Online-Diskurse: So viele Potentiale neuer empirischer Methoden – und dann theoretisch forschen?

Was das Fernrohr für den AstronomIn, ist das Internet für den SozialwissenschaftlerIn.* Oder so. Internet = Fernrohr. Genau! Von weiter Entfernung und mit sicherem Abstand kann ein/e WissenschaftlerIn durch ein Fernrohr auf Objekte blicken. Er/Sie kann diese beobachten; sind diese Objekte Menschen, die sich auf öffentlichen Plätzen unterhalten, kann sie/er lesen und interpretieren, was ihnen über die Lippen kommt. Ähnlich ist es mit nutzergenerierten Inhalten im Internet. Sie erlauben einen Blick in menschliche Köpfe, ermöglichen zu lesen und zu interpretieren, was sie über die Tastatur tippen. Mehr oder weniger unbemerkt, ohne sie danach fragen zu müssen und nicht nur von jenen, welche sich vor Wissenschaft oder Presse äußern wollen, erhalten WissenschaftlerInnen Aussagen, Meinungen, Gefühle.

Eine unfassbare Möglichkeit, so sehen es auch Mike Savage und Roger Burrow und formulieren die Chancen – und einhergehend damit die Risiken – für traditionelle Methoden in ihrer Veröffentlichung „The Coming Crisis of Empirical Sociology“ (2016). Andreas Hepp (2016) fasst zusammen:

„Für quantitative Forschung (…) bedeutet das Entstehen großer Datenmengen, dass Umfragen als Standardinstrument immer weniger zielführend erscheinen, wenn man anhand der digitalen Spuren menschliches Verhalten in Echtzeit beobachten kann. Aufgrund der Möglichkeiten einer softwarebasierten Erhebung ist es nicht einmal notwendig, Stichproben zu ziehen. Vielmehr lassen sich (…) alle Daten einer Population erheben und auswerten. Sicherlich bestehen Beschränkungen eines solchen Datenmaterials. Diese schrumpfen aber mit der Zunahme an Daten weiter, und ihnen steht eine abnehmende Bereitschaft gegenüber, sich an Umfragen zu beteiligen (…).“ (Hepp, 2016, S. 234).

Der Erfolg von Online-Kommentaren als Forschungsgegenstand in der sozialwissenschaftlichen Forschung mag nicht zuletzt auf die innovativen Möglichkeiten der Auswertung von Big Data und Co. zurückzuführen sein. Als ich 2015 meine Promotion begann, war die Frage noch im Raum, ob Online-Kommentare gesellschaftlich überhaupt ein relevantes Thema seien. Nur ein geringer Teil der Öffentlichkeit las und noch weniger schrieb Online-Kommentare. Die methodischen Möglichkeiten wurden aber bereits heiß diskutiert.

Innovative empirische Methoden als Ursache für den Erfolg von Online-Kommentaren in der sozialwissenschaftlichen Forschung?

Das ist natürlich nur eine Behauptung. Und es spricht auch eine ganze Reihe von Argumenten dagegen. Die Neuartigkeit kommunikativer Prozesse und die Unklarheit darüber, wie diese funktionieren und welche Folgen sie haben, ist von Erkenntnisinteresse in der Online-Kommentarforschung. Am Beispiel der Tagungen der internationalen Gesellschaften in der Kommunikationswissenschaft ICA und IAMCR lassen sich die Bedeutungszunahme und der –wandel von Online-Kommentaren als Forschungsgegenstand im Ansatz nachvollziehen. Bei der IAMCR 2015 waren Online-Kommentare bereits Gegenstand einzelner Vorträge (wobei der Fokus sehr divers war, inkl. erster Beschreibungen von Praktiken, journalistischen Perspektiven und Kommentaren auf Blogs und digitalen Medien allgemein), 2016 fanden ganze Sessions zu Themen wie „Social Media, Community Media? Activism on Social Media Platforms“ und „Audience Research and Online Spaces” (International Association for Media and Communication Research, 2018) statt. Auf der ICA gab es 2015 schon eine Session zum Thema „Effects of User-Generated Online Comments and Reviews“. Der Fokus der Vorträge lag stark auch auf (Produkt-)Bewertung auf z.B. Amazon. Im Jahr 2017 gab es auf der ICA vier (!) Sessions zu Online-Kommentaren, u.a. mit den Themen „Online Comments as Audience Research, Incivility in Audience Comments“ und „User Comments and Feedback“, wie zusätzlich eine Preconference: „Comments, Anyone? Multidisciplinary Approaches for Analyzing Online-User Comments Across News and Other Content Formats” (International Communication Association, 2018). Innovative Methoden sind zwar häufig Art der Bearbeitung, nicht aber des Erkenntnisinteresses (in der Sozialwissenschaft).

