Erkenntnisse des FactCheck.LT Forschungsteams:

TikTok hat sich von Dance-Challenges und Memes zu einer zentralen Plattform für Narrativbildung und Informationsverbreitung entwickelt. Durch sein einzigartig visuelles, hochvernetztes Content-Ökosystem liefert es Forschungs-, Fact-Checking- und Policy-Teams Echtzeit-Insights zum öffentlichen Diskurs.

Dieser Leitfaden bietet einen praxisnahen, evidenzbasierten Workflow für das Monitoring von Desinformation auf TikTok, gestützt auf umfangreiche Forschung von FactCheck.LT über mehrere Wahlzyklen in Osteuropa.

Warum sind TikTok Analytics für die Desinformationsforschung von Bedeutung?

Der TikTok-Algorithmus spiegelt kulturelle Trends nicht nur wider—er prägt sie aktiv. Unsere Analyse zeigt, wie politische Narrative systematisch auf Unterhaltungsinhalte, virale Sounds und Creator-Netzwerke aufsetzen, um Zielgruppen zu erreichen, die traditionelle Nachrichtenmedien kaum nutzen.

Die Trend-Engine der Plattform basiert auf wechselseitigen Verknüpfungen zwischen Sounds, Hashtags, Effekten und Creator. Wenn Sie Co-Occurrence-Analysen rund um Themen erstellen, erkennen Sie, wann Randnarrative in Mainstream-Communities übergreifen – ein Frühwarnsignal für die Verbreitung von Desinformation. Kontext wird in diesem Umfeld zum entscheidenden Faktor, weil Trends nicht isoliert entstehen, sondern in Relation zu anderen Trends.

Welche wesentlichen Elemente müssen überwacht werden?

1. Hashtag-Netzwerke und narratives Rahmenkonzept

Desinformation verbreitet sich selten über einen einzelnen Hashtag. Stattdessen entsteht ein komplexes Gerüst aus Clustern thematisch verwandter Hashtags, die Brücken zwischen unterschiedlichen Communities schlagen. Unsere Analyse toxischer Hashtags auf TikTok in Belarus zeigte, wie gesundheitsbezogene Hashtags als Brücken zu politischen Inhalten dienten und es Narrativen ermöglichten, Community‑Grenzen zu überschreiten, die sonst getrennt geblieben wären.

Die zentrale Erkenntnis: Nicht nur die primären Hashtags überwachen, sondern das gesamte Netzwerk verwandter Tags. Tags mit hoher Überschneidung, Community-Cluster und periphere Knoten signalisieren häufig frühzeitig die nächste Framing-Entwicklung. Durch die Analyse dieser Beziehungsstrukturen im Zeitverlauf lassen sich Kern-Frames klar von opportunistischem Hijacking unterscheiden.

Bildquelle: Exolyt

Quelle: Toxische Narrative: belarussisches TikTok und die Kunst der digitalen Manipulation

Mit dem Juli-Update hat Exolyt die Möglichkeit eingeführt, in den leistungsstarken und beeindruckenden Diagrammen zu verwandten Hashtags einen benutzerdefinierten Zeitraum auszuwählen. Die Analyse eines dieser Diagramme führte zur Untersuchung eines noch deutlich größeren Hashtags – „змагары“ / „fighters“.

2. Audio-Templates als Brücke über Sprachgrenzen hinweg

Audio-Templates transportieren Botschaften schneller über Sprachgrenzen hinweg als textbasierte Inhalte. Politische Slogans, die sich über virale Sounds verbreiten, gehören zu den wirkungsvollsten Hebeln zur Verstärkung von Narrativen – identische CTAs erscheinen dabei unter scheinbar themenfremden Inhalten. In Wahlphasen beobachten wir dieses Muster durchgängig als Indikator für Orchestrierung, nicht für organische Verbreitung.

Die Geschwindigkeit, mit der Sounds in unterschiedlichen Sprachgemeinschaften aufgegriffen werden, liefert entscheidende Erkenntnisse zur Koordination von Narrativen. Wenn derselbe Sound parallel in mehreren sprachlichen Kontexten auftaucht – insbesondere in sehr kurzen Zeitfenstern –, spricht das eher für koordinierte Verstärkung als für eine natürliche virale Verbreitung.

