. Kommerzielle Dienste stellen die Ausgabereihenfolge der Ergebnisse niemals auf &amp;quot;billigstes zuerst&amp;quot; ein, obwohl alle Nutzungsstatistiken zeigen, dass das die beliebteste Reihenfolge ist. Stattdessen stehen die Reihenfolgen eher auf &amp;quot;Beliebtestes/bestes Produkt&amp;quot;, also eine äußerst subjektive und völlig unüberprüfbare Reihenfolge. [[Google|Google]] z.&amp;amp;nbsp;B. macht sich gar nicht erst die Mühe, ein Sortierkriterium anzugeben. Dass Google die Sortierung extrem nach seinem jeweiligen Nutzer ausrichtet, ist seit langem bekannt.&amp;lt;ref&amp;gt;TED: [https://www.youtube.com/watch?v=B8ofWFx525s Eli Pariser: Vorsicht vor &lt;ins class=&quot;diffchange diffchange-inline&quot;&gt;''Filter-Blasen'' im Internet]&lt;/ins&gt;&amp;lt;/ref&amp;gt; Die Dienste können das mit &amp;quot;Kundendienst&amp;quot; begründen, liefern aber in keinem Falle eine Dokumentation, wie genau der Algorithmus funktioniert. Hinter dieser Nebelkerze der angeblichen Kundenfreundlichkeit können sie dann alles verstecken, was sie wollen, von politischem [[Nudging|Nudging]], über Marketing bis Shadow Banning. [[Twitter|Twitter]] ist schon 2017 deswegen heftig in die Kritik geraten.&amp;lt;ref&amp;gt;[[Telepolis]]: [https://www.heise.de/tp/features/Schattenbann-Welle-im-deutschen-Twitter-3755378.html ''Schattenbann-Welle im deutschen Twitter''] 26.6.2017&amp;lt;/ref&amp;gt; Der Suchalgorithmus von Youtube hat zwar diverse Einstellmöglichkeiten, liefert aber nie die Ergebnisse, die diesen Vorgaben entsprechen würden. Die tatsächlich die Ausgabereihenfolge bestimmenden Regeln werden nicht veröffentlicht. Beobachtungen lassen vermuten, dass der Algorithmus zwar die Entstehung von Hypes begünstigt, dass aber im Falle eines kritischen Videos, das gerade &amp;quot;viral geht&amp;quot;, ein Moderatorenteam solche Fälle mit einem Bann belegt und diese Videos dann in der Suche benachteiligt und aus den Vorschlägen raus nimmt. Eine weitere Form der Suchoptimierung ist die Ausgabereihenfolge der Kommentare unter Youtube-Videos, die standardmäßig auf &amp;quot;Top-Kommentare&amp;quot; steht, was auch nirgends näher erläutert wird. Alternativ kann man auf &amp;quot;neueste zuerst&amp;quot; umstellen, was einigermaßen das demnach zu erwartende Ergebnis zeigt, abgesehen von den gebannten Kommentaren. Offensichtlich sind &amp;quot;Top-Kommentare&amp;quot; diejenigen, mit den meisten Daumen hoch, sonst würden des öfteren die Kommentare von [[AfD|AfD]]-Sympathisanten oben sein, weil sie oft doppelt so viele Daumen hoch haben, wie Kommentare in denen das Reizwort AfD nicht vorkommt.&amp;lt;ref&amp;gt; Youtube: Comedy &amp;amp; Satire im Ersten: [https://www.youtube.com/watch?v=4Nf01Xi18tc Sendung vom 28.&amp;amp;nbsp;November 2019 | [[Dieter Nuhr|Nuhr]] im Ersten]&amp;lt;/ref&amp;gt;&lt;/div&gt;&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt;
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		<title>FreeW: + Kategorie:Manipulation</title>
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		<author><name>FreeW</name></author>
		
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Dass Google die Sortierung extrem nach seinem jeweiligen Nutzer ausrichtet, ist seit langem bekannt.&amp;lt;ref&amp;gt;TED: [https://www.youtube.com/watch?v=B8ofWFx525s Eli Pariser: Vorsicht vor &amp;lt;/ref&amp;gt; Die Dienste können das mit &amp;quot;Kundendienst&amp;quot; begründen, liefern aber in keinem Falle eine Dokumentation, wie genau der Algorithmus funktioniert. Hinter dieser Nebelkerze der angeblichen Kundenfreundlichkeit können sie dann alles verstecken, was sie wollen, von politischem [[Nudging|Nudging]], über Marketing bis Shadow Banning. [[Twitter|Twitter]] ist schon 2017 deswegen heftig in die Kritik geraten.