Zusammenfassung
Die Ergebnisse der Datenanalyse werden in diesem Kapitel entlang der Forschungsfragen und Hypothesen dargestellt. Hierbei wird der Strukturierung aus der Hypothesenbildung gefolgt: Zunächst werden die Ergebnisse hinsichtlich der ereignis- und meldungsinhärenten Einflussfaktoren auf die Selektion durch journalistische Gatekeeper berichtet. Dies geschieht entlang der Dimensionen Nachrichtenfaktoren, Themen und formale Aspekte. Anschließend werden die Ergebnisse bezüglich Anzahl der von den Artikeln auf Facebook und Twitter hervorgerufenen sozialen Interaktionen dargestellt. Auch dies geschieht entlang der drei bereits bekannten Dimensionen. Zuletzt werden im Hinblick auf den Gatekeeping-Prozess in den Sozialen Medien Unterschiede hinsichtlich der beiden untersuchten Onlinezeitungen Spiegel Online und Focus Online sowie der Social Media-Portale Facebook und Twitter zusammengetragen.
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Notes
- 1.
Für einen Artikel konnte bei der Codierung des Materials kein eindeutiges grobes Thema bestimmt werden. Weiteren 14 Artikeln ließ sich nicht eindeutig ein Ereignisland zuordnen (z. B., weil in einem Artikel gleichberechtigt über Ereignisse aus verschiedenen Ländern berichtet wurde). Somit konnten für diese 14 Artikel die auf dem Ereignisland basierenden Variablen räumliche Nähe und Status der Ereignisnation nicht festgelegt werden. Aufgrund dieser fehlenden Werte für die entsprechenden Variablen variiert die Zahl der in die jeweiligen Analysen eingehenden Artikel in der Folge geringfügig.
- 2.
Die geringe Anzahl der auf der Focus Online Twitter-Profilseite geteilten Artikel lässt sich u. a. damit erklären, dass dort im Gegensatz zu Spiegel Online vermehrt auch verlinkte Inhalte ohne textuellen Anteil verbreitet wurden, welche aus dem Datensatz der vorliegenden Analyse ausgeschlossen werden mussten (vgl. Abschn. 8.1.1; z. B. reine Videos, interaktive Tools zur Visualisierung von Wahlprognosen usw.). Zudem band Focus Online auf seiner Webseite z. T. deutlich gekennzeichnetes Fremdmaterial von anderen Medienanbietern ein, welches sich auch grafisch von den hauseigenen Artikeln unterschied. Diese Fremdartikel waren jedoch nicht Teil des von Focus Online bereitgestellten RSS-Feeds, aus dem die Artikel für diese Arbeit automatisiert heruntergeladen wurden. Somit wurden diese Artikel nicht in die hier festgelegte Grundgesamtheit einbezogen. Dennoch wurden solche Artikel vereinzelt über die Focus Online zugehörigen Social Media-Kanäle geteilt. Zudem verfolgte Focus Online während des Erhebungszeitraums die Strategie, den gleichen Artikel mehrfach auf der eigenen Twitter-Profilseite zu verlinken. Die Frequenz, mit der Tweets abgesetzt wurden, war somit höher als die Frequenz, mit der auf solche (textbasierten) Artikel verlinkt wurde, die Eingang in den vorliegenden Datensatz fanden. Diese Einschränkung ist bei der Interpretation der Befunde zu bedenken und bedarf in künftiger Forschung einer weiteren Adressierung, z. B. indem auch audiovisuelle Beiträge in der Analyse berücksichtigt werden.
- 3.
Die Nummerierung der allgemeinen und spezifischen Forschungsfragen erfolgt in der vorliegenden Arbeit fortlaufend. AFF1 wurde bereits in Kapitel 6 behandelt, in welchem die qualitative Vorstudie vorgestellt wird.
- 4.
Dabei ist zu beachten, dass im entsprechenden Modell keine Linearität des Logits in Bezug auf die Variable räumliche Nähe bestand, weshalb die Ergebnisse unter entsprechendem Vorbehalt zu interpretieren sind. Erklären lässt sich dies vermutlich dadurch, dass über einzelne sehr weit von Deutschland entfernte Länder (insbesondere die USA und die Volksrepublik China) sehr häufig auch auf Twitter berichtet wurde, auch wenn insgesamt weiter entfernte Staaten seltener Teil der Berichterstattung sind.
- 5.
Dabei ist zu beachten, dass im für Spiegel Online gerechneten Regressionsmodell kein linearer Zusammenhang mit dem Logit der Variable Positionierung festgestellt werden konnte. Dies könnte darin begründet liegen, dass alle Artikel außerhalb der höchsten zehn Positionen auf der Startseite mit dem Positionswert 11 codiert wurden.
- 6.
Auch hier ist jedoch auf die fehlende Linearität der Variablen mit dem Logit hinzuweisen.
- 7.
Auch hier ist allerdings die Nicht-Linearität mit dem Logit zu beachten, die darauf hindeutet, dass dieser Zusammenhang nicht streng linear ist (vgl. dazu übereinstimmend auch die Befunde von dos Santos et al., 2019).
- 8.
Die geringen Interaktionszahlen auf Twitter im Vergleich zu Facebook sind teilweise auch methodisch begründbar (vgl. Abschn. 8.2.3.2): Während für Facebook als soziale Interaktionen alle Arten von Interaktionsmöglichkeiten (Erstellung, Teilen, Like, Kommentar) mit Posts gewertet wurden, die einen Hyperlink zum jeweiligen Artikel enthielten, wurden für Twitter lediglich die Anzahl der Tweets und Retweets gezählt, die den entsprechenden Hyperlink beinhalteten. Diese Vorgehensweise resultierte teilweise aus Einschränkungen im Zugang zur API von Facebook. Zudem erfolgte sie im Sinne der Vergleichbarkeit der Ergebnisse in strenger Übereinstimmung mit dem Vorgehen von vergleichbaren Arbeiten aus dem Forschungsstand (García-Perdomo et al., 2018; Karnowski et al., 2021; Trilling et al., 2017). Durch dieses Vorgehen war die Zahl der Facebook-Interaktionen im Vergleich zu Twitter ggf. „artificially inflated by including not directly sharing-related activities“ (Trilling et al., 2017, S. 48). Die Messgrößen sind daher nur bedingt miteinander vergleichbar. Der methodische Schritt ist jedoch dadurch zu rechtfertigen, dass durch die Funktionsweise des Facebook-Algorithmus alle diese Interaktionen die Wahrscheinlichkeit erhöhten, dass der entsprechende Artikel weiteren Nutzer*innen in ihren Newsfeeds angezeigt wurde (Trilling et al., 2017).
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Wehden, LO. (2023). Ergebnisse der quantitativen Input-Output-Analyse. In: Journalistische Gatekeeper in den Sozialen Medien. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-40257-0_9
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-40257-0_9
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Publisher Name: Springer VS, Wiesbaden
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