2. Erarbeitungsaufgabe: Eine gemeinsame Sprache finden: Hate Speech, toxische Sprache und Meinungsfreiheit unterscheiden

Worum geht es?

Hier wird die gemeinsame Sprache aufgebaut: Was ist Hate Speech? Was ist toxische Sprache? Welche Rolle spielen Identitätsmerkmale? Was ist der Unterschied zwischen freier Meinungsäusserung, verletzender Aussage und Diskriminierung?

Die Schüler:innen setzen sich zudem mit dem Normalisierungseffekt und dem Silencing-Effekt auseinander. Sie erkennen, dass häufig gelesene Beleidigungen und abwertende Kommentare mit der Zeit als «normal» wahrgenommen werden können. Gleichzeitig erfahren sie, dass Hate Speech dazu führen kann, dass Menschen sich aus digitalen Räumen zurückziehen, keine Beiträge mehr veröffentlichen oder ihre Meinung nicht mehr äussern. Dadurch werden bestimmte Stimmen leiser oder verschwinden ganz aus dem Diskurs. Denn wer befürchten muss, wegen eines Beitrags beleidigt oder abgewertet zu werden, veröffentlicht möglicherweise nichts mehr. Dadurch gehen Perspektiven, Erfahrungen und Ideen verloren.

Auf myMoment sind alle Schüler:innen Content Creators. Die Plattform lebt davon, dass Beiträge veröffentlicht, gelesen und respektvoll kommentiert werden. Deshalb ist es wichtig, dass die Schüler:innen erkennen, wie sie als Lesende und Mitgestaltende einer Community Verantwortung übernehmen können

Ziele

Die Schülerinnen und Schüler…

  • wissen, was mit Hate Speech und toxischer Sprache gemeint ist.
  • erkennen, dass Hate Speech Personen oder Gruppen aufgrund von Identitätsmerkmalen abwertet oder diskriminiert.
  • unterscheiden zwischen Meinung, Beleidigung, toxischer Sprache und Hate Speech.
  • wissen, was mit Normalisierungseffekt und Silencing-Effekt gemeint ist.
  • erkennen, weshalb respektvolle Kommunikation für eine lebendige digitale Community wichtig ist.
  • nutzen Daten aus dem Public Discourse Indicator, um Aussagen über Hate Speech und toxische Sprache im öffentlichen Diskurs zu prüfen.

Materialübersicht

Sachinformationen für die Lehrperson

Hate Speech bezeichnet Aussagen, die Personen oder Gruppen aufgrund bestimmter Identitätsmerkmale beleidigen, abwerten oder diskriminieren. Dazu gehören zum Beispiel Geschlecht, Herkunft, Religion, Sexualität oder körperliche und psychische Beeinträchtigungen. Toxische Sprache ist ebenfalls verletzend, beleidigend, drohend oder vulgär, bezieht sich aber nicht zwingend auf ein Identitätsmerkmal.

Für den Unterricht ist diese Unterscheidung zentral: Nicht jede verletzende Aussage ist Hate Speech. Trotzdem kann auch toxische Sprache den digitalen Austausch vergiften, Menschen einschüchtern und dazu beitragen, dass sich Personen nicht mehr sicher fühlen, etwas zu veröffentlichen oder zu kommentieren.

Ein wichtiger Begriff ist der Normalisierungseffekt. Wenn Jugendliche häufig beleidigende, abwertende oder toxische Kommentare sehen, können solche Aussagen mit der Zeit als normaler Teil des Internets wahrgenommen werden. Die Workshop-Präsentation weist darauf hin, dass viele Jugendliche unsicher sind, wo die Grenzen zwischen toxischer Sprache, Beleidigung und Hate Speech verlaufen.

Ebenso wichtig ist der Silencing-Effekt. Aus Angst vor Hass posten Content Creators bestimmte Inhalte nicht mehr oder ziehen sich ganz aus öffentlichen digitalen Räumen zurück. Dadurch werden Stimmen leiser oder verschwinden aus dem Diskurs.

(Quelle: Public Discourse Foundation, Austausch und Präsentation vom 20.04.26)

In dieser Aufgabe ist es wichtig, nicht vorschnell mit moralischen Urteilen zu arbeiten. Die Schüler:innen sollen lernen, sprachliche Hinweise genau zu lesen und ihre Einschätzungen zu begründen. Ziel ist nicht, jedes Beispiel sofort eindeutig zu etikettieren, sondern ein gemeinsames Verständnis dafür zu entwickeln, welche Merkmale für Meinung, Beleidigung, toxische Sprache und Hate Speech relevant sind.

