Methoden Forschung

Forschung

Methoden Forschung

Forschungsschwerpunkte

  • Öffentliche Diskurse, Anschlusskommunikation
  • Nachrichtenproduktion, Journalismusforschung
  • Mediennutzung des Publikums im Internet
  • Medieninhalte
  • Politische Kommunikation, insb. Wahlforschung
  • Empirische Methoden

Laufendes Drittmittelprojekt

DFG-Projekt: Deliberative Interaktionen in Nutzerkommentaren Inhalt einblenden

Aus öffentlichkeitstheoretischer Perspektive sind Nutzerkommentare auf Nachrichtenwebsites aus mehreren Gründen sehr interessant und für die empirische Forschung hochrelevant. Anders als Leserbriefe richten sich Nutzerkommentare nicht nur an journalistische Redaktionen, sondern immer auch an das MitPublikum. Im Unterschied zu Blogs und anderen Formen der politischen Meinungsäußerung im Internet ermöglichen sie die massenmedial vermittelte Beteiligung an öffentlichen Diskursen direkt im Anschluss an journalistische Inhalte. Zumindest potentiell erreichen Nutzerkommentare dadurch das gleiche Publikum wie die Artikel auf Nachrichtenwebsites selbst.

Technisch schaffen Kommentarbereiche durch den reziproken Wechsel von Adressaten und Sprecherrollen die Voraussetzungen für deliberative Interaktionen. Auch unabhängig davon, von wie vielen Lesern Nutzerkommentare tatsächlich wahrgenommen werden, können sie auf den Verlauf und die Strukturen öffentlicher Kommunikation zurückwirken. Denn der Adressatenkreis der Journalisten verfolgt die Diskussionsverläufe und die darin ausgedrückten Publikumspräferenzen auf jeden Fall. 

Das Projekt fragt deshalb erstens danach, wie umfangreich und mit welcher Qualität Nutzer in den Kommentarbereichen auf professionellen Nachrichtenwebsites miteinander diskutieren. Zweitens werden erklärend verschiedene Rahmenbedingungen einbezogen, die die Interaktion zwischen Nutzern und den Grad der Deliberation fördern oder behindern können: Einflussfaktoren der Medienorganisationen (z.B. publizistische und ökonomische Ziele), ihres journalistischen Angebots (z.B. Themen, Nachrichtenfaktoren), der Ausgestaltung des Kommentarbereichs (z.B. Moderationsstrategien, Anordnung der Postings) sowie der Sprecher (z.B. Sprechertyp, politische Position). Ergänzend wird untersucht, nach welchen Selektionskriterien Nutzerkommentare auf Nachrichtenwebsites überhaupt veröffentlicht werden (InputOutputInhaltsanalyse). Schließlich werden flankierend Motive und Strategien von (Journalisten in) Redaktionen identifiziert, die den Umgang mit Nutzerkommentaren aus journalistischer Sicht erhellen.

In methodischer Hinsicht bestehen die Innovationen des Projekts darin, erstens Umfang und Qualität in den Nutzerkommentaren mit einer relationalen Inhaltsanalyse zu erfassen. So lassen sich Interaktionen zwischen Nutzern als eine Form der Vernetzung besser abbilden als in bisherigen Inhaltsanalysen. Zweitens wird mit einer MehrEbenenAnalyse der relative Einfluss der genannten Rahmenbedingungen, die sowohl inhaltsanalytisch als auch mittels Befragung erhoben werden, auf Umfang und Qualität (deliberativer) Interaktionen auch methodischstatistisch abgebildet.

Projektleiterin: Prof. Dr. Ines Engelmann
Mitarbeiterin: Hanna Marzinkowski, M.A.

Laufzeit: Oktober 2015 bis Juni 2019

Drittmittelgeber: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

Abgeschlossene Drittmittelprojekte

BMBF-Verbundprojekt: Analyse von Diskursen in Social Media Inhalt einblenden

Durch Social Media-Anwendungen wie Twitter, Facebook und Weblogs haben sich die Möglichkeiten der öffentlichen Kommunikation erweitert. Journalistische Gatekeeper sind im Internet nicht mehr die zentralen Vermittler von Themen und Meinungen. Prinzipiell können sich nun individuelle und kollektive Akteure aller Art als Sprecher an öffentlichen Diskursen beteiligen. Dadurch verändern sich Prozesse und Strukturen der aktuellen Öffentlichkeit. Themenkarrieren und Meinungsbildung nehmen andere Verläufe als in den klassischen Medien. Viele Ereignisse der letzten Monate belegen dies, z.B. der Arabische Frühling, der Aufstieg der Piratenpartei oder die Plagiatsaffäre um den ehemaligen Verteidigungsminister zu Guttenberg. Zugleich bietet das Internet für die Forschung ein höheres Maß an Transparenz. Digitale Texte lassen sich in großem Umfang automatisiert sammeln und auswerten.

