Der Begriff »Overblocking« beschreibt ein Phänomen, bei dem Content-Moderationstechniken dazu führen, dass legitime Inhalte fälschlicherweise blockiert oder gelöscht werden. Dies kann besonders im Kontext von automatisierten Filtersystemen auftreten, die entwickelt wurden, um schädliche oder illegale Inhalte wie Hassrede oder Desinformation zu entfernen. Die Gefahr hierbei besteht darin, dass diese Systeme nicht immer in der Lage sind, zwischen problematischen und legitimen Inhalten zu unterscheiden, was zu einer Einschränkung der Meinungsfreiheit führt (Kaye, 2019).
Wissenschaftliche Untersuchungen, wie beispielsweise die von Gorwa et al. (2020), zeigen, dass automatisierte Filtersysteme dazu neigen, zu viele Inhalte zu blockieren, um rechtlichen Vorgaben gerecht zu werden. In diesem Zusammenhang wird der Begriff »Overblocking« häufig verwendet, um zu verdeutlichen, dass auch harmlose oder wichtige politische und gesellschaftliche Diskussionen unterdrückt werden können. Solche Fälle gefährden den freien Diskurs, der eine Grundlage der Demokratie darstellt.
Ein anderer Aspekt, der durch Studien hervorgehoben wird, ist die Schwierigkeit, klare Grenzen für Content-Moderation zu setzen, ohne dabei die Meinungsfreiheit einzuschränken (Tandoc et al., 2018). Während Maßnahmen zum Schutz vor schädlichen Inhalten notwendig sind, können übermäßige Beschränkungen das Risiko bergen, dass auch legitime Inhalte zensiert werden. Dies kann besonders problematisch werden, wenn politische, kulturelle oder gesellschaftliche Themen betroffen sind, bei denen unterschiedliche Sichtweisen erforderlich sind.
Es lässt sich daher wissenschaftlich festhalten, dass der Schutz der Meinungsfreiheit und die Moderation von Inhalten ein Balanceakt ist. »Overblocking« kann negative Auswirkungen auf die Meinungsvielfalt haben, und es bedarf sorgfältiger Regulierungen und technischer Verbesserungen, um diesen Effekt zu minimieren.
Quellen:
Kaye, D. (2019). Speech Police: The Global Struggle to Govern the Internet. Columbia Global Reports.
Gorwa, R., Binns, R., & Katzenbach, C. (2020). Algorithmic content moderation: Technical and political challenges in the automation of platform governance. Big Data & Society, 7(1).
Tandoc, E. C., Lim, Z. W., & Ling, R. (2018). Defining “Fake News”: A typology of scholarly definitions. Digital Journalism, 6(2), 137-153.