Mit Technologien, die die Erzeugung und Verbreitung von Informationen demokratisiert haben, ist ein erheblicher Teil der täglichen Beiträge in sozialen Medien von Gerüchten infiziert. Trotz umfangreicher Forschung zu Gerüchtenerkennung und -verifikation wurde bisher das Problem der Berechnung der Verbreitungsstärke von Gerüchten nicht berücksichtigt. Um diese Forschungslücke zu schließen, zielt die vorliegende Studie darauf ab, ein Modell zur Berechnung der Spread Power of Rumor (SPR) als Funktion von inhaltlichen Merkmalen in zwei Kategorien – False Rumor (FR) und True Rumor (TR) – zu entwickeln. Hierzu wird die Theorie von Allport und Postman herangezogen, die besagt, dass Relevanz und Mehrdeutigkeit die entscheidenden Variablen im Prozess der Gerüchteverbreitung und der Gerüchtstärke darstellen. Insgesamt werden 42 inhaltliche Merkmale in zwei Kategorien eingeführt: „Relevanz“ (28 Merkmale) und „Mehrdeutigkeit“ (14 Merkmale), um die SPR zu berechnen. Das vorgeschlagene Modell wird an zwei Datensätzen, Twitter und Telegram, evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass (i) die Verbreitungsstärke von Falschgerüchten selten höher ist als die von Wahrgerüchten, (ii) ein signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten der SPR der beiden Gruppen False Rumor und True Rumor besteht und (iii) die SPR als Kriterium positiven Einfluss auf die Unterscheidung zwischen Falsch- und Wahrgerüchten haben kann.