AlgoSpeak und der Puritanismus 2.0

I. »Ragebait«, Boomer-Slang und die falsche Fährte beim Jugendwort 2026

Habt ihr am 10. Oktober 2026 auch kurz geschmunzelt, als auf der Frankfurter Buchmesse wieder das große mediale Orakel der deutschen Gegenwartssprache befragt wurde? Wie jedes Jahr im Herbst hat der PONS-Langenscheidt-Verlag verkündet, wie junge Menschen zwischen elf und zwanzig Jahren hierzulande angeblich miteinander reden – und in der finalen Online-Abstimmung setzte sich »Ragebait« mit 36,5 Prozent der Stimmen als Jugendwort des Jahres 2026 durch, knapp vor »Peak« mit etwa 34 Prozent und »Crashout« mit rund 30 Prozent.

Wenn ihr euch jetzt fragt, warum ausgerechnet »Ragebait« – also der gezielte »Wutköder« in sozialen Netzwerken – das brandneue Vokabular der heutigen Teenager:innen repräsentieren soll, liegt ihr mit eurer Skepsis goldrichtig. Denn »Ragebait« hat sprachhistorisch gesehen bereits einen ergrautem Bart: Geprägt wurde der Begriff schon im Jahr 2002 in einer Usenet-Newsgroup, damals noch ganz analog für die Wut von Autofahrer:innen, denen ein Drängler auf der Überholspur mit der Lichthupe im Nacken sitzt. Und im digitalen Raum ist das Wort längst im gesetzten Erwachsenen-Feuilleton angekommen – schließlich kürte die Oxford University Press »rage bait« bereits im Dezember 2025 ganz offiziell zum englischsprachigen Wort des Jahres. Wenn ein Begriff erst von Oxford-Lexikograf:innen geadelt wird, bevor er zehn Monate später auf einer deutschen Buchmesse als heißer Schulhof-Scheiß verkauft wird, hat das ungefähr so viel rebellische Jugendkultur in sich wie ein Bausparvertrag.

Nun gut, werdet ihr vielleicht einwenden, schauen wir uns eben das restliche Feld der diesjährigen Top-10-Kandidaten beim Jugendwort des Jahres an: Da finden wir »Peak« für den absoluten Höhepunkt, »Crashout« für das völlige Verlieren der Fassung, den unverwüstlichen Hamburger Dauerbrenner »Digga«, dazu »Macker«, »Gute Käse«, »Süper«, »Schere« (als Geständnis-Geste im Gaming für »Mein Fehler«), den Zahlencode »67« (samt passender Handbewegung) oder den fast schon rührend-therapeutischen Kalenderspruch »Du bist gut genug«. Klingt manches davon jugendlicher als »Ragebait«? Durchaus. Aber fällt euch etwas auf, wenn ihr diese Liste betrachtet? Sie ist klinisch sauber. Sie ist brav, handzahm und völlig frei von jeder echten Reibung. Das liegt schlicht daran, dass eine Jury vorab alles aussiebt, was als »beleidigend, rassistisch, sexistisch oder diskriminierend« gelten könnte.

Wenn ihr wissen wollt, wo im Jahr 2026 die wahre sprachliche Revolution der Generationen Z und Alpha stattfindet, dürft ihr nicht auf Verlagskampagnen blicken. Ihr müsst dorthin schauen, wo junge Menschen, Aktivist:innen, Journalist:innen und Content-Creator:innen täglich um ihre digitale Existenz und Sichtbarkeit kämpfen. Denn während wir uns über harmlose Ausdrücke wie »Gute Käse« amüsieren, vollzieht sich in den Timelines von TikTok, Instagram und YouTube der radikalste erzwungene Sprachwandel unserer Zeit.

Wer heute im Netz über die großen, existenziellen Themen des Menschseins sprechen will – über Sexualität, Erotik, Körperlichkeit, psychische Krisen, Tod, Gewalt, historische Verbrechen oder politischen Widerstand –, darf die Dinge nicht mehr beim Namen nennen. Wer es trotzdem tut, wird vom Algorithmus unsichtbar gemacht.

Als Notwehr gegen diese unsichtbare Zensurmaschine hat sich ein komplettes Parallel-Lexikon entwickelt: AlgoSpeak – Codewörter und Schreibweisen, mit denen Nutzer:innen automatische Moderationsfilter umgehen. Und was als kreativer Taschenspielertrick gegen überempfindliche KI-Filter begann, formt längst unsere Alltagssprache, unser Denken und unsere gesellschaftliche Moral um – hin zu einem neuen digitalen Biedermeier, einem Puritanismus 2.0.

II. Warum überhaupt Chiffren? Die unsichtbare Zensurmaschine aus Technik und Ökonomie

Um zu verstehen, warum Millionen Menschen plötzlich freiwillig in Rätseln und verniedlichenden Codewörtern sprechen, müssen wir einen Blick unter die Motorhaube der großen Plattformen werfen. Soziale Medien wie TikTok, Instagram oder YouTube sind längst keine neutralen Pinnwände mehr, die erst dann eingreifen, wenn jemand einen rechtswidrigen Beitrag meldet. Sie operieren mit präventiven, vollautomatisierten Echtzeit-Prüfpipelines. Schon im Mai 2020 brüstete sich Mark Zuckerberg damit, dass die automatisierten Systeme seines Konzerns rund 80 Prozent der als problematisch eingestuften Inhalte entfernen, bevor ein menschlicher Blick sie je erfasst.

Sobald ihr heute ein Kurzvideo auf einen Plattform-Server hochladet, wird diese Datei in Sekundenbruchteilen auf drei parallelen Ebenen seziert:

• Erstens durch Computer Vision (visuelle Bilderkennung): Algorithmen scannen jedes einzelne Bild (Frame) nach Hautanteilen, Nacktheitsmerkmalen, Waffen, Blut, Verletzungen oder extremistischen Symbolen sowie nach eingeblendeten Texttafeln mittels optischer Zeichenerkennung (OCR).
• Zweitens durch Automated Speech Recognition (ASR): Eure gesprochene Tonspur wird in Echtzeit in maschinenlesbaren Text (Speech-to-Text) umgewandelt. Dieser dient nicht nur für automatische Untertitel, sondern wird sofort nach indizierten Schlüsselwörtern und Flüchen durchsucht, während Audio-Fingerprinting-Systeme die Musik mit Rechte-Datenbanken abgleichen.
• Drittens durch Natural Language Processing (NLP): Große Sprachmodelle analysieren Videotitel, Beschreibungen, Hashtags, das generierte Audio-Transkript sowie sämtliche Kommentare unter dem Beitrag. Dabei kommen sowohl starre Sperrlisten (Blocklists) als auch probabilistische Klassifikatoren zum Einsatz, die für Kategorien wie Toxicity, Insult, Profanity oder Sexually Explicit Wahrscheinlichkeitswerte zwischen 0,0 und 1,0 berechnen und bei offensichtlichen Mustern Erkennungsgenauigkeiten von 90 bis 95 Prozent erreichen.

Die dreistufige Sanktionsarchitektur: Löschen, Drosseln, Demonetarisieren

Was passiert nun, wenn eines dieser KI-Systeme anschlägt? Die Plattformen arbeiten heute nicht mehr nach dem simplen binären Prinzip »Erlaubt« oder »Verboten«, sondern steuern unser Verhalten über eine dreistufige Sanktionskaskade:

