Die Zukunft der Kommunikationswissenschaft ist schon da, sie ist nur ungleich verteilt

Eine Kollektivreplik auf Beiträge im „Forum“ (Publizistik, Heft 3 und 4, 2016)

The future of communication science is already here, it’s just not evenly distributed

A collective response to contributions in „Forum“ (Publizistik, Issue 3 and 4, 2016)

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Literatur

  1. Adam, S., Häussler, T., Schmid-Petri, H., & Reber, U. (2016). Identifying and analyzing hyperlink issue networks. In G. Vowe & P. Henn (Hrsg.), Political communication in the online world: theoretical approaches and research designs (S. 233–247). New York: Routledge.

    Google Scholar 

  2. Anderson, C. (2008). The end of theory: the data deluge makes the scientific method obsolete. http://archive.wired.com/science/discoveries/magazine/16-07/pb_theory. Zugegriffen: 15. Aug. 2017.

    Google Scholar 

  3. Ausserhofer, J., & Maireder, A. (2013). National politics on Twitter. Information, Communication & Society, 16, 291–314.

    Article  Google Scholar 

  4. Averbeck-Lietz, S. (2010). Kommunikationstheorien in Frankreich. Der epistemologische Diskurs der Sciences de l’information et de la communication 1975–2005. Berlin: Avinus.

    Google Scholar 

  5. Baecker, D. (2007). Studien zur nächsten Gesellschaft. Frankfurt a. M.: Suhrkamp.

    Google Scholar 

  6. Baecker, D. (2017). Wie verändert die Digitalisierung unser Denken und unseren Umgang mit der Welt? Ausgangspunkte einer Theorie der Digitalisierung. In R. Gläß & B. Leukert (Hrsg.), Handel 4.0: Die Digitalisierung des Handels – Strategien, Technologien, Transformation (S. 3–24). Berlin: Springer.

    Google Scholar 

  7. Bochner, A. P., & Krueger, D. (1979). Interpersonal communication theory and research: an overview of inscrutable epistemologies and muddled concepts. In D. Nimmo (Hrsg.), Communication yearbook 3 (S. 197–211). New Brunswick: Transaction Books.

    Google Scholar 

  8. Bock, A. (2015). Rezeptionsmotivation – Wandel der Serienrezeption und die Herausforderungen ihrer theoretischen und methodischen Erfassung. Global Media Journal, 5(1), 1–20.

    Google Scholar 

  9. Bock, A. (2017). Viel gesehen – nichts beobachtet. Techniken der Analyse von Beobachtungsmaterial. In A. M. Scheu (Hrsg.), Auswertung qualitativer Daten. Strategien, Verfahren und Methoden der Interpretation nicht-standardisierter Daten in der Kommunikationswissenschaft. Wiesbaden: Springer VS.

    Google Scholar 

  10. Bodo, B., Helberger, N., Irion, K., Borgesius Zuiderveen, F. J., Moller, J., van der Velde, B., & de Vreese, C. H. (2017). Tackling the algorithmic control crisis – the technical, legal, and ethical challenges of research into algorithmic agents. Yale Journal of Law & Technology, 19, 133–180.

    Google Scholar 

  11. boyd, d., & Crawford, K. (2012). Critical questions for big data. Provocations for a cultural, technological, and scholarly phenomenon. Information, Communication & Society, 15, 662–679.

    Article  Google Scholar 

  12. Brosius, H.-B. (2016). Warum Kommunikation im Internet öffentlich ist. Zu Andreas Hepps Beitrag „Kommunikations- und Medienwissenschaft in datengetriebenen Zeiten“. Publizistik, 61, 363–372.

    Article  Google Scholar 

  13. Burkart, R. (1999). Was ist eigentlich ein „Medium“? Überlegungen zu einem kommunikationswissenschaflichen Medienbegriff angesichts der Konvergenzdebatte. In M. Latzer, U. Maier-Rabler, G. Siegert & T. Steinmaurer (Hrsg.), Die Zukunft der Kommunikation: Phänomene und Trends in der Informationsgesellschaft (S. 61–71). Innsbruck: Studien-Verlag.

    Google Scholar 

  14. Couldry, N., & Hepp, A. (2017). The mediated construction of reality. Cambridge: Polity.

    Google Scholar 

  15. Dörr, K. (2017). Algorithmen, Big Data und ihre Rolle im Computational Journalism. In K. Meier & C. Neuberger (Hrsg.), Journalismusforschung. Stand und Perspektiven (2. Aufl. S. 245–264). Baden-Baden: Nomos.

