Web 2.0 und der SPD-Mitgliederentscheid zur „GroKo“

Das in diesem Kontext stehende Modell der deliberativen Demokratie von Habermas geht dabei nicht wie das liberale davon aus, dass ein demokratisches Verfahren einfach vorgegebene Präferenzen aggregiert. Der deliberative Prozess der demokratischen Entscheidung geht von einer Entscheidungsprozedur aus. Erkenntnisse bilden sich erst im Laufe der Deliberation heraus (Kriesi 1994, S. 234 f.).

Die Begriffe Web 2.0, Internet und Onlinekommunikation werden hier weitgehend synonym verwendet. Gemeint ist jeweils das dahinter stehende „neue“ Kommunikationspotential.

Zu dieser Akteurszentrierung gehört insb. die Fokussierung auf Follower. Methodisch werden oftmals zuerst Akteure, d. h. User/Tweeter identifiziet, dann User-Netzwerke (auf Ego-Basis) ausgelesen. Dann wird argumentiert, dass dies die Kommunikationsnetzwerke zu einem Hashtag seien. Diese Logik ist aber hoch problematisch, weil die Ebene der Terms bzw. Hashtags einfach mit der Nutzerebene fusioniert wird, ohne die Folgen zu berücksichtigen (vgl. exemplarisch z. B. Maireder und Schlögl 2014).

Hohe Followerzahlen werden zudem oftmals überschätzt: „Als die freundlichen Kollegen von @SPIEGELONLINE neulich einen Beitrag aus diesem Blog an die damals 280.000 Follower twitterten (und ich hektisch beim Provider nachfragte, ob der Server hält), kamen trotz einiger Retweets ganze 250 Klicks auf den Text zustande. Eine Nachfrage bei einem Blogger-Kollegen brachte etwa die gleiche magere Resonanz“ (Schmidt 2014).

Für einen Überblick der Syntax siehe z. B. Thimm et al. (2012).

Mit Hilfe des @‑Zeichens, das mit dem Twitter-Namen der Zielperson verbunden wird, kann in einem Tweet markiert werden, dass eine Nachricht explizit an den entsprechenden Nutzer adressiert ist. Es geht dabei um die Kennzeichnung der Kommunikation mit einem Nutzer. Wird @ verwendet, dann wird der Tweet automatisch im Nutzerprofil (Account) des entsprechenden Nutzers verlinkt.

Akteure im Netz und Massenmedien stehen unter gegenseitiger Beobachtung (Odenbach 2012, S. 26).

„To understand where the Web is going, it helps to return to one of the fundamental ideas underlying Web 2.0, namely that successful network applications are systems for harnessing collective intelligence. Many people now understand this idea in the sense of ‚crowdsourcing‘, meaning that a large group of people can create a collective work whose value far exceeds that provided by any of the individual participants“ (O’Reilly et al. 2009).

„Noch bis weit in unser Jahrhundert hinein spricht man von dem unabgeschlossenen Projekt der Moderne und fordert mehr Demokratie, Emanzipation, mehr Chancen der Selbstverwirklichung, aber auch mehr und bessere Technik – kurz mehr von all dem, was als Zukunft versprochen war. Sowohl im Technischen als auch im Humanen beschreibt sich die Gesellschaft durch Projektion ihrer Zukunft“ (Luhmann 2006: 133).

Dieses „Prinzip“ bezog sich ebenfalls auf die wissenschaftlichen Überlegungen, die sich vor über 60 Jahren mit offline Sozialen Netzwerken beschäftigten: „Das leicht faßliche Bild vernetzter … Menschen eignet sich zur Veranschaulichung komplexer Zusammenhänge und als Projektionsfläche gesellschafts- und sozialpolitischer Zielvorstellungen gleichermaßen“ (von Kardorff 1995, S. 402).

Auch aktuell (Juni 2015) sind auf Twitter zwei nicht verifizierte Jürgen Habermas Accounts erfolgreich: (@Jurgen_Habermas: 923 Follower, @J_Habermas: 2729 Follower).

