15.01.2025
NETZKRITIK

Negative Kommentare auf Social Media: So reagieren Startups und Unternehmen richtig

Der Umgang mit Kritik will gelernt sein. Das Wiener Social-Media-Software-Unternehmen Swat.io hat sich der Thematik der negativen Kommentare auf sozialen Netzwerken angenommen, sie aufgedröselt und einen kleinen Leitfaden zum Umgang damit entwickelt.
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Negative Kommentare, so reagiert man bei negativen Kommentaren, Hassrede, Hasskommentare
(c) Stock.Adobe/sanderstock - Negative Kommentare im Netz können für Unternehmen zum Problem werden.

Der Puls steigt, Sorgenfalten übernehmen die Stirn und die Gedanken im Kopf fangen an zu rasen. Der Grund: Die Kaffeetasse kaum in der Hand und zu den Lippen geführt, hat man einen Blick gewagt. Einen Blick auf die firmeneigene Social-Media-Seite, wo man plötzlich einen oder mehrere negative Kommentare entdeckt hat. Und das ist ein Problem.

Negative Kommentare präsenter im Kopf

Wissenschaftler der Ruhr-Universität Bochum (RUB) fanden 2021 heraus, dass man sich an negative Erfahrungen besser erinnert, als an etwas Positives. “Von belastenden Erlebnissen, wie zum Beispiel der Führerscheinprüfung, haben wir meist noch nach vielen Jahren detaillierte Bilder vor dem geistigen Auge”, schrieb damals Oliver Wolf vom Institut für Kognitive Neurowissenschaft in Bochum. “Ein Spaziergang durch den Park am selben Tag ist dagegen schnell vergessen.”

Mit der Prämisse, dass “Schlechtes” besser im Kopf bleibt, verwundert es nicht, wenn im Startup-Milieu ein negatives Feedback Stress auslöst – da sich potentielle Kund:innen oftmals an den Erfahrungen ihrer Vorgänger:innen orientieren und gleich zu Beginn einen schlechten Ersteindruck vom eigenen Unternehmen erhalten.

Einer mit mehr Wirkung als zehn positive

Die Social-Media-Experten von Swat.io haben sich diese Thematik genauer angesehen und einen Leitfaden im Umgang mit negativen Kommentaren erstellt.

Manche mögen an dieser Stelle einwerfen, dass ein einzelner Kommentar kein Beinbruch sei, es sich dabei vielleicht auch um “Trolle” oder “Feiglinge aus der Anonymität” handelt, doch wie oben beschrieben, kann eine negative Einzelmeinung – online gepostet – doch einen starken Effekt haben. Man bedenke nur die im Kopf bleibenden Kommentare bei Apps oder Rezensionen bei Online-Händlern.

Swat.io hat deswegen einen Zugang, speziell für Community-Manager gefunden, die regelmäßig mit Spam, Hasskommentaren, Beleidigungen oder anderen destruktiven Äußerungen konfrontiert werden.

“Für das Community Management bedeutet das: Ein negativer Kommentar entfaltet oft mehr Wirkung als zehn positive. Er kann Communities oder sogar das Image einer Marke nachhaltig schädigen und einen ausgewachsenen Shitstorm nach sich ziehen. Natürlich multipliziert sich das Risiko, wenn es sich nicht nur um einen, sondern um viele negative Kommentare handelt. Außerdem hängt viel davon ab, wie ein:e Community Manager:in auf die Äußerung reagiert”, schreibt Swat.io. Und schlüsselt die verschiedenen Arten von negativem Feedback auf.

Diese Arten von negativem Feedback gibt es

Konstruktive Kritik sieht das Wiener Startup als wertvoll an. Sie zeige einem, wo es Verbesserungsbedarf gebe und helfe dabei, das eigene Produkt oder den eigenen Service zu optimieren. Diese Art von Feedback sei oft konkret.

“Ernst gemeinte Kritik solltest du auf keinen Fall ignorieren, löschen oder verbergen. Sonst läufst du Gefahr, dass dir Zensur vorgeworfen wird. Eine positive Beziehung zwischen Unternehmen und Kund:innen lebt davon, dass sich beide Seiten respektieren und Fehler zugeben”, so die Social-Media-Experten.

Allerdings sei es oft sinnvoll, die Diskussion auf private Kanäle zu verlegen. Im direkten Austausch biete sich die Möglichkeit, eine für beide Seiten gute Lösung zu finden und zu verhindern, dass die Beschwerde Wellen schlägt.

Hasskommentare indes sind etwas anderes. Sie sind verletzend und oft persönlich. Ihr Ziel ist es, zu provozieren oder zu beleidigen und sie enthalten selten nützliche Hinweise. Hier geht es weniger um konstruktives Feedback, sondern mehr darum, Frust abzulassen oder eine negative Reaktion zu erzwingen.

“In diesem Fall kannst du versuchen, mit einer höflichen Antwort die Wogen zu glätten. Ist der Kommentar beleidigend und bzw. oder enthält er sogar obszöne, rassistische und ähnliche Äußerungen, ist es oft besser, ihn zu verbergen beziehungsweise gleich zu löschen”, so der Ratschlag hierbei.