    Google Scholar 

  16. Epstein, J. M. (2006). Generative social science: studies in agent-based computational modeling. Princeton: Princeton University Press.

    Google Scholar 

  17. Friemel, T. (2005). Die Netzwerkanalyse in der Publizistikwissenschaft. In U. Serdült (Hrsg.), Anwendungen Sozialer Netzwerkanalyse: Beiträge zur Tagung vom 14. und 15. Oktober 2004 (S. 25–36). Zürich: Institut für Politikwissenschaft.

    Google Scholar 

  18. Golder, S. A., & Macy, M. W. (2014). Digital footprints: opportunities and challenges for online social research. Annual Review of Sociology, 40, 129–152.

    Article  Google Scholar 

  19. González-Bailón, S. (2017). Decoding the social world. Data science and the unintended consequences of communication. Cambridge: MIT Press.

    Google Scholar 

  20. Günther, E., & Domahidi, E. (2017). What communication scholars write about: an analysis of 80 years of research in high-impact journals. International Journal of Communication, 11, 3051–3071.

    Google Scholar 

  21. Hagen, S., Frey, F., & Koch, S. (2015). Theoriebildung in der Kommunikationswissenschaft. Eine Bestandsaufnahme zu Bedeutung, Arten und Verfahren der Theorieentwicklung. Publizistik, 60, 123–146.

    Article  Google Scholar 

  22. Haim, M., Graefe, A., & Brosius, H.-B. (2017). Burst of the filter bubble? Effects of personalization on the diversity of Google News. Digital Journalism. https://doi.org/10.1080/21670811.2017.1338145

    Google Scholar 

  23. Hasebrink, U. (2004). Konvergenz aus Nutzerperspektive: Das Konzept der Kommunikationsmodi. In U. Hasebrink, L. Mikos & E. Prommer (Hrsg.), Mediennutzung in konvergierenden Medienumgebungen (S. 67–85). München: Reinhard Fischer.

    Google Scholar 

  24. Hasebrink, U. (2014). Medienrepertoires: Ein analytischer Rahmen zur Untersuchung des „Nebeneinander“ verschiedener Medien. In K. Kleinen-von Königslöw & K. Förster (Hrsg.), Medienkonvergenz und Medienkomplementarität aus Rezeptions- und Wirkungsperspektive (S. 15–36). Baden-Baden: Nomos.

    Google Scholar 

  25. Heise, N. (2015). Big Data – small problems? Ethische Dimensionen der Forschung mit Online-Kommunikationsspuren. In A. Maireder, J. Ausserhofer, C. Schumann & M. Taddicken (Hrsg.), Digitale Methoden in der Kommunikationswissenschaft (S. 39–58). Berlin: Digital Communication Research.

    Google Scholar 

  26. Hepp, A. (2005). Fortlaufende Theoretisierung – Aktualität beweist sich in der Theorieentwicklung. Aviso, 38, 6–7.

    Google Scholar 

  27. Hepp, A. (2015). Kommunikative Figurationen: Zur Beschreibung der Transformation mediatisierter Gesellschaften und Kulturen. In S. Kinnebrock, C. Schwarzenegger & T. Birkner (Hrsg.), Theorien des Medienwandels (S. 97–124). Köln: Herbert von Halem.

    Google Scholar 

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

    Article  Google Scholar 

  29. Hepp, A., Loosen, W., Hasebrink, U., & Reichertz, J. (2017). Konstruktivismus in der Kommunikationswissenschaft. Über die Notwendigkeit einer (erneuten) Debatte. Medien & Kommunikationswissenschaft, 65, 181–206.

    Article  Google Scholar 

  30. Höflich, J. R. (1998). Computerrahmen und die undifferenzierte Wirkungsfrage – oder: Warum erst einmal geklärt werden muß, was die Menschen mit dem Computer machen. In P. Rössler (Hrsg.), Online-Kommunikation. Beiträge zur Nutzung und Wirkung (S. 47–64). Opladen: Westdeutscher Verlag.

    Google Scholar 

  31. Höflich, J. R. (2016). Der Mensch und seine Medien: Mediatisierte interpersonale Kommunikation. Eine Einführung. Wiesbaden: Springer VS.

    Google Scholar 

  32. Holzer, B. (2006). Netzwerke. Bielefeld: transcript.

    Google Scholar 

  33. Jandura, O., Fahr, A., & Brosius, H.-B. (Hrsg.). (2013). Theorieanpassungen in der digitalen Medienwelt. Baden-Baden: Nomos.

