Wie Social Media unsere Psyche ausnutzt, um Geld zu verdienen

Soziale Netzwerke hatten einmal ein erstaunlich einfaches Versprechen. Wir sollten dort Menschen finden, mit Freunden in Kontakt bleiben, Fotos teilen, diskutieren und erfahren, was im Leben anderer passiert. Dieses Versprechen war nie völlig uneigennützig – Facebook und andere Plattformen waren schließlich Unternehmen und keine sozialen Wohlfahrtsprojekte. Trotzdem stand für die Nutzer lange tatsächlich das Netzwerk im Vordergrund. Man folgte Menschen, Seiten oder Gruppen und erwartete, deren Inhalte zu sehen.

Heute funktioniert ein großer Teil von Social Media grundlegend anders. TikTok hat dieses Prinzip besonders konsequent gemacht, Instagram, Facebook, YouTube und andere Plattformen haben längst nachgezogen: Wir müssen einem Account gar nicht mehr folgen, damit dessen Inhalte vor uns auftauchen. Ein Empfehlungssystem entscheidet fortlaufend, was als Nächstes interessant genug sein könnte, damit wir hinschauen. Dabei geht es um Sekunden, Klicks, Likes und Kommentare, aber ebenso darum, ob wir ein Video fertig ansehen, wiederholen oder sofort wegwischen.

Das klingt zunächst nach einem ausgesprochen nützlichen Service. Niemand möchte sich durch tausende uninteressante Beiträge kämpfen. Personalisierung hilft uns, Inhalte zu entdecken, die tatsächlich zu unseren Interessen passen. Problematisch wird diese Bequemlichkeit dort, wo man sich ansieht, wie soziale Plattformen ihr Geld verdienen und welchen wirtschaftlichen Wert unsere Aufmerksamkeit dadurch bekommt.

Denn der Feed soll uns etwas zeigen, das für uns interessant ist. Gleichzeitig profitiert das Unternehmen davon, wenn wir danach noch etwas sehen. Und noch etwas.

Aufmerksamkeit ist längst Teil des Geschäftsmodells

Wie zentral Werbung für dieses System ist, lässt sich bei Meta ziemlich nüchtern nachlesen. Der Konzern hinter Facebook und Instagram erzielte 2025 einen Gesamtumsatz von rund 200,97 Milliarden US-Dollar. Davon kamen 196,18 Milliarden Dollar aus Werbung. Das entspricht knapp 98 Prozent des gesamten Konzernumsatzes. (Meta – Annual Report 2025 bei der US-Börsenaufsicht SEC)

Noch interessanter ist, wie Meta selbst über die technische Weiterentwicklung seiner Produkte spricht. In einem aktuellen Bericht an die US-Börsenaufsicht verweist das Unternehmen auf Investitionen in Reels und seine KI-gestützte „Discovery Engine“, also jene Technik, die Nutzern relevante Inhalte empfehlen soll. Meta schreibt, dass sich dadurch bereits Verbesserungen bei „user engagement and monetization“ ergeben hätten – also bei der Nutzerinteraktion und bei der Monetarisierung der Produkte.

Das ist keine Enthüllung und schon gar kein geheimer Plan, den man erst mühsam aufdecken müsste. Es ist das offen beschriebene Geschäftsmodell eines börsennotierten Unternehmens: Bessere Empfehlungen sollen die Nutzung attraktiver machen, mehr Nutzung schafft zusätzliche Möglichkeiten zur Monetarisierung.

Damit entsteht allerdings ein Interessenkonflikt, über den wesentlich seltener gesprochen wird. Für einen Menschen kann nach zehn oder zwanzig Minuten der perfekte Zeitpunkt gekommen sein, das Smartphone wegzulegen. Aus Sicht einer werbefinanzierten Plattform ist genau dieser Moment wenig attraktiv. Jede zusätzliche Minute kann weitere Inhalte, Interaktionen und Werbekontakte bedeuten.