In kürzester Zeit beteiligten sich über 8200 Nutzer. Mehr als 5800 Tweets wurden binnen 24 Stunden am 25. Januar 2013 gesendet (Maireder und Schlögl 2014, S. 10). Die Medienbrache zeichnete #aufschrei sogar mit dem Grimme-Online-Award aus: „Der Hashtag #aufschrei bündelte in kurzer Zeit all die Berichte über Alltagssexismus, die nach einer Stern-Geschichte über sexistische Aussagen Rainer Brüderles [Spitzenkandidat der FDP zur Bundestagswahl 2013] kursierten. Er animierte viele Frauen, ihre Erfahrungen zu erzählen – in kurzer Zeit kamen Tausende von Tweets zusammen. Aus dem Netz wanderte das Thema zurück in die etablierten Medien und in die Politik, eine Wirkung, die zuvor noch kein Hashtag in Deutschland hatte“ (Grimme Institut 2013). Die Initialzündung zum #aufschrei begann mit einem Artikel des Magazins Stern – kurz nach der Nominierung Rainer Brüderles – mit „Sexismusvorwürfen“ und der damit verbundenen Dimension der „politischen Untauglichkeit“ als Spitzenkandidat für den FDP-Bundestagswahlkampf 2013.

Es bildete sich anscheinend eine „ad hoc public“. Für eine genauere Analyse zur Bildung von Twitter „ad hoc publics“ siehe z. B. Sauter und Bruns (2014).

Ein anscheinend offensichtlich „politisch untauglicher“ Spitzenkandidat wurde „legitimer Weise“ demontiert. Einen gesellschaftlichen Impact hinsichtlich weniger Alltagssexismus hatte #aufschrei allerdings nicht. Dass der Impact von politischen Twitter-Diskussionen gegen Null geht, zeigt eine Umfrage von Zeit-Online zu #aufschrei aus dem Jahr 2014 (Caspari 2014).

Twitter wird nämlich auch als journalistische Quelle angesehen: „Twitter is the world’s real-time newspaper“ (O’Reilly und Milstein 2009, S. 13). Twitter ist deshalb inzwischen auch der bedeutendste Distributionskanal für Pressemitteilungen (Decker 2013, S. 110).

Der Anteil der Aktiven lag im Jahr 2013 bei ca. drei Prozent (IfD Allensbach 2014). Nach der ARD/ZDF-Onlinestudie 2013 sind etwa 1,17 Millionen Deutsche aktive Twitter-Nutzer (Busemann 2013).

So stehen die etablierten Parteien immer mehr unter dem Zugzwang, sich im politischen Machterwerb als responsiv und zumindest unverbindlich direkt-demokratischer zu inszenieren bzw. diese Elemente in ihr Parteiframing zu überführen (König und König 2013, S. 213).

Zahlen bei Google stellen keine absoluten Suchvolumenzahlen dar, sondern sind „normalisiert“.

Der #‑Operator (Hashtag) dient der Indexierung von Themen und Schlüsselwörtern (Ebene der Terms). Damit kann ein Begriff oder ein Twitter-Nutzer in einem Tweet markiert werden. Sinnvoll ist dies, wenn ein Tweet sich auf ein bestimmtes Thema oder einen Nutzer bezieht und von anderen Nutzern schnell gefunden werden soll. Es geht dann um Tweets über, und nicht mit einem User oder um Themen/Inhalte, für die kein Twitter-Account existieren muss.

Entsprechend der Problemstellung wurde zu gewählten Zeitpunkten auf die Twitter-Search-API zugegriffen.

Allerdings zeigt sich, dass Twitter immer mehr dazu übergeht die Suche zu „optimieren“ bzw. zu filtern (König und König 2015a).

Eine fundierte Beschreibung mit vielen Beispielen zur strategischen Verwendung des #‑Zeichens sowie der Sinn der Suchfunktion findet sich u. a. bei O’Reilly und Milstein (2009).

Im Jahr 2011 waren bereits schon über eine Million Apps in Twitter registriert (Twitter 2011).

Follower eines Nutzers erhalten zwar in einer Art Abonnement auch die Tweets, die nicht in der Suche gespeichert sind, aber die breite Öffentlichkeit ist in Deutschland nicht bei Twitter angemeldet und kann somit keinem Nutzer folgen. Zur Recherche bleibt der Masse nur die Twitter-Suche, die auch dann funktioniert, wenn man in Twitter nicht angemeldet ist. Zudem ist die Followerzahl eher ein „marketingtechnischer“ Indikator. „Die Followerempfehlungen [von Twitter] betreffen nicht direkt Inhalte (Tweets), sondern vielmehr die Produzenten der Inhalte“ (Emmer et al. 2013, S. 78).

Dabei handelt es sich um „bereinigte“ Tweets, denn manuell wurden „Spam-Tweets“ aus der Analyse entfernt. So genannte Bots senden regelmäßig Tweets an aktuell „prominente“ Hashtags und werben z. B. für alle möglichen Produkte. Zudem „managen“ manche Nutzer/Agenturen ihre Tweets über automatisierte Programme, die einen Tweet mit nahezu gleichem Inhalt binnen Sekunden mehrfach senden.

