„Beyond Influencers“: KI-gestützte Ansätze zur Reichweitensteigerung von Umweltinitiativen in sozialen Netzwerken
Die Förderung nachhaltiger Verhaltensweisen in der Gesellschaft stellt eine der größten Herausforderungen im Kontext der globalen Umweltproblematik dar. Soziale Medien und Influencer haben sich bereits als einflussreiche Kanäle der Meinungsbildung etabliert. Aktuelle Forschungsergebnisse der Constructor University Bremen deuten darauf hin, dass künstliche Intelligenz (KI) das Potenzial besitzt, diese Wirkung im Bereich des Umweltschutzes signifikant zu verstärken.
Integration von KI und Social-Media-Analysen
Die Studie kombiniert große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) mit Analysen sozialer Netzwerke, um aufzuzeigen, wie KI menschliche Influencer*innen unterstützen kann. Durch semi-automatisierte Verfahren lassen sich relevante Inhalte generieren und die Interaktion auf Social-Media-Plattformen effizient skalieren.
Dr. Noushin Mohammadian und Prof. Dr. Omid Fatahi Valilai von der Constructor University präsentieren in ihrer aktuellen Veröffentlichung ein Konzept, das Social-Media-Intelligenz, Verhaltensanalysen und KI-gestützte Content-Erstellung vereint. Ziel ist es, Umweltkampagnen flexibler, reaktionsfähiger und in größerem Umfang durchführbar zu machen, um eine stärkere Einbindung der Öffentlichkeit zu erreichen.
Anwendungsbereiche und technologische Umsetzung
- Das entwickelte Modell fokussiert insbesondere auf „Null-Schadstoff“-Initiativen (Zero Pollution) und nutzt KI als adaptiven Agenten, der nicht nur Textinhalte erstellt, sondern auch direkt auf Nutzerkommentare reagieren kann.
- Die im Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity veröffentlichte Studie beschreibt ein Framework, das eine globale Skalierung von Umweltkampagnen ermöglicht. Dabei wird durch präzise Erfolgsmessungen und die Verwendung semantischer Interoperabilitätsmodelle sichergestellt, dass Daten zwischen verschiedenen Systemen und Institutionen konsistent und effizient ausgetauscht werden können.
- Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der urbanen Anwendung, wobei LLMs helfen, nachhaltige Betriebsprozesse in Städten zu etablieren und die Akzeptanz neuer politischer Maßnahmen in der Bevölkerung zu erhöhen.
Erklärungen der Forschenden
Dr. Mohammadian erläutert: „Unsere Forschung adressiert die Herausforderung, Bürger für Nachhaltigkeitsinitiativen zu gewinnen, in einer Zeit, in der digitale Plattformen die öffentliche Meinung und das Verhalten maßgeblich beeinflussen. Durch die Kombination von LLMs mit Social Media Analytics entwickeln wir adaptive, datenbasierte Strategien für Kommunen und Industrie, die die Kommunikation politischer Maßnahmen verbessern und das öffentliche Vertrauen stärken können.“
Das von der Forschungsgruppe „Emerging Technologies in Industrial Engineering“ (EITIE) entwickelte Framework integriert Verhaltensanalysen direkt in die Steuerung von Kampagnen, wodurch Organisationen auch bei begrenzten Ressourcen zeitnah und konsistent auf Rückmeldungen reagieren können.
Prof. Dr. Fatahi Valilai hebt die strategische Bedeutung hervor: „In einem Umfeld, in dem Institutionen öffentliche Unterstützung mobilisieren und gleichzeitig Desinformation begegnen müssen, bietet unsere Arbeit einen evidenzbasierten Ansatz für groß angelegte Kommunikation. Besonders relevant ist dies für NGOs, Städte und werteorientierte Unternehmen, vor allem im Kontext regulatorischer Vorgaben wie dem Digitalen Produktpass der EU, der Transparenz und erweiterte Produzentenverantwortung fordert.“
Kritische Betrachtung und Ausblick
Die Studie thematisiert neben den Chancen auch die Herausforderungen und Grenzen des KI-Einsatzes, um eine verantwortungsvolle und transparente Nutzung im Bereich des Umweltschutzes sicherzustellen.
Kontakt für wissenschaftliche Rückfragen
Prof. Dr. Omid Fatahi Valilai
ofatahivalilai@constructor.university
Originalpublikation
Mohammadian, N. & Valilai, O. F. (2026): „Beyond influencers: Leveraging large language models for dynamic content generation and citizen interaction in environmental campaigns.“ Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity.
https://doi.org/10.1016/j.joitmc.2026.100716
