Till Keyling, Veronika Karnowski & Dominik Leiner Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis:...

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

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)


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)


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


Was ist der theoretische Rahmen für interpersonale Kommunikation im Nachrichtendiffusionsprozess?

Diffusion of Innovations/ verkürzter Übernahme-Entscheidungs-Prozess (Rogers, 2003)


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

7

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


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?

9Keyling & Karnowski: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis

Datenerhebung: Indikatoren auf Nachrichtenwebsites


• 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

• 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


Stichprobenziehung


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


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


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


Erreichte Empfehlungen nach Medium und Plattform

Tweets Shares


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?


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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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