Warum dein Feed keine Meinungsumfrage ist

Du liest mehrere Beiträge, in denen Impfungen als gefährlich dargestellt werden. Darunter stehen zustimmende Kommentare. Bald liegt die Vermutung nahe, dass wohl auch viele andere Menschen eine Impfung ablehnen. Doch zwischen dem, was in einer Online-Debatte sichtbar ist, und dem, was Menschen tatsächlich denken oder vorhaben, kann ein erheblicher Abstand liegen. Wer häufig dieselbe Position sieht, erfährt dadurch noch nicht, wie verbreitet sie in der Bevölkerung ist.

Eine Studie von Ankit Shanker und Ivo Vlaev untersucht diesen Abstand am Beispiel von Impf-Falschinformationen. Sie erschien am 19. September 2026 in Scientific Reports, als bereits begutachtete und angenommene, vorab veröffentlichte Fassung. Im Experiment unterschätzten Teilnehmende nach unkommentierten Falschinformationen die Impfabsichten der anderen. Zusätzliche Hinweise auf deren Impfbereitschaft konnten diese Fehleinschätzung verringern. Bei der eigenen Impfabsicht brachte der Zusatz im Durchschnitt allerdings keinen nachweisbaren Vorteil gegenüber einer Faktenkorrektur allein.

Viele Beiträge können von wenigen Menschen kommen

Dass Beiträge und Menschen unterschiedlich gezählt werden müssen, zeigt eine ältere Untersuchung des Pew Research Center. In einer US-Stichprobe entfielen zwischen Juni und September 2021 auf das aktivste Viertel der erwachsenen Twitter-Nutzer 97 Prozent der erfassten Tweets. Mitgezählt wurden auch Retweets und Antworten. Diese Zahl beschreibt einen bestimmten Zeitraum auf dem damaligen Twitter. Sie lässt sich nicht als aktuelle Kennzahl für X oder andere Plattformen verwenden. Sie zeigt aber konkret, wie stark sich die sichtbare Beteiligung auf einen Teil der Nutzer konzentrieren kann.

Auch die Verbindungen zwischen Accounts können den Eindruck verschieben. Kristina Lerman und ihr Forschungsteam beschrieben 2016 mit Modellen und Netzwerkdaten eine „Mehrheitsillusion“: Eine Minderheitsposition kann im Umfeld vieler Menschen häufig erscheinen, wenn ihre Vertreter besonders gut vernetzt sind. Die Arbeit untersucht solche Netzwerkverteilungen; sie misst keine heutige Impfdebatte. Der Zusammenhang hilft dennoch zu verstehen, weshalb der eigene Ausschnitt keine verlässliche Auskunft über die Gesamtheit gibt.

Ein Impfexperiment mit einer erfundenen Pandemie

Shanker und Vlaev rekrutierten 731 Erwachsene aus dem Vereinigten Königreich über die Studienplattform Prolific. Die Teilnehmenden sollten sich eine Pandemie mit dem erfundenen Virus „Covid-66“ vorstellen. Sie sahen fünf Beiträge im Facebook-Stil. Deren Falschbehauptungen waren aus realen, von Full Fact geprüften Covid-19-Fällen abgeleitet und auf das fiktive Szenario übertragen worden.

Die zufällige Zuteilung ergab drei Gruppen. Eine sah die Beiträge ohne Korrektur. Eine weitere erhielt darunter Richtigstellungen, die einem erfundenen Faktenchecker und einer erfundenen britischen Gesundheitsstelle zugeschrieben waren. Die dritte bekam dieselben Korrekturen sowie einen zusätzlichen Hinweis zur Impfbereitschaft anderer. Vorher und nachher beantworteten alle Fragen zu den anderen Versuchsteilnehmenden und zur eigenen Impfabsicht.

Die Fragen bezogen sich ausdrücklich auf Menschen im selben Experiment. Die Gruppe ohne Korrektur schätzte nach den Beiträgen deren Impfbereitschaft im Mittel auf rund 67,8 Prozent. Als Vergleich verwendeten die Autoren die durchschnittliche selbst angegebene Impfwahrscheinlichkeit aller Teilnehmenden von 75,8 Prozent. Daraus errechneten sie eine Unterschätzung um rund acht Prozentpunkte. Dieser Bezugswert ist ein Durchschnitt auf einer Wahrscheinlichkeitsskala. Er bedeutet weder, dass 75,8 Prozent der Menschen sicher zugesagt hätten, noch, dass so viele tatsächlich geimpft wurden.

