Bepaalt hun huidskleur hoe vaak berichten over vermisten worden gedeeld? Dat is niet bewezen

Op Twitter worden berichten over witte mensen als gevolg van racisme bijna twee keer zo vaak gedeeld als die over niet-witte mensen.

Niet te checken

“Hoe huidskleur bepaalt of we berichten over vermiste mensen delen”, kopte Brandpunt+ op 7 september. De redactie verzamelde op Twitter gegevens over gedeelde berichten van het account @vermistpersoon en op Facebook van de pagina ZoekJeMee. De vermiste personen werden waar mogelijk ingedeeld in wit en niet-wit en vervolgens werden per post retweets, shares, likes en bereik geturfd.

Brandpunt+ ziet grote verschillen: “De uitkomsten waren extreem: op Twitter werden berichten over witte mensen bijna twee keer zo vaak (64 procent) gedeeld als die over niet-witte mensen. Op Facebook was het verschil vijf keer zo groot.” Vergelijkingen van de vermisten op basis van geslacht en leeftijd leverden minder uitgesproken verschillen op.

De verklaring zoekt Brandpunt+ in al dan niet bewust racisme, dat bepaalt of gebruikers de share- en retweetknop indrukken: “Huidskleur is weliswaar niet de enige factor van belang – een goede foto is cruciaal en een emotionele tekst ook – maar wit zijn helpt zeker, zo wezen de klikcijfers uit.”

Die conclusie vormt het cruciale punt. Dat er een verschil is, is duidelijk, maar de verklaring  vraagt om het uitsluiten van andere invloeden – zoals aandacht in landelijke media – en zelfs toeval. Brandpunt+ gaat daar kort op in: “De uitslag is namelijk wél significant. De effecten zijn zo extreem dat ze vrijwel onmogelijk te verklaren zijn met behulp van toeval.”

Brandpunt+ verdient lof omdat het bij publicatie direct de datasets toegankelijk heeft gemaakt, de werkwijze toelicht en ook ingaat op potentiële kritiek. Je kunt de analyse overdoen en de data nader bekijken. Dat hebben we gedaan.

Bij de dataset over vermiste personen op Twitter vallen twee dingen op: ze zijn uit een verschillend tijdperk en ze zijn niet even groot. De deelset van vermiste niet-witte personen (17 berichten) bestaat voor bijna 90 procent uit posts uit 2012 en 2013. De deelset met tweets over vermiste witte personen is groter (33 stuks) en telt meer recente posts: 11 zijn van na 2013.

Beide datasets bestrijken dus niet dezelfde tijdsspanne. Dat is een opvallend verschil, omdat Twitter in 2014 – 2018 een behoorlijke groei en verandering heeft doorgemaakt. In 2012 was Twitter een ander platform dan de afgelopen twee jaar. Het is daarom aannemelijk dat recentere posts meer aandacht en retweets krijgen, doordat Twitter meer gebruikers heeft gekregen. Die suggestie spreekt ook uit het meest recente Twitter-bericht over een vermist niet-wit persoon uit 2016, dat 124 keer werd gedeeld, veel meer dan het gemiddelde van 38 in deze categorie.

Als we in beide sets de tweets na 2013 weglaten, dan zijn de verschillen veel minder uitgesproken: gemiddeld 36 retweets voor een vermist wit persoon, versus 33 voor een vermist niet-wit persoon. Dat is een kleinere kloof  dan 64 om 38 retweets als recente berichten wél worden meegeteld.

Het verschil in de mate van retweeten kan dus ook worden verklaard doordat de datasets nogal van elkaar verschillen in tijdsperiode. Het toeval wil dat in de set met tweets over vermiste witte personen veel meer recente berichten zitten. Dat verschil bewijst niet dat vooroordelen en racisme geen rol spelen in het delen van berichten over vermiste personen, het is alleen niet uit deze Twitter-gegevens op te maken.

