woensdag, januari 07, 2026

Een oorlog naast de oorlog

 

Oorlogen spelen zich zelden nog alleen af op het slagveld. Ook conflicten die zich duizenden kilometers verderop afspelen, kunnen diepe emoties oproepen in steden ver weg, woede, verdriet, solidariteit en scherpe polarisatie. Dat geldt niet alleen voor één specifieke oorlog, maar voor vrijwel elk hedendaags conflict dat via digitale media onze levens binnenkomt. De manier waarop oorlog wordt gemedieerd bepaalt hoe wij hem voelen, begrijpen en er positie in kiezen. 

            De mediatisering van het conflict tussen Israël en Gaza

Waarom roept een oorlog op duizenden kilometers afstand zoveel woede, verdriet en polarisatie op in Amsterdam, Londen of New York? Het antwoord ligt in de mediatisering van het conflict tussen Israël en Gaza. Sociale media transformeren dit conflict van een regionale oorlog tot een wereldwijd emotioneel spektakel. Actor-Network Theory helpt te begrijpen hoe mensen en technologie samen handelen.[1] Het Four A's-model van Lewis en Westlund (2015) – actoren, actanten, activiteiten en publiek – maakt zichtbaar hoe deze digitale netwerken opinies vormen en emoties mobiliseren.[2]

De belangrijkste actoren zijn niet alleen soldaten en politici, maar iedereen die het conflict online zichtbaar maakt. Palestijnse en Israëlische burgers delen video's van bombardementen of van hun dagelijkse leven. Journalisten proberen nieuws te verifiëren terwijl de berichtenstroom sneller is dan ooit. Influencers en diaspora-gemeenschappen gebruiken hun platforms om solidariteit te mobiliseren. Een Palestijnse vader die zijn gewonde kind vasthoudt, een Israëlische moeder die in een schuilkelder zit, zij worden via sociale media tot gezichten van het conflict. Mensen wereldwijd voelen zich verbonden met slachtoffers.

De actanten (platforms, algoritmen en technologieën) zijn cruciaal in dit proces. TikTok, Instagram en X bepalen via hun algoritmen welke beelden miljoenen mensen bereiken. Deze algoritmen zijn niet neutraal: ze laten vooral content zien die emotionele reacties oproept, omdat emotie leidt tot meer likes, shares en dus meer betrokkenheid. Een schokkend beeld van een verwoeste school krijgt meer zichtbaarheid dan een genuanceerd nieuwsartikel. Hashtags zoals #Gaza of #StandWithIsrael groeperen berichten en creëren digitale kampen. Smartphones maken het mogelijk om oorlog in real time te delen. Deze technologieën bepalen niet alleen wat zichtbaar is, maar ook hoe mensen emotioneel reageren.

De activiteiten vormen het hart van de emotionele verspreiding. Mensen posten, delen, liken en taggen, maar deze handelingen zijn meer dan informatie-uitwisseling. Een gedeelde video is een moreel statement, een like een vorm van solidariteit. Wanneer een video van een huilende vader die zijn dochters verloor viraal gaat, gebeurt dit omdat het algoritme emotionele content versterkt. De video wordt gedeeld zonder context, zonder verificatie, maar met maximale emotionele impact. Gebruikers voelen directe woede of verdriet en willen hun positie tonen. Elke share vergroot de reikwijdte en mobiliseert meer mensen. Zo ontstaat een kettingreactie waarin emoties wapens worden in een digitale oorlog om aandacht en morele superioriteit.

Het publiek is geen passieve ontvanger, maar wordt actief gemobiliseerd. Miljoenen mensen wereldwijd reageren emotioneel op beelden die hen via algoritmen bereiken. Ze ervaren een directe emotionele schok die tot actie aanzet. Iemand in Europa kan via zijn telefoon live meekijken met een bombardement en voelt zich genoodzaakt positie te kiezen. Algoritmen versterken dit door vooral content te tonen die aansluit bij bestaande overtuigingen: Palestina-supporters zien vooral Palestijns leed, Israël-supporters vooral Israëlische slachtoffers. Het publiek reageert niet alleen online: digitale emoties leiden tot demonstraties, economische boycots en politieke druk op regeringen. Nieuwsorganisaties en politici passen hun berichtgeving en standpunten aan op basis van wat online trending is, waardoor het publiek indirect invloed uitoefent.

De vier categorieën van het Four A’s-Model (actoren, actanten, activiteiten en publiek) hangen nauw samen en versterken elkaar continu. Actoren gebruiken actanten om emotionele content te produceren. Algoritmen selecteren en versterken die content. Activiteiten verspreiden het verder. Het publiek reageert emotioneel en deelt opnieuw, waardoor nieuwe content ontstaat. Een soldaat die weet dat zijn video viraal kan gaan, kiest bewust voor schokkende beelden. Een algoritme dat vooral emotionele content toont, vergroot polarisatie. In dit netwerk is macht verdeeld tussen mensen en technologie: een individuele burger kan met één smartphone-video meer impact hebben dan een traditioneel nieuwsmedium.

Deze mediatisering verklaart waarom het conflict wereldwijd zoveel emoties oproept. Sociale media brengen oorlog in de woonkamer, maar niet objectief, ze tonen vooral wat emotioneel raakt. Algoritmen zijn ontworpen om betrokkenheid te maximaliseren, niet om context of nuance te bieden. Hierdoor ontstaat een versimpeld, gepolariseerd beeld waarin ruimte voor twijfel of grijstinten verdwijnt. Beelden circuleren sneller dan verificatie mogelijk is.

De Actor-Network Theory heeft beperkingen: het verklaart goed hoe alles samenhangt, maar zegt weinig over wie verantwoordelijk is. Wie controleert de algoritmen? Wie verdient aan polarisatie? In een conflict waarin platformbedrijven geld verdienen aan beelden van dode kinderen, zijn dat cruciale vragen die het model niet beantwoordt.

De oorlog tussen Israël en Gaza toont hoe diep mediatisering is doorgedrongen: emoties worden gemobiliseerd door netwerken van mensen en machines. De Actor-Network Theory maakt zichtbaar dat deze emotionele impact geen toeval is, maar het resultaat van hoe algoritmen werken. In digitale oorlog zijn gevoelens wapens geworden en technologie bepaalt welke emoties het hardst raken.



[1] Bruno Latour, Reassembling the Social: An Introduction to Actor-Network Theory (Oxford 2005) 63-86.

[2] Seth Lewis en Oscar Westlund, 'Actors, Actants, Audiences, and Activities in Cross-Media News Work', Digital Journalism 3 (2015) 19-37.

 

Geen opmerkingen: