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Antisemitismus online in impliziter Gestalt: Einblicke in die Ergebnisse des Decoding Antisemitism-Projektes

Im Artikel zeigt Matthias Becker die Relevanz von Implizitheit für antisemitische Online-Kommunikation auf und erläutert anhand dessen die Vorgehensweise des Forschungsprojektes Decoding Antisemitism, das die Potenziale von KI für die Erkennung antisemitischer Umwegkommunikation im Internet erprobt.

Die Auseinandersetzung mit Antisemitismus im Internet muss sich – wie auch bei anderen Hassideologien – auf mehreren Ebenen vollziehen: zum einen gilt es, die inhaltlich-konzeptuellen Einheiten (u. a. Stereotype) zu verstehen; zum anderen setzt es Wissen über die kommunikativen Strategien oder Muster voraus, mit denen diese Konzepte tradiert werden. Dieser Beitrag betrachtet, nach einer kurzen Einführung in die inhaltliche Dimension von Judenfeindschaft, antisemitische Kommunikation in politisch moderaten Online-Milieus.

Antisemitismus existiert seit über 2.000 Jahren und hat sich seither den jeweiligen Bedingungen immer wieder neu angepasst. Mit Blick auf die Ausprägungen des christlichen Antijudaismus im Mittelalter, des Antisemitismus der Moderne (mit den NS-Verbrechen als extremster Form), des sekundären bis hin zu israelbezogenem Antisemitismus wird die Anpassungsfähigkeit dieser Hassideologie deutlich. Die jeweiligen, in diesen vier Hauptformen auftretenden Differenzkonstruktionen zwischen der nicht-jüdischen Wir- und der jüdischen Fremdgruppe lassen Rückschlüsse über die jeweiligen Projektionen auf Jüdinnen:Juden zu: Wurden sie im Mittelalter als Gegenpol christlicher Werte gesehen (was Zuschreibungen wie ‚Übel‘, ‚Hinterlist‘ und ‚Kindermord‘ demonstrieren), traten in Zeiten des aufkommenden Nationalismus Stereotype der ‚Zersetzung‘, ‚Einflussnahme‘ und ‚Illoyalität‘ in den Vordergrund. Nach 1945 verschob sich die Artikulation klassischer Stereotype vom öffentlichen in den privaten Raum bzw. erlebte der antisemitische Ausdruck eine Transformation vom Expliziten hin zum Impliziten. Wie der Beitrag zu sekundärem Antisemitismus zeigt, machten sich im deutschsprachigen Raum Schuldabwehr und das Bedürfnis nach einem Schlussstrich ebenso wie Relativierung oder gar Leugnung des Holocaust breit. Die Dämonisierung jüdischer Menschen erfuhr trotz des Wissens um den Holocaust eine Legitimation, indem klassische Stereotype verändert und an den neuen Äußerungskontext angepasst wurden. Im Rahmen dieser Aktualisierung formte sich aus historischen Vorstellungen ‚jüdischer Gier‘ und ‚Unmoral‘ die Idee der ‚Instrumentalisierung der Shoah‘ und allgemein ‚des Antisemitismus‘. Mit Blick auf Israel als jüdischen Staat werden ab 1948 teils klassische Stereotype auf den jüdischen Staat, also auf „den Juden unter den Staaten“ projiziert. Eine scheinbare Kritik an Israel (die von legitimer Kritik zu unterscheiden ist) kann so durchtränkt sein von antisemitischen Bildern – wie etwa Vorstellungen ‚jüdischer Macht‘, ‚Unmoral‘, ‚Verlogenheit‘ und ‚Hinterlist‘, ‚Gier‘ sowie o. g. ‚Instrumentalisierung‘. Eine völlig neue Kategorie stellen in diesem Kontext historische Analogien dar. Sie repräsentieren nicht – wie etwa Stereotype – Charaktereigenschaften oder Handlungsmuster, sondern beziehen sich auf Unrechtsszenarien wie Nationalsozialismus, Faschismus, Kolonialismus und Apartheid und dämonisieren Israel durch (mehr oder weniger direkte) Vergleichskonstruktionen entsprechend. Hierbei werden die Handlungen, die Israel unterstellt werden, oft als besonders negativ dargestellt, da der jüdische Staat – im Gegensatz zu anderen, in historische Verbrechen verwickelten Ländern – ebendiese Verbrechen trotz des Wissens um vergangenes Unrecht begehe und demnach aus der Gemeinschaft geläuterter Staaten herausfalle.[1]

