Analyse von Diskursen in Social Media Ein Werkstattbericht

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Busso Meyer
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1 Analyse von Diskursen in Social Media Ein Werkstattbericht

2 Ausgangspunkt in der Kommunikationswissenschaft Bisherige Öffentlichkeit: Journalisten als zentrale Vermittler von Themen und Meinungen ( Gatekeeper ) Bisherige Analyse von Diskursen: überschaubare Anzahl klassischer Massenmedien (z.b. Zeitungsartikel, TV-Nachrichten) Internet: erweiterte Möglichkeit der Partizipation an öffentlichen Diskursen in Social Media (z.b. Twitter, Facebook, Weblogs) Neue Herausforderungen für die Analyse öffentlicher Diskurse: z.b. unüberschaubare Textmengen, Verlinkungen 2

3 Inhaltliche Forschungsfragen Fragen zu öffentlichen Diskursen in Social Media aus Sicht der Kommunikationswissenschaft: Wie verbreiten sich Themen, die Gegenstand öffentlicher Diskurse sind? Wie verändert sich die Meinungsverteilung zu umstrittenen Themen? Welche Qualität besitzen öffentliche Diskurse (Deliberation)? Wird als Output eine Annäherung der Positionen oder ein Konsens erzielt? Wie hoch ist der Grad der Fragmentierung der Meinungslager bzw. wie stark nehmen Sprecher unterschiedlicher Positionen Bezug aufeinander? Wie hoch ist der Grad der Partizipation, d.h. in welchem Maß verläuft die Meinungsbildung von unten nach oben? Wie (de-)zentral verläuft die Vermittlung öffentlicher Diskurse in der horizontalen und vertikalen Dimension? 3

Wird als Output eine Annäherung der Positionen oder ein Konsens erzielt? Wie hoch ist der Grad der Fragmentierung der Meinungslager bzw.

4 Ausgangspunkt auf methodischer Seite Bisheriges methodisches Vorgehen für Diskursanalysen: manuelle Inhaltsanalyse; aber: zeit- und kostenaufwendig, nur für kleine Stichproben anwendbar Notwendigkeit für neue methodische Werkzeuge mit folgenden Anforderungen: Automatisiertes Sammeln großer Datenmengen aus verschiedenen Social-Media-Anwendungen Automatisiertes Erheben von Diskursinhalten: Themen und Meinungen Automatisiertes Erheben von Diskursstrukturen: Verlinkungen zwischen Sprechern 4

Anforderungen: Automatisiertes Sammeln großer Datenmengen aus verschiedenen Social-Media-Anwendungen Automatisiertes

5 Methodische Forschungsfragen Inwieweit sind manuelle Methoden der Inhaltsanalyse automatisierbar? Welche zusätzlichen Leistungen können automatische Methoden gegenüber der manuellen Inhaltsanalyse erbringen? Wie können automatische und manuelle Methoden einander sinnvoll ergänzen? Wie können automatische Methoden manuell evaluiert werden? 5

Welche zusätzlichen Leistungen können automatische Methoden gegenüber der manuellen

6 Methodische Projektziele Ausarbeiten eines gemeinsamen Kategorienschemas für die komplementäre Erhebung öffentlicher Diskurse mit unterschiedlichen Methoden (Weiter-)Entwicklung von Software zur Effizienzsteigerung und Erweiterung der manuellen Inhaltsanalyse Zusammenführen der Ergebnisse verschiedener Methoden in einer Datenbank zur übergreifenden Auswertung 6

(Weiter-)Entwicklung von Software zur Effizienzsteigerung und Erweiterung der manuellen

7 Diskursbegriff Unterschiedliche Bedeutungen des Diskursbegriffes in verschiedenen Sozial- und Geisteswissenschaften: Qualitative (sozialwissenschaftliche und linguistische) Diskursanalyse Textlinguistik: eher textspezifische Merkmale und intratextuelle Verknüpfungen im Vordergrund (z.b. Janich 2008) Dialoganalyse: Möglichkeit, typische Diskursverläufe durch sequentielle Sprechakttypen zu rekonstruieren (vgl. Frank 1990) Sozialwissenschaftliche Netzwerkanalyse: strukturelle und statische Beschreibung der Beziehungen (Kanten) zwischen Beiträgen oder Kommunikatoren (Knoten) (Nuernbergk 2012) Deliberative Qualität politischer Diskurse: quantitative (relationale) Inhaltsanalyse (z.b. Dahlberg 2004; Stromer-Galley 2007; Wessler 2008) 7

Janich 2008) Dialoganalyse: Möglichkeit, typische Diskursverläufe durch sequentielle Sprechakttypen zu rekonstruieren (vgl.

