Fehlt da was? Perspektivenvielfalt in den öffentlich-rechtlichen Nachrichtenformaten
Kofinanziert durch die Stiftung Mercator
Laufzeit 2023-2024
Die Studie untersucht die Vielfalt von Themen, Akteuren und Perspektiven in neun öffentlich-rechtlichen Nachrichtenformaten (Fernsehen, Hörfunk, Online-Nachrichten) zwischen April und Juni 2023 mit einer quantitativen Inhaltsanalyse. Um die Befunde einordnen zu können, wurden auch 38 privatwirtschaftlich organisierte Vergleichsmedien (Fernsehen, Printmedien, Online-Nachrichten) untersucht. Insgesamt wurden knapp 10.000 Medienbeiträge analysiert.
Die Befunde werden am 25. Januar 2024 anlässlich des 1. CIVIS Mediendialogs in Berlin präsentiert. Zu Präsentationsbeginn (Livestream ab 10 Uhr unter CIVIS Medienstiftung: Medienpreis, Mediendialog, Medientalk (civismedia.eu)) werden hier der Abschlussbericht und die Pressemitteilung zu den Befunden zum Download bereitgestellt.
Projektleitung: Prof. Dr. Marcus Maurer, Dr. Simon Kruschinski, Dr. Pablo Jost
Konstruktiver Journalismus. Empirische Analysen zum Wirkungspotenzial einer neuen Journalismusform
Gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG; 512131520)
Laufzeit: 2024-2026
Die Politikberichterstattung der Massenmedien fokussiert auf Probleme und Konflikte und ist deshalb stark negativ gefärbt. Die Folgen dieser problemzentrierten Berichterstattung für das Publikum reichen von negativen Emotionen wie Angst und Ärger über negative und polarisierte Urteile gegenüber der Politik bis hin zu einer geringen Bereitschaft, sich an gesellschaftlichen Problemlösungen zu beteiligen. Als Alternative zum etablierten, problemzentrierten Journalismus wird deshalb seit einigen Jahren der konstruktive Journalismus diskutiert.
Ausgehend von einer Arbeitsdefinition des konstruktiven Journalismus als Journalismus, der ausgewogen und sachlich über gesellschaftlich relevante Probleme und Wege zu deren Lösung berichtet, ist das Ziel dieses Projekts a) die Wirkungen des konstruktiven Journalismus auf Emotionen, Kognitionen und Verhalten(sabsichten) der Rezipierenden theoretisch zu modellieren und b) diese Wirkungen sowie ihre Voraussetzungen (Inhalte und Nutzung des konstruktiven Journalismus) und Randbedingungen (Themen- und Personenmerkmale) empirisch zu untersuchen.
Dazu wird zunächst mit einer manuellen quantitativen Inhaltsanalyse untersucht, wie Medien, die sich selbst dem konstruktiven Journalismus zurechnen, über gesellschaftlich relevante Themen berichten und wie sich dies von der Berichterstattung etablierter Nachrichtenmedien unterscheidet. Darauf aufbauend wird mit einer experimentellen Befragung geprüft, wie groß der Teil des Publikums ist, der konstruktiven Journalismus in einer konkreten Entscheidungssituation problemzentrierter Medienberichterstattung vorzieht und von welchen Randbedingungen dies abhängt. Schließlich sollen die spezifischen Wirkungen der verschiedenen Dimensionen konstruktiver Berichterstattung (Ausgewogenheit, Sachlichkeit, Lösungsorientierung) bei unterschiedlichen Berichterstattungsthemen und auf Menschen mit unterschiedlichen Prädispositionen experimentell untersucht werden.
Projektleiter: Prof. Dr. Marcus Maurer
Projektmitarbeiter: Matthias Mack, M.A.