Der Datenzugang erfolgt hier nicht über die Search-API, sondern über das gezielte Auslesen der Timeline von Nutzern.

Retweet: In Verbindung mit einem vorangestellten „Rt“ (für Retweet) bildet die Verwendung des @‑Zeichens den Kommunikationsoperator „Rt“ und indiziert so die Weiterleitung eines Tweets eines anderen Twitter-Nutzers (Rt + @ + Accountname) per Konvention, indem der Originaltweet erneut veröffentlicht wird.

Twitter gibt zwar zu jedem Tweet einen Retweet-Count an, aber die harte Währung ist, ob der Retweet von von der Masse als solcher gesehen werden kann. Ansonsten ist der Retweet-Count eher eine Zahl, die zu PR-Zwecken genutzt wird, um angeblichen Einfluss zu beschreiben. Betrachtet man den Retweet-Count, zeigt sich, dass Journalisten, Massenmedien und Politiker einen hohen Retweet-Count erreichen.

Alle 8667 Tweets wurden von einem Autor manuell kodiert. Der andere Autor kodierte ein Sample von 990 Tweets. Krippendorff‘s Alpha liegt bei α = 0,85.

Beispielsweise wurde der Tweet: „#Prantl nennt #SPDVotum ‚Demokratisierung der innerparteilichen Demokratie …“ in Bezug auf das Verfahren positiv kodiert, während beispielsweise der Tweet „#Mitgliederentscheid ist nicht mehr als #Beteiligungstheater …“ negativ in Bezug auf das Verfahren kodiert wurde.

So beteiligten sich beispielsweise bei der Formel-1-Fanbeteiligung in Twitter im Jahr 2015 weltweit nur ein paar tausend Nutzer an der Twitter-Diskussion (König und König 2015b).

Exemplarisch ist ein Tweet am ersten Auszählungstag, an dem es eigentlich nichts zu berichten gibt, da die geheime Auszählung in vollem Gange ist. Mit dem Tweet: „SPD-Mitgliedervotum: Nachdenken über einen Plan B …“ (Tagesschau-Tweet) wird ein Pseudonachrichtenwert generiert. Dieser findet sogar Beachtung in der Community.

Dies korrespondiert zudem mit der Journalistenmeinung, z. B. der Tagesschau-Tweet: „Porträt Gabriel: Der starke Mann der SPD …“.

Mit anderen Worten gewinnen die handelnden Personen, die sich durch den Mitgliederentscheid als Führungspersonen besonders demokratisch inszenieren können, während die Partei an sich in der eigentlichen „Haftung“ der Wähler verbleibt. Interessant ist hierbei, dass das für die Wahlniederlage und den Bruch des Wahlversprechens politisch verantwortliche Spitzenpersonal (Parteichef und ehemalige Generalsekretärin) in der neuen Regierung Führungspositionen besetzen kann. Dies überrascht und entspricht eigentlich nicht der „traditionellen“ Verhaltensweise von Politik, die nach Luhmann in der Regel „… Probleme durch Auswechslung des Führungspersonals zu lösen [versucht]“ (Luhmann 2000, S. 337). Die zitierte „Luhmann-Regel“ bezieht sich allerdings explizit auf Politik, der die Kraft zu Reformen fehlt. Über den Mitgliederentscheid zum Koalitionsvertrag ist aber eine parteiinterne „kulturelle“ Reform in Richtung „mehr Demokratie“ bei der Bildung von Großen Koalitionen etabliert worden. So zeigt sich das Muster des SPD-Mitgliederentscheids im Jahr 2014 auch auf der Länderebene. Dies betrifft beispielsweise die Regierungsbildung in Sachsen im Herbst 2014, bei der die SPD ebenfalls Juniorpartner der CDU werden sollte.

Bis einschließlich des Untersuchungsjahres 2013 war es gängige Praxis, die Twitter-Search-API für wissenschaftliche Untersuchungen zu nutzen (vgl. z. B. Maireder und Schlögl 2014). Im Jahr 2013 wurde von einem Speicherzeitraum der Such-API von 6–9 Tagen ausgegangen (Borra et al. 2014, S. 276). Die eigenen Daten des Falls Groko lassen an der Angabe allerdings zweifeln. Ein aktuellster Blick in die Entwickler-Richtlinien aus dem Jahr 2015 zeigt zudem, dass Twitter mittlerweile gar keinen Zeitraum für die Search-API mehr nennt (Twitter 2015).