Soziale Medien galten einst als Orte demokratischer \u00d6ffentlichkeit, als digitale Arenen, in denen Teilhabe, Partizipation und Meinungsfreiheit realisiert werden k\u00f6nnen. Doch seit langem zeigt sich: Diese R\u00e4ume sind von massiven Machtasymmetrien, Ausschlussmechanismen und digitalen Gewaltformen gepr\u00e4gt. Hassrede, algorithmische Verzerrungen (Biases) und Desinformation verengen den Raum \u00f6ffentlicher Debatten. Besonders betroffen sind marginalisierte Gruppen: Frauen, queere Personen, People of Colour (PoC), Menschen mit Be_hinderungen, religi\u00f6se Minderheiten oder Menschen aus finanziell schw\u00e4cheren Schichtungen \u2013 Gruppen, die ohnehin strukturellen Diskriminierungen ausgesetzt sind.<\/p>\n
Ein intersektional-feministischer Blick auf diese Entwicklungen verdeutlicht, dass es nicht nur um technische Herausforderungen geht, sondern um tief verwurzelte gesellschaftliche Ungleichheiten, die durch k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) und Plattformlogiken nicht neutral reproduziert, sondern verst\u00e4rkt werden. Oder wie es Safiya Umoja Noble (2018: 3) formuliert: \u201eThe internet was supposed to be a great equalizer \u2013 instead, it mirrors and magnifies our worst inequalities.\u201c<\/p>\n
Der vorliegende Beitrag untersucht, wie Biases in KI, digitale Gewalt und Desinformation zur Verengung \u00f6ffentlicher digitaler Diskursr\u00e4ume beitragen, welche intersektionalen Dynamiken dabei wirksam werden und welche politischen sowie zivilgesellschaftlichen Handlungsperspektiven denkbar sind.<\/p>\n
In der Praxis zeigt sich also, dass digitale Gewalt, algorithmische Verzerrungen und Desinformation in sozialen Medien zunehmend zur Verengung der Diskursr\u00e4ume beitragen. Statt mehr Partizipation und Gleichheit entstehen Ausschluss, Silencing und Radikalisierung. Um diese Mechanismen zu verstehen, ist der Begriff der Intersektionalit\u00e4t<\/i>, gepr\u00e4gt von Kimberl\u00e9 Crenshaw (1989), zentral. Er beschreibt, dass Diskriminierung und Unterdr\u00fcckung nicht additiv entlang einzelner Kategorien (wie Geschlecht\/gender, Hautfarbe\/race oder Klasse\/class) verlaufen, sondern sich \u00fcberschneidende und verst\u00e4rkende Effekte entstehen. Eine intersektional-feministische Analyse der oben beschriebenen gewaltf\u00f6rmigen Ph\u00e4nomene macht schnell deutlich, dass es sich dabei nicht um technische Nebeneffekte handelt, sondern um die digitale Fortsetzung tief verwurzelter gesellschaftlicher Herrschafts- und Ausschlussverh\u00e4ltnisse (Mosene 2024).<\/p>\n
Social-Media-Plattformen basieren auf Aufmerksamkeits\u00f6konomien: Sichtbar wird, was Klicks, Likes und Interaktionen verspricht. Algorithmen priorisieren Inhalte, die Emp\u00f6rung hervorrufen \u2013 oft Hassrede, Desinformation oder (sexualisierte) Gewalt (Noble 2018; Benkler\/Faris\/Roberts 2018). Diese Mechanismen f\u00fchren dazu, dass diskriminierende Inhalte amplifiziert und marginalisierte Stimmen unsichtbar gemacht werden. Hier zeigt sich, was Safiya Noble als \u201ealgorithms of oppression\u201c beschreibt: KI-Systeme sind keine neutralen Werkzeuge, sondern tief eingebettet in gesellschaftliche Herrschaftsstrukturen.<\/p>\n