Kooperationspartner: Prof. Dr. Olaf Jandura (Kommunikationsforschung im Fachbereich Wirtschaftswissenschaften der Hochschule Düsseldorf)
Identifikation und Klassifikation radikaler und extremistischer Akteure und Akteurinnen auf Telegram
Gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG; FKZ 543762082)
Laufzeit: 2025-2027
Die Erforschung der digitalen Kommunikation nicht-institutionalisierter Akteure sieht sich mit (1) der systematischen Definition, Stichprobenziehung und Identifikation relevanter Akteure sowie (2) der spezifischen Klassifizierung relevanter Akteure und Inhalte auf Grundlage ideologischer, typologischer und anderer inhaltlicher Merkmale (Klassifikation) konfrontiert. Das Forschungsprojekt zielt darauf ab, zur Zuverlässigkeit und Validität der Identifikation und Klassifikation heterogener Akteursgruppen auf digitalen Plattformen beizutragen. Das Design umfasst verschiedene Identifikations-, Klassifikations- und Simulationsstudien auf Basis manueller und rechnergestützter Methoden. Dabei wird untersucht, wie sich unterschiedliche Verfahren zur Identifikation und Klassifikation radikaler und extremistischer Akteure auf Telegram hinsichtlich Zuverlässigkeit und Validität unterscheiden (FF1) und wie verschiedene Entscheidungen bei der Identifikation und Klassifikation die identifizierten Akteurskonstellationen und Inhalte auf Telegram beeinflussen (FF2). Dazu erfolgen a) eine Systematisierung von Strategien zur Identifizierung, dem Sampling und der Klassifizierung radikaler und extremistischer Akteure in digitaler Kommunikation, b) die Identifikation einer näherungsweisen Grundgesamtheit dieser (deutschsprachigen) Zielpopulation mittels netzwerkanalytischer Verfahren, c) die Klassifikation der Akteure mit manuellen und automatisierten Verfahren mit verschiedenen Spezifikationen zur Erhebung von Akteurscharakteristiken. In Studien zur d) Evaluation werden die Auswirkungen verschiedener Identifikations- und Klassifikationsentscheidungen simuliert und in ihren Effekten auf die Akteurskonstellationen und Inhalte evaluiert. Durch e) Dokumentation und Archivierung wird die langfristige Zugänglichkeit und Nachnutzung der Befunde mittels eines Referenzdatensatzes sichergestellt und Best Practices abgeleitet, welche im Rahmen des f) Wissenstransfers zur informierten Identifikation und Klassifikation relevanter Akteursgruppen durch Zivilgesellschaft und internationale Forschung beitragen soll.
Projektleiterin und Projektleiter: Dr. Pablo Jost & Prof. Dr. Annett Heft (Eberhard Karls Universität Tübingen)
Projektmitarbeiter: Harald Sick
Politisches Online-Microtargeting im Kontext der Europawahl 2024: Einstellungen, Wissen, Partizipation, Privatheit
Gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG; FKZ 519731504)
Laufzeit: 2023-2026
Im Forschungsprojekt (gemeinsam mit Sabine Trepte, Institut für Kommunikationswissenschaft der Universität Hohenheim) wird die Wahrnehmung und Wirkung von politischem Online-Microtargeting deutscher Parteien bei der Europawahl 2024 untersucht. Dabei werden innovative Methoden eingesetzt, um herauszufinden, inwiefern maßgeschneiderte Werbeanzeigen auf Facebook von Wählerinnen und Wählern wahrgenommen werden und wie sie politische Einstellungen, politisches Wissen und Partizipation beeinflussen. Ein besonderer Fokus wird auf die Rolle von individuellen Bedürfnisse nach Privatheit und der informationellen Selbstbestimmung von Bürgerinnen und Bürger in diesen Wahrnehmungs- und Wirkungsprozessen gelegt.
Erstens werden qualitative Methoden zur Vorab-Exploration der Wahrnehmung von politischem Online-Microtargeting durch Wählerinnen und Wähler genutzt. Zweitens wird auf eine Kombination aus Nutzertracking und vierwelliger Panel-Befragung während des Europawahlkampfs zurückgegriffen, um die Wirkungen der von deutschen Parteien eingesetzten Werbeanzeigen auf Einstellungen, Partizipationsbereitschaft und politisches Wissen in Abhängigkeit von soziodemografischen Faktoren und Parteieigenschaft der untersuchten Personen zu analysieren. Drittens werden experimentelle Studien durchgeführt, um zu untersuchen, inwiefern die Nutzung von persönlichen Daten sowie die Übereinstimmung zwischen der Wahlwerbung und den Eigenschaften der Rezipientinnen und Rezipienten einen Einfluss auf die Wirkungen des Online-Microtargetings haben. Auf Basis der Befunde liefert das Projekt Hinweise, wo Regulierungsmaßnahmen ansetzen können und prüft, auf welchen Stufen des Wahrnehmungsprozesses Gefahren für demokratische Prozesse drohen und für welche Nutzergruppen konkreter Handlungsbedarf besteht.
Projektleiterin und Projektleiter: Prof. Dr. Sabine Trepte (Institut für Kommunikationswissenschaft, Universität Hohenheim), Prof. Dr. Marcus Maurer & Dr. Simon Kruschinski
Projektmitarbeiterin: Hanna Paulke, M.A.