Man muss keinem Konzern unterstellen, seine Nutzer bewusst psychisch schädigen zu wollen, um dieses Problem zu erkennen. Es reicht, die wirtschaftlichen Anreize zu betrachten.

Der Algorithmus muss uns nicht „kennen“

Wenn über Social Media und Manipulation gesprochen wird, entsteht schnell ein fast mystisches Bild vom allwissenden Algorithmus, der jeden Menschen besser kenne als dessen eigene Familie. So weit muss man gar nicht gehen.

Ein Empfehlungssystem muss nicht wissen, wer wir im philosophischen oder psychologischen Sinn sind. Es genügt, wenn es ziemlich gut darin wird, unser Verhalten vorherzusagen.

TikTok erklärt das Prinzip seines „Für dich“-Feeds selbst ausführlich. In die Empfehlungen fließen unter anderem Videos ein, die ein Nutzer liked oder teilt, Accounts, denen er folgt, veröffentlichte Kommentare sowie Informationen über die angesehenen Videos. Diese Signale werden unterschiedlich gewichtet. Ein besonders starkes Interessenssignal kann laut TikTok beispielsweise sein, dass jemand ein längeres Video von Anfang bis Ende oder sogar mehrfach ansieht. Mit weiteren Interaktionen lernt das System laufend mehr darüber, welche Inhalte vermutlich interessant sind. (TikTok: So funktioniert der „Für dich“-Feed)

Darin steckt eine entscheidende Verschiebung. Wir müssen einer Plattform nicht erklären, dass uns ein bestimmtes Thema beschäftigt. Unser Verhalten tut das für uns.

Dabei entsteht allerdings ein Problem: Aufmerksamkeit ist nicht dasselbe wie Zustimmung. Wer einen Beitrag besonders absurd findet, sieht ihn vielleicht zweimal an. Wer sich maßlos ärgert, öffnet die Kommentare. Wer widersprechen möchte, schreibt eine lange Antwort. Wer wissen will, ob andere ebenfalls empört sind, liest zwanzig weitere Kommentare.

Für den Menschen können dahinter völlig unterschiedliche Motive stehen. Für ein technisches System entstehen zunächst messbare Interaktionen.

Die Frage lautet deshalb nicht bloß, ob ein Algorithmus herausfindet, was wir mögen. Er kann ebenso lernen, womit wir uns beschäftigen.

Und das kann ein gewaltiger Unterschied sein.

Was Likes mit Lernen zu tun haben

Dass soziale Rückmeldungen unser Verhalten beeinflussen können, ist keine bloße Vermutung. Eine 2021 in Nature Communications veröffentlichte Untersuchung analysierte mehr als eine Million Social-Media-Beiträge von über 4.000 Personen auf unterschiedlichen Plattformen. Zusätzlich führten die Forschenden ein kontrolliertes Online-Experiment mit 176 Teilnehmern durch. Sie kamen zu dem Ergebnis, dass sich das beobachtete Verhalten mit Mechanismen des Belohnungslernens erklären lässt. Soziale Rückmeldungen beeinflussten, wann Menschen anschließend wieder aktiv wurden. (Nature Communications: „A computational reward learning account of social media engagement“)

Das sollte man nicht unnötig dramatisieren. Ein Like ist weder eine Droge noch beweist eine solche Studie, dass soziale Medien automatisch abhängig machen. Die Arbeit zeigt aber etwas wesentlich Interessanteres: Menschliches Verhalten in sozialen Netzwerken folgt zumindest teilweise bekannten Prinzipien des Belohnungslernens.

Eine im Juni 2026 ebenfalls in Nature Communications erschienene Studie liefert dazu aktuelle Daten. Forschende um Georgia Turner und Amy Orben untersuchten reales Posting-Verhalten von 2.696 Twitter- beziehungsweise X-Nutzern und fanden Hinweise auf eine Kombination aus Verstärkungslernen und Gewohnheitsbildung. Besonders häufig postende Personen zeigten stärkere Merkmale habitualisierten Verhaltens. (Nature Communications 2026: „A computational model of reward learning and habits on social media“)

Genau hier wird der häufig etwas schlampig verwendete Begriff „süchtig machend“ interessanter. Die wissenschaftlich spannendere Frage lautet nämlich nicht, ob jede Social-Media-Nutzung eine klinische Abhängigkeit darstellt. Entscheidend ist, wie digitale Produkte mit Belohnung, Wiederholung und Gewohnheiten zusammenspielen.