Digitale Gewalt \u00e4u\u00dfert sich in vielf\u00e4ltigen Formen: Cybermobbing, Stalking, Doxxing, bildbasierte sexualisierte Gewalt oder Hasskampagnen gegen Aktivist*innen. Carolin Emcke (2016) beschrieb Hassrede als \u201eGatekeeper\u201c: Wer sich \u00e4u\u00dfert, muss mit Angriffen rechnen, und wer betroffen ist, bleibt oft stumm. Dadurch entstehen Strukturen, die ohnehin schon marginalisierte Stimmen verdr\u00e4ngen. Eine Vielzahl an (weitgehend nichtrepr\u00e4sentativen) Studien best\u00e4tigen diese Dynamik: Amnesty International konnte f\u00fcr (zu der Zeit noch) Twitter schon im Jahr 2018 nachweisen, dass Women of Color (Schwarze, asiatische, lateinamerikanische oder Frauen mit gemischtem ethnischem Hintergrund) mit einer um 34 Prozent h\u00f6heren Wahrscheinlichkeit in beleidigenden, verletzenden oder feindseligen Inhalten erw\u00e4hnt wurden als wei\u00dfe<\/i> Frauen. Schwarze Frauen waren dabei \u00fcberproportional betroffen: Sie wurden mit einer um 84 Prozent h\u00f6heren Wahrscheinlichkeit als wei\u00dfe<\/i> Frauen in feindseligen Tweets erw\u00e4hnt (Amnesty International 2018). Auch Plan International (2020) zeigte, dass junge Frauen weltweit im Netz wegen ihres Geschlechts zur Zielscheibe werden \u2013 insbesondere, wenn sie zus\u00e4tzlich PoC, queer oder be_hindert sind. Eine kanadische Erhebung von 2025 dokumentierte, dass 61 Prozent der Frauen und gender-diversen Personen geschlechtsspezifisch motivierte Gewalt im Netz erlebt haben; \u00fcber die H\u00e4lfte reduzierte daraufhin ihre Online-Pr\u00e4senz oder zensierte sich selbst (Canadian Women\u2019s Foundation 2025). \u00c4hnliche Zahlen finden sich in der Studie Lauter Hass, leiser R\u00fcckzug<\/i> des Kompetenznetzwerks gegen Hass im Netz (2024): So berichten 49 Prozent der Befragten, bereits online beleidigt worden zu sein, und fast jede*r Zweite zieht sich als Folge von Hasskommentaren aus digitalen Debatten zur\u00fcck. Junge Frauen, Menschen mit Migrationshintergrund oder queere Personen sind besonders betroffen \u2013 wobei Frauen dabei \u00fcberdurchschnittlich oft sexualisierte Gewalt im Internet erleben. Diese Studie verdeutlicht zudem, dass Hass im Netz nicht nur individuelles Leid verursacht, sondern auch die demokratische \u00d6ffentlichkeit bedroht: 57 Prozent \u00e4u\u00dfern aus Angst vor Angriffen ihre politische Meinung online seltener, 82 Prozent sehen die Meinungsvielfalt im Internet gef\u00e4hrdet. Digitale Gewalt, das wird deutlich, ist nicht nur individuell sch\u00e4digend, sondern wirkt strukturell: Sie entzieht bestimmten Gruppen die M\u00f6glichkeit, gleichberechtigt an digitaler \u00d6ffentlichkeit und demokratischen Diskursen teilzunehmen.<\/p>\n
Die technischen Grundlagen sozialer Medien verst\u00e4rken diese Dynamiken. Inhalte, die Emp\u00f6rung und Hass erzeugen, werden priorisiert, w\u00e4hrend differenzierte oder marginalisierte Perspektiven eher untergehen (Milli et al. 2025). Diese Algorithmen sind auf Engagement-Maximierung optimiert, nicht auf das Wohlergehen von Nutzer*innen. Inhalte, die Emp\u00f6rung oder Polarisierung bedienen, werden bevorzugt ausgespielt, und das bedeutet konkret: antifeministische, rassistische, queerfeindliche Narrative erhalten mehr Sichtbarkeit als sachliche, differenzierte Gegenreden. Diese Logik verst\u00e4rkt das Risiko f\u00fcr Betroffene digitaler Gewalt und wirkt wie ein Verst\u00e4rker f\u00fcr strukturell ohnehin marginalisierte Stimmen, die aus dem digitalen Diskurs gedr\u00e4ngt werden (Weale 2024). Feministische oder antirassistische Beitr\u00e4ge werden dagegen h\u00e4ufiger f\u00e4lschlich entfernt oder herabgestuft; das zentrale Problem liegt hier in den (teil-)automatisierten Moderationssystemen, die Plattformen zur Erkennung rechtswidriger oder \u201eproblematischer\u201c Inhalte einsetzen. Diese