8 Kriterien für deliberative Qualität von Diskursen z.b. Trenel (2004); Stromer-Galley (2007): Partizipation/Gleichheit: Zugangschancen (auch Häufigkeit und Umfang) von Zentrum und Peripherie Rationalität: Relevanz von Themen, Meinungsäußerung (unterstützend, kritisch), Begründungslevel, Bezug auf Allgemeinwohl Engagement: Meta-Kommunikation über Diskurs, Diskussion von Randthemen, Fragenstellen Respekt: Degradierung vs. Wertschätzung von Akteuren und/oder deren Argumenten Interaktivität: formeller und/oder inhaltlicher Bezug auf andere Beiträge bzw. deren Anbieter/Kommunikatoren 8

Trenel (2004); Stromer-Galley (2007): Partizipation/Gleichheit: Zugangschancen (auch Häufigkeit und Umfang) von Zentrum und Peripherie

9 Erfassen von Diskursen auf drei Ebenen Mikroebene: isolierte Analyse einzelner Beiträge oder Kommunikatoren, Aggregation für Teil- und Grundgesamtheiten Mesoebene: Analyse von Relationen zwischen Beiträgen und Kommunikatoren mit Hilfe relationaler Variablen Makroebene: Analyse von (Gesamt- und Teil-)Netzwerken aus Beiträgen und Kommunikatoren 9

Analyse von Relationen zwischen Beiträgen und Kommunikatoren mit Hilfe relationaler

10 Projektpartner und Methoden Wirtschaftsinformatik: Prof. Stefan Stieglitz (Münster): Datentracking und automatisierte Netzwerkanalyse Computerlinguistik: Prof. Manfred Stede (Potsdam): automatisierte Sentiment- und Argumentanalyse Kommunikationswissenschaft: Prof. Thorsten Quandt (Münster): automatisierte Inhaltsanalyse Prof. Christoph Neuberger (München): manuelle Inhalts- und Netzwerkanalyse, Evaluation automatisierter Methoden 10

Manfred Stede (Potsdam): automatisierte Sentiment- und Argumentanalyse Kommunikationswissenschaft: Prof.

11 Wirtschaftsinformatik: Keyword-Tracking und Netzwerkanalyse (Stieglitz/Krüger/Dang-Xuan) Keyword-Tracking: Sammlung von Daten aus Twitter, Facebook und Blogs mittels Software-Prototyp Textsammlung auf Basis vorab definierter Keywords zu einem Thema Tracking der Beiträge auf allen drei Plattformen für identische Zeiträume Ablage der Beiträge in einer gemeinsamen Datenbank Automatisierte Erfassung von Beiträgen, Akteuren und Themen oder ihren Beziehungen zu verschiedenen Zeitpunkten Automatische Netzwerkanalyse: Bezug zwischen Beiträgen und/oder ihren Akteuren (Diffusionsforschung: Wer übernimmt von wem das Thema?) Analyse der Akteurspositionen und -rollen im Diskursnetzwerk (Wer sind die Meinungsführer und wer die Agendasetter?) 11

Datenbank Automatisierte Erfassung von Beiträgen, Akteuren und Themen oder ihren Beziehungen zu verschiedenen Zeitpunkten Automatische Netzwerkanalyse: Bezug zwischen Beiträgen

12 Computerlinguistik: Automatisierte Sentiment- und Argumentanalysen (Stede/Przelsus/Sidarenka) Automatisierte Untersuchung von Textbeiträgen im Hinblick auf: Äußerungen von (positiv und negativ wertenden) Meinungen zu einer Streitfrage (Sentiments) (Schweigespirale: Wie ist die Meinungsverteilung, und wie verändert sie sich?) Diskursqualität von Textbeiträgen (z.b. Begründungen für Meinungen, Argumentationsstrukturen) Detaillierte Informationen dazu im Anschluss von Prof. Stede J 12

(Sentiments) (Schweigespirale: Wie ist die Meinungsverteilung, und wie verändert sie sich?

13 Kommunikationswissenschaft: Automatisierte Inhaltsanalyse (Quandt/Günther) Induktive Textklassifikation: Bindeglied zwischen manueller und eher technisch orientierter automatischer Inhaltsanalyse Validierung des maschinellen Lernens für Themenanalysen unterschiedlicher Differenziertheit mit schlagwortbasierten und manuellen Verfahren Manuell codierte Texte als Trainingsmaterial für maschinelles Lernen Fragen: Wie viele Trainingsdaten muss man manuell codieren, um eine zuverlässige automatische Klassifikation zu erreichen? Eignen sich kurze Beiträge (Tweets, Facebook-Mitteilungen) besser oder schlechter für die automatisierte Inhaltsanalyse? Ist die inhaltliche Dynamik von Online-Diskursen so erfassbar (Topic Drift)? 13

Trainingsmaterial für maschinelles Lernen Fragen: Wie viele Trainingsdaten muss man manuell codieren, um eine zuverlässige automatische Klassifikation zu erreichen?

14 Kommunikationswissenschaft: Manuelle Inhalts- und Netzwerkanalyse (Neuberger/Engelmann) Manuelle Inhaltsanalyse: Validierung der Ergebnisse der automatisierten Methoden (z.b. Analyse von Themen, Meinungen bzw. Bewertungen) Ergänzung in Bereichen, die (noch) nicht automatisierbar sind (z.b. implizite Pro- und Contra-Argumente) Anpassung der Inhaltsanalyse an Bedingungen des Internets (z.b. relationale Variablenerfassung) Netzwerkanalyse: Kombination von struktureller Netzwerkbeschreibung und inhaltlicher Analyse von Beziehungen zwischen Beiträgen und Kommunikatoren Entwicklung relationaler Variablen, z.b. für Interaktionen 14

b. relationale Variablenerfassung) Netzwerkanalyse: Kombination von struktureller Netzwerkbeschreibung und inhaltlicher Analyse von Beziehungen zwischen

15 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Kontakt: 15

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