Bei der Arbeit mit Beispielen ist darauf zu achten, diskriminierende Aussagen nicht unnötig zu wiederholen oder zu verstärken. Problematische Aussagen können teilweise gekürzt, verfremdet oder mit Platzhaltern versehen werden. Entscheidend ist, dass der Mechanismus erkennbar bleibt.

Aufgabenstellungen

  1. Die Lehrperson knüpft an die Konfrontationsaufgabe an. Gemeinsam werden die gespeicherte Wortwolke und einzelne offene Fragen aus Aufgabe 1 nochmals betrachtet. Die Relevanz der eigenen Empfindungen, der Empathie werden nochmals hervorgehoben. Die Lehrperson macht sichtbar: Die Klasse hat bereits viele Begriffe und Vermutungen gesammelt. Nun geht es darum, diese genauer zu klären.
  2. Die Klasse schaut das Lernvideo «Was ist Hate Speech?». Das Video erklärt kurz und altersgerecht die zentralen Begriffe: Meinung, Beleidigung, toxische Sprache, Hate Speech, Identitätsmerkmale, Normalisierungseffekt, Silencing-Effekt.
  3. Die Schüler:innen bearbeiten anschliessend das Arbeitsblatt «Eine gemeinsame Sprache finden». Sie ordnen kurze Aussagen den Begriffen Meinung, Beleidigung, toxische Sprache und Hate Speech zu. Wichtig ist, dass sie ihre Zuordnung jeweils begründen.


  4. In Partnerarbeit vergleichen die Schüler:innen ihre Zuordnungen. Sie markieren Beispiele, bei denen sie unsicher sind oder unterschiedlich entschieden haben. Diese Beispiele werden im Plenum nochmals besprochen.
  5. Die Lehrperson greift nun die Fallbeispiele aus Aufgabe 1 wieder auf. Die Schüler:innen ordnen die Beispiele mit dem neuen Wissen den Fachbegriffen zu und begründen ihre Entscheidung. Im Plenum wird diskutiert, welche Wirkung diese Beispiele auf die betroffene Person und auf die Community haben könnten? (Normalisierungseffekt und Silencing werden nochmals aufgegriffen)
  6. Anschliessend bearbeiten die Schüler:innen das Arbeitsblatt «Forscher:innen-Auftrag zum Public Discourse Indicator». Sie untersuchen in Einzel- oder Partnerarbeit ausgewählte Daten und beantworten Forscher:innen-Fragen. Die Fragen können auch in der Klasse aufgeteilt und kollaborativ in einem geteilten Dokument zusammengetragen und anschliessend im Plenum diskutiert werden. Damit verbinden die Schüler:innen nun die Fachbegriffe mit echten Daten und korrigieren möglicherweise die verzerrte Wahrnehmung, Hate Speech werde von «allen» verfasst. 
    Die Ergebnisse werden im Plenum gesammelt. Die Lehrperson lenkt den Blick darauf, dass eine kleine, besonders aktive Gruppe den Ton in digitalen Räumen stark prägen kann. Gleichzeitig wird deutlich: Die Mehrheit der Lesenden, Kommentierenden und Moderierenden kann mit ihrem Verhalten dazu beitragen, dass Hass nicht als normal akzeptiert wird.

    Optional: Zur Veranschaulichung kann hier das Video «HATER Webmaster» von No Hate Speech Youth Campaign angeschaut werden.

    Mögliche Erweiterung mit einem KI-Exkurs:
    Public Discourse Foundation erklärt, dass ein eigener KI-Algorithmus entwickelt wurde, um Hassrede und toxische Rede zu identifizieren. Auf der Webseite wird von der ETH beschrieben, wie sie den Algorithmus erstellt haben. Den Schüler:innen kann so Einblick in die komplexe KI-Algorithmus-Erstellung geboten werden. (https://www.public-discourse.org/articles/algorithmus)

  7. Analog zum Abschluss der Aufgabe 1 werden mit der Klasse wiederum zwei Wortwolken erstellt. Die Schüler:innen beantworten dazu nacheinander diese Fragen und nennen:
    1. Wie können wir erkennen, wann Online-Kommunikation oder Beiträge verletzend sind?
    2. Wie können wir in einer Community darauf reagieren?

Weitere Unterrichtsmaterlialien

  • Safe(r)Spaces: Dieses Projekt behandelt Hate Speech, aber auch Themen wie Fake News, Desinformation oder Radikalisierung in einer Graphic Novel und liefert relevante Informationen zu diesen Themen: https://www.safe-r-spaces.de/ (aufgerufen am 24.06.26)
  • Lerneinheit auf zebis.digital zu Hate Speech (Klasse: 7, 8, 9): https://zebis.digital/start/8CDEPQ

Weiter zu 3) Vertiefungsaufgabe: Stopp sagen – aber wie? Reaktion und Gegenrede üben