Systeme arbeiten oft auf der Basis sprachlicher und kontextueller Muster \u2013 Muster, die wiederum auf historischen Datens\u00e4tzen beruhen, in denen marginalisierte Sprachen und Perspektiven unterrepr\u00e4sentiert sind. Insbesondere Sprachen des sogenannten Globalen S\u00fcdens oder queere Codesprache werden schlecht erfasst, was zu ungleichem Schutz f\u00fchrt (Shahid\/Elswah\/Vashistha 2025). Inhalte aus feministischer, queerer oder antirassistischer Perspektive werden deshalb \u00fcberproportional h\u00e4ufig als \u201eunangemessen\u201c, \u201ehasserf\u00fcllt\u201c oder \u201eextremistisch\u201c eingestuft, w\u00e4hrend sexistische, transfeindliche oder rassistische Aussagen algorithmisch durchrutschen (Golunova 2025).<\/p>\n
So geraten Betroffene von digitaler Gewalt in einen absurden Zustand: Ihre Strategien der Gegenwehr und Selbsterm\u00e4chtigung werden zensiert, w\u00e4hrend die Gewalt, gegen die sie sich richten, online verbleibt, oft unter dem Deckmantel von \u201eMeinungsfreiheit\u201c. Auch diese algorithmische Moderation ist mithin keineswegs neutral, sondern reproduziert Herrschaftsverh\u00e4ltnisse und \u00fcbt epistemische Gewalt aus, indem sie marginalisiertes Wissen nahezu unsichtbar macht. Die so propagierte Meinungsfreiheit f\u00fchrt so zu faktischer Zensur.<\/p>\n
Parallel dazu wirkt Desinformation als systematischer Angriff auf \u00d6ffentlichkeiten. Gender-spezifische Desinformation nutzt Geschlechterstereotype aus und zielt oft darauf ab, Einzelpersonen, insbesondere Frauen und queere Personen, aus \u00f6ffentlichen R\u00e4umen zu verdr\u00e4ngen, die \u00f6ffentliche Meinung zu beeinflussen, die Legitimit\u00e4t von Personen oder Institutionen zu untergraben und damit auch demokratische Teilhabe zu behindern. Diese Desinformation kann das Vertrauen schw\u00e4chen, zur Selbstzensur zwingen und die Sicherheit von Frauen online und offline gef\u00e4hrden (Bradshaw 2024). Misogynie dient oftmals als \u201eEinstiegspforte\u201c f\u00fcr Radikalisierung: Online-Communities wie Incels (Involuntary Celibate) oder die \u201eManosphere\u201ci<\/sup><\/a> verbreiten frauenfeindliche Narrative, die in Kombination mit Verschw\u00f6rungsmythen und Rassismus in Gewalt umschlagen k\u00f6nnen (Agena\/Rahner 2021). Antifeminismus und Queerfeindlichkeit bilden weitere Ankerpunkte, an denen \u00f6ffentliche Teilhabe eingeschr\u00e4nkt wird; schon seit einigen Jahren beobachten wir eine zunehmende Radikalisierung in der traditionellen Verschr\u00e4nkung von Misogynie, Antifeminismus, Antisemitismus und Rassismus, basierend auf reaktion\u00e4ren, konservativen Wertekontexten und geschlossenen, nicht selten verschw\u00f6rungsmythologisch aufgeladenen Weltbildern. Alltagssexismus in Form von Sprache, Memesii<\/sup><\/a> und Herabw\u00fcrdigungen, verst\u00e4rkt in und durch verschw\u00f6rungsmythologische(n) Gruppen, ist nicht selten das erste Eingangstor zu einer massiven Radikalisierung breiter Gruppen von Gesellschaft und kann bis zu menschenfeindlichen Attentaten und Femiziden reichen (Mosene 2021). Das best\u00e4tigt auch der Policy Brief der OSZE aus 2022, der aufzeigt, dass ein wachsender Bestand an Forschungsergebnissen darauf hinweisen, dass sich gewaltt\u00e4tig-misogyne Einstellungen und Haltungen, die gewaltt\u00e4tigen Extremismus und Radikalisierung unterst\u00fctzen, stark \u00fcberschneiden (OSCE 2022).