Ein weiterer Hinweis für inhaltliches Interesse an Online-Kommentaren: Auch in verwandten Fachbereichen gewinnen sie an Bedeutung, allem voran in Politikwissenschaft, Soziologie und Sozialpsychologie. Themenschwerpunkte sind die Gefahren: emotional-aufgeladene und hetzerische Kommentare, demokratische Deliberation, gesellschaftliche Spaltung oder Beeinflussung persönlicher Gefühle und Meinung (Coenen & Broekens, 2012; Imhof, 2015; Ruiz et al., 2011; Zimmerman & Ybarra, 2016).

Persönliche Gefühle und Meinungen maschinell aus Kommentaren herauslesen? Klingt schwierig.

Gehen wir zurück zum gelungenen Fernglasvergleich: Statt einen „Blick in die Köpfe“ zu werfen, ist es eher so, dass man mit Online-Kommentaren einen „Blick auf das wirft, was über die Tastatur aus den Köpfen in Form von Sprache, ausgedrückt in Worten, herauskommt“. Klingt auch ja viel besser. Was das bedeuten soll: Dem klassischen Fernglas fehlt es noch an einer Gedankenlese-Funktion. Wenn ich sehe, was jemand sagt – in diesem Falle sogar „nur“ schreibt –  dann weiß ich nicht zwangsläufig, was er meint und fühlt. Ich drücke damit nicht nur die Schwierigkeit quantitativer inhaltsanalytischer Studien, sondern ebenso qualitativer Studien aus.

Anektode: Als ich zu Beginn meiner Dissertation erste Spielereien mit inhaltsanalytischen Untersuchungen machte, ließ ich zwei meiner studentischen Mitarbeitenden 333 Kommentare (die Zahl war tatsächlich Zufall durch die Stichprobenziehung) manuell und ohne Codebuch versuchshalber codieren. Sie sollten farblich markieren, ob der Verfassende eines Kommentars emotional positive, negative oder neutrale Position vertreten hat. Ich selbst war die dritte Kodiererin. Die Ergebnisse präsentierte ich unter anderen auf der Tagung der Fachgruppe Digitale Kommunikation 2016 in Braunschweig. Das war die Powerpoint-Folie dazu:

Anhand von Online-Kommentaren zu erkennen, was jemand meint, ist unwahrscheinlich schwierig. Dass es in meiner Dissertation um Emotionen geht, potenziert diese Schwierigkeit. Viel zu viele Variablen, die völlig unsichtbar sind, nehmen Einfluss darauf, was ein Verfassender wohl fühlt. Die vorherrschende Stimmung (Bhullar, 2012), die Beziehung und die Aufmerksamkeit zum Kommunikationspartner (Hancock, Gee, Ciaccio & Lin, 2008), das Ansteckungspotential unterschiedlicher Emotionen (Giullory et al., 2011) sind bekannte Einflussfaktoren allein aus der direkten Kommunikation. Im Internet kommen noch einige hinzu, sowohl auf technischer Ebene (u.a. stark reduzierte Kommunikationskanäle, verschiedene  Informationsmengen und -formen, dynamische Umgebungen) als auch auf kognitiver (veränderte Verarbeitungsprozesse unter den “neuen” Bedingungen u.a. mit Heuristiken wie Need-for-Cognition) und auf sozialer Ebene (Umgang mit Anonymität, Entstehung von Gruppendynamiken und viele mehr) . Dies ist “ein weites Feld” – welches es unbedingt zu erforschen gilt, wenn man Emotionsentstehungsprozesse verstehen will.

Welche Informationen sind für eine “gute” Interpretation nötig?