Und ob Plattformdesign diese Mechanismen verstärkt.

Wenn Empörung belohnt wird

Besonders relevant wird das für Mimikama dort, wo Emotionen und öffentliche Kommunikation zusammentreffen. Dass Wut und Empörung online hervorragend funktionieren können, erlebt man in Kommentarspalten täglich. Doch auch dafür gibt es empirische Forschung.

Eine 2021 in Science Advances erschienene Studie analysierte in zwei Beobachtungsstudien insgesamt 12,7 Millionen Tweets von 7.331 Nutzern und führte zusätzlich zwei vorregistrierte Experimente durch. Das Ergebnis: Erhielten Menschen positive soziale Rückmeldungen auf Äußerungen moralischer Empörung, stieg die Wahrscheinlichkeit, dass sie später erneut Empörung ausdrückten. Gleichzeitig orientierten sich Menschen an den Ausdrucksnormen ihres jeweiligen sozialen Netzwerks. (Science Advances: „How social learning amplifies moral outrage expression in online social networks“)

Auch daraus sollte man keinen simplen Satz wie „Facebook macht Menschen wütend“ basteln. Die Studie zeigt etwas Differenzierteres: Soziale Rückmeldung kann Verhalten verstärken. Wenn bestimmte Formen emotionaler Kommunikation besonders viel Bestätigung erhalten, können Menschen daraus lernen, dass genau dieses Verhalten in ihrem Umfeld Aufmerksamkeit bekommt.

Plattformen sind dabei kein neutraler Hintergrund. Likes, Shares, Reichweitenanzeigen und algorithmische Verbreitung machen soziale Reaktionen sichtbar und messbar. Damit entsteht ein Kreislauf zwischen menschlichem Verhalten und technischer Verstärkung.

Man äußert Empörung, bekommt Reaktionen darauf und lernt daraus. Das System registriert wiederum, dass ein Inhalt Reaktionen erzeugt.

Aus Sicht der Wahrheitsfindung ist das kein besonders beruhigendes Arrangement.

Warum Desinformation in diesem Umfeld so gut funktioniert

Wer einen Faktencheck schreibt, kennt eine lästige Asymmetrie: Die falsche Behauptung braucht manchmal sieben Wörter, ihre Widerlegung sieben Absätze.

„Studie beweist: Impfungen zerstören das Immunsystem.“

Fertig.

Wer diese Behauptung seriös prüfen möchte, muss zunächst herausfinden, welche Studie überhaupt gemeint ist, welche Personengruppe untersucht wurde, ob Korrelation oder Kausalität festgestellt wurde, was die Autoren tatsächlich schreiben und ob aus den Daten jene Schlussfolgerung hervorgeht, die im Posting behauptet wird.

Eine emotionale Falschbehauptung muss diesen Aufwand nicht leisten. Sie kann spektakulär, eindeutig und empörend sein.

Wie groß dieser Vorteil sein kann, zeigte bereits 2018 eine viel beachtete Untersuchung von Forschern des MIT, veröffentlicht in Science. Analysiert wurden rund 126.000 wahre und falsche Nachrichten, die zwischen 2006 und 2017 von etwa drei Millionen Menschen mehr als 4,5 Millionen Mal auf Twitter verbreitet worden waren. Die als falsch eingestuften Geschichten verbreiteten sich weiter, schneller, tiefer und breiter als wahre. Besonders ausgeprägt war der Effekt bei politischen Nachrichten.