Man könne in Guidelines darauf aufmerksam machen, welche Arten von Kommentaren gelöscht werden. Ein Vorteil des Verbergens: Die Urheberin beziehungsweise der Urheber bekommt davon nichts mit – da er ansonsten mit einem anderen Account einfach wiederkehren könnte.

Manchmal, so Swat weiter, äußern Kund:innen ihren Frust, weil sie mit einem Produkt oder einer Dienstleistung unzufrieden sind. Diese Kommentare können emotional sein, hätten aber oft eine echte Beschwerde als Grundlage. Hier wird ein offenes Ohr und eine Kommunikation per Direktnachricht empfohlen.

Trolle zu guter Letzt sind ein eigenes Phänomen für sich. Sie posten negative oder provokante Kommentare, oft ohne echten Bezug zum Thema. Ziel ist es, Streit zu verursachen oder andere zu verärgern. Um konstruktive Kritik von Hasskommentaren oder Trollen zu unterscheiden, helfe es, auf die Tonalität und den Inhalt zu achten.

Konstruktive Kritik ist wie oben erwähnt sachlich und oft mit Verbesserungsvorschlägen verbunden. Hasskommentare und Trollbeiträge sind hingegen emotional überzogen und enthalten selten konkrete Hinweise. Der Umgang mit diesen Kommentaren sollte entsprechend unterschiedlich sein. Hat man einmal eine Person als Troll identifiziert, könne man sie mit gutem Gewissen blockieren, so Swat.io.

Die Troll-Definition

Blog.hubspot.de hat passend dazu einerseits eine Definition von Trollen erstellt und zitiert den Kommunikationsexperten Aaron Huertas, der folgende Charakteristika von Netz-Störenfrieden ausmachte:

  • Stark übertriebene und hochemotionale Aussagen (besonders zu kontroversen Themen)
  • Persönliche Angriffe unter der Gürtellinie
  • Kein Interesse, auf Argumente einzugehen
  • Auffallend schlechte Grammatik und Rechtschreibung
  • Leere, unvollständige Profile oder Fake-Accounts

Die Plattform unterscheidet zwischen mehreren Arten von Trollen und rät, “die Trolle nicht zu füttern” (keine langen Diskussionen), sie gegebenenfalls zu melden und einen sachlichen Umgang mit ihnen zu pflegen. Auch sie meint, ähnlich wie Swat.io, dass das Löschen von Kommentaren der letzte Ausweg sein sollte.

Für die Wiener von Swat.io ist es von der Strategie her allgemein wichtig, schnell zu reagieren. Sie schreiben: “Wenn ein:e Kund:in sich beschwert, erwartet er oder sie eine zeitnahe Antwort. Das zeigt, dass das Anliegen ernst genommen wird. Je schneller du reagierst, desto eher verhinderst du, dass sich der Frust weiter aufstaut oder dass andere Nutzer:innen auf den negativen Kommentar aufspringen. Schnelle Reaktionen signalisieren Professionalität und Verantwortungsbewusstsein.”

Schnell zu reagieren heiße jedoch nicht zwangsweise gleich das Problem lösen zu müssen. Wichtig sei, dass man der anderen Person zeige, dass man ihr Anliegen ernst nimmt. Zudem sollte man stets höflich bleiben, dabei aber klare Grenzen setzen. Community Guidelines für Social-Media-Kanäle können als Anker verwendet werden, auf die man bei Grenzüberschreitung hinweist.

Löschen als last resort

“Kommentare zu verbergen oder zu löschen oder Nutzer:innen zu blockieren, sollte immer die letzte Option sein”, so Swat.io weiter. “Lösche nur Kommentare, die klar gegen die Netiquette verstoßen, zum Beispiel bei Hassrede, Beleidigungen oder Spam. Nutzer:innen, die wiederholt negativ auffallen und keinerlei konstruktiven Beitrag leisten, kannst du blockieren, um die Community zu schützen. Wichtig ist, dass du nachvollziehbare Kriterien für das Löschen und Blockieren hast, damit du transparent und konsequent vorgehst. So vermeidest du Vorwürfe der Zensur und schaffst ein sicheres Umfeld für deine Community.”

Abschließend zeigt das Community-Startup die gängigen Fehler auf, die man bei negativen Kommentaren vermeiden sollte. “Nichts tun” gilt als Kapitalfehler, da man so riskiere, dass sich Kund:innen nicht wertgeschätzt fühlen und Hasskommentare für schlechte Stimmung sorgen. Zudem sollte man nicht immer mit den gleichen Floskeln antworten oder sich über Kritik lustig machen. Und, wenn das eigene Unternehmen offenkundig einen Fehler gemacht hat, sollte man sich schlicht entschuldigen, weil, wie Swat.io schreibt: “Eine Entschuldigung hat schon so manche Social-Media-Krise im frühen Stadium entschärft.”

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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