1. Der harte Takedown (Remove): Verstößt ein Beitrag direkt gegen die Gemeinschaftsstandards, wird das Video gelöscht und ihr kassiert eine formelle Verwarnung (Account Strike), die bei Wiederholung zur endgültigen Kontosperrung führt. Noch tückischer funktioniert das harte Blockieren in den Kommentarspalten: Enthält euer Kommentar ein Wort von einer geheimen Sperrliste, wird er im Hintergrund oft lautlos ausgeblendet (Shadow-Hiding) – ihr selbst seht euren Text noch, aber für den Rest der Welt existiert er nicht.
2. Algorithmisches Downranking (Shadowbanning): Das ist die eigentliche Hauptwaffe der Plattformen. Facebook – heute Meta – arbeitet nach eigenen Angaben schon seit 2016 nach der offiziellen Doktrin »Remove, Reduce, Inform«: Inhalte, die gegen kein Gesetz und keine Richtlinie verstoßen, aber als »Borderline Content« (grenzwertig oder kontrovers) gelten, werden nicht gelöscht, sondern nach der internen Maxime »Do not recommend as much« im Empfehlungs-Feed massiv nach unten gedrückt.
3. Auf TikTok ist dieser Mechanismus existenziell, weil TikToks Algorithmus nicht auf eurer Follower-Zahl, sondern auf einem reinen Interest Graph und iterativem Batch-Testing basiert. Stuft die KI euer Video als ungeeignet für den Massenmarkt ein, erhält es den Status »Ineligible for the For You feed«. Euer Video bleibt auf eurem Profil sichtbar, wird aber niemandem mehr vorgeschlagen; der View-Zähler friert im einstelligen Bereich ein.
4. Da Plattformen diese Drosselung meist nicht aktiv per Push-Nachricht melden, sondern tief in den Untermenüs der Studio-Analytics verstecken, erleben Creator:innen diesen Zustand als geisterhaften Totalausfall – als Algorithmic Ghosting. Wer zudem im internen Punktesystem, wie TikToks Creator Health Rating (CHR), unter kritische Schwellenwerte rutscht, verliert sofort seine Reichweiten- und Monetarisierungsprivilegien.
5. Demonetarisierung (Das »gelbe Dollar-Symbol«): Auf Plattformen wie YouTube, auf denen Produzent:innen direkt an Werbeerlösen beteiligt werden, wirkt der Entzug von Werbeeinnahmen als mittelbare Zensur. YouTubes Richtlinien für werbefreundliche Inhalte definieren 14 Themenfelder – von »unangemessener Sprache« über »Inhalte für Erwachsene« bis hin zu »kontroversen Themen« und »sensiblen Ereignissen« –, die zu »eingeschränkten oder keinen Werbeanzeigen« führen.
6. Wie absurd kleinteilig diese Dressur abläuft, zeigt die Geschichte von YouTubes 7-Sekunden-Regel für Kraftausdrücke: Ab November 2022 konnte jedes Schimpfwort in den ersten sieben Sekunden eines Videos die Werbeeinnahmen kosten, während derselbe Fluch ab Sekunde acht plötzlich erlaubt war. Schon im März 2023 ruderte YouTube teilweise zurück, im Juli 2025 folgte die nächste Lockerung. Die starre 7-Sekunden-Schranke für explizite Gaming-Gewalt blieb aber bestehen, und im März 2026 präzisierte YouTube die Regeln für »schockierende Inhalte« erneut.
7. Die Regeln wechseln im Halbjahrestakt – und Creator:innen sollen jedes Mal mitlernen.

Follow the Money: Wer diktiert eigentlich diese neue Moral?

Hinter dieser technischen Überwachungsarchitektur steckt kein religiöser Eifer im Silicon Valley, sondern knallharter ökonomischer Druck aus zwei Richtungen: von globalen Werbekonzernen und vom Duopol der Zahlungsdienstleister.

Auf der ersten Ebene regiert das Dogma der Brand Safety (Markensicherheit) und Brand Suitability (Markeneignung). Werbeeinnahmen machen über die Hälfte der gesamten Branchenerlöse im Mediensektor aus; und die zahlenden Kunden, multinationale Konsumgüterkonzerne, haben panische Angst davor, dass ihr Waschmittel- oder Familienauto-Spot direkt neben einem Video über Kriegsverbrechen, Depressionen oder Sexualaufklärung ausgespielt wird. Um dies weltweit zu standardisieren, gründete der Weltverband der Werbungtreibenden (World Federation of Advertisers, WFA) im November 2019 die Global Alliance for Responsible Media (GARM) und veröffentlichte im September 2020 das GARM Brand Safety Floor + Suitability Framework.

Nach großen Werbeboykotten wie der Kampagne Stop Hate for Profit im Sommer 2020 verpflichteten sich Meta, YouTube und TikTok formell dazu, ihre Definitionen von Hassrede an den gemeinsamen Rahmen der GARM mit ihren elf Risikokategorien anzugleichen.

Zwar stellte GARM im August 2024 nach einer kartellrechtlichen Klage von Elon Musks X Corp. seine Arbeit abrupt ein, und im April 2026 setzte die US-Wettbewerbsbehörde FTC verbindliche Vereinbarungen gegen führende Werbeagentur-Holdings durch, um abgesprochene Brand-Safety-Boykotte zu unterbinden. Doch die technischen GARM-Filtermatrizen stecken bis heute tief im Code aller Programmatic-Advertising-Server: Sobald ein Thema als High Risk oder Medium Risk eingestuft wird – und dazu zählen bei Adult & Explicit Sexual Content oft schon suggestive Anspielungen –, schneiden automatisierte Einkaufssysteme den Inhalt komplett vom Werbemarkt und vom Empfehlungs-Feed ab.

Nicht demokratische Grundrechte definieren also die Grenzen des Sagbaren auf unseren wichtigsten Kommunikationsinfrastrukturen, sondern die Risikoaversion von Werbeabteilungen.

Auf der zweiten Ebene agieren Kreditkartenkonzerne und Großbanken als unsichtbare Sittenpolizei – ein Phänomen, das in der Forschung als Financial Censorship (finanzielle Zensur) beschrieben wird. Wer im Netz Geld verdienen oder auch nur Spenden und Abos abrechnen will, ist existenziell auf das Duopol von Visa und Mastercard angewiesen. Nachdem die beiden Kartenriesen bereits Ende 2020 Zahlungen für große Portale wie Pornhub (MindGeek) blockiert hatten, führte Mastercard im Oktober 2021 drakonische Spezialrichtlinien für Erwachseneninhalte ein, die Plattformen zur Vorabprüfung jedes einzelnen Uploads, zur Echtzeitüberwachung von Livestreams und zu expliziten Keyword-Verboten zwangen.

Eine empirische Studie unter 100 unabhängigen Creator:innen vom Februar 2022 belegte, dass über 90 Prozent der Befragten durch diese Finanzregeln schwere geschäftliche Einbußen bis hin zu Kontosperrungen erlitten – wobei queere Anbieter:innen 1,5-mal so hohe Einkommensverluste erlitten wie der Durchschnitt.

Im Jahr 2025 griff diese moralische Überwachung durch Zahlungsabwickler sogar auf Gaming-Plattformen wie Steam und itch.io über: Auf Druck von Kreditkartenfirmen entfernte Steam Hunderte Spiele mit Erwachsenenthemen, itch.io nahm NSFW-Inhalte aus der Suche.

Wie brutal diese Macht der Finanzindustrie wirkt, zeigte sich bereits im August 2021 bei der Abo-Plattform OnlyFans: Als das Unternehmen am 19. August 2021 völlig überraschend ankündigte, sämtliche sexuell expliziten Inhalte zu verbieten, gab Gründer und damaliger CEO Tim Stokely wenige Tage später in einem Interview mit der Financial Times bekannt, dass drei Großbanken die Schuld an dem drohenden Verbot trugen. Stokely benannte explizit JPMorgan Chase, die Bank of New York Mellon (BNY Mellon) sowie die britische Metro Bank, die unter Verweis auf »Reputationsrisiken« die Abwicklung der Auszahlungen verweigerten – nach Unternehmensangaben rund 300 Millionen US-Dollar im Monat an über eine Million Creator:innen.

Erst nach einem globalen Aufschrei und kurzfristigen Bankenzusicherungen nahm OnlyFans das Verbot am 25. August 2021 wieder zurück.

Gepaart mit dem 2018 in den USA verabschiedeten Gesetzespaket FOSTA-SESTA, das Plattformen die Haftungsfreiheit entzieht, sobald ihnen auch nur die indirekte Erleichterung von Sexarbeit vorgeworfen werden kann, führt dieser finanzielle Druck bei allen großen Tech-Konzernen zu einer radikalen Präventiv-Zensur (Over-Compliance).

III. »Lost in Translation«: Warum die deutsche Sprache besonders hart getroffen wird

Vielleicht habt ihr selbst schon einmal beobachtet – oder von befreundeten Creator:innen gehört –, dass deutschsprachige Beiträge auf YouTube, TikTok oder Instagram noch viel schneller im algorithmischen Nirgendwo verschwinden als englischsprachige. Da lädt jemand ein völlig harmloses deutsches Video mit dem Titel »Knutscht mal wieder« hoch, und die Impressionen brechen durch ein sofortiges Downranking auf nahezu null ein – während das exakt gleiche Video unter dem englischen Titel »Let’s kiss again« auf demselben Kanal völlig ungebremst steilgeht.

