Im Vorfeld der Wahlen posten die Parteien täglich auf TikTok. Wir möchten mit euch herausfinden, welche politischen Inhalte die Wähler:innen tatsächlich sehen.
Dazu sammeln wir im September TikTok-Datenspenden. Teilnehmende erhalten eine direkte Auswertung zu politischen Inhalten in Ihrem Feed. Du möchtest auf dem Laufenden bleiben?
Wie beeinflussen Social-Media-Plattformen politische Meinungen und Wahlen? Welche Rolle spielt TikTok dabei? Und wie können wir mehr Transparenz über Algorithmen schaffen? Im Forschungsprojekt Dein Feed, Deine Wahl untersuchen wir, wie politische Inhalte auf TikTok ausgespielt werden. Dafür sammeln und analysieren wir rund um die Landtags- und Abgeordnetenhauswahlen im September 2026 TikTok-Daten, die Nutzende freiwillig spenden. Um dabei Perspektiven aus der Gesellschaft einzubeziehen, haben wir Bürgerinnen und Bürger für ein Citizen-Science-Gremium gewonnen, die das Projekt mitgestalten.
Im Forschungsprojekt “Dein Feed, Deine Wahl” begleiten wir die Landtags- und Abgeordnetenhauswahlen im September 2026 (Berlin, Mecklenburg-Vorpommern, Sachsen-Anhalt) und untersuchen, welche politischen Inhalte auf TikTok an wen ausgespielt werden. Dafür sammeln wir TikTok-Daten, die Nutzende freiwillig spenden.
Um dabei Perspektiven aus der Gesellschaft einzubeziehen, bilden wir ein Citizen-Science-Gremium aus 30 Bürgerinnen und Bürgern, die das Projekt mitgestalten. Dieses begleitet nicht nur das Forschungsprojekt aus der Distanz, sondern begleitet uns auch bei drei Data-Donation-Days in Berlin, Rostock, und Halle (Saale) bei denen wir mit Wählerinnen und Wählern in Kontakt kommen wollen.
Du möchtest über den Projektfortschritt auf dem Laufenden gehalten und informiert werden, sobald die Datenspende-Phase beginnt? Jetzt beim E-Mail-Verteiler anmelden
"Dein Feed, Deine Wahl" ist ein Projekt des Weizenbaum-Instituts Berlin.
Erstmals wurde das Projekt 2025 im Rahmen der Deutschen Bundestagswahlen in Kollaboration mit der Universität Zürich, dem Bayrischen Rundfunk und der Stuttgarter Zeitung/Nachrichten durchgeführt.
