Hoe verspreidt (mis)informatie zich – sinds de start van de boerenprotesten – in online boerenkanalen? Welke bronnen worden gedeeld en vertrouwd? En welke juist niet? Samen met De Groene Amsterdammer onderzocht de Utrecht Data School (Universiteit Utrecht) het informatiedieet van boerengroepen op sociale media.

We focussen daarbij op twee platformen waar boerengroeperingen in hoge mate actief zijn: Telegram en Facebook. Voor Telegram hebben we ons gericht op zeven officiële kanalen van Farmers Defence Force – de meest fanatieke vleugel van de agrarische actievoerders. Via de Telegram-API hebben we 55.545 berichten (verzonden tussen oktober 2019 en juli 2021) verzameld, waarvan meer dan de helft geplaatst is in de eerste drie maanden van de groep. Telegram lijkt dan ook vooral een belangrijk communicatiemiddel te zijn geweest in aanloop naar de eerste boerenprotesten. Het platform biedt – zo bleek ook uit eerder onderzoek van de Utrecht Data School naar protestbewegingen – veel ruimte voor extremere politieke uitingen, mede doordat het nauwelijks wordt gemodereerd. Daardoor is het uitermate geschikt voor het mobiliseren van protesten.

Voor Facebook hebben we ons naast de groep van Farmers Defence Force ook gericht op de ‘Steungroep burgers&boeren 2.0 van Jan Huzen’, een Facebookgroep die is opgericht door een hekkenmaker uit Drenthe als steunbetuiging aan de protestboeren. Het zijn de twee boerengroepen met veruit de meeste leden op Facebook. Belangrijk om te benadrukken is dat deze groepen niet representatief zijn voor de gehele boerenbeweging. Wel bieden ze een duidelijk inzicht in de radicale onderstroom, waar de Nationaal Coördinator Terrorismebestrijding en Veiligheid (NCTV) voor waarschuwt in het dreigingsbeeld van oktober 2020.

Uit de Facebookgroep van Farmers Defence Force (ruim 58 duizend leden) hebben we in totaal de 5.042 berichten berichten verzameld, die tussen mei 2019 en 31 juli 2021 zijn geplaatst. De oorspronkelijke ‘Steungroep van Jan Huzen’ werd in oktober 2020 door Facebook verwijderd, vanwege de schending van de huisregels. Van de nieuwe ‘Steungroep boeren&burgers van Jan Huzen 2.0’ (ruim 22 duizend leden) die kort daarna online kwam verzamelden we 2.076 berichten (geplaatst tussen oktober 2020 en 31 juli 2021).

Op het moment dat de journalisten van De Groene toetraden tot deze Facebookgroepen hadden ze een openbare status (iedereen kon lid worden). Omdat beide groepen inmiddels besloten zijn (de beheerder moet nieuwe leden toegang verschaffen) heeft Utrecht Data School de data uitsluitend geanonimiseerd geanalyseerd. Aangezien onze analyses sowieso gaan over de bredere trends belemmerde dit ons onderzoek niet.

Hoewel de piekmomenten ook op Facebook zich vooral concentreren rond protestacties, lijkt het platform – veel sterker dan bij Telegram – ook te functioneren als een algemeen informatie- en organisatiekanaal voor boerengroeperingen. Waar in Telegramkanalen na de eerste protestacties nog maar mondjesmaat berichten zijn geplaatst, zien we op Facebook – zeker in het afgelopen jaar – aanzienlijk meer activiteit.

Welke informatie wordt gedeeld?

Bij deze Facebook- en Telegramberichten hebben we in de eerste plaats gekeken naar de manier waarop informatie wordt gedeeld en gecontextualiseerd. Dit doen we aan de hand van de URL’s die in deze groepen gedeeld worden. In principe nemen we alle URL’s mee – al is er voor Facebook wel voor gekozen om links naar andere afbeeldingen en video’s op Facebook niet mee te nemen. Voor links naar msn.com – dat tegenwoordig dienst doet als nieuwsaggregator, en waarnaar veel naar verwezen wordt in de steungroep – hebben we de URL’s naar hun oorspronkelijke bron herleid.

De meest gedeelde websites geven al een globaal eerste beeld van de informatie die in deze groepen wordt gedeeld. Met een dergelijke analyse lieten we eerder zien dat er in de Nederlandstalige Twitter-sfeer niet zozeer sprake is van filterbubbels: ook in rechtsextreme deelpublieken wordt nog regelmatig verwezen naar artikelen van de NOS, de Volkskrant, en het AD. Dat geldt tot op zekere hoogte ook voor de boerengroepen – zeker in de steungroep van Jan Huzen zien we in de meest gedeelde URL’s veel mainstream media. Opvallend bij de Facebookgroep van Farmers Defence Force-groep – zeker in vergelijking met eerder onderzoek – is echter wel dat in de vijf meest gedeelde URL’s geen verwijzingen naar mainstream media te vinden zijn, maar enkel naar sociale-mediaplatformen en websites die specifiek gericht zijn op boeren.