Bilde ich mir das nur ein? Keineswegs. Lange Zeit konnten Plattformen solche Vorwürfe als subjektives Bauchgefühl abtun, weil sie ihre genauen Filter-Schwellenwerte als Geschäftsgeheimnis hüten. Doch im Sommer 2025 lieferte ein internationales Forschungsteam um Gianluca Nogara, Francesco Pierri und Stefano Cresci auf der renommierten ICWSM-Konferenz den wissenschaftlichen Beweis für diesen »German Toxicity Bias«. In ihrer Studie »Toxic Bias: Perspective API Misreads German as More Toxic« untersuchten die Forscher:innen Googles Perspective API – jenes zentrale KI-Moderationssystem von Googles Tochterfirma Jigsaw, das weltweit von unzähligen Plattformen und Medienhäusern als Rückgrat der automatisierten Inhaltsmoderation eingesetzt wird – und das Jigsaw nach dem 31. Dezember 2026 abschalten will.

Das System verschwindet, die antrainierten Ausweichcodes bleiben.

Das Ergebnis der Studie ist ein handfester Skandal für unseren Sprachraum: Wenn deutschsprachige Sätze ins Englische übersetzt werden, erhält die englische Übersetzung im Median einen völlig harmlosen Toxizitäts-Score von 0,012 – das deutsche Original hingegen bekommt im Median einen mehr als zehnmal so hohen Wert von 0,132 (und auch gegenüber dem Italienischen mit 0,026 schneidet Deutsch massiv schlechter ab).

Im Klartext: Legt man übliche Moderations-Schwellenwerte zugrunde, würden auf Deutsch im Durchschnitt viermal so viele Beiträge und Accounts von der KI wegmoderiert, als wenn ihr exakt denselben Satz auf Englisch gesagt hättet! Selbst bei völlig neutralen deutschen Wikipedia-Zusammenfassungen und harmlosen Funktionswörtern wie »nicht«, »die« oder »sie« zeigten die Kurven der KI extrem unnatürliche Ausschläge.

Warum aber versagen die KI-Moderationsfilter ausgerechnet an der deutschen Sprache so kläglich? Computerlinguistisch und medienpolitisch lassen sich dafür vier konkrete Ursachen benennen:

1. Der »Fluch der Mehrsprachigkeit« und die Formalitäts-Falle

Aus Kostengründen trainieren Tech-Konzerne selten eigene Sicherheitsmodelle von Grund auf für jede einzelne Sprache, sondern nutzen riesige mehrsprachige Sprachmodelle (Cross-Lingual Transfer Learning) oder schicken deutsche Texte intern erst durch eine schnelle Maschinenübersetzung (Translate-Then-Detect). In der Computerlinguistik nennt man das Problem dahinter den »Curse of Multilinguality« (Fluch der Mehrsprachigkeit): Weil das Englische den Großteil der Modellkapazität dominiert – Google Jigsaw gibt in seiner eigenen Entwicklerdokumentation zur Perspective API selbst zu, dass experimentelle Filter wie SEXUALLY_EXPLICIT oder FLIRTATION anfangs ausschließlich an englischen Kommentarspalten der New York Times trainiert wurden –, fehlt den Modellen im Deutschen jede feine Nuance für Alltagssprache.

Dazu kommt das, was Fachleute die »Formalitäts-Falle« (The Formality Trap) nennen: Die neutralen deutschen Trainingsdaten der KI stammen fast nur aus hochformalen Texten wie Parlamentsprotokollen, Nachrichten oder der Wikipedia. Sobald ihr im Deutschen aber emotionale Umgangssprache benutzt – Wörter wie »knutschen«, »fummeln«, »geil« (heute im Alltag meist einfach »cool«) oder »Ballermann« –, kennt das schlecht kalibrierte Modell diese Vokabeln fast nur aus ungefilterten Schmuddel-Scrapes oder toxischen Kommentarspalten.

Während »Let’s kiss« im Englischen durch Milliarden harmloser Popkultur-Beispiele im absolut grünen Bereich (0,0 bis 0,3) liegt, rutscht ein imperativisches »Knutscht mal wieder« im deutschen Vektorraum direkt in die »unsichere Mitte« (0,3 bis 0,7) nahe der Kategorie Suggestive / Adult Content – und der Empfehlungsalgorithmus zieht sofort die Handbremse.

Dass nicht-englische Sprachräume von Plattformen systematisch stiefmütterlich behandelt werden, belegte schon 2021 die große Crowdsourced-Studie »YouTube Regrets« der Mozilla Foundation, für die 37.380 Freiwillige eine Browser-Erweiterung installierten und 1.662 von ihnen aus 91 Ländern Meldungen einreichten: In Ländern, in denen Englisch nicht Hauptsprache ist, meldeten die Teilnehmenden 60 Prozent mehr bedauerte Videos (YouTube Regrets) als im englischen Sprachraum.

Und eine Untersuchung der EU-Grundrechteagentur (FRA) aus dem Jahr 2022 zeigte, dass deutschsprachige Moderations-Algorithmen selbst völlig neutrale Identitätssätze wie »Ich bin jüdisch« oder »Ich bin muslimisch« überproportional oft fälschlich als anstößig markieren, weil die KI eine dumme Kurzschluss-Assoziation aus Hassrede-Trainingsdaten gelernt hat.

2. Sprachübergreifende »False Friends«: Von dicken Pullovern, Fagotten und dem Dorf »Fugging«

Noch absurder wird es, wenn Plattformen englische Schimpfwort-Listen (Blacklists) ungefiltert über deutsche Texte bügeln. Wer von euch im Deutschen einen »dicken Pullover« bewirbt, als Nachnamen »Dick« heißt und im Internet überleben will, »hell« (für ein helles Licht oder ein bayerisches Helles) schreibt oder »Schmuck« verkauft, kollidiert regelmäßig mit US-Porno- und Beleidigungsfiltern (dick, hell, schmuck). Umgekehrt blockierte im Aufbauspiel Anno 1800 der deutsche Wortfilter allen Ernstes den englischen Standard-Schiffsnamen »Puff Adder« (Puffotter), weil er im Wort »Puff« ein deutsches Bordell witterte.

Fragt mal klassische Musiker:innen oder Musikschulen, die auf Facebook oder Instagram ein Konzert für Oboe und Fagott ankündigen wollen: Weil das deutsche Holzblasinstrument bis auf einen Buchstaben identisch mit dem schweren englischen homophoben Hasswort faggot (oft auch fagot getippt) geschrieben wird, schlagen die automatischen Hate-Speech-Detektoren gnadenlos zu – ein Problem, das sogar bereits in rechtslinguistischen Fachzeitschriften analysiert wurde.

Und besonders leidtragend sind reale Orte im deutschsprachigen Raum: Während Gewerbetreibende im oberbayerischen Petting am Waginger See oder in Titting im Altmühltal ständig mit Anzeigenfiltern kämpfen, zog die oberösterreichische Gemeinde Tarsdorf nach Markenrechtsstreitigkeiten (etwa 2010 um das Bier »Fucking Hell«), Schilderdiebstählen und jahrelangem Spott im Netz die ultimative Konsequenz: Zum 1. Januar 2021 benannte sich das aus dem 6. Jahrhundert stammende Dorf »Fucking« offiziell in »Fugging« um. Notabene:

Wenn ein fast 1.500 Jahre alter Ort seinen Namen ändert, weil er im Netz nur noch als englischer Witz existiert, hat die Kontextblindheit endgültig die reale Landkarte erreicht. Notabene: Die im jetzigen Fugging ansässige Brauerei braute jahrzehntelang ein gutes bayrisches Helles unter dem Markennamen „Fucking Hell“. Es wäre mal lustig gewesen, zu sehen, wie die Algorithmen mit Werbung für diese Biermarke umgegangen wären.

3. Das deutsche Scunthorpe-Problem und die »Digga«-Audiofalle

Weil wir im Deutschen leidenschaftlich gern lange zusammengesetzte Hauptwörter ohne Leerzeichen bilden, produzieren wir für schlichte Buchstabenfilter am laufenden Band das sogenannte Scunthorpe-Problem (benannt nach der englischen Stadt Scunthorpe, deren Bewohner:innen 1996 von AOL ausgesperrt wurden, weil im Ortsnamen eine indizierte englische Buchstabenfolge steckt). Auf Deutsch geraten völlig harmlose Wörter ins Visier, weil an den Wortfugen zufällig verbotene deutsche oder englische Zeichenketten entstehen: »Barsch«, »Nachbarschaft«, »Tischlampe« (enthält schlampe), »Mandschurei« (enthält hure), »Urinstinkt« und »Urinsekten«, »Wasser« und »Assistent« (wegen ass) oder »Titel« (wegen tit).