<\/p>\n Im Kontext der Inhaltemoderation wird die Verbindung zwischen KI und Materialit\u00e4t zunehmend sichtbar: Ihre Leistungsf\u00e4higkeit h\u00e4ngt nicht nur von Rechenleistung und Datenspeicherung ab, sondern auch von unsichtbarer menschlicher Arbeit, die meist von bereits marginalisierten Gruppen geleistet wird. Die sozialen und \u00f6konomischen Bedingungen dieser Arbeit spiegeln die globalen Machtasymmetrien wider, die bereits in den Trainingsdatens\u00e4tzen angelegt sind. Gemeint ist damit, was Kate Crawford in Atlas of AI<\/i> (2021: 8) pr\u00e4gnant zusammenfasst: \u201eAI is neither artificial nor intelligent. It is made from natural resources, fuel, human labor, data, and classified by humans. It is a registry of power.\u201c KI ist demzufolge nicht nur Code, sondern ebenso Bergbau f\u00fcr seltene Erden im Globalen S\u00fcden, wasser- und energieintensive Rechenzentren, und die oft unsichtbare Arbeit von Millionen Menschen, die Daten sammeln, labeln oder Inhalte moderieren.<\/p>\n Besonders in der Datenannotation und Content Moderation, den Basisarbeiten f\u00fcr maschinelles Lernen, sind es prek\u00e4r besch\u00e4ftigte Mitarbeiter*innen im Globalen S\u00fcden, die einen unverzichtbaren, aber unsichtbaren Teil der KI-Wertsch\u00f6pfungskette ausmachen. Die globale KI-Industrie folgt so denselben extraktiven Logiken wie andere kapitalistische und koloniale Strukturen: Wertsch\u00f6pfung findet vor allem im Globalen Norden statt, w\u00e4hrend Risiken, Kosten und Belastungen insbesondere im Globalen S\u00fcden anfallen. Damit sind die Macht- und Abh\u00e4ngigkeitsverh\u00e4ltnisse, die KI in ihren Ergebnissen reproduziert, bereits tief in ihrer Produktionsweise eingeschrieben (\u00c7etin 2021).<\/p>\n Diese Entwicklungen versch\u00e4rfen sich durch globale Ungleichheiten. Plattformen konzentrieren ihre Schutzma\u00dfnahmen auf den Globalen Norden, w\u00e4hrend Nutzende im Globalen S\u00fcden mit wesentlich weniger Regulierung und schlechterer Moderation konfrontiert sind. Gerade dort, wo politische Repression und digitale Gewalt ineinandergreifen, bleiben Betroffene schutzlos.<\/p>\n Gleichzeitig entstehen Gegenbewegungen. Netzfeministische Hashtag-Kampagnen wie #MeToo, #NiUnaMenos oder #SayHerName zeigen, dass digitale R\u00e4ume auch f\u00fcr Widerstand genutzt werden k\u00f6nnen. Sie erzeugen Sichtbarkeit, Solidarit\u00e4t und politische Wirkung \u2013 oft gegen massiven Widerstand, algorithmische Unsichtbarmachung und digitale Angriffe. In Argentinien f\u00fchrte #NiUnaMenosiii<\/sup><\/a> seit 2015 zu sp\u00fcrbarem gesellschaftlichem und politischem Wandel, in den USA forderte #SayHerName Sichtbarkeit f\u00fcr Schwarze Frauen im Kontext von Polizeigewalt. Diese Bewegungen zeigen: Digitale R\u00e4ume sind umk\u00e4mpft, sie k\u00f6nnen sowohl Ausschlussr\u00e4ume sein als auch Orte feministischer Gegen\u00f6ffentlichkeit.<\/p>\n Politisch haben die EU mit dem Digital Services Act (DSA) und der KI-Verordnung (AI Act) Fortschritte erzielt, etwa durch Transparenzpflichten oder Risikopr\u00fcfungen (Kleemann\/Hirsbrunner\/Aden 2023). Doch aus feministischer Sicht bleiben L\u00fccken: Der DSA adressiert strukturelle Macht- und Diskriminierungsverh\u00e4ltnisse nur am Rande. Es fehlt eine ernsthafte Auseinandersetzung mit epistemischer Gewalt \u2013 etwa, wenn feministische Inhalte f\u00e4lschlich entfernt werden, w\u00e4hrend sexistische Posts durchrutschen.