Het idee dat racial bias media-aandacht beïnvloedt is tamelijk grondig onderzocht voor traditionele nieuwsvoorziening op televisie en in de krant. Vooral in de Verenigde Staten is dat zogenaamde missing white woman syndrome door uitgebreide media-analyse in kaart gebracht. Bij vermissingen krijgen vermiste blanke vrouwen gemiddeld meer media-aandacht. Over dit verschijnsel op social media is veel minder bekend. In de dataset van Twitter-berichten is – anders dan we op basis van dergelijk onderzoek zouden verwachten – juist meer aandacht voor mannen.

Dit soort onderzoek is ingewikkeld en zit vol valkuilen, zegt Daniël Lakens, universitair docent Toegepaste Cognitieve Psychologie aan TU Eindhoven. “Het begint er al mee, dat er een analyse wordt gedaan op dezelfde data waarvan men de indruk heeft er een effect is. Zo ga je je eigen verwachtingen bevestigen. Het is beter om op basis van je verwachtingen een voorspelling te doen en nieuwe data te verzamelen met een experiment, bijvoorbeeld met nep-vermissingen, zoals wordt gedaan bij onderzoek naar discriminatie in sollicitatieprocedures.”

Bij analyse van social media-data van vermissingsgevallen loop je verder tegen een enorme variatie aan. De vermissingen zelf en ook de inhoud van berichten op social media verschillen op veel meer punten van elkaar dan alleen huidskleur. Zo zitten in de dataset van Facebookberichten ook posts die krantenartikelen over vermissingen delen, en zelfs een update over de aanhouding van Jos Brech, die verdacht wordt van de moord op Nicky Verstappen.

“Je kunt inderdaad zeggen dat er een verschil is tussen wit en niet-wit, maar je weet niet waardoor het komt”, zegt Lakens. “In dit geval wordt het verschil te snel toegeschreven aan racisme.” Racial bias kan volgens Lakens wel een rol spelen, de kunst is om die invloed te scheiden van allerlei andere factoren die aandacht op social media beïnvloeden. “Als familie en vrienden van de vermiste nauwelijks op Facebook of Twitter zitten, is de kans dat een bericht viral gaat gewoon kleiner. Dan komt het door iets anders.”

Racial bias in nieuwsmedia-aandacht voor vermissingen is in een aantal landen goed gedocumenteerd. Of dit verschijnsel ook een rol speelt op social media is veel minder onderzocht. Dat Nederlandse Twitter-berichten over vermissingen vaker worden gedeeld als het om witte vermisten gaat, valt uit de door Brandpunt+ verzamelde data niet op te maken. Het is ook niet uit te sluiten dat het wél een rol speelt, maar dat vraagt om meer methodologisch doordacht onderzoek. Deze bewering moet daarom als worden beoordeeld niet te checken.

“Het klopt dat het aantal tweets toeneemt over tijd. Daarmee is nog niet meteen gezegd dat dit het volledige verschil tussen wit en zwart verklaart. Het zou kunnen dat beide factoren een rol spelen. Ik heb berekend hoeveel tweets je in de account @vermistpersoon op een gegeven moment kan verwachten en in hoeverre een gegeven tweet daarvan afwijkt. Het verschil tussen de etniciteiten wordt dan kleiner maar bestaat nog steeds. Witte tweets liggen gemiddeld 16.6 boven verwachting en niet-witte 2.5. Dit lijkt mij de netste manier om voor dit fenomeen te corrigeren.

Als het ‘afkappunt’ eind 2013 wordt gekozen, luidt de conclusie dat het verschil erg klein is. Als je als ‘afkappunt’ echter 2014, 2015, 2016 of 2017 kiest kom je op een (veel) groter verschil uit. Dit lijkt een beetje op cherrypicking – de reden dat ik juist koos voor het analyseren van de hele account was juist om dit verwijt te vermijden. Samenvattend: wellicht dat de groei van het aantal retweets op de politieaccount deels gebaseerd is op een schijnverband, maar er blijft wel degelijk een effect over als je daarvoor controleert.”

Update (14/9/2018): Onder de kop ‘Bewering’ hebben we ‘als gevolg van racisme’ ingevoegd, omdat onze voornaamste kritiek zich richt op de koppeling van de tellingen aan racisme als vermeende oorzaak.