Teilprojekt „Die Analyse der Korrektheit und Verständlichkeit der von Studierenden der Medizin und Wirtschaftswissenschaften beim Online-Lernen genutzten Medieninhalte“ in der DFG-Forschungsgruppe „Critical Online Reasoning in Higher Education (CORE)“
Gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG; 462702138)
Laufzeit: 2023-2027
In der Forschungsgruppe (u.a. gemeinsam mit der GU Frankfurt, der LMU München und dem Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation (DIPF)) wird untersucht, wie Studierende Online-Quellen zum Lernen nutzen und inwiefern deren Nutzung die Bearbeitung von generischen und domänenspezifischen Aufgaben zum „Critical Online Reasoning“ (COR) beeinflusst.
Das Teilprojekt zielt spezifisch auf die Beschreibung der Informationslandschaft online ab, in der sich Studierende beim Lösen von generischen oder domänenspezifischen Aufgaben im Studium bewegen. Dies geschieht mittels einer quantitativen Inhaltsanalyse von Webseiten, die Studierende bei der Bearbeitung von COR-Aufgaben aufsuchen. Dabei wird besonders die Korrektheit (z.B. die Vollständigkeit und Ausgewogenheit) und Verständlichkeit der Online-Informationen und deren Einfluss auf das Abschneiden in den Aufgaben analysiert. Zudem wird die Beziehung zwischen den von den Studierenden genutzten Informationsmedien, ihren COR-Fähigkeiten und ihren Lernergebnissen im Studienverlauf anhand von Paneldaten untersucht.
Projektleiter: Prof. Dr. Marcus Maurer & Prof. Dr. Christian Schemer
Projektmitarbeiter: Tobias Scherer & Alice Laufer
Konsens und Polarisierung während der COVID-19-Pandemie (KoPoCoV). Eine automatisierte Analyse der Meinungsdynamiken auf Twitter
Gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF; FKZ 01UP2229A)
Laufzeit: 2023-2026
Im Verbundprojekt (gemeinsam mit dem Ubiquitous Knowledge Processing Lab des Computer Science Department der TU Darmstadt) werden Konsens und Polarisierung in den Positionen unterschiedlicher gesellschaftlicher Gruppen (Wissenschaft, Politik, Medien, Bevölkerung) zu den Maßnahmen zur Bekämpfung der COVID-19-Pandemie im sozialen Netzwerk Twitter gemessen. Dabei sollen mithilfe innovativer Methoden aus dem Bereich des Natural Language Processing (NLP) Meinungsäußerungen automatisiert erfasst und Meinungsdynamiken mithilfe zeitreihenanalytischer Verfahren statistisch modelliert werden, um Ursachen und Entwicklungen gesellschaftlicher Spaltungsprozesse zu erkennen. Konkret werden dabei u.a. folgende Fragen beantwortet: Wie haben verschiedene gesellschaftliche Gruppen (z.B. die Politik oder die Medien) und Subgruppen (z.B. unterschiedliche Parteien und Medien mit unterschiedlichen redaktionellen Linien) die Corona-Maßnahmen bewertet, wie hat sich dies im Zeitverlauf verändert und wie haben sich die Positionen der unterschiedlichen Gruppen wechselseitig beeinflusst? Da die hier entwickelten NLP-Modelle zudem auf zukünftige Krisen übertragen werden können, erlaubt es das Projekt, allgemeine Muster in der Entstehung von Konsens und Polarisierung in Krisen zu identifizieren und ermöglicht eine Art gesellschaftliches Frühwarnsystem, das aufkommende Spaltungstendenzen erkennen kann. Neben diesem inhaltlichen Ziel verfolgt das Projekt zudem zwei methodische Ziele: Erstens sollen Vergleiche der auf Twitter gemessenen Meinungsäußerungen mit repräsentativen Bevölkerungsumfragen Auskunft darüber geben, wie gut sich der Diskurs auf Twitter als Indikator für die öffentliche Meinung eignet. Zweitens sollen die innovativen NLP-Verfahren auf sozialwissenschaftliche Fragestellungen angewandt und dadurch weiterentwickelt werden.