Omdat verwijzingen naar sociale-mediaberichten van alles kunnen omvatten, hebben we bij verwijzingen naar Facebook, YouTube en Twitter ook gekeken naar de auteur of het kanaal van het oorspronkelijke bericht. Voor Facebook en Twitter extraheren we dit uit de URL; voor YouTube-verwijzingen gebruiken we het Python-pakket pytube om het kanaal van de video te achterhalen. Zo zagen wij dat wanneer boeren naar andere sociale media verwijzen, dit vaak ofwel andere boerengroeperingen ofwel complotkanalen betreft, waar een gelijkaardig anti-overheidssentiment gevonden kan worden. Mainstream bronnen, of media met een duidelijk politiek tegenovergesteld profiel, komen nauwelijks in deze lijst voor.

De twintig meest gedeelde URL’s vormen echter maar een fractie van het geheel: in totaal zijn er 1.157 verschillende websites gedeeld. Om ook de zogeheten ‘long tail’ – waarin allerlei nichewebsites gevonden kunnen worden die bij elkaar opgeteld ook een substantieel aandeel in het totaal hebben – in onze analyse mee te nemen, hebben we alle 1.157 URL’s handmatig ondergebracht in zes categorieën:

  • Sociale media: doorverwijzingen naar berichten op platforms als Facebook, Twitter, Telegram en Youtube
  • Mainstream media: ‘reguliere’ nieuwsbronnen, zoals de landelijke dagbladen, nieuwswebsites
  • Boerennieuws: websites die zich richten op de agrarische sector; veelal vakbladen, maar ook eigen informatiekanalen van boerenactiegroepen
  • Lokale en regionale media: nieuwssites die zich uitdrukkelijk richten op verslaggeving in een bepaalde stad, dorp of regio
  • Complot- of ‘alternatieve’ sites: blogs of websites die zich expliciet afkeren tegen de mainstream media, vaak met een sterke rechts-nationalistische signatuur en/of een bron van desinformatie
  • Overig: websites die niet relevant zijn voor het informatiedieet

Van deze categorieën blijken in alle onderzochte groepen de meeste verwijzingen onder ‘Sociale media’ vallen. In de Facebookgroep van FDF is er daarnaast opvallend veel aandacht voor boerennieuws (en dit aandeel lijkt ook alleen maar te stijgen), terwijl er in de ‘Steungroep boeren&burgers 2.0’ nauwelijks URL’s van dergelijke sites gedeeld worden, en mainstream media juist vaker wordt gedeeld. Het aandeel van complot- of ‘alternatieve’ sites is relatief laag. Wel zien we bij FDF dat er significant meer complotwebsites gedeeld worden op Telegram vergeleken met Facebook, al blijft slechts ruim één op de twintig links een verwijzing naar een complot-/alternatieve site.

Hoe wordt informatie gedeeld?

Niet elke bron of bronsoort wordt uiteraard op een instemmende manier gedeeld. Dat de NOS de meest gedeelde mainstream media-URL is in de FDF-groep, betekent niet dat de boeren deze bron het meest vertrouwen. Integendeel: juist op sociale media delen gebruikers geregeld websites om zich te kunnen verzetten tegen de inhoud. Daarom onderzoeken we niet alleen welke URL’s het meest gedeeld worden, maar ook hoe deze gedeeld worden. Dit doen we door een categoriseringsmodel toe te passen op de begeleidende teksten. We gebruiken hiervoor uitsluitend Facebookberichten, omdat de begeleidende tekst op Telegram veel moeilijker (automatisch) te achterhalen is.

Meer bepaald maken wij gebruik van het categoriseringsmodel van cultuursocioloog Stuart Hall dat drie manieren onderscheidt waarop een boodschap wordt gedeeld: instemmend, onderhandeld en afwijzend. Bij instemmende berichten wordt de inhoud van het gedeelde bericht onderschreven. Bij onderhandelde berichten worden bepaalde kanttekeningen bij de inhoud geplaatst, zoals het uitlichten van een specifiek deel van het artikel, het uitdrukken van emoties, of het verdraaien van het argument. Bij afwijzende berichten wordt de boodschap van het bericht expliciet tegengesproken of ontkend.