3. Kommentar-Insights und Ground Truth

Kommentarbereiche legen häufig koordiniertes Verhalten offen, das der eigentliche Content gezielt verdeckt. Unsere Analyse der TikTok-Kommentare im Sommer 2025 zeigte, wie der zeitliche Verlauf der Kommentare und eine phrasegenaue Analyse dabei helfen, spielerische Meme-Dynamiken von gezielten Beeinflussungsversuchen und koordinierten Brigading-Aktionen zu unterscheiden.

Bildquelle: Exolyt

Quelle: So kommentierten regierungstreue belarussische TikToks

Übereinstimmende Formulierungen in verschiedenen Videos, zeitlich komprimierte Kommentarwellen und 1:1 kopierte CTAs sind klare Indikatoren für koordinierte Aktivität. Besonders aussagekräftig ist die zeitliche Verdichtung identischer Botschaften über thematisch nicht verwandten Content hinweg – sie weist deutlich auf orchestrierte Aktivität statt auf eine organische Community-Reaktion hin.

4. Creator-Netzwerke und Micro-Influencer-Ketten

Narrative verbreiten sich über Netzwerke aus Micro-Influencern mit bemerkenswerter Effizienz. Die wirksamsten Einflusskampagnen identifizieren Creator, die über mehrere Communities hinweg aktiv sind, und platzieren politische Framings wiederholt in unterschiedlichen Themenfeldern. Solche community-übergreifend vernetzten Accounts werden zu kritischen Knotenpunkten für die skalierte Verbreitung und Verstärkung von Narrativen.

Für belastbare Analysen müssen nicht nur Creator-Kennzahlen, sondern auch Muster auf Netzwerkebene erfasst und analysiert werden – darunter Wachstumsspitzen, Hashtag-übergreifende Aktivität, Zielgruppenüberschneidungen und Kooperationsmuster. Netzwerke, die parallel agieren, in eng getakteten Zeitfenstern ähnliche Inhalte veröffentlichen oder synchron verlaufende Engagement-Muster zeigen, deuten auf potenzielle Koordination hin, die über organische Community-Dynamiken hinausgeht.

5. Community-Signale nach Region und Sprache

TikToks Community-Struktur, die sich um Hashtags wie #BookTok und #PoliTikTok organisiert, bietet schnelle analytische Ansatzpunkte, um die Entwicklung von Narrativen zu verstehen. Die Segmentierung von Themen nach Geografie und Sprache zeigt, wann Communities, die sich normalerweise kaum überschneiden, plötzlich dieselben Hashtags oder Sounds nutzen – ein Hinweis auf externe Einflussnahme oder gezieltes Seeding von Narrativen.

Unsere Untersuchungen in Belarus, Polen und Rumänien zeigen, dass Zielgruppen in der Diaspora, in Grenzregionen und aus sprachlichen Minderheiten oft frühzeitig als Zielgruppen für Narrativtests ausgewählt werden. Diese Communities dienen als Erprobungsfelder für Botschaften, die später in größere Bevölkerungsgruppen ausgerollt werden – und sind damit kritische Frühwarnindikatoren.

*Exolyt Profi-Tipp

Allerdings kann mehrsprachiges Social Listening bei der Analyse von Social-Media-Daten eine erhebliche Herausforderung sein. Neben zahlreichen kulturellen Nuancen gilt es zudem, die Verzerrung englischdominierter Daten zu überwinden, um den Reichtum anderer Sprachen wirklich zu erschließen und global repräsentativere, präzisere Insights zu gewinnen. Angesichts der Bedeutung von Audio, hat Exolyt Videotranskriptionen eingeführt, um die Content-Analyse zu verbessern.

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6. Visuelle Intelligenz jenseits von Beschreibungstexten

Einflussoperationen platzieren Botschaften zunehmend in On‑Screen‑Text, Logos oder visuellen Elementen, die im Beschreibungstext nie erwähnt werden. Eine Analyse auf Frame‑Ebene erkennt kodierte Botschaften (Dogwhistles) und Narrative jenseits des Beschreibungstexts, die ausschließlich keywordbasierte Monitoring‑Systeme vollständig übersehen. Diese visuelle Ebene enthält häufig die sensibelsten oder kontroversesten Inhalte – bewusst vom durchsuchbaren Text getrennt.

Die Unterscheidung zwischen On-Caption- und Off-Caption-Content gibt Aufschluss über Absicht und Reifegrad. Content, der darauf ausgelegt ist, Erkennungssysteme zu umgehen, bettet die Kernbotschaft meist visuell ein, während die Caption unverfänglich bleibt – das schafft plausible Abstreitbarkeit und stellt zugleich sicher, dass die Botschaft die vorgesehenen Zielgruppen erreicht.

