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2020 | Buch

Wann kommt die Wut? Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

Soziale Medien

Interdisziplinäre Zugänge zur Onlinekommunikation

herausgegeben von: Samuel Breidenbach, Dr. Dr. Peter Klimczak, Prof. Dr. Christer Petersen

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

Buchreihe : ars digitalis

Enthalten in: Springer Professional "Wirtschaft+Technik" , Springer Professional "Technik" , Springer Professional "Wirtschaft"

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Über dieses Buch

Bildeten noch vor wenigen Jahren Presse, Rundfunk und Fernsehen den primären Zugang der Gesellschaft zu sich selbst, sind heutige gesellschaftliche Debatten sowie das Phänomen der Öffentlichkeit in hohem Maße durch den Einfluss von Social Media geprägt. Das Neue der dortigen Kommunikation ist, dass sie durch algorithmische Selektionen vorgeformt wird, in hohem Maße personalisiert ist und Beiträge automatisierter Accounts enthalten kann. Diese Charakteristika stellen die Forschung in der Einordnung und Bewertung des gesellschaftlichen Einflusses von Social Media-Debatten immer noch vor Schwierigkeiten und verlangen nach transdisziplinären Ansätzen. Beiträge aus der Informatik und den Computational Humanities ergänzen deshalb die medien- und kommunikationswissenschaftlichen Perspektiven jeweils um eine Beschreibung der technischen Grundlagen ihrer Untersuchungsgegenstände und der möglichen Zugänge zum Objektbereich.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter
1. Wann kommt die Wut?
Eine zwischen Facebook-Kommentarbereichen der AfD und Fokusgruppendiskussionen qualitativ vergleichende Studie von Invektivität in politischer Kommunikation im Kontext der Bundestagswahl 2017
Zusammenfassung
Politische Kommunikation im Internet steht im Verdacht, zu einer Verrohung der politischen Diskurse insgesamt beizutragen. In einem Vergleich von Facebook-Kommentarverläufen auf der Seite der AfD mit Chat- und studiobasierten Fokusgruppendiskussionen zu denselben Postings aus dem Themengebiet Flucht, Migration und Asyl zeichnet dieser Beitrag die unterschiedliche Nutzung von Invektiven on- wie offline nach. Dabei zeigt sich in der Unterscheidung von impliziten und expliziten Invektiven, dass die Online-Kommunikation zwar mehr zu expliziten Invektiven und Invektiven gegen GesprächspartnerInnen neigt, die zugrunde liegenden impliziten Invektiven aber in allen Medien die Kommunikation prägen und dabei auf Deutungsmuster verweisen, die Anpassungsschwierigkeiten mit einer multikulturellen Gesellschaft insgesamt problematisieren.
Christopher Schmitz, Sören Messinger-Zimmer, Wolf J. Schünemann, Stefan Steiger
2. Soziale Medien zwischen Disruption und Synthese
Eine bildungstheoretische Perspektive auf Praktiken des Codings zur Herstellung von digitalen Öffentlichkeiten
Zusammenfassung
Der Beitrag geht der Frage nach, wie sich die Komplexität von sozialen Medien zu Bildungs- und Subjektivierungsprozessen verhält. Dieser Perspektivsetzung liegt die Annahme zugrunde, dass den digitalen Technologien, die schließlich erst die sozialen Medien in ihrer Heterogenität hervorbringen, bereits Potenziale zur individuellen Herstellung und Transformation von Orientierungsrahmen eingeschrieben sind. Es soll im Schnittfeld von Medien- und Bildungstheorie diskutiert werden, wie neben einer Fragmentierung, Filterung und Selektion im Sinne der Disruption von öffentlichen Kommunikationsräumen über soziale Medien auch erst neue Erfahrungsräume in Form einer Synthese hervorgebracht werden können.
Dan Verständig
3. Alles Bots?
Ein Vorschlag zur Typisierung (teil-)automatisierter politischer Accounts auf Twitter
Zusammenfassung