<\/p>\n Ein intersektionaler feministischer Blickwinkel zeigt auf, dass es technische, politische, zivilgesellschaftliche und individuelle Handlungsebenen braucht. Technisch erfordert es Transparenz, Diversit\u00e4t und Bias-Diagnostik in der KI-Entwicklung. Politisch sind inklusive und globale Regulierungen notwendig, die Macht- und Diskriminierungsverh\u00e4ltnisse ernst nehmen. Zivilgesellschaftlich gilt es, feministische Gegen\u00f6ffentlichkeiten zu st\u00e4rken und solidarische Netzwerke zu f\u00f6rdern. Individuell k\u00f6nnen Selbstschutzstrategien wichtig sein, doch ohne kollektive Solidarit\u00e4t bleibt der Schutz l\u00fcckenhaft.<\/p>\n Die Verengung \u00f6ffentlicher Diskursr\u00e4ume durch digitale Gewalt, algorithmische Verzerrungen und Desinformation bedroht die demokratische \u00d6ffentlichkeit fundamental. Sie ist Ausdruck bestehender Ungleichheiten, die sich im digitalen Raum technologisch verfestigen. Nur wenn feministische und intersektionale Perspektiven in Technologiegestaltung, Regulierung und \u00d6ffentlichkeit systematisch ber\u00fccksichtigt werden, k\u00f6nnen digitale R\u00e4ume plural, sicher und demokratisch werden.<\/p>\n <\/p>\n Katharina Mosene<\/strong> ist Politikwissenschaftlerin. Sie setzt sich daf\u00fcr ein, intersektionale feministische Ans\u00e4tze im Bereich der Internet Governance zu integrieren. Ihr Fokus liegt auf der Identifizierung von tradierten Vorurteilen (Biases) im Bereich der K\u00fcnstlichen Intelligenz sowie auf ethischen Fragen beim Einsatz von Algorithmen in Wirtschaft und Gesellschaft. Zudem erforscht sie L\u00f6sungsans\u00e4tze zur Bek\u00e4mpfung von digitaler Gewalt, Hassrede und Antifeminismus, mit dem Ziel, Chancengleichheit im digitalen Raum zu erm\u00f6glichen. Am Alexander von Humboldt Institut f\u00fcr Internet und Gesellschaft ist sie Co-Projektkoordinatorin und Wissenschaftliche Mitarbeiterin des Forschungsprojekts Human in the Loop. Am Leibniz-Institut f\u00fcr Medienforschung | Hans-Bredow-Institut ist sie zudem f\u00fcr strategische Forschungs- und Veranstaltungs-Kooperationen zust\u00e4ndig, au\u00dferdem ist sie Gleichstellungsbeauftragte des Instituts. Neben ihrem freiberuflichen Engagement im Bereich Cyber Security, Digitale Bildung und kritische Medienbildung ist sie Gr\u00fcndungsmitglied von netzforma* e.V. \u2013 Verein f\u00fcr feministische Netzpolitik.<\/em><\/p>\n <\/p>\n Agena, Gesinde\/Rahner, Judith<\/em> 2021: Antifeminismus, gewaltbereiter Rechtsextremismus und Geschlecht, in: Heinrich-B\u00f6ll-Stiftung<\/em> vom 14.04.2021, https:\/\/heimatkunde.boell.de\/de\/2021\/04\/14\/antifeminismus-gewaltbereiter-rechtsextremismus-und-geschlecht<\/a>.<\/p>\n Amnesty International<\/em> 2028: Toxic Twitter \u2013 A Toxic Place for Women, in: Amnesty International<\/em> vom 21.03.2018, https:\/\/www.amnesty.org\/en\/latest\/research\/2018\/03\/online-violence-against-women-chapter-1-1<\/a>.<\/p>\n Benkler, Yochai\/Faris, Robert\/Roberts, Hal <\/em>2018: Network Propaganda: Manipulation, Disinformation, and Radicalization in American Politics, Oxford.<\/p>\n Bradshaw, Samantha<\/em> 2024: Disinformation and Identity-Based Violence Muscatine, https:\/\/stanleycenter.org\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Disinformation-and-Identity-Based-Violence-Bradshaw.pdf<\/a>.<\/p>\n Canadian Women\u2019s Foundation<\/em> 2025: Challenging Gendered Digital Harm: Research Report on Impacts and Solutions to Digital Harm Facing Women, Gender-Diverse People, and Gender Equality Organizations, Toronto, https:\/\/canadianwomen.org\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/25-18_CWF_GenderedDigitalHarm_ENG_Mainreport_v14.pdf<\/a>.