Das Wort Meme wurde 1976 vom Biologen Richard Dawkins in seinem berühmten Buch "Das egoistische Gen" ("The Selfish Gene") geprägt. Es steht dafür, dass auch Ideen in der Populärkultur einer Reproduktion und Evolution unterliegen, wie man dies sonst nur von Genen in der Biologie kennt.

Heute steht der Begriff zumeist für ein Bild, das auf einem gemeinsamen Thema basiert und das sich breit im Internet verbreitet. Memes sind oft humorvoll oder ironisch, haben sich aber längst auch zu Vehikeln für politische Botschaften entwickelt, die auch aggressiv, rassistisch und hassstiftend sein können.

Verschiedene Online-Gemeinschaften konzentrieren sich auf die Schaffung und Verbreitung von Memes – stets mit dem Ziel, dass eine Idee viral gehen soll. Man nennt dies mittlerweile "Aufmerksamkeitshacking" oder auch "Weaponizing". Angebote wie Reddit, 4chan oder Twitter sind mittlerweile enorm einflussreich.

Einflussreiche Gedanken

Trotzdem fehlt es noch immer an detaillierten wissenschaftlichen Untersuchungen, wie sich Memes verbreiten und wie sie Menschen beeinflussen. Gianluca Stringhini von University College London hat zusammen mit einer Gruppe Kollegen nun eine Methode entwickelt, die die Verbreitung und Propagierung von Memes im Web messen kann. Mit dieser Technik hat das Team ermittelt, wie Meme-schaffende Communities sich gegenseitig beeinflussen. Zudem kam so heraus, welche Gruppen am einflussreichsten sind.

Der erste Schritt bei diesem Ansatz war die Entwicklung einer Methode, mit der sich Memes erkennen und tracken lassen. Das Team suchte dazu nach visuell ähnlichen Bildern und misst dann, wie sie sich in verschiedenen Online-Communities clustern.

Das Erfassen ähnlicher Bilder ist recht einfach und kann mit einer bekannten Methode, dem sogenannten pHashing ("perceptual hashing") durchgeführt werden. Dabei wird ein Algorithmus eingesetzt, um ein Bild in eine Anzahl von Vektoren umzuwandeln, die es als Zahlenwert beschreibt. Visuell ähnliche Aufnahmen haben ähnliche Vektoren beziehungsweise pHashes.

Neues Netzwerk ohne Zensur

Das University-College-London-Team ließ seinen Algorithmus auf eine Datenbank aus über 100 Millionen Bildern los, die aus Communities stammten, die bekannt für ihre Meme-Aktivitäten sind – darunter Reddit mit seiner Untergruppe "The_Donald", Twitter, das umstrittene 4chan-Forum "/pol"und das relativ neue (und laut eigenen Angaben zensurfreie) soziale Netzwerk Gab, das als Trollhochburg gilt.

Zudem wurden 700.000 Bilder von der Website KnowYourMeme.com heruntergeladen, einer Enzyklopädie von Memes, die bei der Herkunfts- und Bedeutungsanalyse half. So ergaben sich mehr als 100 Millionen einzigartige pHashes, doch viele der Bilder sind nah verwandte Varianten voneinander. Entsprechende setzten die Forscher einen Clustering-Algorithmus ein, um die Memes nach Gemeinschaften zu gruppieren.

Sie prüften außerdem, wie sich die Varianten und ihre Cluster mit der Zeit verändern. Andere Faktoren, etwa die Anzahl der Memes in einem Cluster, ergaben Popularitätswerte. Mit all dieses Informationen ließ sich dann ermitteln, welche Communities am einflussreichsten sind.

Humor – und Rassismus

Schließlich wurden die Cluster noch mit Einträgen auf KnowYourMeme.com in Verbindung gesetzt. Dies zeigte unter anderem, worum es bei einem Meme ging und welche Botschaft es sendet – ob es etwa um Humor, Rassismus, Antisemitismus oder etwas anderes geht.

Zwei relativ kleine Communities zeigten sich in der Meme-Verbreitung als besonders effektiv. "Wir kommen zu dem Schluss, dass /pol/ mit seiner großen Anzahl von Meme-Postings das Meme-Ökosystem substantiell beeinflusst, während The_Donald am effektivsten darin ist, Memes sowohl in Randgruppen als auch in den Mainstream des Web zu tragen", so Stringhini und sein Team. Aus "/pol/" und Gab kämen zudem mehr Hass-Memes sowie rassistische Memes als aus den mainstream-Communities – inklusive Antisemitismus und Nazibotschaften.

Auf den ersten Blick neutral wirkende Memes lassen sich zudem "zur Waffe" machen, indem man sie mit anderen Botschaften vermischt. Dazu gehört der bekannte Cartoon-Forsch "Pepe the Frog", der mittlerweile auch für äußerst fragwürdige Memes Verwendung findet. Insgesamt am aktivsten ist jedoch die Reddit-Gruppe "The Donald". Diese ist laut Stringhini und seinem Team eine wahre Meme-Fabrik. Hier landeten die meisten politischen Memes, aber auch die meisten rassistischen, so die Forscher.

Meme mit maschinellem Lernen

Das Team hat seine Technik auch anderen Forschern zur Verfügung gestellt, um die Analyse weiter voranzutreiben. Sie wollen auch herausfinden, warum bestimmte Memes sich weit verbreitet und manche schnell wieder eingehen. "Eine der zentralen Komponenten liegt darin, dass sichergestellt wird, dass Memes immer wieder "Nachwuchs" bekommen."

Das wiederum legt eine einfache Strategie für diejenigen nahe, die gerne einflussreich werden wollen: Schaffe eine Meme-Fabrik und produziere viele Varianten anderer Memes. Irgendwann muss dabei ein Hit entstehen.

Für Evolutionsbiologen klingt das bekannt. Es liegt nahe, pHashes ein wenig wie genome zu behandeln, die sich durch Mutationen, Reproduktion und Selektion vermehren und ausbreiten. Derzeit sind Menschen hier ein zentraler Einflussfaktor. Es könnte aber nicht mehr lange dauern, bis Memes mittels maschinellem Lernen aus dem Computer kommen.

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