Wie verändert die Ökonomie der Aufmerksamkeit kulturelle Konsummuster und gesellschaftliche Interaktionen?

Wie verändert die Ökonomie der Aufmerksamkeit kulturelle Konsummuster und gesellschaftliche Interaktionen?

Hinweis: Originaltext in englischer Sprache (PDF Download) - Übersetzung KI-generiert

Jeder Mensch verfügt nur über begrenzte Aufmerksamkeit, während die Informationsmenge stetig wächst. „Die Aufmerksamkeitsökonomie ist sowohl ein Wettbewerb als auch ein Marktplatz.“ (Feher, Generative AI, Media and Society, S. 16). Einer der wichtigsten Aspekte der Aufmerksamkeitsökonomie ist ihre Verbindung zum Aufstieg der künstlichen Intelligenz. Das Hauptziel der meisten Plattformen ist es, die Aufmerksamkeit der Nutzer zu gewinnen und zu halten. Soziale Medien wie Instagram und TikTok wandeln Aufmerksamkeit durch Werbung in Geld um. Daten werden zum neuen Öl oder Dünger der digitalen Transformation und prägen so die Aufmerksamkeitsökonomie. Um dies zu erreichen, konzentrieren sich die Plattformen darauf, die Gesamtaufrufe zu erhöhen, die Wiedergabezeit zu verlängern und die gesamte Nutzeraufmerksamkeit zu maximieren. KI bringt eine neue Dimension in die Aufmerksamkeitsökonomie ein: Plattformen können nun Inhalte basierend auf den Nutzerpräferenzen kuratieren und lernen, vorherzusagen und zu beeinflussen, womit sich Nutzer beschäftigen, indem sie deren zukünftiges Verhalten analysieren und sogar vorhersagen.

Da die Plattformen zunehmend versuchen, Aufmerksamkeit zu erregen und zu erhalten, um ihre Geschäftsmodelle zu gestalten, beeinflusst dies unser soziales Verhalten und unsere Gesellschaft auf vielfältige Weise.

Der grundlegende „Beweis“ dafür, wie die Nutzungsdauer von Geräten maximiert wird, stammt aus dem Verhaltensdesign. Forschungen von Nir Eyal (Autor von „Hooked “) und dem Stanford Persuasive Technology Lab beschreiben einen vierstufigen Kreislauf zur Erzeugung von Begehren: Auslöser (extern oder intern ), Handlung (z. B. Klicken), Belohnung (Skinner-Box-Effekt – unvorhersehbare Belohnungen sind am effektivsten), Investition (jedes Like, jeder Kommentar usw. erhöht die Attraktivität des Produkts) (https://www.nirandfar.com/how-to-manufacture-desire).

Für junge Menschen, deren präfrontaler Cortex sich noch entwickelt, ist dieses System besonders effektiv und potenziell schädlich. Erst kürzlich wurde in den internationalen Medien über das Verbot sozialer Netzwerke für Teenager in Australien berichtet, das auch in Frankreich diskutiert wird: „Französische Abgeordnete stimmen für ein Verbot der Nutzung sozialer Medien durch unter 15-Jährige“ ( https://www.theguardian.com/world/2026/jan/27/france-social-media-ban-under-15s ). ) und nun plant die österreichische Regierung in ähnlicher Weise auch ein Verbot sozialer Medien für unter 14-Jährige: „Österreich wie Australien: Regierung plant Verbot sozialer Medien für unter 14-Jährige“ ( https://www.theinternational.at/austria-like-australia-government-plans-under-14-social-media-ban/ ) 

Kritiker von Social-Media-Verboten argumentieren, dass diese das Problem nicht lösen, sondern es nur verzögern.

Damit eine Plattform mehr Zeit von Teenagern in Anspruch nehmen kann, muss der Teenager dafür Zeit für etwas anderes verlieren – in der Regel für Schlaf, Lernen oder echte soziale Kontakte.