Was jedoch allzu oft in den Hintergrund rückt bzw. in der Debatte vollends wegfällt, ist die Erkenntnis, dass jede Kommunikation aus Inhalt und Form besteht. Jedes antisemitische Stereotyp wird getragen von einem Medium – sei es Sprache, Bild oder audiovisuelle Muster. Insbesondere Sprache stellt ein hochgradig komplexes Mittel der Kommunikation dar, bestehen doch potenziell unbegrenzte Möglichkeiten, einen Sachverhalt in Worte zu fassen. Dies gewinnt noch an Tragweite, wenn wir von einer Hassideologie sprechen, die – zumindest im öffentlichen Raum – tabuisiert wurde. Antisemitismus in politisch gemäßigten Kontexten in Deutschland ist stark von impliziten Mustern und Umwegkommunikation geprägt, was unter anderem auf die mediale und pädagogische Thematisierung der NS-Verbrechen zurückzuführen ist. Diese diskursive Ausprägung gilt auch für die Debattenkultur in politisch moderaten Räumen Sozialer Medien, auch wenn angesichts der Anonymität und sonstiger, im Netz vorherrschender Kommunikationsbedingungen eine sukzessive Verschiebung von subtiler hin zu offener Rede angenommen werden kann. Im Umkehrschluss bedeutet dies, dass wir über die Präsenz und damit zusammenhängenden Tendenzen von Antisemitismus im interaktiven Web nur über begrenzte Einblicke verfügen, da unsere Messinstrumente nach wie vor der Vorstellung folgen, dass Sprecher:innen bzw. User:innen die Konzepte des Antisemitismus 1:1 in entsprechenden sprachlichen Ausdrücken wiedergeben. Antisemitisches Gedankengut wird jedoch auf Wort- und Satzebene mittels eines breiten Repertoires an expliziten und impliziten Sprachgebrauchsmustern kommuniziert. Diese Bandbreite muss berücksichtigt werden, um verlässliche Aussagen über das tatsächliche Ausmaß von Antisemitismus im Internet treffen zu können.

All diese Überlegungen führten zur Konzeption des Forschungsprojektes Decoding Antisemitism,[2] das sich mit antisemitischer Kommunikation online in politisch moderaten Kontexten Deutschlands, Frankreichs und Großbritanniens befasst. Das Untersuchungsdesign besteht aus drei Schritten, wobei der erste, wichtigste und gleichzeitig aufwendigste Schritt in der qualitativen Inhaltsanalyse liegt. Die aus diesem Schritt gewonnenen Ergebnisse dienen als Grundlage für quantitative Untersuchungen sowie KI-gestützte Verfahren, bei denen Large Language Models mit Hilfe der von Expert:innen annotierten Datensätze trainiert werden. Dies dient dem Ziel, dass die Modelle die Entscheidungen des Teams in Bezug auf die Klassifikation antisemitischer Äußerungen wiederholen, und so automatisiert auch sprachlich komplexere Muster antisemitischer Kommunikation erfassen können.

Voraussetzung für verlässliche Ergebnisse ist jedoch ein solides Verständnis davon, was unter impliziter oder subtiler antisemitischer Hassrede[3] zu verstehen ist. Implizitheit bedeutet, dass statt einer vollständigen Entsprechung zwischen Konzept und sprachlichem Ausdruck (wie in Alle Juden sind gierig) in unterschiedlicher Ausprägung ein Missverhältnis besteht, deren semantische Lücken nur durch Hinzufügung von Sprach-, Kontext- und Weltwissen geschlossen werden können).[4] Die Vorstellung, dass der jüdische Milliardär und Philanthrop George Soros das ‚Übel der Welt‘ darstellt, kann mittels Wortspielen ausgedrückt werden, bei denen die Wortoberfläche verändert wird – wie etwa in „ŠoroŠ“.[5] Die Schlangen-Icons beruhen auf dem klassischen antisemitischen Motiv, das als Code dient, Juden als boshaft und hinterlistig zu beschreiben. In Bezug auf Israel tauchen regelmäßig Wortspiele auf, um es einerseits zu verteufeln (wie in „Israhell“ oder „Satanyahu“) oder als ‚NS-Staat' zu dämonisieren („iSSrael“, „Zionazis“, „AshkeNazis“).