&amp;lt;ref&amp;gt;Telepolis: [https://www.heise.de/tp/features/Schattenbann-Welle-im-deutschen-Twitter-3755378.html ''Schattenbann-Welle im deutschen Twitter''] 26.6.2017&amp;lt;/ref&amp;gt; Der Suchalgorithmus von Youtube hat zwar diverse Einstellmöglichkeiten, liefert aber nie die Ergebnisse, die diesen Vorgaben entsprechen würden. Die tatsächlich die Ausgabereihenfolge bestimmenden Regeln werden nicht veröffentlicht. Beobachtungen lassen vermuten, dass der Algorithmus zwar die Entstehung von Hypes begünstigt, dass aber im Falle eines kritischen Videos, das gerade &amp;quot;viral geht&amp;quot;, ein Moderatorenteam solche Fälle mit einem Bann belegt und diese Videos dann in der Suche benachteiligt und aus den Vorschlägen raus nimmt. Eine weitere Form der Suchoptimierung ist die Ausgabereihenfolge der Kommentare unter Youtube-Videos, die standardmäßig auf &amp;quot;Top-Kommentare&amp;quot; steht, was auch nirgends näher erläutert wird. Alternativ kann man auf &amp;quot;neueste zuerst&amp;quot; umstellen, was einigermaßen das demnach zu erwartende Ergebnis zeigt, abgesehen von den gebannten Kommentaren. Offensichtlich sind &amp;quot;Top-Kommentare&amp;quot; diejenigen, mit den meisten Daumen hoch, sonst würden des öfteren die Kommentare von [[AfD|AfD]]-Sympathisanten oben sein, weil sie oft doppelt so viele Daumen hoch haben, wie Kommentare in denen das Reizwort AfD nicht vorkommt.&amp;lt;ref&amp;gt; Youtube: Comedy &amp;amp; Satire im Ersten: [https://www.youtube.com/watch?v=4Nf01Xi18tc Sendung vom 28.&amp;amp;nbsp;November 2019 | [[Dieter Nuhr|Nuhr]] im Ersten]&amp;lt;/ref&amp;gt;&lt;/div&gt;&lt;/td&gt;&lt;td class='diff-marker'&gt;+&lt;/td&gt;&lt;td style=&quot;color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;&quot;&gt;&lt;div&gt;Es ist allgemein üblich geworden, dem Nutzer beim Suchen ungebeten zu helfen. 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Hinter dieser Nebelkerze der angeblichen Kundenfreundlichkeit können sie dann alles verstecken, was sie wollen, von politischem [[Nudging|Nudging]], über Marketing bis Shadow Banning. [[Twitter|Twitter]] ist schon 2017 deswegen heftig in die Kritik geraten.&amp;lt;ref&amp;gt;&lt;ins class=&quot;diffchange diffchange-inline&quot;&gt;[[&lt;/ins&gt;Telepolis&lt;ins class=&quot;diffchange diffchange-inline&quot;&gt;]]&lt;/ins&gt;: [https://www.heise.de/tp/features/Schattenbann-Welle-im-deutschen-Twitter-3755378.html ''Schattenbann-Welle im deutschen Twitter''] 26.6.2017&amp;lt;/ref&amp;gt; Der Suchalgorithmus von Youtube hat zwar diverse Einstellmöglichkeiten, liefert aber nie die Ergebnisse, die diesen Vorgaben entsprechen würden. Die tatsächlich die Ausgabereihenfolge bestimmenden Regeln werden nicht veröffentlicht. 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Es fängt damit an, dass man sich grundsätzlich für Dienste, in denen man auf der Grundlage einer digitalen Identität, also eines Nutzerkontos bei dem Dienst, eine zweite, unabhängige Identität schafft oder mit einer weiteren, vertrauenswürdigen, persönlich bekannten Person, die dort auch ein Konto hat, zusammenarbeitet. Nachdem man einen Beitrag veröffentlicht hat, z.&amp;amp;nbsp;B. einen Kommentar in einer Kommentarspalte unter einem Youtube-Video, muss man aus der Perspektive des anderen Kontos prüfen, ob der Kommentar auch für andere Nutzer sichtbar ist. Dabei gilt es zu bedenken, dass die Fähigkeit der großen Internetfirmen, speziell die Fähigkeiten von Google, deren 100%tige Tochter Youtube ist, zu erkennen, wer mit wem zusammenarbeitet oder gar identisch ist, sehr hoch ist. Wer zwei Konten auf der Basis von Google hat, kann sich sicher sein, daß Google weiß, dass es sich dabei um die gleiche Person handelt, unabhängig davon, welche Angaben zur Person man gemacht hat. Nicht nur können die privaten Dienste ihre Analysen über eine Person machen, auch hat die [[NSA|NSA]] vollen Zugriff auf alle dafür benötigten Daten und führt zusätzliche personenbezogene Analysen durch und speichert diese Daten auf unbegrenzte Zeit.&amp;lt;ref&amp;gt;TED: [https://www.youtube.com/watch?v=yVwAodrjZMY &lt;del class=&quot;diffchange diffchange-inline&quot;&gt;[[Edward Snowden]]: &lt;/del&gt;So erobern wir das Internet zurück] &lt;del class=&quot;diffchange diffchange-inline&quot;&gt;18&lt;/del&gt;.3.