Im Frühjahr 2022 deckten der Journalist Sebastian Meineck für netzpolitik.org sowie das Investigativ-Team von NDR, WDR und Tagesschau auf, welche grotesken Blüten das auf TikTok treibt: Erst fiel auf, dass TikTok in deutschen Untertiteln die historischen Begriffe »Arbeitslager« und »Umerziehungslager« durch Sternchen zensierte – weil ein über den deutschen Text laufender englischer Filter im Wort »Arbeitslager« das britische Schimpfwort »slag« (Schlampe) erkannt hatte.

Nur Wochen später deckten NDR, WDR und Tagesschau auf, dass TikTok in Deutschland sämtliche Kommentare mit dem Namen der verschwundenen chinesischen Tennisspielerin »Peng Shuai« heimlich blockierte. Als alle Welt chinesische Staatszensur vermutete, musste TikTok kleinlaut einräumen: Der Filter hatte ausschließlich im deutschen Sprachraum zugeschlagen, weil er im Namen »Peng Shuai« die Buchstabenfolge »H-U-A« entdeckt hatte – das österreichisch-bayerische Dialektwort »Hua« für »Hure«!

Genauso blind agiert die automatische Spracherkennung (ASR) bei deutschen Livestreams und Gaming-Videos auf Twitch, YouTube oder E-Sport-Plattformen wie FACEIT. Wenn junge Deutsche heute ihr Lieblings-Jugendwort »Digga« ([ˈdɪɡɐ], abgeleitet vom Hamburger »Dicker« für »guter Kumpel«) benutzen, unterscheidet sich das akustisch nur durch den allerersten Konsonanten vom englischen rassistischen N-Wort ([ˈnɪɡə]). Dasselbe gilt für das schnell ausgesprochene deutsche Wort »weniger« ([ˈveːnɪɡɐ]) oder ein verschlucktes »bitte schön« (das für englische KI-Ohren wie bitch klingt). Die Folge: Auf Plattformen wie Twitch und FACEIT kommt es regelmäßig zu automatischen Rassismus-Banns gegen deutschsprachige Spieler:innen, weil eine US-zentrierte Audio-KI »Digga« hört und sofort die virtuelle Schere schwingt.

4. Regulatorisches Overblocking: Wenn Aufklärung, Queerness und Geschichte verschwinden

Verstärkt wird diese technische Unschärfe durch den europäischen Regulierungsdruck – vom einstigen deutschen Netzwerkdurchsetzungsgesetz (NetzDG) bis zum heutigen Digital Services Act (DSA), der Plattformen bei systemischen Verstößen Bußgelder von bis zu sechs Prozent ihres weltweiten Jahresumsatzes androht. Weil einer Plattform für das versehentliche Stehenlassen eines rechtswidrigen Posts hohe Strafen drohen, das fälschliche Wegdrosseln von tausend völlig legalen Beiträgen (Overblocking) aber nichts kostet, stellen die Konzerne ihre ohnehin fehlerhaften deutschen Filter extrem scharf ein.

Und wenn dann doch einmal ein Mensch draufschaut, bleiben den unter enormem Zeitdruck arbeitenden Moderator:innen – wie Recherchen des SZ Magazins zu Berliner Löschzentren und Leaks interner TikTok-Handbücher bei netzpolitik.org zeigten – oft nur rund 30 Sekunden pro Video.

Die gesellschaftlichen Kollateralschäden dieser Präventiv-Zensur sind verheerend:

• Unsichtbarmachung queerer Menschen: Die Recherchen von NDR, WDR und Tagesschau im März 2022 bewiesen, dass TikTok in Deutschland Kommentare mit den Wörtern »schwul«, »queer«, »homosexuell«, »homo«, »homophob«, »gay«, »LGBTQ«, »LGBTQI« und selbst »Heterosexuelle« pauschal blockierte. Wer homophobe Beleidigungen kritisieren wollte, durfte das Wort »homophob« nicht einmal in den Mund nehmen! Und schon zuvor hatte das Australian Strategic Policy Institute (ASPI) nachgewiesen, dass queere Hashtags auf TikTok in mindestens acht Sprachen komplett mit einem Shadowban belegt waren.
• Sabotage medizinischer und sexueller Aufklärung: Im Oktober 2020 löschte Instagrams Bilderkennungs-KI vollautomatisch den Beitrag einer brasilianischen Kampagne zur Brustkrebs-Früherkennung (»Rosa Oktober«), weil darauf weibliche Brüste zur Erklärung klinischer Symptome zu sehen waren – ein Skandal, den erst das unabhängige Oversight Board von Facebook (heute Meta) in seiner Entscheidung IG-7THR3SI1 im Januar 2021 als Verletzung des Rechts auf Gesundheit rügte. Facebook hatte den Beitrag zu diesem Zeitpunkt bereits wiederhergestellt.
• Auf TikTok wurden derweil Begriffe wie »Sex«, »Sexarbeit« und »Prostitution« auf Sperrlisten gesetzt, was seriöse Aufklärungsformate vor absurde Hürden stellt.
• Die Angst vor dem Algorithmus sitzt inzwischen so tief, dass – wie das Medienmagazin journalist berichtete – selbst das Nachrichtenmagazin DER SPIEGEL auf TikTok vorauseilend »F**k« statt »Fuck« schrieb, um keine Reichweite zu verlieren.
• Geschichtsvergessenheit per Algorithmus: Während TikToks deutsche Kommentarfilter zeitweise sogar zentrale Begriffe der Erinnerungskultur wie »Auschwitz«, »Nationalsozialismus« und »Sklaven« verschluckten, hat die Zeithistorikerin Julia Quast von der Universität Paderborn ein noch tiefergehendes Problem auf YouTube nachgewiesen.
• In ihrer Studie »Zwischen Dethematisierung und Demonetarisierung« (2024 in der Zeitschrift für Genozidforschung und weitergeführt im Sammelband Fake History und Social Media 2026) zeigt Quast: Weil YouTube Videos, die den Holocaust erwähnen, regelmäßig demonetarisiert und im Algorithmus abstraft, klammern viele Geschichts-YouTuber:innen die Shoah aus ihren Videos zum Zweiten Weltkrieg schlichtweg aus. Es entsteht eine klinisch bereinigte »Militärgeschichte ohne Holocaust«, während seriöse Bildungskanäle (wie Geschichtsfenster oder das Deutsche Panzermuseum) ständig mit automatisierten Sperren kämpfen.
• Und die bittere Ironie? Wie der Report »Der Holocaust als Meme« der Bildungsstätte Anne Frank aus dem Jahr 2025 belegt, tanzen rechtsextreme Akteur:innen mit ironischen Lip-Sync-Videos, Audio-Samples und codierten Accountnamen wie @nacht_und_nebel_37div mühelos an genau diesen dummen Wortfiltern vorbei.

IV. Das große Besteck der Tarnung: Die helle und die dunkle Seite von AlgoSpeak

Wenn die Maschine also jedes ernste Wort bestraft, bleibt den Menschen im Netz nur eine Wahl: Sie müssen den Algorithmus austricksen. Bekannt gemacht hat den Begriff AlgoSpeak (aus Algorithm und Speak) die Technologiejournalistin Taylor Lorenz am 8. April 2022 in einem berühmt gewordenen Grundlagenartikel in der Washington Post.

Sprachwissenschaftlich nutzen Creator:innen und Communities dabei vier raffinierte Strategien, damit jede:r menschliche Zuschauer:in sofort versteht, worum es geht, der KI-Wächter aber ins Leere läuft: orthografische Verfremdung (Leetspeak mit Zahlen und Sonderzeichen), phonetische Substitution (Gleichklang und Reime), morphologische Wortneuschöpfungen sowie semantische Metaphern und Emojis.