Nach Angaben des MIT war eine falsche Nachricht in diesen Daten im Durchschnitt ungefähr 70 Prozent wahrscheinlicher, weiterverbreitet zu werden als eine wahre. Interessant war außerdem, dass Bots die beobachtete Differenz nicht erklärten. Sie beschleunigten wahre und falsche Inhalte ähnlich – die stärkere Verbreitung falscher Nachrichten ging wesentlich auf menschliches Verhalten zurück. Falsche Inhalte waren außerdem häufiger neuartig und lösten stärker Reaktionen wie Überraschung, Angst und Ekel aus. (Science/PubMed: „The spread of true and false news online“), (MIT Media Lab: FAQ und zentrale Ergebnisse der Studie)

Diese Studie stammt aus der damaligen Twitter-Welt und darf nicht einfach auf jede Plattform des Jahres 2026 übertragen werden. Der grundlegende Befund bleibt für die heutige Diskussion trotzdem relevant: Menschen reagieren stark auf neue, überraschende und emotional aufgeladene Informationen.

Und heutige Empfehlungssysteme sind ausgesprochen gut darin, Reaktionen zu messen.

Es wäre deshalb zu simpel, zu sagen, Algorithmen würden „Lügen bevorzugen“. Ein Algorithmus kennt keine Wahrheit im journalistischen Sinn, solange Wahrheitsgehalt nicht ausdrücklich Teil seines Bewertungssystems ist. Wenn das System aber vor allem vorhersagen soll, welcher Inhalt wahrscheinlich angesehen, kommentiert oder geteilt wird, kann Desinformation Eigenschaften mitbringen, die in einem solchen System ausgesprochen konkurrenzfähig sind.

Das Problem ist dann weniger, dass der Algorithmus die Lüge liebt. Das Problem ist, dass ihm die Wahrheit zunächst egal sein kann.

Der Feed ist kein neutraler Durchlauferhitzer

Wie stark die Sortierung eines Feeds selbst wirken kann, zeigt eine ungewöhnlich aktuelle Studie, die im Februar 2026 online in Nature veröffentlicht wurde. Forschende führten mit aktiven US-amerikanischen X-Nutzern ein siebenwöchiges randomisiertes Feldexperiment durch und verglichen einen algorithmischen mit einem chronologischen Feed.

Der Wechsel vom chronologischen zum algorithmischen Feed erhöhte in dieser Untersuchung die Interaktion und verschob bestimmte politische Einstellungen der Teilnehmer in eine konservativere Richtung. Besonders betroffen waren unter anderem politische Prioritäten, Einschätzungen zu strafrechtlichen Ermittlungen gegen Donald Trump und Positionen zum Krieg in der Ukraine. Die Forschenden fanden außerdem, dass der Algorithmus häufiger konservative Inhalte zeigte und Beiträge traditioneller Medien schwächer berücksichtigte. Auswirkungen auf die selbst angegebene Parteizugehörigkeit oder affektive Polarisierung ließen sich dagegen nicht signifikant feststellen. (Nature/PubMed 2026: „The political effects of X’s feed algorithm“)

Sieben Wochen, zwei Feeds

Randomisiertes Feldexperiment mit aktiven X-Nutzern in den USA.

CHRONOLOGISCH

Nach Zeit sortiert

Was zuletzt gepostet wurde, steht oben. Die Auswahl trifft, wem man folgt.

ALGORITHMISCH

Nach Vorhersage sortiert

Mehr Interaktion. Häufiger konservative Inhalte, seltener traditionelle Medien. Politische Prioritäten verschoben sich.

Nicht gefunden: signifikante Effekte auf die angegebene Parteizugehörigkeit oder auf affektive Polarisierung. Untersucht wurde eine Plattform, in einem Land, zu einem Zeitpunkt.

Auch hier ist Vorsicht notwendig. Untersucht wurde X, in den USA, unter den damaligen Bedingungen der Plattform. Daraus folgt nicht, dass jeder Algorithmus automatisch politische Einstellungen verschiebt oder Nutzer in eine bestimmte politische Richtung lenkt.

