Was passiert da typischerweise?

• Brigading / koordinierte Kommentartrupps: Viele Accounts tauchen in kurzer Zeit auf, liken sich gegenseitig, pushen bestimmte Talking Points nach oben. Typisch sind enge Zeitfenster, identische Phrasen/Links und immer dieselben Nutzer, die kanalübergreifend gemeinsam auftauchen. PMC+2ceur-ws.org+2
• Gekaufte „Engagements“ (Likes/Kommentare): Like-/Click-Farms oder Reseller liefern massenhaft Daumen nach oben/„zustimmende“ Kurzkommentare. YouTube verbietet das explizit („Fake engagement policy“), aber die Dienste existieren weiter. Google Hilfe+1
• Warum wirkt’s länderspezifisch unterschiedlich? YouTube empfiehlt stark regionalisiert (Sprache, Standort, Themenrelevanz), plus externe Kampagnen (Politik/PR) sind oft zielmarkt-spezifisch. Das führt zu sehr verschiedenen View-/Kommentar-Niveaus in verschiedenen Ländern. (Allg. Überblick zu Social-Proof-Effekten bei YouTube und Engagement-Treibern.) PMC

Studien (gut zitierbar)

• Koordinierte Inauthentizität auf YouTube: Methodik & Indikatoren (Korrelation in Wellen, Anomalie-/Spitzen-Detektion, Netzwerk-Features). ceur-ws.org
• Kommentarer-Netzwerke & Anomalien: Co-Commenter-Netzwerke, ~20 Graph-Features; praktische Heuristiken für „ungewöhnliche“ Kommentarverteilung. (Preprint/ArXiv; Folgepaper 2025 in Springer.) arXiv+1
• Begriff/Mechanik „Coordinated Inauthentic Behavior“ (CIB): Peer-reviewte Übersicht. PMC
• YouTube-Policy zu Fake-Engagement: Offizielle Richtlinie (nützlich für Einordnung/Reporting). Google Hilfe

„Auf einen Schlag“: Tools & No-Code-Workflows

• YouTube Data Tools (Digital Methods Initiative, Bernhard Rieder):
  Per Video-URL Kommentare exportieren (CSV/JSON), Co-Commenting-Netzwerke bauen, anschließend in Excel/R/Python prüfen. Kostenlos, browserbasiert. ytdt.digitalmethods.net+1
• Apify – YouTube Comments Scraper:
  Ohne eigenes Skripten Kommentare mit Metadaten extrahieren (CSV/JSON/Excel). Ideal für einmalige Audits. Apify
• Stevesie (No-Code YouTube API Comments Scraper):
  Nutzt die offizielle API, guter Mittelweg zwischen No-Code und „sauberer“ Datengrundlage. stevesie.com
• ExportComments.com:
  Einfacher „URL rein → Comments raus“-Export (Multi-Plattform). exportcomments.com
• Creator-Suiten (vidIQ/TubeBuddy):
  Nützlich für Keyword/SEO und rudimentäre Kommentar-Suche, aber für Forensik begrenzt. vidIQ+1

Woran erkennst du „gemachten“ Kommentar-/Like-Erfolg? (Checkliste)

1. Ungewöhnliche Like-Verteilung auf Top-Kommentare
   – sehr steile Konzentration (z. B. 2-3 Kommentare mit 500+ Likes, lange „tote“ Tail) in sehr kurzer Zeit. arXiv
2. Zeitmuster:
   – Schübe in wenigen Minuten/Stunden; Likes kommen „batchweise“ statt kontinuierlich. ceur-ws.org
3. Account-Muster:
   – Viele sehr junge/leer wirkende Accounts; dieselben Accounts tauchen synchron auf anderen Videos/Kanälen auf (Co-Commenting-Cluster). arXiv
4. Textmuster:
   – Copy-Paste-Phrasen, identische Emojis/Hashtags/Links, minimal variierte Slogans. PMC
5. Geo/Sprachen-Inkonsistenzen:
   – Unpassende Sprachmischungen im Thread vs. Zielpublikum des Kanals; Themen, die nur in bestimmten Ländern massiv „ziehen“. PMC

Mini-Workflow (kein Code nötig)

1. Kommentare exportieren (YT Data Tools → „Video Comments“ ODER Apify/Stevesie). ytdt.digitalmethods.net+2Apify+2
2. Sofort-Checks in Excel/Sheets:
   • Verteilung der Comment-Likes (Pareto/Gini-Eindruck).
   • Timestamps: Histogramm – kommen Likes/Kommentare in Schüben?
   • Wiederkehrende Autoren: Wie oft postet derselbe Nutzer?
3. Netzwerk-Blick:
   • Mit YT Data Tools „Co-Commenting Network“ generieren; Cluster mit stark gemeinsamer Auftrittswahrscheinlichkeit sind verdächtig. YouTube
4. Text-Heuristik:
   • Duplikate/hohe Ähnlichkeit (einfacher Textfilter) → mögliche Kampagnen.

Wenn du es etwas technischer magst (kurze Vorlage)

• Hole die Comments via YouTube Data Tools oder API, dann prüfe in Python/R:
  • Like-Gini der Kommentar-Likes,
  • Burst-Detektion per rolling window,
  • Cosine-Ähnlichkeit zwischen Kommentaren (n-grams),
  • Bipartites Netzwerk (Kommentator × Video/Kanal) → Cluster.
    (Die obigen Papers zeigen genau solche Features/Methoden.) ceur-ws.org+1

Grenzen & Realismus

• Öffentliche Daten geben keine exakten Länder-Views pro Video (nur der Kanalbesitzer sieht das). Du arbeitest deshalb mit Proxys: Sprachsignale, Posting-Zeiten, Co-Commenting über Länderkanäle. ytdt.digitalmethods.net
• „Viel Engagement“ ist nicht automatisch manipuliert (Kontroversen erzeugen echte Peaks). Die Kunst ist Muster-Triangulation: Zeit + Text + Netzwerke zusammen betrachten. PMC

Wenn du willst, baue ich dir sofort ein kleines, lokal laufendes Analyse-Skript (du fütterst nur eine exportierte CSV mit Kommentaren rein) und es spuckt dir die wichtigsten Grafiken + rote Flaggen aus.