Die helle, emanzipatorische Seite: Ein Lexikon der digitalen Notwehr

Schauen wir uns an, welches Vokabular ihr heute beherrschen müsst, um auf TikTok, Instagram und YouTube überhaupt noch mitzukommen:

• Intimität, Körper & Queere Sichtbarkeit: Wer über Sexualität aufklären will, schreibt oder sagt nicht mehr Sex, sondern »seggs« oder »shmex«. Im Deutschen greift die bekannte Aufklärungs-Influencerin Marie-Joan Schmidt (porträtiert im SPIEGEL) zu »Rambazamba« für einvernehmlichen Sex und »VV« für Vulva und Vagina, um nicht vom Empfehlungs-Feed verbannt zu werden.
• Pornografie wird durch den Reim »corn« (oder das Maiskolben-Emoji 🌽) ersetzt, Brustwarzen (nipples) heißen »nip nops« (oder Kirschen 🍒), ein Vibrator ist eine »spicy eggplant« (🍆) und horny wird im klassischen Leetspeak zu »h0rny«. Wer als Sexworker:in oder OnlyFans-Creator:in arbeitet, stellt sich auf TikTok als »Accountant« (Buchhalter:in) vor – abgeleitet von einem viralen Witz, dass niemand peinliche Nachfragen stellt, wenn man sagt, man arbeite in der Buchhaltung.
• Queere Nutzer:innen schreiben im Deutschen »s<hwul« oder »qveer«, im Englischen »g@y«, »leg booty« (für LGBTQ+) und »cornucopia« (für homophobia).
• Und das wohl kurioseste Beispiel einer Mensch-Maschine-Rückkopplung ist der Ausdruck »le dollar bean« für lesbische Frauen: Weil das Wort lesbian gefiltert wurde, schrieben Nutzerinnen le$bian mit einem Dollarzeichen. Als TikToks automatische Text-to-Speech-Vorlesestimme diese Buchstabenkette vorlas, machte die KI daraus phonetisch »le dollar bean« – woraufhin die queere Community diesen Maschinenfehler begeistert als gesprochenes Codewort in ihren Alltagswortschatz übernahm und sogar wieder als Emoji-Kombination Le💲🫘 (Dollar + Bohne) zurückübersetzte!
• Tod, Gewalt, Traumata & Mental Health: Weil Algorithmen bei Wörtern wie kill, dead oder suicide sofort blockieren oder demonetarisieren, ist die Vorsilbe un- zum wichtigsten Werkzeug des Internets geworden: Aus töten, sterben oder Suizid begehen wurde das universelle Verb und Adjektiv »unalive« (to unalive oneself). Alternativ reimen Nutzer:innen suicide zu »sewer slide« (Abwasserrutsche) oder commit suicide zu »kermit sewer slide« um.
• Schwere sexualisierte Gewalt (rape) wird durch Voranstellen eines Konsonanten zu »grape« (Weintraube 🍇) oder das Akronym SA (Sexual Assault) wird als neues Verb »to be essayed« ausgesprochen; Pädophile werden als Dateiformat »pdf«, tätliche Angriffe (assault) als »a salt« und tödliche Schusswaffen lautmalerisch als »pew pew« codiert.
• Wie gefährlich diese erzwungene Mehrdeutigkeit werden kann, wenn Menschen außerhalb der jeweiligen Filterblase den Code nicht kennen, zeigte im Januar 2023 der weltweit beachtete Vorfall rund um den TikTok-Code »mascara«: Unter dem #MascaraTrend (mit über 164 Millionen Aufrufen) nutzten Betroffene »Mascara« als Metapher für einen Intimpartner oder erlittenen sexuellen Übergriff. Als der TikTok-Nutzer Conor Whipple im Januar 2023 ein Video veröffentlichte, in dem er mit dem Codewort »mascara« über einen erlebten sexuellen Übergriff sprach, kommentierte die Schauspielerin Julia Fox darunter spöttisch: »Idk why but I don’t feel bad for u lol« (»Ich weiß nicht warum, aber du tust mir überhaupt nicht leid, lol«). Nach heftiger Kritik entschuldigte sich Fox in einem TikTok-Kommentar: Sie hatte den Code nicht gekannt und wirklich geglaubt, es gehe um Wimperntusche.
• Ganz zu schweigen davon, dass solche ständig wechselnden Geheimcodes für neurodivergente Menschen oder Personen mit Lernschwächen, die auf klare, wörtliche Sprache angewiesen sind, massive Ausgrenzungsbarrieren schaffen.
• Politik, Krisen & Widerstand: Schon während der COVID-19-Pandemie nannten Creator:innen die Pandemie »panini«, »panda express« oder »panoramic«, sprachen in umbenannten Gruppen (dance party) übers Impfen als »dancing«, nannten Geimpfte »swimmers« (oder nutzten Karotten-Emojis 🥕) und tarnten Biontech/Pfizer und Moderna als »pizza« und »Moana«, um automatischen Downrankings zu entgehen.
• Nach der Aufhebung des US-Abtreibungsrechts Roe v. Wade im Jahr 2022 wurde »camping« (neben Schreibweisen wie Ab0rtion oder @b0rt!0n) zum Schutzcode für Informationen über Schwangerschaftsabbrüche. Wer in historischen oder politischen Analysen über Rechtsextremismus aufklärt, weicht auf »Yahtzee« oder »Nahtzee« (für Nazi), »pinwheel« (Windrad für Hakenkreuz) und »Triple K« (Ku-Klux-Klan) aus.
• Und im politischen Aktivismus der Jahre 2025 und 2026 berichten US-Creator:innen über Proteste gegen Donald Trump wie über Musik-»Festivals« mit vielen »Fans«, backen in Deutschland politische Botschaften gegen die AfD auf Kekse oder geben – wie Lilly Pursch im Februar 2025 auf netzpolitik.org dokumentierte – unter dem Vorwand von Modetipps für »süße Winterschuhe gegen Schnee und Eis« (cute winter boots) lebenswichtige Rechtshilfetipps für Migrant:innen bei Razzien der US-Abschiebebehörde ICE (Ice) weiter.

Die dunkle Seite: Rechtsextreme Chiffren und Dog Whistles

So sympathisch und erfindungsreich dieser emanzipatorische AlgoSpeak auch ist – wir dürfen uns keiner Illusion hingeben: Die Methode selbst ist politisch keineswegs unschuldig. Lange bevor queere Jugendliche oder Sexualpädagog:innen auf TikTok ihre Begriffe vor Werbefiltern versteckten, hatten Rechtsextreme, Rassist:innen und Antisemit:innen die Kunst der codierten Sprache als Dog Whistling (Hundepfeifen-Politik) perfektioniert.

Wie eine hochfrequente Hundepfeife, die für das normale menschliche Ohr unhörbar scheint, von Hunden aber sofort erkannt wird, senden rechtsextreme Chiffren eine an der Oberfläche völlig harmlose Botschaft an die breite Öffentlichkeit und an die Moderations-KI – während eingeweihte Gesinnungsgenoss:innen den menschenfeindlichen Subtext sofort entschlüsseln und die Strafbarkeitsschwelle des § 130 StGB (Volksverhetzung) unterlaufen wird.

Tatsächlich lässt sich der direkte Kampf zwischen KI-Moderationsfiltern und rechtsextremer Codierung auf einen exakten historischen Moment datieren: die »Operation Google« im Herbst 2016. Als Google und Jigsaw im Herbst 2016 ankündigten, mit ihrer neuen KI (Perspective API) Hassrede im Netz automatisch zu erkennen, starteten Rechtsextreme der Alt-Right-Bewegung auf dem Imageboard 4chan eine koordinierte Gegenkampagne.

Um die Wortfilter zu überlisten und die Trainingsdaten der KI zu vergiften, ersetzten sie rassistische und antisemitische Schmähwörter (Slurs) systematisch durch die Markennamen großer Tech-Konzerne: Schwarze Menschen wurden als »Googles« bezeichnet, Jüdinnen und Juden als »Skypes«, hispanische Menschen als »Yahoos« und asiatische Menschen als »Bing«.

Das perfide Kalkül: Entweder mussten die Plattformen die Namen der mächtigsten Digitalkonzerne der Welt auf ihre eigenen Sperrlisten setzen – oder die rassistische Hetze blieb für den Algorithmus komplett unsichtbar.

