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Studie: Wissenschaftler bringen Hirnaktivität und Nutzung von Social Media in Beziehung

von Markus Howest

30.08.2013 Wie intensiv Internetnutzer im sozialen Netzwerk Facebook aktiv sind, kann einer Studie der Freien Universität Berlin zufolge durch Aktivierungsmuster im Nuclues accumbens, Teil des Belohnungssystems des Gehirns, vorausgesagt werden. So berichtet der Informationsdienst Wissenschaft . Die Wissenschaftler vom Exzellenzcluster "Languages of Emotion" setzten dafür erstmals bei Testpersonen Hirnaktivität und die Nutzung sozialer Medien in Beziehung. Die Ergebnisse veröffentlicht die neues Ausgabe der Fachzeitschrift Frontiers in Human Neuroscience .

Besonderer Fokus der Untersuchung war der Reputationsgewinn, den Nutzer sozialer Medien erfahren.

Die Wissenschaftler konzentrierten sich mit dem Nucleus accumbens auf eine kleine, aber bedeutende Struktur im Zentrum des Gehirns. Diese Struktur wird mit der Verarbeitung von Belohnung - bei der Nahrungsaufnahme, bei Geld, Sex und Reputationsgewinn - assoziiert. "Es gehört zu den Wesensmerkmalen des Menschen, sich um seine Reputation zu sorgen" erklärt Dar Meshi, Erstautor der Studie. Heute laufe dieses Reputationsmanagement für viele über soziale Medien wie Facebook.

Wenn andere Nutzer etwa bei Facebook eine neue Nachricht eines Benutzers mit "gefällt mir" markieren, könne das als positives soziales Feedback für den Urheber gewertet werden, so die Wissenschaftler.

"Mit unserer Studie konnten wir zeigen, dass mit der Art der Verarbeitung sozialer Anerkennung im linken Nucleus accumbens die Intensität der Facebook-Nutzung von Individuen vorausgesagt werden kann", sagt Dar Meshi.

An der Studie nahmen 31 Testpersonen teil.

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Miriam Schwellnus
(Mashup Communications)

Jenseits der Visibility: Reputationsrisiken im GEO-Zeitalter

Sichtbarkeit in ChatGPT, Perplexity & Co. wird zur neuen Königsdisziplin erklärt. Doch was bedeutet es eigentlich, wenn eine Marke "sichtbar" ist? Und was, wenn diese Sichtbarkeit auf falschen oder verzerrten Informationen beruht? Generative KI-Modelle setzen Markenwahrnehmung aus einer Vielzahl historisch gewachsener Signale zusammen - viele davon nicht mehr auf einzelne Quellen zurückführbar, geschweige denn gezielt korrigierbar. Dieser Vortrag nimmt SEO- und PR-Perspektiven gleichermaßen mit auf eine Spurensuche: Was wissen wir tatsächlich darüber, wie KI-Systeme Reputation abbilden - und was wissen wir nicht? Und welche blinden Flecken entstehen, wenn Visibility zum alleinigen Erfolgsmaßstab wird? Ein Denkanstoß für alle, die GEO nicht nur als technische Disziplin, sondern als Frage von Wahrnehmung und Vertrauen verstehen wollen.

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