    Google Scholar 

  34. Jarren, O. (2016). Nicht Daten, sondern Institutionen fordern die Publizistik- und Kommunikationswissenschaft heraus. Zu Andreas Hepps Beitrag „Kommunikations- und Medienwissenschaft in datengetriebenen Zeiten“. Publizistik, 61, 373–383.

    Article  Google Scholar 

  35. Jürgens, P., & Jungherr, A. (2016). A tutorial for using Twitter data in the social sciences: data collection, preparation, and analysis. SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.2710146.

    Google Scholar 

  36. Karnowski, V., & Fahr, A. (2014). Die mobile Online-Befragung. In M. Welker, J.-H. Schmidt, M. Taddiken & N. Jackob (Hrsg.), Handbuch Online-Forschung (S. 194–212). Köln: Herbert von Halem.

    Google Scholar 

  37. Karpf, D. (2012). Social science research methods in internet time. Information, Communication & Society, 15, 639–661.

    Article  Google Scholar 

  38. Katzenbach, C. (2017). Die Regeln digitaler Kommunikation. Governance zwischen Norm, Diskurs und Technik. Wiesbaden: Springer VS.

  39. Katzenbach, C., & Pentzold, C. (2017). Theoriearbeit in der Kommunikationswissenschaft zwischen Komplexitätssteigerung und Komplexitätsreduzierung. Medien & Kommunikationswissenschaft, 65, 483–499.

    Article  Google Scholar 

  40. Keyling, T., & Jünger, J. (2017). Facepager. An application for generic data retrieval through APIs. https://github.com/strohne/Facepager/. Zugegriffen: 15. Aug. 2017.

    Google Scholar 

  41. Kinnebrock, S., Schwarzenegger, C., & Birkner, T. (Hrsg.). (2015). Theorien des Medienwandels. Köln: Herbert von Halem.

    Google Scholar 

  42. Kitchin, R. (2014). Big data, new epistemologies and paradigm shifts. Big Data & Society, 1, 1–12.

    Article  Google Scholar 

  43. Krämer, B. (2013). Strategies of media use. Studies in Communication | Media, 2(2), 199–222. https://doi.org/10.5771/2192-4007-2013-2-199

    Article  Google Scholar 

  44. Kuhlmann, C. (2016). Kommunikation als Weltbezug. Köln: Herbert von Halem.

    Google Scholar 

  45. Kunczik, M., & Zipfel, A. (2005). Publizistik. Ein Studienhandbuch. Köln: Böhlau.

    Google Scholar 

  46. Latzer, M. (2013). Medienwandel durch Innovation, Ko-Evolution und Komplexität. Ein Aufriss. Medien & Kommunikationswissenschaft, 61, 235–252.

    Article  Google Scholar 

  47. Lazer, D., & Radford, J. (2017). Data ex machina: introduction to big data. Annual Review of Sociology, 43, 19–39.

    Article  Google Scholar 

  48. Lazer, D., Pentland, A., Adamic, L., Aral, S., Barabási, A.-L., Brewer, D., et al. (2009). Computational social science. Science, 323, 721–723.

    Article  Google Scholar 

  49. Loosen, W., & Scholl, A. (2017). Journalismus und (algorithmische) Wirklichkeitskonstruktion. Epistemologische Beobachtungen. Medien und Kommunikationswissenschaft, 65, 348–366.

    Article  Google Scholar 

  50. Mahrt, M. (2015). Mit Big Data gegen das „Ende der Theorie“? In A. Maireder, J. Ausserhofer, C. Schumann & M. Taddicken (Hrsg.), Digitale Methoden in der Kommunikationswissenschaft (S. 23–37). Berlin: Digital Communication Research.

    Google Scholar 

  51. Mahrt, M., & Scharkow, M. (2013). The value of big data in digital media research. Journal of Broadcasting & Electronic Media, 57, 20–33.

    Article  Google Scholar 

  52. Masur, P. K. (2017). Selbstoffenbarung in der medial vermittelten interpersonalen Kommunikation: Ein situatives Erklärungsmodell. Vortrag auf der 62. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Publizistik- und Kommunikationswissenschaft (DGPuK), Düsseldorf.

