Definition, Dimensionierung und Operationalisierung von Themen Korpuserstellung für die Analyse von Themenkarrieren auf Twitter

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Jobst Heidrich
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1 Sanja Kapidzic / Christoph Neuberger / Stefan Stieglitz / Malte Landwehr Definition, Dimensionierung und Operationalisierung von Themen Korpuserstellung für die Analyse von Themenkarrieren auf Twitter 8. November 2013, Wien

Operationalisierung von Themen Korpuserstellung für die

2 Themendynamik in der Internetöffentlichkeit Wort-, Netzwerk- und Inhaltsanalyse aktueller Themen auf Twitter Projektteam Westfälische Wilhelms-Universität Münster Institut für Wirtschaftsinformatik Stefan Stieglitz, Malte Landwehr Ludwigs-Maximilian-Universität München Institut für Kommunikationswissenschaft und Medienforschung Christoph Neuberger, Sanja Kapidzic DFG-Sachmittelförderung

Wirtschaftsinformatik Stefan Stieglitz, Malte Landwehr Ludwigs-Maximilian-Universität München

3 Themenbegriff und Themenmodell Themen sind bezeichnete, mehr oder weniger unbestimmte und entwicklungsfähige Sinnkomplexe [ ], über die man reden und gleiche, aber auch verschiedene Meinungen haben kann (Luhmann 1974: 34) Themen als Konstrukte, die sachlich, sozial, räumlich und zeitlich bestimmt sind standardisiert durch Relevanzkriterien und Konstruktionsmuster metakommunikativ verwendete Etiketten aktuelle Themen: offenes Geschehen; Nachrichten müssen fortlaufend das Verhältnis zwischen Vergangenheit und Zukunft neu arrangieren Themenmodell: zweidimensionale Verortung von Themen vertikale Dimension: Grad der Allgemeinheit (sachlich, sozial, zeitlich, räumlich) horizontale Dimension: Ausprägungen auf verschiedenen Ebenen

Konstruktionsmuster metakommunikativ verwendete Etiketten aktuelle Themen: offenes Geschehen; Nachrichten müssen fortlaufend das Verhältnis zwischen Vergangenheit und Zukunft neu

4 Themenmodell Sparten/Ressorts Themenbereich Einzelthema Ereignis

5 Themenmodell Sparten/Ressorts Datenschutz Energiewende Wahlen Skandale Katastrophen Themenbereich Einzelthema Ereignis

6 Themenmodell Sparten/Ressorts Datenschutz Themenbereich NSA-Affäre Einzelthema USA-Reise Friedrich Ereignis

7 Themendynamik Forschungsstand (Kolb 2005): punktuelle Erfassung von Themen (Agenda-Setting), idealtypische Phasenmodelle (Policy Cycle, Issues Management), Verläufe in Single Issue-Studien Internet-Monitoring durch Keyword-Tracking ermöglicht die kontinuierliche Beobachtung einer Vielzahl von Themen Faktoren: Ereignisse, Themen, Akteure, Akteurkonstellationen (Waldherr 2012: 22-29), Themenkonkurrenz und -stimulation (Brosius/Kepplinger 1995; Geiß 2011; Scherer/Fröhlich/Scheufele 2012) Frage: Wie lassen sich Beiträge zu Themenbereichen durch Keyword-Tracking möglichst vollständig sammeln?

von Themen Faktoren: Ereignisse, Themen, Akteure, Akteurkonstellationen (Waldherr 2012: 22-29), Themenkonkurrenz und -stimulation

8 Themenbereiche als Beobachtungsfokus des Twitter- Monitorings Verfahren in vier Schritten Auswahl von Themenbereichen: sachlich bestimmt (Datenschutz, Energiewende), abstrakt bestimmt (Skandale, Katastrophen), Sonderfall Wahlen Definition: Überblicksdarstellungen aus Expertenperspektive Dimensionierung Operationalisierung

Energiewende), abstrakt bestimmt (Skandale, Katastrophen), Sonderfall Wahlen

9 Dimensionierung von Themenbereichen Ziel: Bestimmung von Keywords, die möglichst eindeutig auf Beiträge zu einem Themenbereich verweisen neben der Bezeichnung des Themenbereichs insgesamt auch einzelne Aspekte, die dafür geeignet sein könnten Anlehnung an Frame-Analyse Frameelemente nach Entman (1993) Kategorien nach Matthes/Kohring (2004: 64) Problemdefinition Hauptthemen Nutzen- und Schadensbewertung des Themendimensionen Hauptthemas Kausale Interpretation Akteure Verantwortlicher Akteur für Nutzen bzw. Schaden Moralische Bewertung Definition von Schaden zukünftige und Akzeptanz Nutzen Handlungsempfehlung Problemlösungen Aufforderung zur Ausführung bzw. Unterlassung Positive bzw. negative Prognose

(2004: 64) Problemdefinition Hauptthemen Nutzen- und Schadensbewertung des Themendimensionen Hauptthemas Kausale Interpretation Akteure Verantwortlicher Akteur für Nutzen bzw.