7. Erkennung zeitlicher Muster

Authentische Trends zeigen in Wachstum und Engagement eine natürliche, organische Dynamik. Nicht-organische Impulse erzeugen dagegen Spitzen zu ungewöhnlichen Zeiten, verlaufen in mechanisch regelmäßigen Intervallen oder folgen wiederkehrenden Tagesrhythmen – ein klares Indiz für Automatisierung statt für das Verhalten einer menschlichen Community.

Das Übereinanderlegen von Hashtag-Wachstumskurven, Posting-Frequenzmustern und Kommentar-Dynamik erzeugt Signaturen, die künstlich erzeugte Reichweitensteigerung klar von organischem Community-Engagement trennen. Diese zeitlichen Signaturen sind besonders aussagekräftig, wenn sie mit Creator-Netzwerkanalysen und Content-Ähnlichkeitsmetriken verknüpft werden.

Beispiel einer in Exolyt erfassten Creator‑Netzwerk‑Analyse.

Bildquelle: Exolyt

Recherchequelle: Belarus als Absprungbasis: TikTok-Videos verbreiten Kreml-Narrative in Moldau

Wie lässt sich ein systematischer Monitoring-Prozess für die Forschung zu Desinformation aufrechterhalten?

• Festlegung von Umfang und Parametern

Effektives Monitoring beginnt mit einer klaren Definition der Bedrohungslage – ob mit Fokus auf Wahlen, Migrationsnarrative, gesundheitsbezogene Desinformation oder regionale Geopolitik. Erfolgreiche Programme definieren dazu präzise Seed-Parameter: 3–5 Kern-Hashtags, 2–3 Trending-Sounds und 10–20 Schlüssel-Creator mit communityübergreifendem Einfluss.

Ziele müssen klar definiert und messbar sein, etwa "aufkommende Falschbehauptungen zu Briefwahlverfahren erkennen" oder "grenzüberschreitende Propaganda nachverfolgen, die sich an sprachliche Minderheiten richtet". Diese Klarheit ermöglicht eine zielgerichtete Datenerhebung und verhindert eine schleichende Umfangserweiterung, die die analytische Aussagekraft verwässert.

• Netzwerk-Mapping und Beziehungsanalyse

Der Aufbau umfassender Netzwerkkarten für jedes Seed-Hashtag macht das übergeordnete Ökosystem vernetzter Inhalte und Communities sichtbar. Diese Karten heben stark überlappende Nachbarn, Community-Cluster-Muster und periphere Knoten hervor, die häufig auf sich abzeichnende Narrative hinweisen.

Wöchentliche Momentaufnahmen dieser Beziehungsnetzwerke machen die Entwicklung im Zeitverlauf sichtbar und zeigen, wie sich Cluster als Reaktion auf externe Ereignisse oder interne Community-Dynamiken bilden, verschmelzen oder fragmentieren. Den peripheren Knoten sollte besondere Aufmerksamkeit gelten, da sie häufig die nächste Ausprägung des Narrativ-Framings andeuten.

• Creator Intelligence und Netzwerkanalyse

Das Anlegen von Beobachtungslisten mit Accounts, die in mehreren Communities präsent sind oder regelmäßig im Umfeld beobachteter Hashtags und Sounds erscheinen, bildet die Grundlage für Analysen auf Netzwerkebene. Diese Creator fungieren häufig als Brücken zwischen Communities und tragen Narrative über Community-Grenzen hinweg.

Die Triangulation von Wachstumsmustern, Engagement-Kennzahlen und dem Sentiment der Kommentare legt koordinierte Netzwerke offen. Die ausgefeiltesten Netzwerke wahren auf Ebene einzelner Accounts plausibles Verhalten, zeigen jedoch auf Netzwerkebene klare Koordination – erkennbar an synchronisierten Posts, gemeinsamen narrativen Elementen oder abgestimmten Engagement-Mustern.

• Kommentar-Mining und Phrasenanalyse

Die regelmäßige Auswertung von Kommentaren aus Watchlist-Accounts sowie von Content mit hohem Engagement, der Zielthemen erwähnt, schafft eine belastbare Faktenbasis zur Abgrenzung zwischen echter Community-Reaktion und orchestriertem Messaging. Eine einfache N-Gramm-Analyse der Top-Kommentare legt wiederkehrende Formulierungen und Kernbotschaften offen, die auf koordinierte Messaging-Kampagnen hindeuten.