Eine Einschränkung fällt beim genauen Lesen auf: Die Einschätzung der anderen sank in der Gruppe ohne Korrektur zwischen den beiden Messungen nicht statistisch nachweisbar. Die berichteten acht Prozentpunkte beschreiben den Abstand zum Vergleichswert nach den Beiträgen. Außerdem gab es keine Gruppe, die gar keine Falschinformationen sah. Aus dieser Untersuchung allein lässt sich deshalb nicht ableiten, die Beiträge hätten eine zuvor zutreffende Einschätzung um acht Punkte nach unten verschoben.

Was der zusätzliche Hinweis tatsächlich aussagte

Die Normbotschaft verwies auf ein früheres Experiment. Dort hätten Menschen im Covid-66-Szenario eine durchschnittliche Impfwahrscheinlichkeit von 80 bis 90 Prozent angegeben. Zusätzlich enthielt die Einblendung eine positive Aussage über die eingeschätzte Impfsicherheit. Die Botschaft verband also Informationen über die Absichten anderer mit einer Sicherheitsbewertung. Die genaue Vorstudie wird in der Einblendung nicht benannt; die genannten Werte sind hier als Inhalt der Testbotschaft zu verstehen. Sie belegen keine Impfquote in der britischen Bevölkerung.

Bei der Einschätzung der anderen schnitt die Kombination besser ab als die Faktenkorrektur allein. Die Schätzungen lagen danach nahe am Durchschnitt der selbst angegebenen Impfabsichten. Die eigene Impfabsicht veränderte sich weniger stark: Ohne Korrektur sank sie im Mittel um rund 2,7 Prozentpunkte. Mit Faktenkorrektur stieg sie um etwa 1,6 Punkte, mit zusätzlichem Normhinweis um etwa zwei Punkte. Der Unterschied zwischen den beiden Korrekturvarianten war statistisch nicht nachweisbar. Die zentrale Erwartung der Autoren, mit dem Zusatz insgesamt mehr zu erreichen, bestätigte sich bei diesem Ergebnis somit nicht.

Eine Erklärung mit klaren Grenzen

Die Ergebnisse passen zur Annahme, dass die Vorstellung vom Verhalten anderer mit der eigenen Entscheidung zusammenhängt. Wie viel des Effekts tatsächlich über diesen Weg entsteht, bleibt jedoch von Annahmen der statistischen Auswertung abhängig. Die Wahrnehmung der anderen wurde nicht unabhängig experimentell verändert. Zudem kam die Frage nach den anderen stets vor der eigenen Impfabsicht. Diese Reihenfolge könnte zusammenpassende Antworten begünstigt haben. Nachträgliche Analysen einzelner Gruppen nach bisherigem Covid-19-Impfstatus liefern Ansatzpunkte für weitere Forschung, aber keine gesicherte Anleitung für bestimmte Zielgruppen.

Erfasst wurden unmittelbare Einschätzungen und Absichten. Ob die Effekte länger anhalten oder zu Impfungen führen, wurde nicht untersucht. Die britische Online-Stichprobe enthielt keine Personen ab 65 Jahren und war zu 89 Prozent weiß. Ein realer Feed in Österreich, Deutschland oder der Schweiz wurde ebenso wenig getestet. Der Versuch erklärt daher keinen feststehenden Anteil der Wirkung heutiger Plattformen.

Für den Alltag ergibt sich aus diesen Befunden eine praktische Prüffrage: Worauf stützt sich die Behauptung, „die meisten“ würden etwas denken oder ablehnen? Eine aktuelle, nachvollziehbar durchgeführte Bevölkerungsbefragung kann dazu Daten liefern. Eine Sammlung von Posts zeigt zunächst, welche Positionen dort geäußert werden. Auch wiederholte Beiträge desselben Accounts werden durch ihre Häufigkeit nicht zu zusätzlichen Personen.

Bei Gesundheitsfragen kommt eine weitere Unterscheidung dazu. Wie viele Menschen einer Aussage zustimmen, entscheidet nicht über ihre medizinische Richtigkeit. Dafür braucht es passende wissenschaftliche Belege. Wer einen Impfbeitrag prüft, sollte deshalb die Behauptung über Sicherheit oder Wirksamkeit getrennt von der vermuteten Zustimmung anderer beurteilen. Ein sichtbarer Kommentar verrät, was jemand geschrieben hat. Wie eine ganze Bevölkerung denkt, muss eigens erhoben werden.