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    Links: Frau mit Telefon, Sprechblase, Funknetzturm; Links: Hand hält Handy, auf Display Warnsignal , Sprechblase 5G

Unser Autorenteam Tobias Eder, Katja Aue, Larissa Drescher, Kerstin Dressel, Jutta Roosen und Georg Groh haben Teilergebnisse unseres Forschungsvorhabens Wie lassen sich Des- und Fehlinformation zu EMF-Themen in sozialen Medien am effektivsten identifizieren und entkräften? am 9.10.2026 im Journal of Radiological Protection veröffentlicht:

Darum geht es in dem Artikel:
Die öffentliche Wahrnehmung gesundheitlicher Risiken durch elektromagnetische Felder (EMF) und 5G-Mobilfunk unterscheidet sich in vielen Bereichen nach wie vor von wissenschaftlichen Erkenntnissen. Soziale Medien spielen dabei eine wichtige Rolle. Während sich bisherige Forschungsarbeiten vor allem mit den „COVID-5G“-Verschwörungsnarrativen auf einzelnen Plattformen befasst haben, untersuchen wir in unserer neuen Studie die Verbreitung von Falschinformationen zu EMF und 5G systematisch und plattformübergreifend.
Hierfür haben wir über 430.000 Beiträge von mehr als 16.000 Accounts auf YouTube, Telegram und Twitter/X aus dem Zeitraum 2019 bis 2024 analysiert. 

Methodisch wurden automatisierte Klassifikation, Sentiment- und Themenanalysen mit einer qualitativen Inhaltsanalyse kombiniert.

Die Ergebnisse zeigen, dass Falschinformationen zu EMF und 5G häufig in einem scheinbar fachlich fundierten Stil verbreitet werden und eng mit anderen Verschwörungsnarrativen verknüpft sind. Neben ideologischen Motiven spielen auch kommerzielle Interessen eine Rolle. Die drei untersuchten Plattformen übernehmen dabei unterschiedliche, sich ergänzende Funktionen bei der Verbreitung der Inhalte.
Auch wenn die Aktivitäten seit ihrem Höhepunkt während der COVID-19-Pandemie zurückgegangen sind, bestehen die zugrunde liegenden Netzwerkstrukturen weiterhin.

Mit der Studie schaffen wir eine empirische Grundlage, um zukünftige Entwicklungen in der Verbreitung von Falschinformationen zu EMF und 5G zu untersuchen – auch mit Blick auf den zunehmenden Einsatz generativer KI.
Der Artikel ist unter https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6498/aea624 verfügbar.

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