&lt;del class=&quot;diffchange diffchange-inline&quot;&gt;2014&lt;/del&gt;&amp;lt;/ref&amp;gt;&lt;/div&gt;&lt;/td&gt;&lt;td class='diff-marker'&gt;+&lt;/td&gt;&lt;td style=&quot;color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;&quot;&gt;&lt;div&gt;Da die dem Shadow Banning zugrunde liegende Taktik darin besteht, den Erzeuger, Veröffentlicher oder Verbreiter von Informationen in dem Glauben zu halten, dass seine Handlungen erfolgreich verlaufen wären, kommt es darauf an, alle Formen der Informationsverbreitung in jedem Falle auf ihre tatsächliche Wirksamkeit zu überprüfen, um so wenigstens zu erkennen, wann Shadow Banning eingesetzt wird. Der Glaube an die ungestörte Funktion eines Systems zur Informationsverbreitung ist als naiv und völlig unrealistisch anzusehen. Das bezieht sich auf alle Informatik-Systeme, nicht nur auf US-basierte &amp;quot;soziale&amp;quot; Netzwerke. Es fängt damit an, dass man sich grundsätzlich für Dienste, in denen man auf der Grundlage einer digitalen Identität, also eines Nutzerkontos bei dem Dienst, eine zweite, unabhängige Identität schafft oder mit einer weiteren, vertrauenswürdigen, persönlich bekannten Person, die dort auch ein Konto hat, zusammenarbeitet. Nachdem man einen Beitrag veröffentlicht hat, z.&amp;amp;nbsp;B. einen Kommentar in einer Kommentarspalte unter einem Youtube-Video, muss man aus der Perspektive des anderen Kontos prüfen, ob der Kommentar auch für andere Nutzer sichtbar ist. Dabei gilt es zu bedenken, dass die Fähigkeit der großen Internetfirmen, speziell die Fähigkeiten von Google, deren 100%tige Tochter Youtube ist, zu erkennen, wer mit wem zusammenarbeitet oder gar identisch ist, sehr hoch ist. Wer zwei Konten auf der Basis von Google hat, kann sich sicher sein, daß Google weiß, dass es sich dabei um die gleiche Person handelt, unabhängig davon, welche Angaben zur Person man gemacht hat. 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		<author><name>FreeW</name></author>
		
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		<title>FreeW: K</title>
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		<updated>2023-01-28T01:54:32Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;K&lt;/p&gt;
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				&lt;/tr&gt;&lt;tr&gt;&lt;td colspan=&quot;2&quot; class=&quot;diff-lineno&quot; id=&quot;mw-diff-left-l10&quot; &gt;Zeile 10:&lt;/td&gt;
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		<author><name>FreeW</name></author>
		
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		<title>FreeW: K</title>
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		<updated>2023-01-28T01:51:18Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;K&lt;/p&gt;
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		<author><name>FreeW</name></author>
		
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		<title>FreeW: + Verlinkung</title>
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		<updated>2023-01-28T01:48:48Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;+ Verlinkung&lt;/p&gt;
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Die dieser Aufbereitung, die Rendering genannt wird, zugrunde liegenden [[Algorithmus|Algorithmen]] sind dafür entscheidend, welcher Nutzer welche Inhalte zu sehen bekommt. Angenommen, das Shadow Banning bezieht sich auf einen bestimmten Nutzer, der sozusagen unangenehm aufgefallen ist, dessen Produktion also in Zukunft niemand mehr zu sehen bekommen soll, dann würde die Kryptozensur dadurch in Gang gesetzt, dass dem Konto dieses Nutzers ein entsprechendes Flag angehängt würde. Beim Rendering würde die Software z.B. eine Liste von Kommentaren abrufen, die einem Video auf [[YouTube|Youtube]] zugeordnet sind, dass jemand sich ansehen möchte. Während diese Liste abgearbeitet wird und Kommentar für Kommentar