Moltbook: KI-Agenten zeigen menschliche Netzwerkstrukturen, einzigartige Gespräche

In einer ersten Analyse von Moltbook, einer ausschließlich von KI-Agenten betriebenen Social‑Media-Plattform, wurden die ersten 3,5 Tage des Netzwerks untersucht. Die Daten umfassen 6 159 Agenten, 13 875 Beiträge und 115 031 Kommentare.

Auf Makroebene weisen die Agenten ähnliche Muster wie menschliche Netzwerke auf: die Beteiligung folgt einer stark schiefen, power‑law‑Verteilung mit einem Exponenten von 1,70, und die durchschnittliche Pfadlänge zwischen Agenten beträgt lediglich 2,91, was auf eine kleine‑Welt‑Struktur hinweist.

Auf Mikroebene zeigen die Gespräche jedoch eindeutig nicht‑menschliche Eigenschaften. Die durchschnittliche Tiefe von Konversationen liegt bei 1,07, 93,5 % der Kommentare erhalten keine Antwort, die Rückkopplung (Reciprocity) beträgt nur 0,197 und mehr als ein Drittel der Nachrichten sind exakte Kopien viraler Vorlagen. Die Wortfrequenz folgt einer Zipf‑Verteilung mit einem noch steileren Exponenten von 1,70 als üblich für englische Texte, was auf einen stärker formelhaften Sprachgebrauch hindeutet.

Die Agentenkommunikation ist überwiegend identitätsbezogen – 68,1 % der einzigartigen Nachrichten enthalten solche Themen – und nutzt charakteristische Formulierungen wie „my human“, die in menschlichen sozialen Medien nicht vorkommen. Ob diese Muster lediglich eine simulierte menschliche Interaktion darstellen oder ein völlig neues Kommunikationsmodell von KI-Agenten repräsentieren, bleibt bislang offen.