Vom For-You-Feed zum Datensatz
Die Auswahl entstand nicht über eine Liste bekannter rechter Accounts. Für das Sourcing wurde ein neuer Tiktok-Account angelegt, der gezielt mit AfD-nahen Profilen und Inhalten interagierte.
Zwischen dem 7. und 9. August 2026 kamen nur Profile in die Auswahl, die der For-You-Feed empfahl und die sich eindeutig der AfD zuordnen ließen.
Als Pro-AfD galt ein Account nur, wenn die Unterstützung der Partei eindeutig erkennbar war. Dazu zählten ein direkter Aufruf, die AfD zu wählen, eine entsprechende Empfehlung in der Video-Caption, eine Wahlempfehlung durch den Account selbst in den Kommentaren oder ein klarer AfD-Bezug bereits im Nutzernamen beziehungsweise Profilnamen.
Allgemein rechte, migrationskritische oder regierungskritische Profile ohne eine solche eindeutige Unterstützung wurden nicht berücksichtigt.
Eine weitere Voraussetzung waren mindestens zehn Beiträge mit erkennbarem Einsatz generativer KI. Um einzelne besonders aktive Accounts nicht überproportional zu gewichten, wurden pro Profil höchstens 20 geeignete Videos aufgenommen. Die untersuchten Accounts erreichen zusammen mehr als 400.000 Follower. Insgesamt wurden 357 Videos von 21 Supporter-Accounts ausgewertet und dabei 426 Narrative codiert.
Die Reichweite einzelner Videos reicht dabei von wenigen Tausend Aufrufen bis weit über eine Million. Die Followerzahl bildet die tatsächliche Sichtbarkeit des untersuchten Ökosystems damit nur begrenzt ab.
Zusätzlich zur manuellen Sichtung wurden die Tonspuren mit Open Whisper transkribiert. Für die Narrativanalyse diente ein angepasstes Codebook des Institute for Strategic Dialogue als Grundlage (PDF)(öffnet im neuen Fenster).
Nach einer Kalibrierung an 30 Transkripten wurde dieses Schema eingefroren.
Was die Daten nicht zeigen
Die wichtigste methodische Grenze liegt zugleich in einer Besonderheit von Tiktok: Sichtbar ist nur ein Ausschnitt des tatsächlichen Ökosystems.
Das Sample bildet jene Accounts ab, die der personalisierte For-You-Feed dem Rechercheprofil gezeigt hat und deren Inhalte zum Zeitpunkt der Untersuchung noch öffentlich erreichbar waren. Es ist deshalb gut möglich, dass das eigentliche Rabbit Hole deutlich größer ist als der untersuchte Datensatz.
Schon während des Sourcings verschwanden zuvor identifizierte Videos wieder. Darunter waren auch besonders zugespitzte oder extreme Beiträge. Ob Tiktok sie entfernte, die Betreiber sie selbst löschten oder andere Gründe dahinterstanden, ließ sich nicht mehr feststellen.
Gerade radikalere Inhalte könnten deshalb in einer Untersuchung öffentlich verfügbarer Videos unterrepräsentiert sein. Ein ähnliches Problem zeigte sich bei einzelnen Politiker-Accounts: Auf dem Profil von Maximilian Krah waren Beiträge nicht mehr zugänglich und wurden von Tiktok mit dem Hinweis "Posts that some may find uncomfortable are unavailable" versehen.
Gleichzeitig zeigte der Recherche-Account trotz gezielter Interaktion weiterhin linke und weniger extreme politische Inhalte. Der Algorithmus führte also nicht in eine vollständig geschlossene Filterblase.
Das macht die Grenze der Analyse in beide Richtungen deutlich: Sie kann weder erfassen, wie groß das Pro-AfD-KI-Milieu auf Tiktok insgesamt ist, noch, wie viel radikaleres Material bereits gelöscht, verborgen oder vom Algorithmus schlicht nicht ausgespielt wurde.
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