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Till Keyling, Veronika Karnowski & Dominik Leiner
Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis: Wie sich Nachrichtenartikel über Facebook, Twitter und Google+ verbreiten.
57. Jahrestagung DGPuK:„MediaPolis – Kommunikation zwischen Boulevard und Parlament“16.-18. Mai 2012Berlin
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2Keyling, Karnowski & Leiner: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis
Was wissen wir bereits über soziale Netzwerke und die Verbreitung von Nachrichten ? (I)
• Sozialen Netzwerke (insbesondere Twitter) sind als direkter
Kommunikationskanal für Kommunikatoren von wachsender Bedeutung
(Ahmad, 2010; Farhi, 2009; Gleason, 2009)
• Soziale Netzwerke dienen einer steigenden Zahl an Nutzern als
Informationsquelle für Nachrichten:
• 51% der SNS-Nutzer in den USA beziehen auch Nachrichten über diesen
Kanal (Purcell, Rainie, Mitchell, Rosenstiel & Olmstead, 2010)
• SNS sind ein zusätzlicher Zugangsweg zu Nachrichten und ersetzen
keine alten Zugangswege (Mitchell, Rosenstiel & Christian 2012)
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3Keyling, Karnowski & Leiner: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis
Was wissen wir bereits über soziale Netzwerke und die Verbreitung von Nachrichten ? (II)
SNS verstärken den sozialen (teilenden, empfehlenden) Aspekt der
Nachrichtendiffusion:
• Meinungsführer teilen häufiger Nachrichten in sozialen Netzwerken als
andere Nutzer (Ma, Sian & Go, 2012)
• Je häufiger ein Inhalt bereits geteilt wurde, umso höher wird seine
Wahrscheinlichkeit wieder geteilt zu werden (Information cascades; Sim &
Fu, 2008)
• SNS unterstützen die (sofortige) Diskussion von Nachrichten (Gil de
Zúniga, Jung & Valenzuela, 2012)
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4Keyling, Karnowski & Leiner: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis
Wie lässt sich Kommunikation in sozialen Netzwerken theoretisch einordnen?
Interpersonale Kommunikation
Interpersonal-öffentliche Kommunikation
Individualisierte Massenkommunikation
Massen-kommunikation
Glaubwürdigkeit Meist hoch Variiert Variiert Variiert
Reichweite Gering Meist gering Teils hoch (Longtail)
Hoch
Rollentauch, Interaktion
Jederzeit möglich
Jederzeit möglich
Bedingt möglich Nicht möglich
Selektive Nutzung
Kaum möglich Möglich Sehr viele Möglichkeiten
Viele Möglichkeiten
Einbringen von Inhalten
möglich Möglich Indirekt (durch Aufmerksamkeitslenkung)
Nur in Ausnahmefällen
Quelle: Haas & Brosius, 2011
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5Keyling, Karnowski & Leiner: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis
Was ist der theoretische Rahmen für interpersonale Kommunikation im Nachrichtendiffusionsprozess?
Diffusion of Innovations/ verkürzter Übernahme-Entscheidungs-Prozess (Rogers, 2003)
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6Keyling, Karnowski & Leiner: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis
Welche zusätzlichen Hinweise kann uns dieser theoretische Rahmen liefern?
• Die S-Kurve der Diffusion findet sich auch bei der Verbreitung von Nachrichten wieder (Deutschmann & Danielson, 1960; Singhal, Rogers & Mahajan, 1999)
• Interpersonale Kommunikation ist ein möglicher Kanal über welchen Nachrichten erhalten werden:• Massenmedien sind die wichtigste Informationsquelle für Nachrichten
(Deutschmann & Danielson, 1960; Adams, Mullen & Wilson, 1969; Budd, MacLean & Barnes, 1966)
• Bei unerwarteten Ereignissen mit großer Bedeutsamkeit (zumeist Todesfälle und Katastrophen) sinkt der Stellenwert der Massenkommunikation zugunsten der interpersonalen Kommunikation (Greenberg, 1964; Funkhouser & McCombs, 1971; Ganzt, 1983)
• Daneben tritt interpersonale Kommunikation in Nachrichtendiffusionsprozess auch in Form der Anschlusskommunikation (Sommer, 2010) auf
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Warum sollte uns das interessieren ? Relevanz der Nachrichtendiffusionsforschung heute
• Der kumuliert Verlauf der Nachrichtenverbreitung kann als Indikator für “information equality” dienen (Sinnreich, Chib & Gilbert, 2008)
• Anschlusskommunikation kann als Erklärung für Medienwirkungen auf Nichtnutzer dienen (Maurer 2004, Krause & Gehrau 2007)
• Kann Argumente in der Substitutions-/ Kannibalisierungsdebatte liefern (Kolo, 2010)
Keyling, Karnowski & Leiner: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis
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8Keyling, Karnowski & Leiner: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis
Forschungsfragen
a) Welcher Verlauf lässt sich feststellen?