Eine komplexere Form impliziter Rede liegt beim Rückgriff auf Anspielungen vor, bei denen die Wortoberfläche intakt bleibt, das Wort bzw. die Phrase allerdings in einem neuen, scheinbar inkompatiblen Kontext Verwendung findet. Die Rückgriffe auf NS-Ideologien und deren Sprache zeigen sich in folgenden Aussagen: „Endlösung der Palästinafrage“, „Viertes Reich“, „Hamas = Résistance 2.0“, „Gaza erinnert an Warschau – wir Deutschen wissen das nur zu gut…“. Alle Beispiele aktivieren das NS-Szenario im Kontext des Nahostdiskurses und etablieren indirekt und kontinuierlich die Vorstellung, dass das historische mit dem gegenwärtigen Szenario deckungsgleich ist. Auch der mit der White Supremacy-Bewegung in den USA eng assoziierte Slogan „Jews will not replace us“ stellt eine Anspielung dar – dieses Mal auf die Theorie eines „Großen Austausches“ (Great Replacement), die unterstellt, eine jüdische Lobby würde Einwanderungswellen orchestrieren, die dazu führen sollen, die weiße Bevölkerung zu vernichten (ein Vorwurf, der allzu oft auch George Soros gemacht wird). Eine besonders drastische Variante der Anspielung stellt folgender YouTube-Kommentar dar: „Jemand sollte Soros eine ‚Dusche‘ geben [;)]“[6] („Someone should give Soros a ‚shower‘ [;)]“).[7] Die Verwendung des Wortes „Dusche“ im Kontext von Soros mag überraschen – durch Hinzufügung von historischem Weltwissen (und dem Sprachwissen, dass es sich hier um eine Aufforderung handelt; zudem verweisen Anführungszeichen und Emoji auf eine zweite Lesart) können andere User:innen hingegen den implizit hervorgebrachten Todeswunsch erkennen, wird hier doch auf die Gaskammern in den NS-Vernichtungslagern angespielt.

Eine besondere Herausforderung stellen indirekte Sprechakte wie rhetorische Fragen, Ironie, Sarkasmus und Witze dar, bei denen die Kombination aus mehreren oder allen Wörtern in einer Äußerung einen Sinn ergeben. Oftmals tauchen hier brisante Vokabeln (wie Geld und Reichtum für Jüdinnen und Juden, Unterdrückung und ethnische Säuberung für Israel) gar nicht erst auf. Es ist der situative Kontext und die Bedeutung von Codes und Phrasen vor dem Hintergrund eines Milieus oder einer ganzen Sprachgemeinschaft, die es den Diskursteilnehmenden gestattet, die implizit vermittelten Bedeutungsgehalte zu dekonstruieren. Die Unterstellung einer ‚Instrumentalisierung des Holocaust' erfolgt bspw., wenn in einem Zeitungsbericht auf die Notwendigkeit einer Erinnerungskultur verwiesen wird und als Erwiderung im Kommentarbereich die rhetorische Frage „Wer hält nun schon wieder die Hand auf?“ folgt. Weder ist die Rede von jüdischen Gruppen noch vom Holocaust, noch von der Forderung nach Geld. Der Schlussfolgerungsprozess vollzieht sich über die Berücksichtigung der Metapher (Hand aufhalten à nach Geld fragen), der Präsupposition (schon wieder à Regelmäßigkeit) und des situativen Kontexts (am Ende eines Artikels zur deutschen Erinnerungskultur). Der kommunikative Erfolg eines solchen Kommentars vollzieht sich auf der Basis des kollektiven Wissens um besagte Unterstellung, dass Jüdinnen und Juden die Erinnerungskultur Deutschlands missbrauchen würden, um sich daran (finanziell) zu bereichern. Dieselbe Äußerung würde in einem anderen nationalen Kontext nicht ohne Weiteres verstanden werden, da diese Ausformung des sekundären Antisemitismus insbesondere im deutschsprachigen Raum kultiviert wurde.