Die Blackbox

Die Schattenseiten der Aufmerksamkeitsökonomie werden auch in Pasquales Black-Box-Gesellschaft (Brevini & Pasquale 2020) beleuchtet, in der persönliche Daten die Grundlage für algorithmengesteuerte Reputationen und finanzielle Macht bilden. Algorithmen operieren in intransparenten Systemen, deren Funktionsweise Nutzern und sogar Regulierungsbehörden verborgen bleibt. Dies erschwert es, zu beurteilen, wie Entscheidungen getroffen werden und wessen Interessen im Vordergrund stehen (Brevini & Pasquale, 2020).

Algorithmen sozialer Medien sind eine spezielle Untergruppe von „Black-Box“-Systemen, die nicht nur Daten verarbeiten, sondern auch das menschliche Verhalten beeinflussen sollen. Der Nutzer ist nicht der Kunde, sondern das Produkt. Der Algorithmus modelliert das Nutzerverhalten und wandelt so individuelle Aktivitäten in vorhersagbare Datenpunkte für zielgerichtete Werbung um. Seine Aufgabe ist es, uns zu einem für Werbetreibende vorhersagbaren Konsumenten zu formen.

„Verbraucheralgorithmen funktionieren wie undurchsichtige ‚Black Boxes‘, bei denen die interne Logik zweitrangig gegenüber ergebnisorientierten statistischen Mustern ist und die Konversionsrate anstatt die Nutzerabsicht optimiert wird.“

(Baralis, E., & Cerquitelli, T., 2025). Inside the black box: data in the age of machine learning. Politecnico di Torino. https://orizzonti.polito.it/en/2025/inside-the-black-box-data-in-the-age-of-machine-learning/)

Ein Gegensatz zur Black-Box-Technologie ist der Aufstieg von Open-Source-Systemen, bei denen Software frei zugänglich, anpassbar und teilbar ist. Open-Source-Software bietet eine Alternative zur Black-Box-Technologie. Während Black-Box-Systeme ihre Funktionsweise geheim halten, basiert das Open-Source-Design auf Transparenz. Diese Offenheit fördert schnelle Innovationen und kollaborative Problemlösungen.

Beim Vergleich von Open-Source-Modellen mit Black-Box-Systemen (proprietären Systemen) geht es nicht nur um „kostenlos vs. kostenpflichtig“. Es ist eine Entscheidung zwischen Eigenverantwortung und damit verbundenen Rechten einerseits und Komfort und modernster Leistung andererseits. Das Open-Source-Programmbüro der Globalen Initiative für Digitale Zusammenarbeit der Vereinten Nationen befasst sich mit den ethischen und praktischen Herausforderungen des Einsatzes von KI und der Förderung digitaler Gemeingüter und setzt sich für skalierbare, transparente und für alle zugängliche Lösungen ein.

Manche Wirtschaftszweige florieren, andere sterben ab.

Die großen Technologiekonzerne wie Meta, Google und Microsoft verkaufen keine Produkte im herkömmlichen Sinne. Sie verkaufen den Zugang zur Aufmerksamkeit der Nutzer . Ihr Erfolg beruht darauf, dass sie verstehen, wie man die Aufmerksamkeit der Nutzer gewinnt. Auch Streaming-Dienste wie Netflix boomen, weil sie Daten nutzen, um fesselnde Nutzererlebnisse zu schaffen. 

Branchen, die auf langsame, traditionelle oder lokal begrenzte Kommunikationsmethoden setzen, sind oft diejenigen, die aussterben oder ums Überleben kämpfen. Lokalzeitungen und Kabelfernsehen können mit der kurzen Aufmerksamkeitsspanne des digitalen Zeitalters nicht mithalten. Der wirtschaftliche Wert traditioneller Werbung, wie beispielsweise von „unterbrechenden“ Werbespots im Fernsehen, sinkt, da die Zuschauer den Kanal wechseln oder die Werbung überspringen können. 

Technologien erzeugen eine Informationsflut.

Die Menschen stehen unter dem Druck, sich ständig neues Wissen anzueignen. Altes Wissen veraltet aufgrund der rasanten Entwicklung von KI; die Halbwertszeit des Wissens besagt, dass Fachwissen sehr schnell überholt ist. Gleichzeitig wird die Fähigkeit, dieses neue Wissen aufzunehmen, durch die Mechanismen der Aufmerksamkeitsökonomie beeinträchtigt.