Die Limitationen und Schwächen inhaltanalytischer Studien, sind also beträchtlich und auch vieldiskutiert. Dennoch wird das Ziel angestrebt, repräsentierte als auch ausgelöste Emotionen in Online-Kommentaren mit inhaltsanalytischen Methoden zu erforschen (Ferrara & Yang, 2015; Hancock et al., 2008; Kramer, Giullory & Hancock, 2014). Wenn man sich die Einschränkungen in ihrer Fülle ansieht, erscheint das jedoch kaum möglich. Nicht nur die unbekannten Einflussfaktoren, sondern auch Unsicherheiten bei der Interpretation erschweren Inhaltsanalysen: Wenn man Emotionen erfasst und damit Diskurse erklären will, kann man diese dann wirklich als Reaktion auf vorangegangene Kommentare oder den Artikel interpretieren? Wie problematisch ist es, dass man auch nur die Informationen erfassen kann, welche Kommentierende machen – Lurker sind auch Teilnehmende, bleiben aber unsichtbar? Kann man Emotionen überhaupt ernsthaft interpretieren, wenn man nicht mal weiß, ob sie echt sind? Nicht jedes Mal sind Inhalte von Kommentaren tatsächlich emotional aufgeladen, sondern bewusst manipuliert oder verfälscht. Diese beeinflussen zwar die Emotionalität von diskursiven Abläufen, sind selbst jedoch nicht tatsächlich emotional. Welche Kommentare absichtlich durch Hass oder gefälschte Informationen andere beeinflussen wollen (TAZ, 2018), auch automatisiert durch auf Algorithmen basierenden Social Bots (Frischlich, Boberg & Quandt, 2017), ist nicht eindeutig erkennbar.

Die Möglichkeiten verbessern sich natürlich und es gibt Wege, einige der Einschränkungen aufzuheben, aber…

Spätestens an dieser Stelle wird deutlich, dass der methodische Umgang mit digitalen Spuren nicht nur quantitative Verfahren, sondern auch qualitative betrifft. Aus qualitativer Sicht ist es wichtig, digitale Spuren überhaupt zu sozialwissenschaftlich bedeutungsvollen Daten zu machen. (…). Wenn wir also nicht einfach anhand digitaler Spuren eine statistische Korrelation beschreiben, sondern unter Einbezug dieser Daten sozialwissenschaftlich erklären wollen, sind wir zwangsläufig damit konfrontiert, digitale Spuren zu kontextualisieren“ (Hepp, 2016, S. 236).

Um Online-Kommunikation so zu erforschen, dass sie auch sozialwissenschaftlich erklärt werden kann, gibt es qualitative Studien, häufig experimentartig oder aus der psychologischen Forschung. Gerade um komplexe Zusammenhänge zu umschreiben bieten diese großes Potential, auch für Prozesse der Emotionsentstehung und Emotionalisierung. Doch um die komplexen Faktoren zu identifizieren muss sich entweder auf die subjektiven Aussagen der Teilnehmenden berufen, oder mit einem bereits sehr genau überlegten Design angenähert werden – was wiederum eine sehr intensive theoretische Auseinandersetzung erfordert. Doch genau das ist das Ziel meiner Dissertation: unter komplexen Faktoren erklärbar machen, wie Emotionen in und durch Online-Kommentare und Diskussionen entstehen. Dafür erachte ich Theoretisierung als Notwendigkeit.

Eine Theoretisierung zu verschiedenen Formen der Online-Kommunikation und aus unterschiedlichen Forschungsdisziplinen wird auch im Fach als notwendig betont (Hagen, Frey & Koch, 2015; Strippel et al., 2018; Ziegele, Springer, Jost & Wright, 2017). Mit Blick auf zukünftige Entwicklungen ist es für die Einführung neuer Plattformen besonders „wichtig für die Wissenschaft die zugrundeliegenden sozialen Phänomene zu untersuchen und die komplexe Rolle der Technik in diesem Prozess zu theoretisieren“ (Ziegele et al., 2017, S. 327). Auch wird angenommen, dass „die Kommentarspalten, die wir in ein paar Jahren untersuchen nicht die gleichen sein werden wie heute“ (Ziegele et al., 2017, S. 327). Eine theoretische modellhafte Beschreibung zugrundeliegender Kommunikationsmechanismen und sozialer Abläufe kann Veränderungen erklären und prognostizieren.Ich hoffe ich konnte nachvollziehbar darstellen, warum trotz der methodischen Möglichkeiten die theoretische Forschung an Online-Kommentaren besonders wichtig erscheint.

Ich beginne meine Forschung damit, Studien zu lesen, die es gibt, diese zu kombinieren, Zusammenhänge zu setzen, abzugleichen. Aber auch, neue Erklärungen zu identifizieren, sich auf andere Theorien einzubeziehen, die noch nicht im Zusammenhang mit Online-Kommentaren gesehen wurden. Die Theorie ist also erstmal meine Sortiermaschine.

 

 

*Bezüglich Gendern habe ich mich noch nicht festgelegt, wie ich es mache – was man an der ein oder anderen Stelle vermutlich merkt.


