Publikumsfragmentierung durch Informationsintermediäre

Lange schon wird die Bedrohung einer Publikumsfragmentierung als Folge eines zunehmend ausdifferenzierten Medienangebots diskutiert. Im Internetzeitalter hat sich die Debatte aufgrund der Angebotsexplosion und der inhaltlich wie technisch veränderten Aufbereitung und Vermittlung weiter zugespitzt. Aus Nutzersicht bieten Online-Angebote weitaus mehr Möglichkeiten der selektiven und damit auch stärker interessengeleiteten Nachrichtennutzung. In demokratietheoretischer Hinsicht werden die Folgen einer individualisierten Nutzung überwiegend negativ interpretiert: Aufgrund der Fragmentierung des Publikums, so die Annahme, steige die Desintegrationsgefahr. Neben der bewussten Selektion durch die Mediennutzer spielt mittlerweile auch die unbemerkte, technisch gesteuerte Vorauswahl eine wichtige und bislang größtenteils unerforschte Rolle. Informationsintermediäre wie Suchmaschinen, Nachrichtenaggregatoren und soziale Netzwerke schalten sich als Vermittler zwischen Angebot und Nutzer und lenken letztere unbewusst in ihrer Nachrichtenauswahl. Denn sie sammeln, strukturieren, gewichten bzw. aggregieren und steuern dadurch den Grad der Auffindbarkeit von Themen. Für die Nutzer willkommene Orientierungs- und Navigationshilfe, bergen sie neue Wirkungspotenziale, die durch algorithmenbasierte Gewichtungslogiken wie etwa die Personalisierung von Suchergebnissen zustande kommen. Obwohl die aktuelle Debatte um die gesellschaftliche Rolle von Intermediären fast ausschließlich kritisch geführt wird, fehlen klare Belege sowohl für negative als auch positive Auswirkungen.

Inwieweit die automatisierten Selektionsmechanismen Fragmentierungstendenzen verstärken oder abmildern, ist also offen. Diese Forschungslücke schließt das DFG-Projekt. Ziel der Studie ist es, den Einfluss der Gewichtungslogiken der Intermediäre einzeln und im Zusammenspiel auf den Fragmentierungsgrad des Publikums zu ermitteln. Der theoretische Beitrag liegt in einer netzwerktheoretischen Modellierung der individuellen Nachrichtenauswahl auf mehreren Analyseebenen, die den Einfluss der Intermediäre sichtbar macht. Den empirischen Kern des Projekts bildet eine innovative Methodenkombination: Mittels einer Inhaltsanalyse wird das publizistische Themenspektrum der wichtigsten deutschen Online-Nachrichtenangebote erhoben, und anhand von repräsentativen Tracking-Daten wird untersucht, inwieweit die Nutzer tatsächlich mit diesen Themen konfrontiert werden. Durch diese Methodenkombination liefert die Studie erstmals ein Bild der Angebots- und Nutzungsvielfalt bzw. -fragmentierung und kann eine realistische Einschätzung der vielfach diskutierten Filter Bubble vornehmen. Damit trägt es dazu bei, die gesamtgesellschaftlichen Auswirkungen algorithmenbasierter Informationsnutzung über Suchmaschinen oder soziale Netzwerke zu vermessen.

Projektleitung:
Prof. Dr. Birgit Stark

Projektmitarbeiter:
Pascal Jürgens M.A.

Finanzierung:
Deutsche Forschungsgemeinschaft (STA 1437/3-1)
Laufzeit: 2017-2020