Beschreibung
Außerdem: Wie wir arbeiten - Keine voreiligen Schlüsse ziehen (10:10) // Mehr spannende Themen wissenschaftlich eingeordnet findet ihr hier: www.quarks.de // Habt ihr Feedback, Anregungen oder Fragen, die wir beantworten sollen? Dann meldet euch über Whatsapp oder Signal unter 0162 344 86 48 oder per Mail an [email protected].
Host dieser Folge ist Yvi Strüwing.
Hier geht's zu unserem Lieblings-Nachrichten-Podcast 0630:
https://www.ardsounds.de/sendung/0630-der-news-podcast/urn:ard:show:6ee1f347f4e3de26/
Und hier kommen die wichtigsten Infos für euch:
SOCIAL MEDIA UND WAHLEN - WIE GROSS IST DER EINFLUSS?
Eine verbreitete Annahme lautet: Algorithmen und Social Media manipulieren unsere politische Meinung und unser Wahlverhalten. Aber was ist da dran und wie groß ist der Einfluss im Vergleich zu anderen Faktoren?
Autorin: Catharina Velten
Hier findet ihr ein Interview mit Forschenden zum Thema:
https://sciencemediacenter.de/en/services/einfluss-sozialer-medien-auf-die-landtagswahlen-im-september-2026-26210
US-Studie zur Meinungsveränderung durch den X-Feed:
https://doi.org/10.1038/s41586-026-10098-2
So gut haben negative Emotionen während der Bundestagwahl 2025 funktioniert:
https://link.springer.com/article/10.1140/epjds/s13688-026-00632-7
Hier findet ihr weitere Statistiken zur Bundestagswahl 2025 auf Tiktok:
https://dein-feed-deine-wahl.de/2025/
WIE WIR ARBEITEN - KEINE VOREILIGEN SCHLÜSSE ZIEHEN
Korrelation und Kausalität – das hört man bei uns oft. Das sind Dinge, die oft verwechselt werden, wenn über wissenschaftliche Studien berichtet wird. Nicht bei uns!
Autorin: Julia Demann
Hier ist ein aktuelles Regelwerk des British Medical Journal, wann etwas „causal“ genannt werden darf und wann „Assoziation“ angemessen ist:
https://www.bmj.com/content/392/bmj-2025-085749
Hier hat man versucht, Pressemitteilungen von Studien dahingehend anzupassen, dass sie weniger Kausalität suggerieren und trotzdem spannend bleiben:
https://link.springer.com/article/10.1186/s12916-019-1324-7#Sec22
Hier geht’s auch um medizinische Berichterstattung, die oft Kausalität interpretiert, wo keine nachgewiesen ist:
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0196833
In dieser Studie hat man festgestellt, dass auch die Pressemitteilungen von Studien oft übertrieben sind und das auch zu übertriebener Berichterstattung führt, weil die Medien oft nicht in die Studien selbst gucken.
https://www.bmj.com/content/349/bmj.g7015