Während bisherige Ansätze zur Detektion von Social Bots mit automatisierten Methoden arbeiten und lediglich binär zwischen Bots und Menschen differenzieren, präsentiert der Beitrag einen qualitativen Ansatz zur Klassifizierung automatisierter Accounts in sozialen Medien. Anhand einer Fallstudie zur Identifizierung von Social Bots auf dem Kurznachrichtendienst Twitter wird gezeigt, dass dieser Ansatz in der Lage ist, politische Accounts von anderen Typen automatisierter Accounts zu unterscheiden und verschiedene Grade der Automatisierung zu differenzieren. Im Vergleich zu bisher dominierenden Methoden der Bot-Erkennung erlaubt dies einen tieferen Blick auf Automatisierung in sozialen Medien, der – so die Hoffnung – auch die Weiterentwicklung bisheriger computergestützter Erkennungsverfahren informieren kann.
Florian Muhle
4. Facilitating a Scientific Approach to the Datafication of Society on Twitter, or: How to Catch a Tweeting Bird
Abstract
In times of increasing societal significance of public discourse on social media, questions surrounding the possibilities of access to the data generated are becoming ever more pressing. Using the example of the short message service Twitter, the article describes not only how everyday individual observations can be recorded on social media, but also the changes to which the availability of socially relevant information is subject, if society has only selective access to it and modes of access are being transformed generally: digital data requires for its generation, storage and analysis – especially that of large amounts of data – the technical system of the computer, which selects data according to particular observational interests and allows it to appear in a new context.
Samuel Breidenbach, Peter Klimczak
5. Hass- und Gegenrede in der Kommentierung massenmedialer Berichterstattung
Eine computergestützte kritische Diskursanalyse
Zusammenfassung
Soziale Netzwerke wie Facebook bieten ihren NutzerInnen die Möglichkeit, die dort zahlreich verlinkten Inhalte traditioneller Massenmedien zu diskutieren. Dabei treffen Menschen mit sehr unterschiedlichen politischen Einstellungen aufeinander. Vermehrt kommt es zu diskriminierenden Kommentaren, denen mit Gegenrede widersprochen wird. Der Artikel analysiert, bezüglich welcher Themen Hass- und Gegenrede miteinander interagieren und welche diskursiven Strategien dabei verwendet werden. Ausgehend von einem Korpus mit ca. 360.000 Facebook-Kommentaren aus dem Jahr 2017 machen wir einen Vorschlag für eine computergestützte kritische Diskursanalyse. Mithilfe von Topic Modeling und Textklassifikation wird das Material so strukturiert, dass eine präzise Navigation durch thematisch und kategorial gefilterte Teilkorpora möglich wird. Näher untersucht werden Diskursverschränkungen, in denen moralische Exklusion als Gegenredestrategie genutzt wird, sowie Versuche von Hassrede, darauf mit Umdeutung geläufiger Konzepte zu reagieren.
Cornelia Fedtke, Gregor Wiedemann
6. Filtern als digitales Verfahren in der wissenssoziologischen Diskursanalyse
Potenziale und Herausforderungen der Automatisierung im Kontext der Grounded Theory
Zusammenfassung
Soziale Wirklichkeit ist komplex und kann in dieser Komplexität nicht ohne Weiteres erfasst werden. Forschungsprozesse erfordern somit das methodologisch geleitete Reduzieren auf handhabbare Ausschnitte mittels Filtern. Im Beitrag wird davon ausgegangen, dass Fragestellungen der Diskursanalyse durch automatisierte Ansätze zwar nie vollständig bearbeitet werden können, diese aber großes Potenzial haben, qualitative Analysen mittelbar zu unterstützen. Im Rahmen einer Studie zu Akzeptanzproblematiken von Telemedizin wurden unterschiedliche halbautomatisierte Verfahren erprobt. Fünf Ansatzpunkte werden als vielversprechend vorgestellt: 1. die Erzeugung und Nutzung von Wortfeldern, 2. die Klärung der Datenlage bestehender Korpora zur Nachnutzung, 3. die Generierung von Daten mittels Crawling, Scraping und Indexing, 4. die Aufbereitung, Speicherung und Verwaltung der Daten sowie 5. die Sichtung und Erstauswertung der generieren Korpora mittels Analyseverfahren der Digital Humanities.
Gertraud Koch, Lina Franken
7. Mapping the German Tech Blog Sphere and Its Influence on Digital Policy
Abstract