Heute hat sich dieses toxische Repertoire auf TikTok, Instagram, YouTube und X massiv verfeinert, wie Analysen von Belltower.News zum rechten Dog-Whistling und das im Januar 2025 veröffentlichte Handbuch »rechts. extrem. online.« der Medienanstalt-Initiative klicksafe zeigen:

• Sarkastische Inversion: In Kommentarspalten unter Polizeimeldungen werden positiv oder neutral besetzte Alltagsbegriffe durch höhnische Umkehrung zu rassistischen Kampfbegriffen – wenn Tatverdächtige mit Migrationsgeschichte kollektiv als »Fachkräfte«, »Goldstücke«, »Kulturbereicherer« oder »Partyszene« (beziehungsweise im Englischen als »Jogger«) diffamiert werden. Kein Wortfilter der Welt schlägt bei dem Wort »Fachkräfte« an.
• Völkische Tarnvokabeln: Um verfassungsfeindliche Deportationspläne im bürgerlichen Diskurs und in den Timelines salonfähig zu machen, kaperten Rechtsextreme den Fachbegriff »Remigration«, den die Marburger Sprachjury am 15. Januar 2024 völlig zu Recht zum Unwort des Jahres 2023 wählte – gefolgt am 13. Januar 2025 vom Unwort des Jahres 2024 »biodeutsch«, das in sozialen Medien massiv zur völkisch-biologistischen Ausgrenzung genutzt wird.
• Audiovisuelle und numerische Hass-Codes: Während beim Cybermobbing die tödliche Aufforderung Kill Yourself (KYS) hinter dem scheinbar freundlichen Satz »Keep Yourself Safe« (ebenfalls KYS) versteckt wird, fluten rechtsextreme Accounts Videos über Schwarze Menschen oder Minderheiten tausendfach mit der Phrase »Well well well« (Well x3), um ohne ein einziges strafbares Wort rassistische Stereotype zu bestätigen.
• Im digitalen Antisemitismus stehen der Zahlencode »109 Länder« (für den neonazistischen Mythos, Jüdinnen und Juden seien aus 109 Staaten vertrieben worden) und die Zahl »110« als direkter, für Filter unsichtbarer Aufruf zu einer erneuten Vertreibung, ergänzt durch die Verschwörungsvokabel »Goyslop«, die dreifache Klammer »(((Them)))«, phonetische Ersatzwörter wie »juice« (Jews), »tiny hats«, »elves« und »gnomes« sowie rechtsextrem-esoterische Chiffren wie »Agartha«, »Hyperborea« oder »Pureblood«.

So unheimlich diese methodische Parallele auf den ersten Blick wirkt: Zwischen dem emanzipatorischen AlgoSpeak der Jugendkultur und dem rechtsextremen Dog-Whistling liegt ein fundamentaler ethischer und funktionaler Abgrund.

Auch wenn beide Seiten – wie die Linguistin Penelope Lawrence in ihrer Forschung zu terminologischen Gruppensignalen zeigt – exakt denselben blinden Fleck einer kontextblinden KI ausnutzen: Emanzipatorischer AlgoSpeak sucht Sichtbarkeit, Aufklärung und Selbstschutz gegen kommerzielle Überzensur – der Code soll von möglichst allen Menschen verstanden werden, nur die Maschine soll getäuscht werden. Rechtsextremes Dog-Whistling hingegen nutzt das Prinzip der Plausible Deniability (der glaubhaften Abstreitbarkeit: »Ich habe doch nur Well well well oder Fachkräfte gesagt!«) als offensive Waffe zur Täuschung, Entwaffnung von Gegenrede und gezielten Zerstörung unseres demokratischen Grundkonsenses.

V. Wenn der Code ein Eigenleben entwickelt: Von »Spice« bis ins Klassenzimmer

Vielleicht denkt ihr euch an dieser Stelle: »Okay, dann benutzen die Leute auf TikTok eben ein paar schräge Ersatzwörter, um den Algorithmus auszutricksen – sobald sie das Smartphone weglegen, reden sie doch wieder ganz normal!« Genau das ist der große Irrtum. Denn Sprache lässt sich nicht in einen digitalen Käfig sperren.

Der an der Harvard University ausgebildete Linguist Adam Aleksic, dem unter dem Namen @etymologynerd Millionen Menschen folgen, hat diesen Prozess in seiner im Juli 2025 bei Knopf (Penguin Random House) erschienenen Monografie Algospeak: How Social Media Is Transforming the Future of Language (Taschenbuchausgabe Juli 2026) präzise beschrieben. Aleksic prägt dafür zwei Schlüsselbegriffe: Algorithmic Pragmatics (algorithmische Pragmatik) und Context Collapse (Kontextkollaps).

Während die klassische Sprachpragmatik untersucht, wie wir unsere Worte an menschliche Gesprächspartner:innen anpassen, bedeutet algorithmische Pragmatik, dass heute jede digitale Äußerung gleichzeitig für ein menschliches Gegenüber und für eine unsichtbare, regelbasierte Bewertungsmaschine formuliert wird.

Und sobald ein solches Filter-Wort durch Kurzvideos Millionen Male wiederholt wird, setzt der Kontextkollaps ein: Das Bewusstsein dafür, dass das Wort ursprünglich nur eine Krücke gegen einen Zensurfilter war, verschwindet – der Begriff lexikalisiert sich und wandert direkt in unsere gesprochene Alltagssprache ein.

Sprachwissenschaftlich erleben wir hier eine dramatische Mutation dessen, was der Kognitionspsychologe Steven Pinker am 5. April 1994 in seinem berühmten New York Times-Essay »The Game of the Name« als Euphemism Treadmill (Euphemismus-Tretmühle) bezeichnete (aufbauend auf dem bereits 1974 von Sharon Henderson Taylor beschriebenen Euphemism Cycle).

In Pinkers klassischem Modell werden höfliche Ersatzwörter für tabuisierte Konzepte (wie water closet -> toilet -> bathroom -> restroom oder crippled -> handicapped -> disabled) im Laufe von Jahrzehnten durch das fortbestehende soziale Stigma der Gesellschaft »kontaminiert« und müssen irgendwann durch ein neues Wort ersetzt werden.

Bei AlgoSpeak hingegen ist der Motor dieser Tretmühle kein langsamer gesellschaftlicher Bedeutungswandel mehr, sondern das ständige Nachjustieren der Plattform-KIs: Wie die Interviewstudie von Ella Steen, Kathryn Yurechko und Daniel Klug (2023 in Social Media + Society) zeigt, erleben TikTok-Creator:innen, dass ihre Ausweichbegriffe nach einiger Zeit selbst im Filter landen – was die Community auf die nächste Sprosse der algorithmischen Tretmühle zwingt.

Noch verrückter: Während Pinker 1994 erklärte, dass die Tretmühle stillsteht, sobald eine Gesellschaft ihr Vorurteil gegen eine Sache ablegt, erzwingt der Algorithmus heute selbst dort wieder verklemmte Euphemismen, wo wir als Gesellschaft Themen wie Queerness, Sexualaufklärung oder mentale Gesundheit längst enttabuisiert hatten!

Wie mächtig sich AlgoSpeak bereits in unserer analogen Welt verselbstständigt hat, zeigen zwei eindrückliche Fallstudien:

Fallstudie 1: Wie »Spice« und die Chili-Skala den Buchhandel eroberten

Wenn ihr heute in eine große Buchhandlung von Thalia oder Hugendubel spaziert oder die aktuellen Verlagskataloge von Großverlagen wie Penguin Random House, LYX oder spezialisierten Verlagen wie SoftSins aufschlagt, begegnet euch überall eine eigene Warenkategorie: »Spice« beziehungsweise »Spicy«. Ursprünglich war »spicy content« nichts weiter als ein klassischer AlgoSpeak-Notbehelf der Literatur-Community auf TikTok (#BookTok) und Instagram: Weil Rezensent:innen von Liebes-, New-Adult– und Romantasy-Romanen (etwa von Sarah J. Maas oder Colleen Hoover) nicht offen über explizite Erotik und Sexszenen sprechen konnten, ohne vom Algorithmus gedrosselt zu werden, umschrieben sie den Erotikgrad als »Würze« (Spice) und erfanden eine standardisierte vierstufige Bewertungsskala mit Chili-Schoten (🌶️) – von Level 1 (🌶️ The Closed Door), bei dem das Schlafzimmer nach dem ersten Kuss diskret ausgeblendet wird, bis zu Level 4 (🌶️🌶️🌶️🌶️ Explicit and Frequent), bei dem explizite Szenen die Handlung antreiben.