    Google Scholar 

  53. Matthes, J., Kuhlmann, C., Gehrau, V., Jandura, O., Möhring, W., Vogelgesang, J., & Wünsch, C. (2011). Zur Methodenausbildung in kommunikationswissenschaftlichen Bachelor- und Masterstudiengängen. Empfehlungen einer Kommission im Auftrag der Fachgruppe Methoden der Deutschen Gesellschaft für Publizistik- und Kommunikationswissenschaft. Publizistik, 56, 461–481.

    Article  Google Scholar 

  54. Matthes, J., Kuhlmann, C., Gehrau, V., Jandura, O., Möhring, W., Vogelgesang, J., & Wünsch, C. (2012). Schwerpunkte ermöglichen – Eine Antwort auf die Stellungnahme von Krotz, Keppler, Meyen, Neumann-Braun und Wagner. Publizistik, 57, 225–227.

    Article  Google Scholar 

  55. Merten, K. (1977). Kommunikation – Eine Begriffs- und Prozeßanalyse. Wiesbaden: Westdeutscher Verlag.

    Google Scholar 

  56. Meyen, M. (2010). Theoriediffusion als Personalfrage – Überleben von Theorien hängt von ihrer Institutionalisierung ab. Aviso, 50, 6.

    Google Scholar 

  57. Meyen, M. (2015). Fachgeschichte als Generationsgeschichte. In M. Meyen & T. Wiedemann (Hrsg.), Biografisches Lexikon der Kommunikationswissenschaft. Köln: Herbert von Halem. http://blexkom.halemverlag.de/fachgeschichte-als-generationsgeschichte/. Zugegriffen am 15. Aug. 2017.

    Google Scholar 

  58. Mock, T. (2006). Was ist ein Medium? Eine Unterscheidung kommunikations- und medienwissenschaftlicher Grundverständnisse eines zentralen Begriffs. Publizistik, 51, 183–200.

    Article  Google Scholar 

  59. Münker, S., & Roesler, A. (Hrsg.). (2008). Was ist ein Medium? Frankfurt a. M.: Suhrkamp.

    Google Scholar 

  60. Munzert, S. (2017). Lernt programmieren! Soziopolis. https://soziopolis.de/beobachten/wissenschaft/artikel/lernt-programmieren/. Zugegriffen: 15. Aug. 2017.

    Google Scholar 

  61. Nahon, K. (2016). Where there is social media there is politics. In A. Bruns, E. Skogerbø, C. Christensen, A. O. Larsson & G. S. Enli (Hrsg.), Routledge companion to social media and politics (S. 39–55). London: Routledge.

    Google Scholar 

  62. Napoli, P. M. (2014). Automated media: an institutional theory perspective on algorithmic media production and consumption. Communication Theory, 24, 340–360.

    Article  Google Scholar 

  63. Negroponte, N. (1997). Total Digital. Die Welt zwischen 0 und 1 oder Die Zukunft der Kommunikation. München: Goldmann.

    Google Scholar 

  64. Neuberger, C. (2014). Konflikt, Konkurrenz und Kooperation. Interaktionsmodi in einer Theorie der dynamischen Netzwerköffentlichkeit. Medien & Kommunikationswissenschaft, 62, 567–587.

    Article  Google Scholar 

  65. Nuernbergk, C. (2013). Anschlusskommunikation in der Netzwerköffentlichkeit. Baden-Baden: Nomos.

    Google Scholar 

  66. Nuernbergk, C., & Neubarth, J. (2014). Netzwerkanalysen in der sozialwissenschaftlichen Online-Forschung. In M. Welker, M. Taddicken, J.-H. Schmidt & N. Jackob (Hrsg.), Handbuch Online-Forschung. Sozialwissenschaftliche Datengewinnung und -auswertung in digitalen Netzen (S. 255–283). Köln: Herbert von Halem.

    Google Scholar 

  67. Puschmann, C. (2017). What a difference a day makes: topics in time-aggregated user comments on an anti-immigration Facebook page. Vortrag auf der 67. Jahrestagung der International Communication Association (ICA), San Diego.

    Google Scholar 

  68. Rogers, R. (2013). Digital methods. Cambridge: MIT Press.

    Google Scholar 

  69. Ruths, D., & Pfeffer, J. (2014). Social media for large studies of behavior. Large-scale studies of human behavior in social media need to be held to higher methodological standards. Science, 346(6213), 1063–1064.

    Article  Google Scholar 

  70. Salganik, M. (2017). Bit by bit: social research in the digital age. Princeton: Princeton University Press.

    Google Scholar 

  71. Schmidt, J.-H. (2011). Das neue Netz. Merkmale, Praktiken und Folgen des Web 2.0 (2. Aufl.). Konstanz: UVK.

    Google Scholar 

  72. Schweiger, W. (2005). Gibt es einen transmedialen Nutzungsstil? Theoretische Überlegungen und empirische Hinweise. Publizistik, 50, 173–200.