b) Wie unterscheidet sich die Verbreitungsgeschwindigkeit zwischen Facebook,
Twitter und Google+ ?
c) Wie unterscheidet sich die Verbreitungsgeschwindigkeit zwischen
verschiedenen Nachrichtenkategorien?
d) Wie unterscheidet sich die Verbreitungsgeschwindigkeit zwischen den
verschiedenen Nachrichtenseiten?
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9Keyling & Karnowski: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis
Datenerhebung: Indikatoren auf Nachrichtenwebsites
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10Keyling, Karnowski & Leiner: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis
• Artikeltitel• Publikationsdatu
m• Feed-Datum• Kategorie
RSS-Parser
2 Std.
Shares-Tracker
Facebook*• Likes/
Recommends• Shares• Comments
Twitter* & Topsy*• Anzahl Tweets
Google+• Google +1‘s
* API-Anfragen
Bild.de (10)
SPON (12)
SZ.de (16)
CNN.com(13)
FOXNews (11)
NYT (11)
Medien RSS-Feeds
2 Std.
Datenerhebung: Ablauf der automatisierten Online-Beobachtung
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• N= 21.816 Artikel aus 6 Online-Medien [National: bild.de,sueddeutsche.de,spiegel.de;
US: nyt.com,foxnews.com,cnn.com]• Zeitraum: 16.03.2012 – 14.04.2012
11Keyling, Karnowski & Leiner: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis
Stichprobenziehung
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12Keyling, Karnowski & Leiner: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis
Analysierte Parameter
Zeit
AnzahlEmpfehlungen(Likes, Shares,
Comments,Tweets, Plusses)
t0
En
de d
er M
essu
ng
(nach
4 Ta
gen
)Erreichte Anzahl Empfehlungen
t50
50%derAnzahl
Zeit bis zum Erreichen von 50% der Empfehlungen
Publikation
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13Keyling, Karnowski & Leiner: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis
Beispiel einer Verbreitungskurve• Steiler Anstieg in
den ersten Stunden
• S-Kurve lässt sich vermuten, aber nur in der zweiten Hälfte bestätigen
• Tageszeit-abhängige Peaks im weiteren Verlauf
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14Keyling, Karnowski & Leiner: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis
Korrelation zwischen absolutem Zuwachs in den ersten vier Stunden und maximaler Reichweite
• Klarer Zusammenhang zwischen der Verbreitung in den ersten Stunden und der insgesamt erreichten Anzahl an Empfehlungen
• Höchster Zusammenhang bei Tweets und Google+ da Maximum häufig bereits innerhalb der ersten vier Stunden erreicht wird
r p N
Facebook Likes 0,46 0,00 21709
Facebook Shares 0,58 0,00 21708
Facebook Comments 0,70 0,00 21709
Tweets 0,77 0,00 21657
Google+ 0,98 0,00 21690
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15Keyling, Karnowski & Leiner: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis
Erreichte Empfehlungen nach Medium und Plattform
Tweets Shares
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16Keyling, Karnowski & Leiner: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis
Diffusionsgeschwindigkeit nach Rubriken
Tweets Shares
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Diskussion und Ausblick• Die theoretisch angenommene S-Kurve lässt sich für die zweite Hälfte
bestätigten • Datenlücke zu Beginn der S-Kurve
Erfolgversprechender methodischer Ansatz, aber Optimierung der Datenerhebung in den ersten Stunden nötig
• Die ersten vier Stunden entscheiden über die maximale Reichweite• Weniger zeitkritische Nachrichtenkategorien (Ratgeber, Feuilleton & Medien
und Wissenschaft & Technik) werden deutlich langsamer verbreitet• Stärkere Verbreitung von Nachrichten über Tweets für die US-Medien im
Vergleich zur Facebookdiffusion• Insgesamt deutlich schnellere Verbreitung über Twitter als über Facebook:
Indiz für die bereits mehrfach vermutete Trennung zwischen Twitter als primärer Nachrichtenquelle und Facebook als Forum für Diskussion/ Anschlusskommunikation?
Keyling, Karnowski & Leiner: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis
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Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit
Till Keyling, Veronika Karnowski & Dominik Leiner
Institut für Kommunikationswissenschaft und MedienforschungLMU München
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