Die Studie macht aber sichtbar, warum die Behauptung, ein Feed zeige lediglich das, was ohnehin vorhanden sei, zu kurz greift. Auswahl verändert Informationsumgebungen. Wenn ein System bestimmte Inhalte häufiger und andere seltener zeigt, verändert es zwangsläufig das, was Menschen überhaupt wahrnehmen können.

Der Algorithmus ist damit nicht bloß Zusteller. Er ist Sortierer.

Der Infinite Scroll hat kein „Jetzt reicht’s“

Neben dem Inhalt selbst gibt es eine zweite Ebene, die lange erstaunlich wenig Aufmerksamkeit bekam: das Design.

Eine Zeitung hat eine letzte Seite. Ein Buch endet. Eine Fernsehsendung ist irgendwann vorbei. Selbst ältere Websites zwangen den Nutzer irgendwann dazu, auf „Nächste Seite“ zu klicken.

Beim Infinite Scroll verschwindet dieser Entscheidungspunkt. Sobald wir nach unten wischen, steht bereits neuer Inhalt bereit. Autoplay startet das nächste Video. Push-Benachrichtigungen holen die Plattform später wieder ins Bewusstsein. Der nächste Reiz benötigt möglichst wenig aktive Entscheidung.

Dass diese Mechanismen inzwischen regulatorisch ernst genommen werden, zeigt die Europäische Kommission sehr deutlich.

Am 6. Februar 2026 kam sie vorläufig zu dem Schluss, dass TikTok mit seinem „addictive design“ gegen den Digital Services Act verstoße. Genannt wurden ausdrücklich Infinite Scroll, Autoplay, Push-Benachrichtigungen und das hochgradig personalisierte Empfehlungssystem. Nach der vorläufigen Einschätzung habe TikTok nicht ausreichend bewertet, wie diese Funktionen das körperliche und psychische Wohlbefinden der Nutzer, darunter Minderjährige und besonders gefährdete Erwachsene, beeinträchtigen könnten. Die Kommission verweist unter anderem auf mögliche zwanghafte Nutzung und verringerte Selbstkontrolle. Das Verfahren ist mit dieser Feststellung ausdrücklich noch nicht endgültig entschieden. (EU-Kommission: Vorläufige Feststellungen zu TikToks „addictive design“ vom 6. Februar 2026)

Nur wenige Monate später, am 10. Juli 2026, folgte eine entsprechende vorläufige Feststellung zu Instagram und Facebook. Wieder nennt die Kommission Infinite Scroll, Autoplay, Push-Mitteilungen und stark personalisierte Empfehlungssysteme. Nach ihrem bisherigen Untersuchungsergebnis habe Meta die Risiken dieses Designs für das körperliche und psychische Wohlbefinden nicht angemessen bewertet und bestehende Risiken nicht wirksam genug gemindert. Auch hier handelt es sich ausdrücklich um eine vorläufige Feststellung und noch nicht um den rechtskräftigen Abschluss des Verfahrens. (EU-Kommission: Vorläufige Feststellungen zu Instagram und Facebook vom 10. Juli 2026)

Damit ist die Diskussion über suchtförderndes oder zwanghafte Nutzung begünstigendes Plattformdesign längst aus der Ecke des Kulturkampfes herausgewachsen. Man kann über die rechtliche Bewertung der einzelnen Plattformen streiten – die grundsätzliche Frage, ob bestimmte Designentscheidungen das Nutzungsverhalten beeinflussen, beschäftigt inzwischen Forschung und europäische Aufsichtsbehörden gleichermaßen.

Macht uns Social Media psychisch krank?

Gerade bei einem Artikel mit dem Titel „Wie Social Media unsere Psyche ausnutzt“ wäre es unseriös, an dieser Stelle einfach den nächsten Schritt zu machen und zu behaupten, soziale Medien machten Menschen generell depressiv oder psychisch krank.

Die Forschung ist deutlich komplizierter.

