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Till Keyling, Veronika Karnowski & Dominik Leiner Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis: Wie sich Nachrichtenartikel über Facebook, Twitter.

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Präsentation zum Thema: "Till Keyling, Veronika Karnowski & Dominik Leiner Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis: Wie sich Nachrichtenartikel über Facebook, Twitter."—  Präsentation transkript:

1 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 Mai 2012 Berlin

2 2 Keyling, 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)

3 3 Keyling, 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)

4 4 Keyling, Karnowski & Leiner: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis Wie lässt sich Kommunikation in sozialen Netzwerken theoretisch einordnen? Interpersonale Kommunikation Interpersonal- öffentliche Kommunikation Individualisierte Massenkommu nikation Massen- kommunikation GlaubwürdigkeitMeist hochVariiert ReichweiteGeringMeist geringTeils hoch (Longtail) Hoch Rollentauch, Interaktion Jederzeit möglich Bedingt möglichNicht möglich Selektive Nutzung Kaum möglichMöglichSehr viele Möglichkeiten Viele Möglichkeiten Einbringen von Inhalten möglichMöglichIndirekt (durch Aufmerksamkeits lenkung) Nur in Ausnahmefällen Quelle: Haas & Brosius, 2011

5 5 Keyling, 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)

6 6 Keyling, 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

7 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

8 8 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?

9 9 Keyling & Karnowski: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis Datenerhebung: Indikatoren auf Nachrichtenwebsites

10 10 Keyling, Karnowski & Leiner: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis Artikeltitel Publikationsdatum Feed-Datum Kategorie RSS-Parser 2 Std. Shares-Tracker Facebook* Likes/Recommends Shares Comments Twitter* & Topsy* Anzahl Tweets Google+ Google +1s * 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

11 N= Artikel aus 6 Online-Medien [National: bild.de,sueddeutsche.de,spiegel.de; US: nyt.com,foxnews.com,cnn.com] Zeitraum: – Keyling, Karnowski & Leiner: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis Stichprobenziehung

12 12 Keyling, Karnowski & Leiner: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis Analysierte Parameter Zeit Anzahl Empfehlungen (Likes, Shares, Comments, Tweets, Plusses) t0t0 Ende der Messung (nach 4 Tagen) Erreichte Anzahl Empfehlungen t 50 50%der Anzahl Zeit bis zum Erreichen von 50% der Empfehlungen Publikation

13 13 Keyling, 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

14 14 Keyling, 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 rpN Facebook Likes0,460, Facebook Shares0,580, Facebook Comments0,700, Tweets0,770, Google+0,980,

15 15 Keyling, Karnowski & Leiner: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis Erreichte Empfehlungen nach Medium und Plattform Tweets Shares

16 16 Keyling, Karnowski & Leiner: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis Diffusionsgeschwindigkeit nach Rubriken Tweets Shares

17 17 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

18 18 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Till Keyling, Veronika Karnowski & Dominik Leiner Institut für Kommunikationswissenschaft und Medienforschung LMU München Keyling, Karnowski & Leiner: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis


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