Zeitlich gebündelte Wellen ähnlicher Formulierungen über thematisch nicht zusammenhängende Videos hinweg sind ein besonders starker Hinweis auf koordiniertes Vorgehen. Auffälligkeiten in der Kommentarfrequenz – insbesondere in Kombination mit wiederkehrenden Formulierungsmustern – helfen, authentisches Community-Engagement von künstlicher Reichweitensteigerung zu unterscheiden.

• Visuelle Content-Analyse

Eine systematische Analyse auf Frame-Ebene durchsucht einzelne Frames nach eingebetteten Keywords, Slogans und visuellen Hinweisen – etwa Schriftzügen, Parteisymbolen und URLs –, die im Begleittext bewusst weggelassen werden. Diese Ebene visueller Insights enthält häufig die sensibelsten Botschaften – konzipiert, um die adressierten Zielgruppen zu erreichen und zugleich textbasierte Erkennungssysteme zu umgehen.

Für die Dokumentation ist eine sorgfältige Kategorisierung der Erkenntnisse in On-Caption- und Off-Caption-Inhalte erforderlich; Letztere deuten häufig auf gezielte Verschleierungsstrategien hin. Das Anfertigen von Screenshots zu Dokumentationszwecken muss die Beweissicherung mit einer verantwortungsvollen Offenlegung in Einklang bringen.

• Reporting- und Business-Intelligence-Produkte

Effektives Reporting verfolgt narrative Höhepunkte, indem es das Wachstum von Hashtags und Sounds visualisiert, und bleibt zugleich auf umsetzbare Insights fokussiert. Wöchentliche Briefings sollten vier Kernfragen beantworten: Was hat sich bewegt? Wer hat die Bewegung ausgelöst? Warum ist das relevant? Welche Maßnahme wird empfohlen?

Die Herausforderung besteht darin, die unerwünschte Weiterverbreitung schädlicher Inhalte zu vermeiden und gleichzeitig ausreichend belastbare Entscheidungsgrundlagen bereitzustellen. Beschnittene Screenshots, Netzwerkdiagramme mit unkenntlich gemachten sensiblen Details sowie die Analyse aggregierter Muster tragen dazu bei, dieses Gleichgewicht zwischen Transparenz und Verantwortung zu wahren.

Beispiele für Fallstudien zum Wahlzyklus von FactCheck

• Polen: Grenzüberschreitende Reinwaschung von Narrativen

Unser grenzüberschreitendes Monitoring hat belegt, dass belarusnahe Medienökosysteme systematisch Narrative testeten und für eine scheinbar organische Verbreitung aufbereiteten, um sie vor Wahlen in polnischsprachigen TikTok-Inhalten zu platzieren. Die Operation verpackte Kernbotschaften über zielgruppennahe Creator neu, umging inländische Medienökosysteme und erreichte so jüngere Wählerinnen und Wähler direkt.

Eine Zeitverlaufsanalyse der Spitzen des polnischsprachigen Contents, kombiniert mit einer Creator‑Netzwerkanalyse, zeigte, wie Short‑Form‑Video‑Content klassische Fact‑Checking‑Prozesse umging. Die Raffinesse lag nicht in den einzelnen Beiträgen, sondern im systematischen Vorgehen beim Creator‑Recruiting und im gezielten Timing des Narrativs.

Wie TikTok die Wahlergebnisse der Präsidentschaftswahl in Polen beeinflusst hat von FactCheck

• Rumänien: Hashtag-Wachstumstempo und Kampagnendynamik

Der rumänische Wahlzyklus 2024-2025 zeigte einen schnellen Wandel der Hashtags rund um Kandidaten und politische Sachthemen. Politische Kommunikation setzte konsequent auf Entertainment-Trends, um Zielgruppen zu erreichen, die politische Inhalte aktiv mieden.

Die Analyse auf Kommentar-Ebene erwies sich als entscheidend, um organische Community-Reaktionen von koordinierten Beeinflussungsmaßnahmen zu unterscheiden. Identische Formulierungen, die in engen Zeitfenstern in voneinander unabhängigen Videos auftauchten, lieferten klare Belege für Koordination, während die Netzwerkanalyse zeigte, wie politische Narrative sich über geteilte Audio-Vorlagen und Creator-Kooperationen in Entertainment-Communities verbreiteten.