Andere, stärker internationalisierte Vorstellungen können mit ausreichend Kontext selbst als rhetorische Fragen verstanden werden, etwa wenn ein:e User:in scheinbar erfragt, ob jüdische Communities Reportagen zum Anstieg von Antisemitismus finanzieren würden oder ob Hitler nicht doch „jüdisches Blut“ gehabt haben könnte – beides indirekte Reproduktionen antisemitischer ‚Verschwörungstheorien‘.[8]

Diese Muster stellen einen großen Teil antisemitischer Online-Kommunikation dar. An diesem Exkurs erkennt man bereits die unzähligen Herausforderungen, die sich a) für Content Moderation, die teils von nicht ausreichend ausgebildetem Personal durchgeführt wird, und b) für maschinelles Lernen ergeben, sobald das Ziel verfolgt wird, Antisemitismus in seiner Gesamtheit zu erfassen. Bis heute basieren viele Klassifikationsmodelle auf dem Bag of Words-Prinzip. Das bedeutet, dass allein einschlägiges, zuvor verarbeitetes Vokabular berücksichtigt wird. Viele Modelle haben zudem das Problem, dass sie vorschnell Alarm schlagen, wenn Ausdrücke wie „#Israel“ oder „#Gaza“ auftauchen.[9] Ein weiteres großes Problem besteht darin, dass beim automatisierten Labeln durch ein Modell ein Web-Kommentar seiner kontextuellen Einbettung beraubt wird. D. h., dessen Bedeutung wird allein aus den verwendeten Wörtern rekonstruiert. Dies führt zum Wegfall all jener Fälle, in denen bspw. einer jüdischen Person ein antisemitisches Attribut zugewiesen wird, aber diese Person nur mittels eines Pronomens genannt wird.

Für die Zukunft müssen Modelle ‚verstehen‘ lernen, in welchem Kontext (innerhalb eines Threads und Bezug nehmend auf Artikel und Medienereignis) ein Kommentar auftaucht. Diese Querverbindungen sind Grundvoraussetzung, um Tendenzen innerhalb eines Kommentarbereiches und überhaupt im interaktiven Web nachvollziehen zu können. Des Weiteren sind Modelle trotz der rasanten technologischen Entwicklung darauf angewiesen, regelmäßig mit qualitativ hochwertigen, von Expert:innen vorgenommenen Annotationen trainiert zu werden. Dies gilt für Antisemitismus ebenso wie für alle anderen Hassideologien. Sprache und Kommunikation allgemein zeichnen sich durch Komplexität sowie Diversität aus – der Sprachwandel im Zuge der Bottom-up-Prozesse im interaktiven Web nimmt immer weiter an Geschwindigkeit zu. Dies gilt zwangsläufig auch für das Repertoire, mit dem eine Hassideologie kommuniziert wird. Hier gilt es, dass Geistes- und Sozialwissenschaften eng mit dem Data Science-Bereich zusammenarbeiten, um gemeinsame Synergieeffekte zu nutzen und die gegenwärtigen Normalisierungstrends von Abwertung und Ausgrenzung im Netz methodologisch ausgewogen und adäquat abbilden zu können.

 

Weiterführende Literatur

Becker, Matthias J., 2018. Analogien der „Vergangenheitsbewältigung“. Antiisraelische Projektionen in Leserkommentaren der Zeit und des Guardian. Baden-Baden, https://www.nomos-shop.de/nomos/titel/analogien-der-vergangenheitsbewaeltigung-id-68525.

Becker, Matthias J./Bolton, Matthew, 2022. The Decoding Antisemitism Project – Reflections, Methods and Goals. In: Journal of Contemporary Antisemitism, 5 (1), 121–126, https://doi.org/10.26613/jca/5.1.105.