10 Operationalisierung von Themenbereichen (1) Abgrenzung eines Beobachtungsbereichs, in dem das Entstehen und die Entwickung von Einzelthemen analysiert werden kann Vorgehen soll es ermöglichen, auch Aspekte eines Themas zu erfassen, die (noch) nicht auf Twitter behandelt werden

Einzelthemen analysiert werden kann Vorgehen soll es ermöglichen,

11 Operationalisierung von Themenbereichen (2) vier Quellen für Vorauswahl von Keywords: Auswertung von systematisierenden Gesamtdarstellungen Suche nach synonymen Begriffen im Duden Glossarauswertung Auswertung von journalistischen Texten

systematisierenden Gesamtdarstellungen Suche nach

12 Beispiel: Operationalisierung Datenschutz Dimensionen Operationalisierung Keywords (N=49) Akteure (1) Politische Entscheidungsträger (Legislative, z.b. Datenschutzbeauftragter, Schaar Typen und wichtige Exekutive) (2) Unternehmen und ihre Verbände z.b. Datensammler, Datenspeicherer Vertreter (Leistungsorganisationen des Wirtschaftssystems) (3) Zivilgesellschaftliche Akteure z.b. digitalcourage, Chaos Computer Club (4) Bürger/innen Definition von Schaden und (1) Schaden/Nutzen der Datensammlung und -speicherung für Bürger z.b. Datenschutzverletzung, Überwachungsstaat Nutzen Kontroverse (2) Schaden/Nutzen der Datensammlung und -speicherung für Staat und Unternehmen z.b. Datenhandel, Vorratsdatenspeicherung Bewertung bei Datenschutz (3) Techniken der Datensammlung und -speicherung z.b. Datensammlung, Datenspeicherung, Phishing Problemlösung (1) Ziele: angestrebter Nutzen für Bürger/innen z.b. Datengeheimnis, Datensicherheit (2) Regulierungsmaßnahmen z.b. Datenschutzgesetz, Datenschutzrichtlinie (3) Individuelle Maßnahmen z.b. Firewall, Inkognito Fenster

b. digitalcourage, Chaos Computer Club (4) Bürger/innen Definition von Schaden und (1) Schaden/Nutzen der Datensammlung und -speicherung für Bürger z.b. Datenschutzverletzung, Überwachungsstaat Nutzen Kontroverse (2) Schaden/Nutzen der Datensammlung und -speicherung für Staat und Unternehmen z.

13 Relevanztest der Keywords (1) 49 Keywords Keywords wurden in allen grammatisch unterschiedlichen Fälle im Singular und Plural getrackt; Prüfung von 106 Keywords (49 Grundformen und 57 Beugungen) Tracking aller Suchwörter im 4-Stunden-Takt im Zeitraum vom bis

Prüfung von 106 Keywords (49 Grundformen und 57 Beugungen) Tracking

14 Relevanztest der Keywords (2) Zahl der Tweets Durchschnittliche Zahl der TW pro KW Median TW pro KW Durchschnittliche Zahl der KW pro TW KW mit 0 Ergebnissen Maximale Zahl an TW pro KW N % , % 3875 (Datenschutz) Inhaltsanalyse einer Stichprobe von maximal 50 Tweets zu jedem der verbliebenen 32 Keywords (n=1195) Codierung des Bezugs zum Themenbereich 2 Codierer, Cohens Kappa gesamt:.80

665 101 3 1,0 44 42% 3875 (Datenschutz) Inhaltsanalyse einer Stichprobe von maximal 50 Tweets zu

15 Relevanztest der Keywords (3) 78% (25) mit über 50% relevante Tweets 56% (18) mit weniger als 10% irrelevante Tweets Datenschutz-Keywords schnitten deutlich besser ab als Keywords aus anderen Bereichen, z.b. Skandal (9 KW mit über 50% Relevanz) und Katastrophe (18 KW).

Datenschutz-Keywords schnitten deutlich besser ab als Keywords aus

16 Ergebnisse schlechtere Ergebnisse bei abstrakten Themenbereichen womöglich aufgrund starker Ereignisabhängigkeit vieler Keywords irrelevante Beiträge bei scheinbar eindeutigen Suchwörtern wie z.b. Politikernamen irrelevante Beiträge bei intuitiv passenden Wörtern Anpassung der Keywordliste

17 Ausblick Identifikation von Einzelthemen in den Themenbereichen Vergleich einer Vielzahl von Themenverläufen

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