Die Verbindung zwischen der Forschung von Dr. Gloria Mark an der University of California, Irvine, und der Aufmerksamkeitsökonomie ist tiefgreifend. Während sich Dr. Marks frühe Arbeiten auf Unterbrechungen im Büro (E-Mails, Kollegen) konzentrierten, nutzt die heutige Aufmerksamkeitsökonomie Algorithmen, um ständige Unterbrechungen auszunutzen und so die Funktionsweise unseres Gehirns zu steuern. Sie fand heraus, dass die meisten unterbrochenen Arbeiten noch am selben Tag – 81,9 Prozent – wieder aufgenommen wurden, und zwar im Durchschnitt nach 23 Minuten und 15 Sekunden. (Interview mit Gloria Mark, 2006, https://news.gallup.com/businessjournal/23146/too-many-interruptions-work.aspx) 

Gloria Mark, 2008 – „Die Kosten unterbrochener Arbeit: Mehr Tempo und Stress“ (https://dl.acm.org/doi/10.1145/1357054.1357072)

Rechenzentren als Medien-Backend

Eine weitere Dimension, die in der Aufmerksamkeitsökonomie zu berücksichtigen ist, ist die Zeitlichkeit von Rechenzentren, wie sie von Velkova und Plantin (Velkova / Plantin, 2023, Data centers and the infrastructural temporalities of digital media: An introduction) beschrieben wird.

https://www.researchgate.net/publication/367357724_Data_centers_and_the_infrastructural_temporalities_of_digital_media_an_introduction) 

Vereinfacht gesagt argumentieren Julia Velkova und Jean-Christophe Plantin, dass Rechenzentren nicht nur Daten speichern, sondern den Rhythmus unseres Lebens bestimmen. Sie funktionieren wie ein Hochgeschwindigkeits-Metronom, das das Tempo menschlichen Denkens und Reagierens vorgibt. Rechenzentren steuern den Datenfluss. In der Aufmerksamkeitsökonomie kann selbst eine Verzögerung von wenigen Millisekunden darüber entscheiden, ob etwas viral geht oder ignoriert wird.

Wenn wir die Aufmerksamkeitsökonomie verändern wollen, können wir nicht nur die Apps ändern – wir müssen auch das Backend, die Rechenzentren, Kabel und Energienetze ändern, die das Erfassen von Aufmerksamkeit überhaupt erst ermöglichen.

Die Aufmerksamkeitsökonomie lieferte uns die Infrastruktur (Rechenzentren) und die Tricks (Verhaltensdesign). Künstliche Intelligenz der Generation Z verändert nun unseren Konsum: Wir bewegen uns weg von menschengemachter Kultur hin zu synthetischen Medien, die von Algorithmen generiert werden, um unsere Aufmerksamkeit möglichst lange zu fesseln. Dies markiert eine neue Phase, in der Kultur nicht nur kuratiert, sondern auf Abruf produziert wird – was zwei gegensätzliche Trends in unserem Konsumverhalten antreibt.

Soziale Interaktion

Die Aufmerksamkeitsökonomie verändert nicht nur, was wir sehen, sondern auch, wie wir miteinander umgehen. Unsere sozialen Interaktionen werden von Algorithmen geprägt, die auf Muster in unseren Klicks, Likes und Reaktionen reagieren. Gespräche wandeln sich oft vom Dialog zu kurzen emotionalen Reaktionen.

Die Ironie der Aufmerksamkeitsökonomie besteht darin, dass sie die Sprache der „Verbindung“ (soziale Medien, Follower, Likes) nutzt, um uns in die soziale Isolation zu treiben. 

Wenn wir in die Zukunft unserer Aufmerksamkeit blicken, müssen wir uns fragen: Kennen wir einander überhaupt noch, oder werden wir nur noch von Algorithmen und Plattformen wahrgenommen ?  Wir müssen uns fragen: Wird unsere Zukunft auf Fürsorge und Hilfe beruhen oder auf Vergleichen und Neid?

Deutscher Text KI übersetzt - Originaltext in englischer Sprache (PDF-Download)