Projektleiter: Prof. Dr. Marcus Maurer & Prof. Dr. Iryna Gurevych (Computer Science Department, TU Darmstadt)
Projektmitarbeiter: Dr. Simon Kruschinski & Tilman Beck, M.A. (Computer Science Department, TU Darmstadt)
CampAIgn Tracker: Eine Plattform zur Transparenz von politischen KI-Inhalten auf Social Media
Gefördert durch die Baden-Württemberg Stiftung
Laufzeit 2025-2026
Das Projekt „CampAIgn Tracker“ hat zum Ziel, die Transparenz im Umgang mit KI-generierten Inhalten im politischen Kontext zu erhöhen. Im digitalen Wahlkampf werden zunehmend KI-generierte Bilder und Videos eingesetzt, die potenziell zur Beeinflussung der öffentlichen Meinung genutzt werden können. Besonders auf Social-Media-Plattformen wie Facebook, Instagram, YouTube, TikTok und in Messenger-Diensten wie Telegram ist die Verbreitung solcher Inhalte schwer nachzuvollziehen, was zu einem Vertrauensverlust in politische Akteure und den demokratischen Prozess führen kann.
Das Projekt löst dieses Problem durch die Entwicklung einer Plattform, die Bild- und Videodaten von relevanten Social-Media-Accounts und Telegram-Gruppen sammelt. Im Back-End werden die Inhalte (halb)automatisiert als KI-generierte Inhalte klassifiziert. Einerseits geschieht dies durch darauf trainierte KI-Modelle. Andererseits geschieht dies durch geschulte menschliche Codierer*innen.
Ergänzend dazu werden inhaltliche Bild- und Videoanalysen, wie die Identifizierung von Themen, beteiligten Akteuren und Formen des negativen Campaignings in Bild, Video und Ton mittels visuellen und multimodalen KI-Modellen durchgeführt.
Die Ergebnisse dieser Analysen – darunter die Anzahl der KI-generierten Inhalte, deren inhaltliche Kommunikationsstrategien sowie die verwendeten Werbebudgets oder erzielten Reichweiten – werden der Öffentlichkeit auf www.campaigntracker.de zur Verfügung gestellt. Diese Plattform ermöglicht Einblicke in den Umfang und die Verbreitung von KI-generierten Inhalten im Wahlkampf und macht somit digitale KI-Kampagnen transparent.
Projektleitung: Dr. Simon Kruschinski und Dr. Fabio Votta (Universität Amsterdam)
Einsatz und Wirkung von generativer künstlicher Intelligenz in politischen Kampagnen
Gefördert durch die Otto Brenner Stiftung
Laufzeit: 2023-2024
Das Forschungsprojekt analysiert den Einsatz und die Wirkung von generativer KI in politischen Kampagnen in zwei Teilprojekten am Beispiel der Social-Media-Kommunikation von Parteien und Spitzenkandidierenden bei den Landtagswahlen in Hessen und in Bayern 2023. Mithilfe einer Methodenkombination aus quantitativer Inhaltsanalyse der Posts und Werbeanzeigen auf Social Media und einem Online-Experiment zur Wirkung von KI-generierten Inhalten auf die Einstellungen und das Verhalten von Wählerinnen und Wählern soll ein möglichst umfassender Blick auf den Einsatz und die Wirkung von generativer KI in der politischen Kommunikation ermöglicht werden. Das Projekt hat somit das Ziel, sich evidenzbasiert mit den Potenzialen, Herausforderungen und potenziellen Gefahren durch KI-generierte politische Kampagnenbotschaften auseinanderzusetzen. Die Ergebnisse werden dazu beitragen, einen möglichen Missbrauch von KI aufzudecken und sicherzustellen, dass die Möglichkeiten von generativer KI im demokratischen Diskurs genutzt werden können, ohne die Grundlagen unserer demokratischen Gesellschaft zu untergraben oder zu gefährden. Dies wird durch die Entwicklung von Best Practices, Transparenz- und Regulierungsmaßnahmen für den Einsatz von generativer KI in der politischen Kommunikation geschehen. Außerdem sollen die Ergebnisse zur Stärkung der Medienkompetenz der Bürgerinnen und Bürger genutzt werden.
Projektleiter: Dr. Simon Kruschinski & Dr. Pablo Jost
Projektmitarbeiter: Hannah Fecher, M.A. & Tobias Scherer, M.A.
