X macht Konsens sichtbar – neues Community Notes Feature gegen digitale Spaltung

So funktioniert der neue Test

Die Teilnahme am Test erfolgt ohne explizite Einladung. Wer Teil des Experiments ist, entdeckt beim Scrollen Hinweise unter bestimmten Posts. Diese basieren auf einem ersten Analysemodell, das frühe Likes aus unterschiedlichen Gruppen erkennt.

Per Klick gelangen sie zu einem strukturierten Feedback-Modul. Dort können sie angeben, was ihnen am Post gefällt oder missfällt. Zur Auswahl stehen unter anderem Optionen wie „It makes a meaningful point“, „It’s unifying on a topic that’s often polarizing“ oder „It doesn’t interest me“. Diese Rückmeldungen fließen in die Entwicklung eines offenen Algorithmus ein, der künftig systematisch Inhalte identifizieren soll, die über Meinungsgrenzen hinweg anschlussfähig sind.

Konsens statt Korrektur: Neue Ausrichtung der Community Notes

Bisher wurden Community Notes genutzt, um potenziell irreführende Inhalte zu kennzeichnen – sichtbar jedoch nur, wenn sich Nutzer:innen mit gegensätzlichen Perspektiven auf die Nützlichkeit der Note einigten. Das führte dazu, dass viele Notes – auch inhaltlich valide – nie im Feed erschienen. Studien des Center for Countering Digital Hate und der spanischen Plattform Maldita zeigen: 73 bis 85 Prozent aller Notes bleiben unsichtbar. Beide Analysen wurden in Beiträgen von Social Media Today thematisiert.

Der neue Ansatz kehrt dieses Prinzip um: Nicht Einigkeit über die Korrekturbedürftigkeit entscheidet über Sichtbarkeit, sondern frühe Zustimmung aus unterschiedlichen Lagern.

Mögliche Auswirkungen auf Plattformlogik und Content-Strategien

Für Social-Media-Verantwortliche und Kommunikationsstrateg:innen eröffnet der Test neue Perspektiven. Inhalte, die über politische oder soziale Grenzen hinweg Zustimmung erfahren, könnten künftig algorithmisch begünstigt werden. Das würde die bisherige Plattformlogik infrage stellen, in der polarisierende Inhalte häufig besonders sichtbar sind.

X betont zwar, dass das neue Feature derzeit keinen Einfluss auf die Reichweite hat. Doch mittelfristig könnten aggregierte Bewertungen in die Sichtbarkeitslogik einfließen. Die Plattform bewegt sich damit an der Schnittstelle von Moderation, Empfehlungsalgorithmus und Nutzer:innenbeteiligung.

Auch andere Tech-Konzerne und -Unternehmen beobachten diese Entwicklung aufmerksam. Meta etwa hat sich Anfang 2025 dazu entschieden, die Zusammenarbeit mit klassischen Faktenprüfer:innen in den USA zu beenden. Seit April setzt der Konzern stattdessen auf community-basierte Mechanismen zur Kontextualisierung von Inhalten – technisch gestützt auf die Open-Source-Infrastruktur von X. Weitere Hintergründe dazu finden sich in unserem Beitrag zum Launch der Communtiy Notes auf Instagram und Co.

Metas Factchecking jetzt beendet:
Facebook, Instagram, Threads erhalten Community Notes

Eine Intervention mit systemischer Relevanz?

Noch ist es nur ein begrenzter Testlauf. Doch die Idee dahinter geht weiter: X will nicht nur Desinformation einordnen, sondern auch zeigen, wo Menschen mit unterschiedlichen Meinungen überraschend oft einer Meinung sind. Beiträge mit geteilter Zustimmung sollen künftig sichtbarer werden – als Zeichen dafür, dass digitale Debatten nicht immer nur spalten müssen.

Die Community Notes bekommen damit eine neue Rolle: Sie markieren nicht mehr nur Konflikt, sondern auch Verbindung. In einer Plattformwelt, die lange auf Lautstärke und Konfrontation gesetzt hat, ist das ein neuer Ansatz – und vielleicht der Beginn eines anderen Umgangs mit öffentlichen Diskussionen.

Gleichzeitig steht dieser Kurs im Kontrast zu vielen Entscheidungen, die X in den vergangenen Monaten getroffen hat. Der Versuch, gesellschaftliche Einigkeit algorithmisch sichtbar zu machen, wirkt wie ein Gegengewicht zur sonst oft konfliktverstärkenden Dynamik der Plattform. Musk selbst hat sich aus Regierungsprojekten der USA zurückgezogen, während er öffentlich mit Trump ringt – nicht auf sachlicher Ebene, sondern mit Tweets, Vorwürfen und öffentlichen Drohungen. Das Netz reagiert wie gewohnt: mit Reaktionsbildern, Ironie – und kollektiver Faszination.