Quelle: Der Wettstreit der rumänischen Präsidentschaftskandidaten auf TikTok von FactCheck

• Albanien: Fragmentierte Netzwerke und Identitätspolitik

Auf albanischem TikTok zeigten sich fragmentierte Hashtag-Cluster mit raschen Ausschlägen, in denen politische Identitätsinhalte über TikToks Duett- und Stitch-Funktionen mit Lifestyle-Trends verschmolzen. Die nativen Kollaborationsfunktionen der Plattform wurden zu Instrumenten zur Verstärkung von Narrativen über Community-Grenzen hinweg.

Die Abbildung des Beziehungsnetzwerks verschaffte frühzeitige Einblicke in die Entstehung von Narrativbrücken und ermöglichte es Analysten, für nachfolgende Kampagneniterationen effektivere Monitoring-Parameter zu definieren. Die Fallstudie verdeutlichte, dass die Fragmentierung von Communities die Verbreitung von Narrativen sogar beschleunigen kann, weil dadurch mehrere parallele Verstärkungskanäle entstehen.

Politische Hashtags im Trend auf TikTok in Albanien

Welche ethischen Leitlinien und Protokolle sollten in dieser Forschungsmethodik eingehalten werden?

• Datenschutz und Plattformverantwortung

Die Research-Methodik muss sowohl die Privatsphäre der Nutzer als auch die Nutzungsbedingungen der Plattformen respektieren. Die ausschließliche Nutzung öffentlich zugänglicher Daten verhindert Datenschutzverletzungen und sichert zugleich die Qualität der Analysen.

Versuche der Deanonymisierung untergraben ethische Standards und die Validität der Forschungsergebnisse, indem sie den Fokus von Verhaltensmustern hin zu individuellem Targeting verschieben.

Die Einhaltung der Plattform-Nutzungsbedingungen stellt nachhaltige Forschungspraktiken sicher und gewährleistet den Zugang für kontinuierliches Monitoring. Verstöße bergen nicht nur das Risiko von Sperren einzelner Accounts, sondern auch von weitergehenden Einschränkungen, die die Forschungskapazitäten auf Community-Ebene beeinträchtigen können.

• Schadensminimierung in der Forschungspraxis

Forschungsreporting muss Transparenz mit Schadensminimierung in Einklang bringen und vermeiden, die untersuchten Narrative weiter zu verstärken. Zugeschnittene Screenshots, Netzwerkdiagramme mit unkenntlich gemachten sensiblen Details sowie die Darstellung aggregierter Muster unterstützen dieses Gleichgewicht zwischen Faktenbasis und Verantwortung.

Die Folgewirkungen der Veröffentlichung von Forschungsergebnissen erfordern sorgfältige Abwägung, denn akademische oder politische Analysen können unbeabsichtigt konkrete Handlungsanweisungen für böswillige Akteure liefern. Bei Kontextualisierung und Methodentransparenz ist der Erkenntniswert gegen potenziellen Missbrauch abzuwägen.

• Analytische Stringenz und Evidenzstandards

Nicht jede Anomalie ist ein Hinweis auf Koordination oder böswillige Absicht. Eine belastbare Analyse stützt sich auf mehrere übereinstimmende Signale statt auf einzelne Indikatoren. Zeitliche Muster in Kombination mit Wiederverwendung in Creator-Netzwerken und visuellen Signalen außerhalb der Caption bilden eine solidere Grundlage für Attribution als jeder einzelne KPI.

Dokumentationsstandards müssen Reproduzierbarkeit gewährleisten und zugleich sensible Quellen und Methoden schützen. Archivierte URLs, Screenshots mit Zeitstempel und methodische Transparenz ermöglichen die Überprüfung, ohne laufende Monitoring-Prozesse oder den Quellenschutz zu gefährden.

Wie lässt sich eine Desinformations-Monitoring-Strategie implementieren?

Phase 1: Aufbau der Infrastruktur

Eine erfolgreiche Implementierung beginnt mit einer klaren Definition der Angriffsfläche, die den Themenfokus, den geografischen Geltungsbereich und die sprachlichen Parameter umfasst. Die Festlegung von Seed-Parametern bildet die Grundlage für eine systematische Erweiterung – ausgehend von drei bis fünf Kern-Hashtags, zwei bis drei Trend-Sounds und zehn bis zwanzig themen-, regionen- und sprachübergreifenden Creator.