<\/p>\n \u00c7etin, Raziye Buse <\/em>2021: Weisheit des Nichtwissens und dekoloniale KI, in Gunda-Werner-Institut (Hrsg.): Dekolonisierung des Digitalen: Feminismus und intersektionale Technologie<\/em>, https:\/\/www.gwi-boell.de\/de\/2021\/02\/11\/weisheit-des-nichtwissens-und-dekoloniale-ki<\/a>.<\/p>\n Crawford, Kate<\/em> 2021: Atlas of AI, New Haven.<\/p>\n Crenshaw, Kimberl\u00e9<\/em> 1989: Demarginalizing the Intersection of Race and Sex: A Black Feminist Critique of Antidiscrimination Doctrine, in: The University of Chicago Legal Forum<\/em>, H. 1, S. 139-167.<\/p>\n Emcke, Carolin <\/em>2016: Gegen den Hass, Frankfurt am Main.<\/p>\n Golunova, Valentina<\/em> 2025: A Misogynistic Glitch? A Feminist Critique of Algorithmic Content Moderation, in: Law, Technology and Humans<\/em>, Jg. 7, H. 2, S. 40-52.<\/p>\n Kleemann, Steven\/Hirsbrunner, Simon\/Aden, Hartmut <\/em>2023: Fairness, Erkl\u00e4rbarkeit und Transparenz bei KI-Anwendungen im Sicherheitsbereich \u2013 ein unm\u00f6gliches Unterfangen? In: vorg\u00e4nge. Zeitschrift f\u00fcr B\u00fcrgerrechte und Gesellschaftspolitik<\/em> Nr. 242 = Jg. 62, H. 2, S. 29-47.<\/p>\n Kompetenznetzwerk gegen Hass im Netz<\/em> (Hrsg.) 2024: Lauter Hass \u2013 leiser R\u00fcckzug. Wie Hass im Netz den demokratischen Diskurs bedroht. Ergebnisse einer repr\u00e4sentativen Befragung, Berlin, https:\/\/kompetenznetzwerk-hass-im-netz.de\/download_lauterhass.php<\/a>.<\/p>\n Milli, Smitha et al.<\/em> 2025: Engagement, user satisfaction, and the amplification of emotionally charged, out-group hostile content in social media ranking algorithms, in: PNAS Nexus<\/em>, Jg. 4, H. 3, S. 1-10, https:\/\/doi.org\/10.1093\/pnasnexus\/pgaf062<\/a>.<\/p>\n Mosene, Katharina <\/em>2021: Antifeminismus und die Fortschreibung von Marginalisierungen in digitalen R\u00e4umen, in: blog interdisziplin\u00e4re geschlechterforschung<\/em> vom 07.10.2021, https:\/\/www.gender-blog.de\/beitrag\/antifeminismus-digitale-raeume\/<\/a>.<\/p>\n Mosene, Katharina <\/em>2024: Ein Schritt vor, zwei zur\u00fcck: Warum K\u00fcnstliche Intelligenz derzeit vor allem die Vergangenheit vorhersagt, in: HIIG Digital Society Blog<\/em> vom 15.10.2024, https:\/\/www.hiig.de\/warum-ki-derzeit-vor-allem-vergangenheit-vorhersagt\/<\/a>.<\/p>\n Noble, Safiya Umoja<\/em> 2018: Algorithms of Oppression. New York.<\/p>\n Organisation for Security and Co-operation in Europe (OSCE)<\/em> 2022: The Linkages between Violent Misogyny and Violent Extremism and Radicalization that Lead to Terrorism: Policy Brief, Wien, https:\/\/www.osce.org\/files\/f\/documents\/d\/c\/525297.pdf<\/a>.<\/p>\n Plan International<\/em> 2020: Free to be Online. Girls\u2018 and young women\u2019s experiences of online harassment, Surrey, Woking, https:\/\/www.plan.de\/fileadmin\/website\/05._Ueber_uns\/Maedchenberichte\/Maedchenbericht_2020\/Free_to_be_online_report_englisch_FINAL.pdf<\/a>.<\/p>\n Shahid, Farhana\/Elswah, Mona\/Vashistha, Aditya<\/em> 2025: Think Outside the Data: Colonial Biases and Systemic Issues in Automated Moderation Pipelines for Low-Resource Languages, [Preprint] DOI: 10.48550\/arXiv.2501.13836.<\/p>\n Weale, Sally<\/em> 2024: Social media algorithms \u2018amplifying misogynistic content\u2019, in: The Guardian<\/em> vom 06.02.2024, https:\/\/www.theguardian.com\/media\/2024\/feb\/06\/social-media-algorithms-amplifying-misogynistic-content<\/a>.<\/p>\nDie materielle Architektur der Voreingenommenheit<\/span><\/h3>\n
Literatur<\/span><\/h3>\n
Anmerkungen<\/span><\/h3>\n