Das Ziel des Projektverbunds besteht darin, solche automatisierten Verfahren zu entwickeln und zu evaluieren, um sie künftig komplementär bei der Beantwortung kommunikationswissenschaftlicher Fragen zu Online-Diskursen einsetzen zu können. Die quantitative Inhaltsanalyse als manuelle Standardmethode der Kommunikationswissenschaft ist sehr zeit- und kostenintensiv. Dies gilt nicht weniger für qualitative Verfahren der Diskursanalyse, die in anderen Sozialwissenschaften gebräuchlich sind. Um dieser Einschränkung zu begegnen, kooperieren im Rahmen des Verbundprojekts die beiden kommunikationswissenschaftlichen Partner mit Vertretern aus zwei weiteren Fächern, die unterschiedliche methodische Ansätze einbringen. Die Wirtschaftsinformatik ermöglicht das Sammeln großer Datenmengen aus verschiedenen Social Media-Anwendungen (Datentracking) und ist in der Lage, diese Daten mittels automatisierter Netzwerkanalysen zu strukturieren. Die Computerlinguistik verfügt über Methoden zur Analyse von Sentiments und Diskursqualitäten. Darüber hinaus wird ein automatisiertes Verfahren der Inhaltsanalyse weiterentwickelt, das auf induktiver Textklassifikation basiert. Ergänzend und evaluierend werden manuelle Verfahren eingesetzt. Insgesamt soll es damit möglich werden, öffentliche Diskurse auf der Mikro-, Meso- und Makroebene vielfältig und vergleichend analysieren zu können.

Projektleiter für das Teilprojekt: Prof. Dr. Christoph Neuberger
Mitarbeiterinen: Dr. Ines Engelmann, Andrea Kloss, M.A.

Projektpartner im Forschungsverbund:
Prof. Dr. Thorsten Quandt (Westfälische Wilhelms-Universität Münster, Institut für Kommunikationswissenschaft)
Prof. Dr. Manfred Stede (Universität Potsdam, Institut für Linguistik)
Prof. Dr. Stefan Stieglitz (Westfälische Wilhelms-Universität Münster, Institut für Wirtschaftsinformatik)

Laufzeit: Mai 2012 bis April 2015

Drittmittelgeber: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

DFG-Projekt: Politische Meta-Frames in der Berichterstattung und deren Wirkung im Zusammenspiel mit individuellen und kontextuellen Determinanten des Wahlverhaltens Ein kommunikationswissenschaftlicher Mehr-Ebenen-Ansatz aus wahlübergreifender Perspektive Inhalt einblenden

Die Framing-Forschung hat bislang isolierte Befunde zu spezifischen Frames für singuläre Themen zusammengetragen, ohne Meta-Frames zu diskutieren. Diese dürften teilweise um Konfliktlinien kreisen, die auch der makrotheoretische Cleavage-Ansatz der Wahlforschung nennt. Die Kommunikationswissenschaft greift ihn aber kaum auf, sondern verfolgt eine sozialpsychologische Mikroperspektive. Auch politikwissenschaftliche Ansätze, die Mikro- und Makroebenen integrieren, werden kaum berücksichtigt - obwohl Medienwirkungen gerade durch die rückläufige Bedeutung sozialer Kontexte wahrscheinlicher sind. Das Projekt untersucht Stellenwert und Wirkung politischer Meta-Frames auf das Wahlverhalten im Rahmen eines Mehr-Ebenen-Ansatzes im Längsschnitt für ausgewählte Bundestagswahlen. Vorgesehen sind drei Teilstudien: (1) In einer qualitativen Frame-Analyse werden politische Meta-Frames und deren Bezüge theoretisch hergeleitet und anhand meinungsbetonter Beiträge von Printmedien für die fünf Wahlen identifiziert. (2) Basierend darauf untersucht eine quantitative Framing-Analyse die Gewichtung der Meta-Frames in der Nachrichtengebung der Qualitäts- und Boulevardpresse im Vorfeld der fünf Bundestagswahlen. (3) Diese Befunde gehen als Gewichtungsfaktoren für Mediennutzung in Sekundäranalysen mit Datensätzen repräsentativer Wahlumfragen ein. Mehr-Ebenen-Szenarien untersuchen, wie stark der Einfluss politischer Meta-Frames in der Berichterstattung auf das Wahlverhalten im Zusammenspiel anderer Determinanten und bei mehreren Wahlen ausfällt.

Projektleiter: Prof. Dr. Bertram Scheufele
Mitarbeiterin: Dr. Ines Engelmann

Laufzeit: 2007 bis 2011

Drittmittelgeber: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

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