Heute drucken internationale wie deutsche Publikumsverlage diese Chili-Skalen direkt auf Buchumschläge, Banderolen, Lese-Journale und Verkaufstische im stationären Handel. Ein Tarnwort, das nur erfunden wurde, um eine prüde US-Software zu überlisten, ist zum mächtigsten Verkaufsargument der modernen Verlagsindustrie geworden.

Fallstudie 2: »Unalive« im Schulaufsatz und im Museum

Noch tiefer greift das Wort »unalive« in das Denken und Sprechen der jungen Generation ein. Für sein Buch Algospeak führte Adam Aleksic eine empirische Befragung unter mehr als 1.700 Eltern und Lehrkräften an US-amerikanischen Mittelschulen (7. und 8. Klasse) durch. Das Ergebnis: Kinder und Jugendliche verwenden »unalive« im analogen Schulalltag völlig selbstverständlich und ohne jede ironische Distanz – beim Mobbing auf dem Schulflur (»just unalive yourself«), als flapsige Übertreibung (»I’d rather unalive myself than clean my room«) oder beim Essen (»Let’s go unalive some sandwiches«).

Vor allem aber berichteten die Pädagog:innen reihenweise von benoteten Englischaufsätzen, in denen Siebt- und Achtklässler:innen völlig ernsthaft analysierten, wie Shakespeares Hamlet in seinem berühmten Monolog Sein oder Nichtsein darüber nachdenke, »sich selbst zu unaliven« (»Hamlet’s contemplation of unaliving himself«), oder die Morde in Robert Louis Stevensons Dr. Jekyll and Mr. Hyde als »the unaliving that happens« beschrieben.

Und falls ihr glaubt, das passiere nur Vierzehnjährigen: Im Frühjahr 2024 – zum 30. Todestag von Nirvana-Frontmann Kurt Cobain – hängten erwachsene Kurator:innen im renommierten Museum of Pop Culture (MoPOP) in Seattle eine offizielle Ausstellungstafel auf, auf der allen Ernstes der Satz stand: »Kurt Cobain un-alived himself at 27.« Erst nach einem viralen Entrüstungssturm von Museumsbesucher:innen, die zu Recht eine groteske Verharmlosung des Suizids kritisierten, tauschte das Museum die Tafel nach einigen Tagen wieder aus. Wenn eine ganze Generation konditioniert wird, reale Tragödien, Tod und Verbrechen in eine verniedlichende Babysprache (Baby Talk) aus »unalive«, »grape« und »kermit sewer slide« zu übersetzen, verliert unsere Sprache ihre emotionale Schärfe, ihre Würde und ihren Ernst.

VI. Puritanismus 2.0, das »Hinterzimmer-Paradoxon« und warum wir gegensteuern müssen

Regelmäßig fällt in Debatten über diese neue digitale Prüderie der Vergleich mit dem Viktorianischen Zeitalter (1837–1901). Bestimmt habt ihr auch schon die berühmte Anekdote gehört, die Menschen im 19. Jahrhundert seien derart verklemmt gewesen, dass sie das Wort »Bein« (leg) durch »Gliedmaße« (limb) ersetzten und sogar die gedrechselten Holzbeine ihrer Tische und Klaviere mit kleinen Stoffhöschen (pantalettes) verhüllten, um keine unkeuschen Gedanken zu wecken.

Historisch gesehen sind dies allerdings Übertreiungen: Diese Geschichte von den verhüllten Klavierbeinen ist ein entlarvter Popkultur-Mythos! Sie stammt in Wahrheit aus dem 1839 veröffentlichten satirischen Reisebericht A Diary in America des britischen Marinekapitäns und Schriftstellers Frederick Marryat, der sich über die vermeintliche Prüderie der Amerikaner:innen lustig machte: An den Niagarafällen will er einer jungen Dame begegnet sein, die statt »leg« lieber »limb« sagte, und in einem Mädchenpensionat ein Klavier mit »bescheidenen kleinen Hosen« gesehen haben. (Wenn Haushalte im 19. Jahrhundert tatsächlich Decken über ihre Möbel legten, dann schlicht, um sie zu schützen.)

Und auch der berühmte viktorianische Ratschlag für die Hochzeitsnacht »Close your eyes and think of England« ist, wie die Medizinhistorikerin Dr. Lesley A. Hall von der Wellcome Library nachgewiesen hat, eine Erfindung des 20. Jahrhunderts.

Doch wir brauchen gar keine erfundenen Klavierhöschen, denn die realen historischen Zensur- und Chiffren-Epochen zeigen uns bedrückend genau, wohin die Reise im Puritanismus 2.0 geht:

• Da ist zum einen der Hays Code in Hollywood (Motion Picture Production Code, 1930–1968), der auf die 1927 von Will H. Hays formulierten »36 Don’ts and Be Carefuls« zurückging. Nachdem der US Supreme Court 1915 geurteilt hatte, Kino sei keine geschützte Kunst, sondern »ein reines Geschäft zur Gewinnerzielung«, unterwarfen sich die Filmstudios einer umfangreichen Selbstzensur, um Boykotten vorzubeugen.
• Der Hays Code verbot nicht nur Wörter wie »God«, »hell« oder »damn« ungeachtet ihrer Schreibweise, sondern untersagte jede Darstellung oder Erwähnung von Homosexualität (»sex perversion«), Schwangerschaftsabbrüchen, Geburten oder »lustvollen Küssen« und zwang selbst Ehepaare im Film in getrennte Einzelbetten (Twin-Beds-Regel).
• Und genau wie heutige Creator:innen mit AlgoSpeak die Zeit- und Wortparameter der KI unterlaufen, trickste Alfred Hitchcock 1946 in Notorious (Berüchtigt) die Zensurbehörde aus: Weil ein Kuss laut Regelwerk angeblich maximal drei Sekunden dauern durfte, ließ Hitchcock Ingrid Bergman und Cary Grant den Kuss einfach alle drei Sekunden kurz für einen Dialogsatz unterbrechen – über eine Gesamtdauer von zweieinhalb Minuten!
• Da ist zweitens die sogenannte Äsopische Sprache (Aesopian language), die der aus Leningrad emigrierte Literaturwissenschaftler Lev Loseff 1984 in seiner Studie On the Beneficence of Censorship analysierte: Loseff zeigte, wie sowjetische Autor:innen wie Bulgakow, Solschenizyn oder Jewtuschenko ihre Regimekritik in stilistischen Tarnverfahren und Metaphern versteckten, um die staatliche Zensurbehörde zu überlisten – exakt so, wie chinesische Internetnutzer:innen heute bei gesperrten Protesten in der Provinz Henan (und deren Hauptstadt Zhengzhou) plötzlich über die ähnlich klingende »Niederlande« (Helan) und »Amsterdam« diskutieren.
• Und da sind drittens die historischen Chiffren für Homosexualität unter dem Druck drakonischer Strafgesetze im 19. und 20. Jahrhundert: Während lesbische Lebensgemeinschaften im späten 19. Jahrhundert als »Boston marriage« umschrieben wurden und schwule Männer, Schauspieler:innen und Seeleute in Großbritannien zum Schutz vor Polizeiverfolgung die eigene Geheimsprache Polari entwickelten, etablierte sich in der bürgerlichen Presse und in Nachrufen für homosexuelle Männer die feste Tarnformel des »confirmed bachelor« – des »überzeugten Junggesellen«, garniert mit dem Schlusssatz »He never married«.

Das »Hinterzimmer-Paradoxon«: Klinisch reine Schaufenster und das Milliardengeschäft hinter der Paywall

Vergleichen wir diese historischen Epochen mit heute, stechen zwei fundamentale Unterschiede ins Auge. Der erste ist das, was wir als das Hinterzimmer-Paradoxon bezeichnen müssen: Während der öffentliche digitale Dorfplatz auf TikTok, Instagram und YouTube im Namen der Brand Safety klinisch keimfrei geschrubbt wird, ist das Explizite keineswegs aus dem Internet verschwunden – es wurde lediglich privatisiert, hinter Bezahlschranken verdrängt und im digitalen Hinterzimmer vollständig durchkommerzialisiert.