Eine große systematische Übersichtsarbeit mit Meta-Analysen, veröffentlicht 2024 im Journal of Affective Disorders, sichtete 182 Studien mit insgesamt exakt 1.169.396 jungen Menschen. 98 dieser Studien mit 102.683 Teilnehmern konnten aufgrund kompatibler Methoden zusätzlich in die Meta-Analysen einbezogen werden. Die Forschenden fanden kleine, aber statistisch signifikante Zusammenhänge zwischen allgemeiner Social-Media-Nutzung sowie Depression und Angst. Bei problematischer Social-Media-Nutzung waren die Zusammenhänge mit Depression, Angst und Schlafproblemen stärker; gleichzeitig zeigte sich ein negativer Zusammenhang mit dem Wohlbefinden. Die Ergebnisse der einzelnen Studien unterschieden sich allerdings stark. (Journal of Affective Disorders: „Social media use, mental health and sleep: A systematic review with meta-analyses“)

Diese Unterscheidung ist entscheidend. Ein Zusammenhang beweist noch keine Ursache. Jugendliche können psychische Probleme entwickeln und gleichzeitig soziale Medien intensiv nutzen. Ebenso können bereits bestehende Belastungen dazu führen, dass Social Media anders oder häufiger genutzt wird. Schlaf, Familie, soziales Umfeld, Persönlichkeit und viele weitere Faktoren spielen ebenfalls eine Rolle.

Eine weitere Meta-Analyse, veröffentlicht 2024 im Journal of Computer-Mediated Communication, fasste 141 Studien mit insgesamt 145.394 Teilnehmern und 897 gemessenen Effekten zusammen. Die meisten Zusammenhänge zwischen aktiver beziehungsweise passiver Social-Media-Nutzung und psychischer Gesundheit oder Wohlbefinden waren gering. Gleichzeitig fanden sich beispielsweise positive Zusammenhänge mit wahrgenommener sozialer Unterstützung im Netz. Die Autoren warnen deshalb ausdrücklich vor zu simplen Aussagen wie „aktive Nutzung ist gut, passives Scrollen ist schlecht“. (Oxford Academic: Meta-Analyse von 141 Studien zu Social-Media-Nutzung und Wohlbefinden)

Genau diese Forschung macht die Kritik an sozialen Plattformen eigentlich interessanter. Wir brauchen keine übertriebene Behauptung, wonach ein paar Minuten Instagram zwangsläufig die Psyche zerstören.

Menschen können soziale Medien genießen, Freundschaften pflegen, Unterstützung finden, lachen und lernen. Manche finden dort Gemeinschaften, die sie im unmittelbaren Umfeld nie gefunden hätten. Gleichzeitig können dieselben Plattformen Funktionen einsetzen, die auf bekannte Mechanismen menschlicher Aufmerksamkeit, Belohnung und Gewohnheitsbildung treffen.

Beides kann gleichzeitig wahr sein.

„Dann leg halt das Handy weg“ ist eine ziemlich bequeme Antwort

Wenn über problematische Social-Media-Nutzung gesprochen wird, landet die Verantwortung erstaunlich schnell beim einzelnen Menschen. Man müsse eben disziplinierter sein, Benachrichtigungen ausschalten, weniger scrollen und das Handy öfter weglegen.

Das ist keineswegs falsch. Medienkompetenz besteht auch darin, das eigene Verhalten zu beobachten und Grenzen zu setzen.

Trotzdem ist diese Antwort unvollständig.

Auf der einen Seite sitzt ein Mensch auf dem Sofa, müde vom Arbeitstag, und wollte eigentlich nur kurz seine Nachrichten anschauen. Auf der anderen Seite steht ein technologisches System, das milliardenfach beobachten kann, welche Inhalte Menschen länger ansehen, wann sie abbrechen, wann sie zurückkommen und worauf sie reagieren. Dieses System wird kontinuierlich verbessert, weil bessere Empfehlungen für Plattformunternehmen einen wirtschaftlichen Wert haben.

Der Mensch bleibt entscheidungsfähig. Aber die Bedingungen, unter denen diese Entscheidungen stattfinden, sind gestaltet.