angezeigt wird, liest die Software bei jedem Kommentar notwendigerweise auch die Information aus, welcher Nutzer ihn geschrieben hat. Nur so kann der Nutzername und die Verlinkung auf sein Profil dem Kommentar hinzugefügt werden, wie es allgemein üblich ist. Bei der Abfrage des Erzeugerprofils liest die Software nun auch das ggf. vorhandene Flag aus und stellt somit fest, dass der Erzeuger des Kommentars gebannt wurde. Ist der Abrufer, für den diese Seite gerendert wird, identisch mit dem Erzeuger des Kommentars, dann wird auch der Kommentar gerendert, andernfalls nicht. So sieht der Gebannte seinen eigenen Kommentar und sonst sieht niemand den Kommentar. Da der Erzeuger des Kommentars ihn sieht, hat er keinen Anlass, misstrauisch zu werden oder sich über irgend etwas zu beschweren. Daher ergreift er auch keine Maßnahmen gegen die Bannung, der er unterliegt, denn das System informiert ihn in keiner Weise darüber, dass er gebannt wurde.&lt;/div&gt;&lt;/td&gt;&lt;td class='diff-marker'&gt;+&lt;/td&gt;&lt;td style=&quot;color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;&quot;&gt;&lt;div&gt;Beim Shadow Banning werden die Eingaben des Nutzers meistens nicht gelöscht, wie bei einer konventionellen [[Zensur|Zensur]]]. Die Daten werden also vom Nutzer erzeugt, abgespeichert und bleiben erhalten. Es liegt aber in der Natur dieser digitalisierten Inhalte, dass sie zwar maschinenlesbar sind, aber nicht ohne weiteres von Menschen gelesen oder gesehen werden können. Um digitale Inhalte für Menschen rezipierbar zu machen, müssen sie dekodiert werden und auf einem Endgerät z.B. einem Flachbildschirm ausgegeben werden. Bei jedem Seitenaufbau wird also eine Datenbank abgerufen, und die Daten werden nach vielfältigen Kriterien für den Nutzer aufbereitet. Die dieser Aufbereitung, die Rendering genannt wird, zugrunde liegenden [[Algorithmus|Algorithmen]] sind dafür entscheidend, welcher Nutzer welche Inhalte zu sehen bekommt. Angenommen, das Shadow Banning bezieht sich auf einen bestimmten Nutzer, der sozusagen unangenehm aufgefallen ist, dessen Produktion also in Zukunft niemand mehr zu sehen bekommen soll, dann würde die &lt;ins class=&quot;diffchange diffchange-inline&quot;&gt;[[&lt;/ins&gt;Kryptozensur&lt;ins class=&quot;diffchange diffchange-inline&quot;&gt;]] &lt;/ins&gt;dadurch in Gang gesetzt, dass dem Konto dieses Nutzers ein entsprechendes Flag angehängt würde. Beim Rendering würde die Software z.B. eine Liste von Kommentaren abrufen, die einem Video auf [[YouTube|Youtube]] zugeordnet sind, dass jemand sich ansehen möchte. Während diese Liste abgearbeitet wird und Kommentar für Kommentar angezeigt wird, liest die Software bei jedem Kommentar notwendigerweise auch die Information aus, welcher Nutzer ihn geschrieben hat. Nur so kann der Nutzername und die Verlinkung auf sein Profil dem Kommentar hinzugefügt werden, wie es allgemein üblich ist. Bei der Abfrage des Erzeugerprofils liest die Software nun auch das ggf. vorhandene Flag aus und stellt somit fest, dass der Erzeuger des Kommentars gebannt wurde. Ist der Abrufer, für den diese Seite gerendert wird, identisch mit dem Erzeuger des Kommentars, dann wird auch der Kommentar gerendert, andernfalls nicht. So sieht der Gebannte seinen eigenen Kommentar und sonst sieht niemand den Kommentar. Da der Erzeuger des Kommentars ihn sieht, hat er keinen Anlass, misstrauisch zu werden oder sich über irgend etwas zu beschweren. Daher ergreift er auch keine Maßnahmen gegen die Bannung, der er unterliegt, denn das System informiert ihn in keiner Weise darüber, dass er gebannt wurde.&lt;/div&gt;&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt;
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		<author><name>FreeW</name></author>
		
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		<updated>2023-01-28T01:47:23Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Rechtschreibprüfung | …&lt;/p&gt;
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