Literatur

Bhullar, N. (2012). Relationship between mood and susceptibility to emotional contagion: Is positive mood more contagious? North American Journal of Psychology (14(3)), 517-529.

Coenen, R. & Broekens, J.(4-8 June). Modeling emotional contagion based on experimental evidence for moderating factors. Vortrag anlässlich Proceedings of the 11th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2012), Valencia, Spain.

Ferrara, E. & Yang, Z. (2015). Measuring Emotional Contagion in Social Media. PloS one, 10 (11), e0142390.

Frischlich, L., Boberg, S. & Quandt, T. (2017). Unmenschlicher Hass: Die Rolle von Empfehlungsalgorithmen und Social Bots für die Verbreitung von Cyberhate. In K. Kaspar, L. Gräßer & A. Riffi (Hrsg.), Online Hate Speech. Perspektiven auf eine neue Form des Hasses (Schriftenreihe zur digitalen Gesellschaft NRW, Band 4, S. 71-79). Düsseldorf: www.kopaed.de.

Giullory, J., Spiegel, J., Drislane, M., Weiss, B., Donner, W. & Hancock, J. T. (2011). Upset Now?: Emotion Contagion in Distributed Groups. In  29th Annual CHI conference on human factors in computing systems. New York: Association for Computing Machinery.

Hagen, S., Frey, F. & Koch, S. (2015). Theoriebildung in der Kommunikationswissenschaft. Publizistik, 60 (2), 123-146.

Hancock, J. T., Gee, K., Ciaccio, K. & Lin, J. M.-H. (2008). I’m sad you’re sad, 295.

Hepp, A. (2016). Kommunikations- und Medienwissenschaft in datengetriebenen Zeiten. Publizistik, 61 (3), 225-246.

Imhof, K. (Hrsg.). (2015). Demokratisierung durch Social Media? Mediensymposium 2012 (Mediensymposium). Wiesbaden: Springer VS.

International Association for Media and Communication Research. (2018). IAMCR Annual Conferences. Zugriff am 26.02.2018. Verfügbar unter https://iamcr.org/congress/annual-conferences

International Communication Association. (2018). Past & Future Conferences. Zugriff am 26.02.2018. Verfügbar unter https://www.icahdq.org/page/PastFuture

Kramer, A. D. I., Giullory, J. E. & Hancock, J. T. (2014). Experimental evidence of massive-scale emotional contagion through social networks. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 111 (24), 8788-8790.

Lee, E.-J. & Yoon Jae Jang. (2010). What Do Others’ Reactions to News on Internet Portal Sites Tell Us? Effects of Presentation Format and Readers’ Need for Cognition on Reality Perception. Communication Research, 37 (6), 825-846.

Ruiz, C., Domingo, D., Micó, J. L., Díaz-Noci, J., Meso, K. & Masip, P. (2011). Public Sphere 2.0? The Democratic Qualities of Citizen Debates in Online Newspapers. The International Journal of Press/Politics, 16 (4), 463-487.

Savage, M. & Burrows, R. (2016). The Coming Crisis of Empirical Sociology. Sociology, 41 (5), 885-899.

Strippel, C., Bock, A., Katzenbach, C., Mahrt, M., Merten, L., Nuernbergk, C. et al. (2018). Die Zukunft der Kommunikationswissenschaft ist schon da, sie ist nur ungleich verteilt. Publizistik, 63 (1), 11-27.

TAZ (2018). Strategie einer rechten Minderheit. Nur fünf Prozent der Accounts sind für die Hälfte aller Hassposts auf Facebook verantwortlich. Es sind AfD-Anhänger und Identitäre, die gemeinsam vorgehen. TAZ. Zugriff am 24.02.2018. Verfügbar unter http://www.taz.de/Hass-Kommentare-in-Online-Netzwerken/!5486615/

Tidwell, L. C. & Walther, J. B. (2002). Computer-Mediated Communication Effects on Disclosure, Impressions, and Interpersonal Evaluations. Getting to Know One Another a Bit at a Time. Human Communication Research, 28 (3), 317-348.

Ziegele, M., Springer, N., Jost, P. & Wright, S. (2017). Online user comments across news and other content formats. Multidisciplinary perspectives, new directions. Studies in Communication | Media, 6 (4), 315-332.

Zimmerman, A. G. & Ybarra, G. J. (2016). Online aggression. The influences of anonymity and social modeling. Psychology of Popular Media Culture, 5 (2), 181-193.

 

 

 

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