Das ist bei anderen Produkten selbstverständlich. Wir diskutieren darüber, wie Supermärkte Waren platzieren, wie Online-Shops Kaufentscheidungen beeinflussen oder wie Glücksspielprodukte gestaltet werden. Bei Social Media wurde hingegen lange so getan, als wäre der Feed ein neutraler Raum und alles Weitere eine reine Frage persönlicher Selbstkontrolle.

Das ist schwer aufrechtzuerhalten, wenn die Plattformen selbst detailliert erklären, wie Nutzersignale für Empfehlungen verarbeitet werden, wenn Meta gegenüber Investoren verbesserte Nutzerinteraktion und Monetarisierung durch KI-Empfehlungen hervorhebt und wenn die Europäische Kommission Infinite Scroll, Autoplay und Push-Mitteilungen ausdrücklich als Gegenstand ihrer Untersuchungen behandelt.

Unsere Schwächen müssen gar nicht erkannt werden – unser Verhalten reicht

Vielleicht liegt genau darin die größte Veränderung der vergangenen fünfzehn Jahre.

Die Plattform muss nicht wissen, warum jemand einsam ist. Sie muss nur feststellen, welche Inhalte ihn nachts länger weiterschauen lassen.

Sie muss nicht verstehen, warum jemand wütend auf Politik ist. Es reicht, zu erkennen, bei welchen Videos er anhält, kommentiert und weiterscrollt.

Sie muss nicht diagnostizieren, dass jemand besonders empfänglich für soziale Anerkennung ist. Likes, Reaktionen und wiederkehrendes Verhalten liefern genügend Signale.

Das ist keine Gedankenmanipulation im Science-Fiction-Sinn. Gerade deshalb ist es so wirkungsvoll. Es handelt sich um fortlaufende Verhaltensmessung, verbunden mit immer besseren Vorhersagen darüber, welcher nächste Inhalt wahrscheinlich Aufmerksamkeit bekommt.

Unsere Neugier wird messbar. Unsere Gewohnheiten werden messbar. Selbst unsere Empörung wird messbar.

Und wo Aufmerksamkeit wirtschaftlichen Wert besitzt, bekommen all diese Signale einen Preis.

Social Media hat uns verbunden – und dabei etwas Wertvolles entdeckt

Es wäre verkehrt, die Geschichte sozialer Netzwerke nur als Geschichte eines Betrugs zu erzählen. Sie haben Menschen tatsächlich verbunden. Sie tun es noch immer. Familien halten Kontakt, Vereine organisieren sich, Menschen finden Hilfe und marginalisierte Gruppen können Öffentlichkeit herstellen. Kleine Unternehmen erreichen Kunden, Künstler ein Publikum und auch Faktenchecks und Betrugswarnungen von Mimikama verbreiten sich über genau jene Plattformen, die wir hier kritisieren.

Aber aus dem ursprünglichen sozialen Raum ist zusätzlich eine hochentwickelte Aufmerksamkeitsökonomie entstanden.

Die wertvollste Ressource darin sind weder Posts noch Reels oder Fotos.

Es sind unsere Minuten.

Jede Minute kann schließlich nur einmal verbracht werden. TikTok konkurriert dabei mit Instagram, Instagram mit YouTube und YouTube mit Facebook. Gleichzeitig konkurrieren sie aber auch mit einem Gespräch, einem Buch, Schlaf, Arbeit oder schlicht mit dem Augenblick, in dem jemand beschließt: Für heute reicht’s.

Wenn das Geschäftsmodell davon profitiert, dass dieser Augenblick möglichst spät kommt, sollte man zumindest darüber sprechen.

Vielleicht ist deshalb die entscheidende Frage beim nächsten gedankenlosen Scrollen nicht, warum uns gerade dieses eine Video gezeigt wird. Viel interessanter ist, weshalb der nächste Inhalt schon bereitsteht, bevor wir überhaupt entschieden haben, ob wir noch einen sehen wollen.

Und wer daran verdient, wenn wir uns dafür entscheiden.