Verschiedene Studien weisen darauf hin, dass die Online-Diskussion rund um das Brexit-Referendum im Jahr 2016 durch Social Bots beeinflusst wurde. Die vorliegende Arbeit schließt an diese Befunde an und zeigt, dass vier Jahre später, zum Zeitpunkt des Austritts des Vereinigten Königreichs aus der Europäischen Union Anfang 2020, Social Bots erneut an der Debatte auf Twitter beteiligt sind.
Auf Grundlage des Agenda-Building-Ansatzes diskutiert die Arbeit zunächst aus theoretischer Perspektive die Rolle automatisierter Accounts: Wenn Bots politische Inhalte verbreiten oder mit den Tweets politischer Akteur*innen interagieren, können diese Inhalte so auf der Twitter-Agenda platziert werden und durch Spill-Over-Prozesse in die massenmediale Berichterstattung gelangen. Um eine solche Agenda-Building-Dynamik empirisch zu untersuchen, werden drei Analyseebenen vorgeschlagen: 1. Netzwerkpositionen von Bot-Accounts, 2. verbreitete Inhalte, 3. Spill-Over-Prozesse dieser Inhalte in Massenmedien.
Der empirische Teil der Arbeit konzentriert sich auf die erste Ebene und untersucht die Anzahl und Netzwerkpositionen von Social Bots in der Brexit-Diskussion auf Twitter Anfang 2020. Die Grundlage für die Analyse bietet eine schlagwortbasierte Stichprobe von ca. 1,3 Millionen Tweets, die in einem Zeitraum von zwei Wochen vor und nach dem Brexit-Datum am 31. Januar 2020 veröffentlicht wurden. Anhand dieser Tweet-Stichprobe werden N = 337 698 Twitter-Accounts identifiziert und anschließend mithilfe des Tools Botometer als Social Bots oder menschliche Accounts klassifiziert. Eine Analyse des Tweet-Volumens deutet darauf hin, dass die Tweet-Aktivität von automatisierten Accounts tagsüber zu- und nachts abnimmt, was einem menschlichen Tag-Nacht-Rhythmus gleicht. Darüber hinaus zeigt sich, dass das Tweet-Volumen aller Accounts am 31. Januar 2020, dem offiziellen Austrittsdatum des Vereinigten Königreichs, stark zunimmt. Anschließend wird ein Kommunikationsnetzwerk auf Grundlage von Retweets, Zitationen, @mentions und replies ausgewertet. Eine k-core Dekompositionsanalyse dieses Netzwerks zeigt, dass der Anteil von Bots durchschnittlich 7.26% beträgt und sich die automatisierten Accounts sowohl im Zentrum als auch in der Peripherie des Netzwerks befinden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass dieses Netzwerk zwar hauptsächlich aus menschlichen User*innen besteht, automatisierte Bot-Accounts aber trotzdem eine, wenn auch geringe, Rolle spielen.