Ein Blick in die offiziellen britischen Handelsregister-Bilanzen des Londoner OnlyFans-Mutterkonzerns Fenix International Ltd. (der bis zu seinem Tod im März 2026 mehrheitlich dem US-Geschäftsmann Leonid Radvinsky gehörte) offenbart die Dimension dieses Hinterzimmers: Das über OnlyFans abgewickelte Zahlungsvolumen explodierte laut Reuters von 375 Millionen US-Dollar im Jahr 2020 auf 6,6 Milliarden US-Dollar im Geschäftsjahr 2023 (bei 1,3 Milliarden US-Dollar Nettoumsatz, 658 Millionen US-Dollar Gewinn vor Steuern, 4,1 Millionen Creator:innen und 305 Millionen registrierten Nutzer:innen – erwirtschaftet mit durchschnittlich gerade einmal 42 Angestellten, dazu Hunderte externe Auftragnehmer:innen!).

Während sich der damalige Eigentümer Radvinsky allein 2023 satte 472 Millionen US-Dollar an Dividenden auszahlte, verdiente ein:e durchschnittliche:r Creator:in dort nur rund 1.300 US-Dollar im Jahr.

Der Clou dabei: OnlyFans besitzt keinerlei eigenen Empfehlungsalgorithmus und keinen Entdeckungs-Feed. Wie Analysen spezialisierter Marketing-Agenturen belegen, müssen über 90 Prozent des gesamten Traffics von außen importiert werden – und zwar direkt von den hyper-prüden Mainstream-Plattformen TikTok, Instagram Reels und YouTube Shorts!

In einer perfekt durchchoreografierten dreistufigen Trichter-Architektur (Funnel) veröffentlichen Millionen Creator:innen auf TikTok braven Safe-For-Work-Content mit AlgoSpeak-Andeutungen (»Accountant«, »Spicy«), leiten das Publikum über ihr Instagram-Profil und neutrale Link-Hubs weiter und monetarisieren es schließlich im privaten Pay-Per-View-Chat hinter der Kreditkartenschranke.

TikTok und Instagram profitieren stillschweigend von der Verweildauer dieses Teaser-Contents, lagern das moralische Risiko aus – und wir als Gesellschaft verlieren den normalen, nicht-kommerziellen öffentlichen Raum, um frei, kostenlos und aufgeklärt über Körperlichkeit, Gesundheit und Sexualität zu sprechen.

Die Schere im Kopf: Warum wir uns dem Puritanismus 2.0 widersetzen müssen

Der zweite große Unterschied zum historischen Hays Code liegt in der Intransparenz: Ein Drehbuchautor im Jahr 1935 hatte die gedruckte Liste der 36 Verbote auf dem Schreibtisch liegen. Wir heute starren in eine sich ständig verändernde algorithmische Black Box. Die Medienwissenschaftlerin Taina Bucher hat dafür in einer Studie den Begriff des Algorithmic Imaginary (des algorithmischen Imaginären) geprägt: Weil wir wie in einem digitalen Panoptikum nie genau wissen, wann und bei welchem Wort der unsichtbare Wächter zuschlägt, entwickeln wir Alltagstheorien über »den Algorithmus« und passen unser Verhalten und unsere Sprache in vorauseilendem Gehorsam an.

Und wie der Rechtswissenschaftler Jonathon Penney bereits 2016 in seiner berühmten Studie zu Chilling Effects (Abschreckungseffekten) statistisch nachwies, führt schon das bloße Gefühl permanenter Überwachung dazu, dass Menschen aufhören, nach sensiblen politischen oder gesundheitlichen Themen zu suchen oder sich dazu zu äußern.

Damit stehen wir am Ende vor einer entscheidenden gesellschaftlichen Frage: Führt dieser neue, von Werbekonzernen und Zahlungsabwicklern diktierte Puritanismus im Netz eigentlich dazu, dass wir im echten Leben, außerhalb des Internets, umso offener und freier miteinander reden – oder schwappt die digitale Prüderie und die Schere im Kopf aus den Timelines direkt in unsere analoge Realität über?

Wenn wir uns anschauen, wie Siebtklässler:innen in benoteten Schulaufsätzen »unalive« schreiben, wie Museen das Wort Suizid tilgen, wie Historiker:innen auf YouTube den Holocaust ausklammern, um ihre Monetarisierung nicht zu gefährden, und wie Erwachsene bei Aufklärungsthemen kichernd »Rambazamba« flüstern, dann ist die Diagnose glasklar: Es droht Letzteres. Indem wir unsere Sprache täglich an die Schwellenwerte kontextblinder US-Filtermaschinen anpassen, verinnerlichen wir die kalte Risikominimierung von Werbe- und Bankennetzwerken als unsere neue gesellschaftliche Moral.

Genau diesem schleichenden Trend zum Puritanismus 2.0 müssen wir uns sprachlich, kulturell und politisch mit aller Entschiedenheit widersetzen – indem wir von Plattformen echte Transparenz und kontextsensitive, menschenrechtsbasierte Moderation einfordern und uns weigern, unsere eigene Sprache außerhalb wie innerhalb des Netzes zu infantilisieren.

Denn ganz ehrlich: Ich persönlich habe als halbwegs queerer Mann im Jahr 2026 absolut keine Lust, mich demnächst wieder wie im 19. Jahrhundert als »überzeugten Junggesellen« bezeichnen zu müssen, nur weil irgendein US-Werbealgorithmus einen Pflaumensturz bekommt!

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Quellen zur weiteren Lektüre

Wenn ihr noch tiefer in die wissenschaftlichen Studien, investigativen Recherchen und Hintergründe rund um AlgoSpeak, KI-Moderation und den »Puritanismus 2.0« graben wollt, findet ihr hier die wichtigsten Quellen aus diesem Beitrag im Direktzugriff:

• Linguistik & Grundlagen zu AlgoSpeak:
  • Adam Aleksic (2025): »Algospeak: How Social Media Is Transforming the Future of Language« (Penguin Random House)
  • Wissenschaftliche Rezension zu Adam Aleksics »Algospeak« auf ResearchGate (Dezember 2025)
  • Steen, Yurechko & Klug (2023): »You Can Not Say What You Want: Using Algospeak to Contest and Evade Algorithmic Content Moderation on TikTok«
  • Steven Pinker (1994): »The Game of the Name« – Der Original-Essay zur Euphemism Treadmill (New York Times PDF)
  • Campact-Glossar: »Spicy, Le Dollar Bean, Unalive: Wtf ist AlgoSpeak?«
  • Lilly Pursch auf netzpolitik.org (2025): »Algospeak: Was Winterschuhe mit Politik zu tun haben«
• KI-Moderationsfilter & die Benachteiligung der deutschen Sprache:
  • Nogara et al. (ICWSM 2025): »Toxic Bias: Perspective API Misreads German as More Toxic« (Volltext-PDF)
  • Sebastian Meineck auf netzpolitik.org (2022): »Geheime Wortfilter: TikTok hat in Deutschland heimlich Kommentare blockiert«
  • EU-Grundrechteagentur FRA (2022): »Bias in algorithms – Artificial intelligence and discrimination«
  • Mozilla Foundation (2021): »YouTube Regrets – Crowdsourced-Untersuchung zum YouTube-Algorithmus«
  • Julia Quast / Franke et al. (2026): »Fake History und Social Media – Digitale Geschichtsbilder« (SSOAR-Volltext)
• Ökonomie der Zensur, Rechtsextreme Codes & Kulturgeschichte:
  • Internet Policy Review: »From brand safety to suitability: advertisers in platform governance«
  • Studie zu Financial Censorship (2022): »The Impact of Mastercard’s Adult Content Policy on Adult Content Creators«
  • Meta Oversight Board (Entscheidung IG-7THR3SI1 zur Brustkrebs-Aufklärung auf Instagram)
  • Belltower.News: »Medienstrategien rechts-alternativer Akteur:innen: Andeutungen und Dog Whistling«
  • klicksafe-Handbuch (2025): »rechts. extrem. online. Wie man Jugendliche gegen rechtsextreme Einflüsse im Internet wappnet«
  • Bildungsstätte Anne Frank (Report 2025): »Der Holocaust als Meme«
  • Atlas Obscura (Eric Grundhauser): »No, Victorians Didn’t Cover Up Table Legs Because They Were Too Sexy«
  • Taina Bucher (2017): »The algorithmic imaginary: Exploring the ordinary affects of Facebook algorithms«
  • Jonathon Penney (2016): »Chilling Effects: Online Surveillance and Wikipedia Use«

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Transparenzhinweis: Dieser Artikel und die zugehörige Podcast-Folge sind mit KI-Unterstützung entstanden. Wie ich mit KI arbeite, steht in meiner KI-Richtlinie.