Eine Baseline-Netzwerkkartierung definiert den Ausgangspunkt für Trendanalysen: Sie erfasst bestehende Community-Strukturen und die Verbreitungsdynamiken von Narrativen, noch bevor der Beobachtungszeitraum beginnt. Diese Baseline ermöglicht es, Veränderungen zu erkennen, die sonst wie normale Plattformaktivität erscheinen würden.

Phase Zwei: Systematisches Monitoring

Wöchentliche Creator-Watchlist-Updates erfassen die sich wandelnden Einflussnetzwerke und entstehende Verbindungslinien zwischen Narrativen. Die Analyse von Kommentarmustern deckt Koordinationssignale auf, die ein Monitoring auf Content-Ebene übersehen kann. Eine visuelle Prüfung auf Frame-Ebene erkennt eingebettete Botschaften, die darauf ausgelegt sind, textbasierte Erkennungssysteme zu umgehen.

Zeitliche Anomalieerkennung kombiniert mehrere Signalquellen, um künstlich erzeugte Verstärkungsmuster zu identifizieren. Die Integration von Hashtag-Dynamik, Postingfrequenz, Engagement-Mustern und dem Timing von Kommentaren liefert belastbare Signaturen zur Unterscheidung von organischer und koordinierter Aktivität.

Phase 3: Insight-Generierung

Wöchentliche Briefings verdichten Monitoring-Ergebnisse zu umsetzbaren Insights. Sie adressieren aufkommende Bedrohungen und zentrale Amplifikationsnetzwerke, liefern Wirkungsanalysen und konkrete Handlungsempfehlungen. Eine systematische Belegarchivierung sichert Audit-Trails, während klare Dokumentationsstandards Reproduzierbarkeit und Nachprüfbarkeit gewährleisten.

Stakeholder-Kommunikation erfordert, Intelligence- und Analyseprodukte konsequent auf die Bedürfnisse der jeweiligen Zielgruppe auszurichten – sei es für akademische Forschung, Politikgestaltung oder operatives Handeln. Die Entwicklung von Empfehlungen für Gegen-Narrative vervollständigt den Intelligence-Zyklus, indem sie proaktives statt rein reaktives Vorgehen ermöglicht.

Welche strategischen Auswirkungen hat das Monitoring von Desinformation?

Desinformationsoperationen profitieren von den Kernmechaniken TikToks: algorithmische Verstärkung, authentische Stimmen und eine hohe Veröffentlichungs- und Verbreitungsgeschwindigkeit von Inhalten. Bei systematischem Vorgehen eröffnen diese Merkmale jedoch Chancen für Früherkennung und schnelle Reaktion.

Die zentrale Erkenntnis aus unserer Forschung über mehrere Wahlzyklen hinweg ist: Professionell orchestrierte Einflusskampagnen hinterlassen über mehrere analytische Dimensionen hinweg erkennbare Muster. Keine einzelne Metrik liefert eine eindeutige Attribution; erst übereinstimmende Signale aus Netzwerkanalysen, zeitlichen Mustern, Content-Ähnlichkeiten und Auffälligkeiten im Engagement ermöglichen eine robuste Erkennung.

Erfolg erfordert, TikTok nicht als chaotische Informationslandschaft, sondern als strukturiertes System mit vorhersagbaren Mustern und erkennbaren Anomalien zu verstehen. Mit einem systematischen Ansatz, der Beziehungs- und Netzwerkanalyse, Kommentar-Insights und eine umfassende Content-Analyse verbindet, wird Social-Media-Monitoring von reaktiver Schadensanalyse zu proaktiver Risikofrüherkennung.

Das übergeordnete Ziel ist, Social-Media-Rauschen in entscheidungsreife Insights zu überführen – schnell genug, um wirksam reagieren zu können. Dafür braucht es nicht nur analytische Exzellenz, sondern auch operative Disziplin, klare ethische Leitplanken und eine transparente Kommunikation von Möglichkeiten und Grenzen gegenüber Stakeholdern, die für kritische Entscheidungen auf diese Insights angewiesen sind.

Dieser Leitfaden zum Monitoring von Desinformationspropaganda wurde aus umfangreichen Forschungsarbeiten zusammengestellt, die FactCheck.LT über mehrere Wahlzyklen und Einflussoperationen hinweg durchgeführt hat. Ihre Publikationen bieten detaillierte Fallstudien sowie eine Dokumentation der Methodik.