Die Qualität der Medienberichterstattung über den Ukraine-Krieg
Gefördert durch die Otto Brenner Stiftung
Der russische Krieg gegen die Ukraine ist nach der „Flüchtlingskrise“ und der Corona-Pandemie das dritte große Thema innerhalb der letzten Jahre, bei dem sich die Nachrichtenmedien in Deutschland massiver Kritik ausgesetzt sehen: Die Berichterstattung unterstütze die Positionen der Bundesregierung und befürworte einseitig die militärische Unterstützung der Ukraine. Ob diese Vorwürfe zutreffen, ist bislang unklar, weil sie auf subjektiven Eindrücken Einzelner basieren, die stark durch ihre eigene Konfliktsicht geprägt sind. Im Projekt wird deshalb eine quantitative Inhaltsanalyse der Berichterstattung von acht deutschen Leitmedien durchgeführt. Im Zentrum der Analyse steht die Frage, wie vielfältig und ausgewogen deutsche Nachrichtenmedien über den Krieg und unterschiedliche Positionen zum Krieg berichtet haben, und ob sich dies im Verlauf der ersten drei Kriegsmonate verändert hat.
Projektleiter: Prof. Dr. Marcus Maurer, Dr. Pablo Jost und Dr. Jörg Haßler (LMU München)
Digitalisierung als Treiber der Pandemie? Mediale Krisenkommunikation unter den Bedingungen digitaler Öffentlichkeiten während der Corona-Krise 2020/2021
Gefördert durch das Bayrische Institut für Digitale Transformation und die Rudolf-Augstein-Stiftung
Im Projekt wird mit einer quantitativen Inhaltsanalyse analysiert, wie die COVID-19-Pandemie von Januar 2020 bis Dezember 2021 in rund 20 Online- und Offline-Nachrichtenmedien, sog. Online-Alternativmedien und User-Generated-Content auf Sozialen Netzwerken dargestellt bzw. reflektiert und bewertet wurde. Dabei liegt ein besonderer Fokus auf der Darstellung und Bewertung von unterschiedlichen Akteuren, dem Pandemiegeschehen und den Maßnahmen zur Bekämpfung der Pandemie sowie ein Vergleich mit offziellen Statistiken und Meinungsumfragen. Mit den Ergebnissen sind Aussagen über die Qualität der Medienberichterstattung und über den Einfluss des Online-Diskurses möglich.
Projektleiter: Prof. Dr. Marcus Maurer, Prof. Dr. Carsten Reinemann (LMU München)
Projektmitarbeiter: Dr. Simon Kruschinski
Digital Pandemic Campaiging (DiPaCa): Wie Parteien und Spitzenkandidierende mit dem Thema COVID-19 bei der Bundestagswahl 2021 auf Facebook und Instagram Wahlkampf machen
Gefördert durch den Forschungsschwerpunkt Interdisciplinary Public Policy (IPP)
DiPaCa ist Teil der Social-Media-Wahlanalyse 2021 unter der Leitung von Dr. Jörg Haßler
Im Superwahljahr 2021 ist die COVID-19-Pandemie eine beispiellose Herausforderung für die Wahlkampfkommunikation: 1) Wahlkampagnen sind aufgrund der Abstandsregelungen gezwungen, altbewährte Kommunikationsstrategien auf den Prüfstand zu stellen und verstärkt auf „kontaktlose“ digitale Plattformen zu setzen. 2) „Corona“ wird die Themenagenden dominieren und Wahlkampagnen müssen sich programmatisch zum Umgang mit dem Virus und zu Maßnahmen positionieren.
Das Projekt fragt danach, wie Parteien und Kandidierende mit dem Thema COVID-19 bei der Bundestagswahl 2021 auf Facebook und Instagram Wahlkampf machen. Konkret wird untersucht, wie Posts und maßgeschneiderte Werbeanzeigen zur Ansprache der Wählerinnen und Wähler mit dem Thema COVID-19 genutzt werden und wie die Wählerinnen und Wähler auf diese Informationen reagieren. Dabei steht im Mittelpunkt, ob COVID-19 bspw. zur (De)Mobilisierung oder für einen Angriffswahlkampf genutzt wird. Ob Parteien und Kandidierende mit COVID-19 Populismus betreiben oder sogar Falschinformationen verbreiten.
In Zusammenarbeit mit dem Team von Dr. Jörg Haßler (LMU München) werden diese Fragen wöchentlich mit Hilfe einer "Live"-Inhaltsanalyse von Facebook-Posts und -Werbeanzeigen der Bundestagsparteien (CDU, CSU, Bündnis 90/Die Grünen, SPD, FDP, AfD, Die Linke) sowie ihrer Spitzenkandidierenden beantwortet. Die wöchentlichen Auswertungen werden auf der jeweiligen Projektseite veröffentlicht: Auswertungen der Posts und Auswertungen der Werbeanzeigen.
Projektverantwortlicher: Prof. Dr. Marcus Maurer, Dr. Simon Kruschinski