Om deze categorieën toe te kennen aan de berichten, hebben we een classsificatiemodel getraind om deze berichten automatisch te kunnen classificeren. Dit doen we op basis van een diverse steekproef van 710 Twitter- en Facebookberichten die in het kader van een eerder onderzoek naar nieuwsconsumptie in Nederlandse deelpublieken online handmatig is gecodeerd. Ondanks de beperkte steekproefgrootte presteerde ons classificatiemodel (het Nederlandstalig RoBERTa-taalmodel; robbert-v2-dutch-base) relatief aardig, met nauwkeurigheid van 69 procent en een gewogen F1-score van 68 procent. Vooral in het toekennen van het label ‘Afwijzend’ bleek het model nog enigszins voorzichtig. Bij dit label is er dus mogelijk sprake van een onderrapportage, en kunnen de percentages ‘Afwijzend’ in werkelijkheid hoger liggen.

Wanneer we de manier waarop berichten worden gedeeld combineren met categorisatie van bronnen zien we dat sociale media niet alleen het vaakst worden gedeeld, maar ook het vaakst instemmend. Dat is opvallend. Enquêteonderzoek laat immers zien dat sociale media door vrijwel het gehele politieke spectrum het sterkst worden gewantrouwd. Hoewel het vertrouwen van een bron uiteraard niet hetzelfde is als op een instemmende wijze berichten ervan delen, roept dit wel de vraag op hoe deze zelfrapportage van vertrouwen zich verhoudt tot de manier waarop mensen daadwerkelijk informatie delen en consumeren op sociale media.

Thema’s en leden

Tenslotte hebben we zowel voor Facebook als Telegram nog enkele aanvullende analyses uitgevoerd. Bij Facebook keken we – naast de omgang met informatie – ook naar de thema’s die vaak in deze groepen aan bod komen. Dit doen we met behulp van ‘topic modeling’, of meer specifiek: Latent Dirichlet Allocation (LDA). Deze methode maakt het mogelijk om op basis van woorden die vaak bij elkaar in de buurt komen (‘trekker’ en ‘boer’) automatisch thema’s uit grote tekstcollecties te halen.

Voor dit onderzoek hebben we een LDA-model op de gelemmatiseerde Facebookberichten met twintig topics getraind; in onze analyse focussen we vooral op de tien thema’s die indicatief zijn voor bepaalde maatschappelijke discussies. Andere thema’s – zoals een thema dat volledig draait om vlogs van de FDF-voorman Mark van den Oever – hebben we buiten beschouwing gelaten. Deze thematische analyse laat zien hoezeer de Facebookgroep van Farmers Defence Force en de ‘Steungroep van Jan Huzen’ van elkaar verschillen: waar bij FDF boerenthema’s de boventoon voeren, gaat het in de steungroep voornamelijk over corona en rellen.

Bij Telegram hebben we naast de berichten ook gekeken naar de overlap tussen groepen. Dit doen we op basis van de leden. Via de Telegram API hebben we een dataset samengesteld van ruim 900 Nederlandstalige Telegramgroepen, waarbij we gestart zijn bij de meest gedeelde Telegramgroepen op Twitter, en in die groepen verwijzingen naar andere Telegramgroepen (bijvoorbeeld door het delen van het afbeelding uit een andere groep) hebben verzameld. Van deze groepen hebben we ook weer de verwijzingen verzameld, en dit proces hebben we herhaald totdat er geen nieuwe openbare Nederlandstalige groepen gevonden konden worden. Vervolgens hebben we van alle groepen waarvan de leden openbaar zijn – zogeheten broadcastkanalen vallen hier al niet onder – de geanonimiseerde ID’s van de leden verzameld en deze vergeleken met die van de FDF-groepen. De meeste overlap vinden we met antivax- of relgroepen, al moet daarbij wel de kanttekening worden geplaatst dat Telegram überhaupt een communicatieplatform is waarop complottheorieën welig tieren.

Samen leggen de verschillende analyses bloot hoezeer deze radicale boerengroepen steeds meer verzuild dreigen te raken in hun eigen media-ecosysteem, waar het wantrouwen tegen mainstream media sterk is, en ook steeds krachtiger lijkt te worden. Bij FDF is er vooral nog plaats voor informatie afkomstig van andere boerengroepen op sociale media en boervriendelijke nieuwssites, waar klimaatwetenschappers het doorgaans moeten afleggen tegen ‘experts’ die meer aansluiten bij de commerciële belangen van de agrariërs. En dergelijke sociale mediadyamieken, die lijken te duiden op een toenemende politisering van kennis en expertise, zijn niet alleen zorgelijk voor boerengroepen, maar voor elke groep die de komende decennia de consequenties van lastige beleidskeuzes moet gaan dragen.