    Article  Google Scholar 

  73. Schweiger, W. (2007). Theorien der Mediennutzung. Wiesbaden: VS.

    Google Scholar 

  74. Stark, B., Magin, M., & Jürgens, P. (2017). Ganz meine Meinung? Informationsintermediäre und Meinungsbildung – Eine Mehrmethodenstudie am Beispiel von Facebook. Düsseldorf: Landesanstalt für Medien Nordrhein-Westfalen.

    Google Scholar 

  75. Theis-Berglmair, A. M. (2016). Auf dem Weg zu einer Kommunikationswissenschaft. Zu Andreas Hepps Beitrag „Kommunikations- und Medienwissenschaft in datengetriebenen Zeiten“. Publizistik, 61, 385–391.

    Article  Google Scholar 

  76. Vorderer, P., & Kohring, M. (2013). Permanently online: a challenge for media and communication research. International Journal of Communication, 7, 188–196.

    Google Scholar 

  77. Vorderer, P., Klimmt, C., Rieger, D., Baumann, E., Hefner, D., Knop, K., Krömer, N., Mata, J., von Pape, T., Quandt, T., Reich, S., Reinecke, L., Trepte, S., Sonnentag, S., & Wessler, H. (2015). Der mediatisierte Lebenswandel: permanently online, permanently connected. Publizistik, 60, 259–276.

    Article  Google Scholar 

  78. Waldherr, A. (2014). Emergence of news waves: a social simulation approach. Journal of Communication, 64, 852–873.

    Article  Google Scholar 

  79. Waldherr, A. (2017). Öffentlichkeit als komplexes System. Theoretischer Entwurf und methodische Konsequenzen. Medien & Kommunikationswissenschaft, 65, 534–549.

    Article  Google Scholar 

  80. Waldherr, A., Maier, D., Miltner, P., & Günther, E. (2017). Big data, big noise: the challenge of finding issue networks on the web. Social Science Computer Review, 35, 427–443.

    Article  Google Scholar 

  81. Watts, D. J., & Dodds, P. S. (2007). Influentials, networks, and public opinion formation. Journal of Consumer Research, 34, 441–458.

    Article  Google Scholar 

  82. Watzlawick, P., Beavin, J. H., & Jackson, D. D. (1969). Menschliche Kommunikation: Formen, Störungen, Paradoxien. Bern: Huber.

    Google Scholar 

  83. Winkel, O. (2001). Die Kontroverse um die demokratischen Potenziale der interaktiven Informationstechnologien – Positionen und Perspektiven. Publizistik, 46, 140–161.

    Article  Google Scholar 

  84. Wolling, J. (2016). Struktureller Wandel der politischen Kommunikation durch die Diffusion von Online-Medien. Empirischer Test einer weitreichenden These. In P. Henn & D. Frieß (Hrsg.), Politische Online-Kommunikation. Voraussetzungen und Folgen des strukturellen Wandels der politischen Kommunikation (S. 19–45). Berlin: Digital Communication Research.

    Google Scholar 

  85. Zamith, R., & Lewis, S. C. (2015). Content analysis and the algorithmic coder: what computational social science means for traditional modes of media analysis. The ANNALS of the American Academy of Political and Social Science, 659(1), 307–318. https://doi.org/10.1177/0002716215570576

    Article  Google Scholar 

  86. Zeller, F. (2014). Online-Forschung und Big Data. In M. Welker, M. Taddicken, J.-H. Schmidt & N. Jackob (Hrsg.), Handbuch Online-Forschung. Sozialwissenschaftliche Datengewinnung und -auswertung in digitalen Netzen (S. 424–451). Köln: Herbert von Halem.

    Google Scholar 

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Diese Replik bezieht sich auf die Artikel https://doi.org/10.1007/s11616-016-0304-6, https://doi.org/10.1007/s11616-016-0301-9, https://doi.org/10.1007/s11616-016-0302-8 und https://doi.org/10.1007/s11616-016-0263-y.

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Strippel, C., Bock, A., Katzenbach, C. et al. Die Zukunft der Kommunikationswissenschaft ist schon da, sie ist nur ungleich verteilt. Publizistik 63, 11–27 (2018). https://doi.org/10.1007/s11616-017-0398-5

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