This article features both quantitative and qualitative studies of texts dedicated to the IT world that were published in tech blogs. It confronts close and distant reading on several levels: on the one hand by a manual pre-selection of relevant sources and an examination of an ‘offline’ corpus consisting of downloaded web texts indexed locally; on the other hand, by the detection and projection of spatial patterns, as we identified actors through a network of place names associated with centers of political decision-making, economic power, and ultimately power-knowledge. Furthermore, we present ways in which forms of ‘blended reading,’ the combination of statistically based quantitative analysis methods with qualitative approaches of close reading and scholarly exegesis, can help to filter and structure the massive discourse in the IT-blog sphere that is represented in large digital text corpora and accessible to computational methods.
Adrien Barbaresi, Jens Pohlmann
8. Politisches Gezwitscher in Text und Bild
Multimodale Sentimentanalyse von Microblogs
Zusammenfassung
Politischer Diskurs findet mehr und mehr (auch) in den sozialen Netzwerken statt. Besonders der Micro Blogging-Dienst Twitter spielt hier eine große Rolle. Für die Analyse von politischen Meinungsbildungsprozessen bietet sich daher eine computergestützte quantitative Auswertung von Micro Blogs an. Dabei ist nicht nur interessant, welche Themen diskutiert werden, sondern auch, wie die Kommunikationsteilnehmer zu diesen Themen stehen (positiv oder negativ). Verfahren der sogenannten Sentiment Analyse sind für Texte relativ gut erforscht. Twitter ist jedoch ein multimodales Medium, in dem insbesondere Bilder häufig zusammen mit Texten verschickt werden. Aufgrund der durch das Micro Blogging erzwungenen Kürze ergibt sich der Gehalt einer Nachricht in diesen Fällen oft erst aus der Kombination von Text und Bild. Eine rein textbasierte Sentiment Analyse liefert daher nur suboptimale Ergebnisse. Der vorliegende Aufsatz stellt ein Verfahren zur multimodalen Sentiment Analyse von Micro Blogs vor. Text- und Bildmerkmale werden dabei in einem Deep-Learning-Modell kombiniert. Das beste vorgestellte Modell erreicht gute Ergebnisse auf einem Benchmark-Datenset (Photo Tweet) und hat eine höhere Genauigkeit als unimodale Modelle. Im Rahmen einer Machbarkeitsstudie wurde das Modell zudem auf eine Tweet-Sammlung zum Brexit und zu den Wahlen für das Europaparlament 2019 angewendet.
Stefan Ziehe, Caroline Sporleder
9. Followings, Retweets, Favs
Netzwerke der inhaltlichen Rezeption und Affirmation auf Twitter
Zusammenfassung
Der Beitrag stellt ein Verfahren zur Datenerhebung und Analyse eines Twitter-Accounts und seines Umfelds auf der Plattform vor. Beziehungen innerhalb dieses Twitter-Netzwerks sind durch ein reziprokes Followerinnen-Verhältnis und an andere Accounts vergebene Retweets und Favs definiert. Zur Kontextualisierung der Methode werden zuerst die von Twitter zur Verfügung gestellten technischen Operatoren, die es erlauben, Verweise in den Tweet-Texten als Links zu explizieren, vorgestellt und verschiedene Interpretationsmöglichkeiten der Verwendung dieser Operatoren diskutiert. Anschließend werden bereits existierende Ansätze zur Analyse von Netzwerken auf Twitter und zur Datenerhebung mittels (Twitter-)Netzwerkcrawlern beschrieben, bevor im Vergleich die besonderen Eigenschaften des hier entwickelten Verfahrens herausgestellt werden. Die Funktionsweise des Netzwerkcrawlers wird ausführlich vorgestellt, und diese Methode wird in einer Beispielanalyse auf den Twitter-Account der Identitären Bewegung Deutschland angewandt.
Samuel Breidenbach, Peter Klimczak, Nicolas Schilling
Backmatter
Metadaten
Titel
Soziale Medien
herausgegeben von
Samuel Breidenbach
Dr. Dr. Peter Klimczak
Prof. Dr. Christer Petersen
Copyright-Jahr
2020
Electronic ISBN
978-3-658-30702-8
Print ISBN
978-3-658-30701-1
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-30702-8

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