Becker, Matthias J./Troschke, Hagen/Bolton, Matthew/Chapelan, Alexis (Hrsg.), VÖ geplant für Februar 2024. Decoding Antisemitism: A Guide to Identifying Antisemitism Online, London: Palgrave Macmillan (Springer Nature). https://decoding-antisemitism.eu/publications/announcement-lexicon.

 

[1] Eine genauere Beschreibung dieses Teilbereiches des israelbezogenen Antisemitismus und die Rolle von Analogien im gegenwärtigen judenfeindlichen Diskurs findet sich in Becker 2018 sowie in folgenden Büchern:
Friling, Tuvia, 2016. What Do Those Who Claim Zionism Is Colonialism Overlook? In: Ben-Rafael, Eliezer/Schoeps, Julius H./Sternberg, Yitzhak/Glöckner, Olaf (Hrsg.). Handbook of Israel: Major Debates. Berlin, Boston: De Gruyter Oldenbourg, 848–872, https://doi.org/10.1515/9783110351637-059;
Pogrund, Benjamin, 2014. Drawing Fire. Investigating the Accusations of Apartheid in Israel. Lanham: Rowman & Littlefield Publishers.

[2] Vgl. https://decoding-antisemitism.eu und https://decoding-antisemitism.eu/about. Das Projekt wird von der Alfred Landecker Foundation gefördert.

[3] Im Projekt folgen wir der Definition von INACH, welche die Abwertung und Ausgrenzung von Gruppen in unterschiedlicher Ausformung berücksichtigt und auch unintentionale Rede einschließt: https://www.inach.net/cyber-hate-definitions.

[4] Ein vom Decoding Antisemitism-Projekt herausgegebener Open Access-Band wird einen systematischen Einblick in mehr als 50 antisemitische Kategorien (Konzepte sowie Strategien und Sprechakte) geben und mit Hilfe zahlreicher Beispiele explizite und implizite Ausformungen sowie Grauzonen-Problematiken erläutern (Becker et al. 2024). Durch den Anwendungsbezug wird ForscherInnen ebenso wie Zivilgesellschaft ein wissenschaftlich grundierter, datengesättigter Leitfaden für die eigene Arbeit zu Hassrede zur Verfügung gestellt.

[5] Da die Schlangen-Emojis aufgrund von technischen Limitationen der Website nicht dargestellt werden können wurde hier ein „Š“ eingesetzt. Für die eigentliche Darstellung kann auf die PDF-Version des Artikels zurückgegriffen werden.

[6] Gleiches gilt für die Zwinkersmileys, die hier durch „;)“ ersetzt wurden. Für die eigentliche Darstellung kann auf die PDF-Version des Artikels zurückgegriffen werden.

[7] Becker, Matthias J./Troschke, Hagen, 2023. Decoding Implicit Hate Speech: The example of antisemitism. In: Strippel, Christian/Paasch-Colberg, Sünje/Emmer, Martin/Trebbe, Joachim (Hrsg.). Challenges and perspectives of hate speech analysis: An interdisciplinary anthology. Berlin: Digital Communication Research, https://www.ssoar.info/ssoar/handle/document/86423.

[8] Die Verschwörungstheorie, dass Hitler jüdisch gewesen sei, wurde erst 2022 medial aufgewärmt, als der russische Außenminister Sergej Lawrow ebendiese Behauptung in einem Interview wiedergab (s. Ascone, Laura et al., 2022. Decoding Antisemitism: An AI-driven Study on Hate Speech and Imagery Online. Discourse Report 4. Berlin: Technische Universität Berlin. Centre for Research on Antisemitism, https://decoding-antisemitism.eu/publications/fourth-discourse-report).

[9] Auch unsere kürzlich vorgenommenen Tests mit ChatGPT weisen in diese Richtung, dass diverse false positives and false negatives vorliegen.
Chapelan, Alexis et. al, 2023. Decoding Antisemitism: An AI-driven Study on Hate Speech and Imagery Online. Discourse Report 5. Berlin: Technische Universität Berlin. Centre for Research on Antisemitism, https://decoding-antisemitism.eu/publications/fifth-discourse-report.

Bildnachweis: Rami Al-zayatunsplash.com

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