Forschende des Vellore Institute of Technology haben in einer Reddit-basierten Studie die öffentliche Wahrnehmung des chinesischen Open-Source-Generative-AI-Modells DeepSeek untersucht. Die Analyse von 46.649 Beiträgen und Kommentaren aus dem Subreddit r/deepseek von Januar bis Mai 2025 kombiniert Sentiment-Analyse, Emotionsklassifikation, Themenmodellierung, Hyperlink-Extraktion und Netzwerkanalyse, um soziotechnische Dynamiken zu beleuchten.
DeepSeek, ein chinesisches Open-Source-Modell, löste intensive Diskussionen über Leistungsfähigkeit und Implikationen aus. Das Subreddit diente als zentraler Ort für Echtzeitbewertungen. Die Studie nutzt VADER für Sentiment-Analyse, Hartmann-Klassifikation für Emotionen, BERTopic für Themen, Hyperlink-Extraktion und gerichtete Netzwerkanalyse. Datenverarbeitung umfasste Reinigung, Normalisierung und Lemmatisierung. Korrelationen zwischen Sentiment, Emotionen und Themen wurden geprüft.
Sentiment war überwiegend positiv (Beiträge: 47,23 Prozent, Kommentare: 44,26 Prozent), neutral bei etwa 30 Prozent. Dominierende Emotion war Neutralität, gefolgt von Überraschung und Angst, was ambivalente Reaktionen zeigt. Häufige Themen umfassen Open-Source-AI-Modelle, DeepSeek-Nutzung, Gerätekompatibilität, Vergleiche mit ChatGPT und Zensurfragen. Hyperlinks zeigten starkes Engagement mit GitHub, Hugging Face und DeepSeek-Diensten. Netzwerkanalyse ergab fragmentierte, aber aktive Community, mit Open-Source-AI-Modellen als kohäsivstem Cluster.
Diskussionen rahmen DeepSeek als technisches Werkzeug und geopolitisches Thema. Begeisterung betrifft Leistung, Zugänglichkeit und Open-Source-Charakter, Bedenken Zensur, Datenschutz und ideologische Einflüsse. Die integrierte Analyse zeigt, dass kollektive Wahrnehmung durch dezentralen, dialogischen Austausch entsteht, was breitere soziotechnische Spannungen zu Offenheit, Vertrauen und Legitimität in globaler AI-Entwicklung widerspiegelt.
Die Studie adressiert Lücken in der Forschung zu nicht-westlichen Modellen. Frühere Arbeiten isolieren oft emotionale, thematische und interaktionale Dimensionen, während diese Arbeit sie vereint. Limitationen umfassen Fokus auf ein Subreddit, Schwierigkeiten mit Sarkasmus und zeitliche Begrenzung. Zukünftige Forschung könnte longitudinale, plattformübergreifende Analysen einbeziehen.
Das Framework bietet reproduzierbare Methoden für ähnliche Communities und unterstreicht Reddits Rolle als Plattform für algorithmische Rezeption.
Quelle:
Patel, N., Sharma, R., Lingasamy, P., Sundararajan, V., Sudhakaran, S. L. & Modhukur, V. (2025). Understanding user perceptions of DeepSeek: insights from sentiment, topic and network analysis using a Reddit-based study. Frontiers in Artificial Intelligence, 8:1703949. doi: 10.3389/frai.2025.1703949 (Open Access, veröffentlicht am 6. Januar 2026).
