This thesis explores how a real-time bot detection browser extension can influence Social Media Literacy and critical thinking among personal users on the platform X. As misinformation increasingly spreads through social bots, users require tools that not only detect inauthentic accounts but also support informed decision-making. To address this, a browser extension was developed that integrates visual indicators directly into the X timeline. Using these and a contextual side panel, it provides immediate feedback on account authenticity while incorporating Explainable AI principles to maintain user autonomy and transparency.The study employed a three-phase qualitative methodology: a pre-assessment using think-aloud protocols and interviews to understand user behavior and expectations, a development phase informed by user feedback, and a final evaluation with the same participants. Findings show that the extension increased awareness of bot behavior, supported more cautious media consumption, and fostered critical evaluation skills but also cause overreliance in some cases.The results contribute to the field of Social Media Literacy by demonstrating that real-time interventions can positively influence how users assess content credibility. The thesis highlights the potential of AI tools to support digital literacy while underscoring the risks of overreliance. Future research should explore long-term effects and broader platform applicability to ensure sustainable literacy development.

Diese Masterarbeit untersucht, wie eine Bot-Erkennungs-Browserextension in Echtzeit die So-cial Media Literacy und das kritische Denken von Nutzer*innen auf der Plattform X beeinflusst.Da sich Fehlinformationen zunehmend ¨uber Social Bots verbreiten, ben¨otigen Nutzer*innenTools, die nicht nur unauthentische Accounts erkennen, sondern auch die eigene Entscheidungs-findung unterst¨utzen. Zu diesem Zweck wird eine Browserextension entwickelt, die visuelle In-dikatoren direkt in die X-Timeline integriert. Mithilfe dieser und eines zus¨atzlichen Informati-onspanels liefert sie unmittelbares Feedback zur Authentizit¨at von Accounts und ber¨ucksichtigtdabei Explainable AI Prinzipien, um die Autonomie von Nutzer*innen und Transparenz zu un-terst¨utzen.Die Studie folgt einer dreiphasigen Methodik: einer Vorab-Erhebung mit Think-Aloud-Protokollenund Interviews zur Erfassung von Nutzer*innenverhalten und Erwartungen, einer Entwick-lungsphase basierend auf dem Nutzer*innenfeedback sowie einer abschließenden Evaluationmit denselben Teilnehmer*innen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Browserextension das Be-wusstsein f¨ur Bots steigert, zu einem vorsichtigeren Medienkonsum beitr¨agt und die F¨ahigkeitzum kritischen Denken f¨ordert, in einigen F¨allen f¨uhrt sie jedoch auch zu einer ¨uberm¨aßigenAbh¨angigkeit.Die Masterarbeit leistet einen Beitrag zu Social Media Literacy, indem sie zeigt, dass Interven-tionen in Echtzeit das Nutzer*innenverhalten hinsichtlich der Einsch¨atzung von Glaubw¨urdigkeitvon Inhalten positiv beeinflussen k¨onnen. Sie verdeutlicht das Potenzial KI-gest¨utzter Tools zurF¨orderung digitaler Kompetenzen. Zuk¨unftige Forschung sollte langfristige Effekte sowie dieAnwendbarkeit auf andere Plattformen untersuchen.