Institut for Statskundskab ved Aarhus Universitet og Syddansk Universitet
Abstract
Hvad folk ser og læser i medierne, bestemmes ikke længere kun af journalister, men i stigende grad af algoritmer. Disse algoritmer vælger, sorterer og prioriterer vores information. Automatiserede processer, som fx YouTubes anbefalingsalgoritme, påvirker den måde, vi ser verden på. Et vigtigt demokratisk spørgsmål er derfor, om YouTubes anbefalingsalgoritme eksponerer publikum incidentalt for politisk information, efter at man har set underholdningsindhold, og om algoritmen skaber en filterboble ved primært at anbefale indhold med et lignende politisk perspektiv. Under det danske folketingsvalg i 2019 var anbefalingsalgoritmen mere tilbøjelig til at føre seere væk fra end hen imod nyheder med politisk indhold. Når folk havde set en video, der var uploadet af de politiske partier Venstre eller Stram Kurs, blev de af algoritmen primært anbefalet videoer fra de samme partier, hvilket kan medføre, at de bliver bekræftede i forudindtagne holdninger (bekræftelsesbias). For andre partier var dette mindre tilfældet. Kun i begrænset omfang fører anbefalingsalgoritmen seere fra mainstream til ekstremt højreorienteret indhold
