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- Herausgeber: Herbert von Halem Verlag
- Kategorie: Geisteswissenschaft
- Sprache: Deutsch
Wie verbreiten sich Informationen in sozialen Medien? Die bestehenden Theorien und empirischen Arbeiten zu diesem Thema liefern diverse Erklärungen für die Weiterleitungsmechanismen, weisen dabei jedoch zwei Defizite auf. Zum einem liegt häufig ein starker Fokus auf den strukturellen Merkmalen der Netzwerke – inhaltliche Aspekte werden dagegen selten in die Untersuchungen einbezogen. Zum anderen werden die identifizierten Einflussfaktoren der Netzwerkstruktur, der Meinungsführerschaft oder der Ansteckungs- und Schwellwertmodelle kaum in ihren Wechselwirkungen zueinander untersucht. Beide Problematiken greift die vorliegende Arbeit auf und belegt die Relevanz einer differenzierten Betrachtungsweise aller Faktoren und Wechselwirkungen zueinander unter Einbezug des Inhalts in Form des Nachrichtenwerts. Die Autorin führte hierzu ein Experiment durch, welches das Kommunikationsportal Twitter simulierte und zu interessanten neuen Ergebnissen führte.
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Seitenzahl: 427
Veröffentlichungsjahr: 2016
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Inhalt
1 Einleitung
2 Charakterisierung des Diffusionsprozesses
2.1 Systematische Literaturanalyse: Herangehensweise
2.2 Innovationscharakteristika
2.2.1 Klassische Attribute nach Rogers
2.2.2 Zusätzliche Attribute
2.2.3 Kritische Betrachtung
2.2.4 Nachrichtenwert-Theorie
2.3 Kommunikationskanal
2.3.1 Massenmedien vs. interpersonelle Kommunikationskanäle
2.3.2 Lokale vs. kosmopolitische Kommunikationskanäle
2.3.3 Beziehungsstärke und Homophilie
2.3.4 Selektion des Kommunikationskanals
2.4 Zeit
2.4.1 Diffusionsrate
2.4.2 Kritische Masse
2.4.3 Selektion der endogen und exogen Variable Zeit
2.5 Soziales System
2.5.1 Soziale Struktur
2.5.2 Meinungsführer
2.5.3 Normative Gruppeneffekte
2.5.4 Selektion der endogenen Variable soziales System
2.6 Dimensionsübergreifende Analysen
2.7 Resümee
3 Hypothesen und Operationalisierung
3.1 Untersuchungsgegenstand
3.2 Untersuchungsdesign
3.2.1 Details des Untersuchungsdesigns
3.2.2 Vermeidung von Verzerrungen
3.3 Stichprobenerhebung
3.4 Kommunikationskanal (Experimentalsituation)
3.4.1 Experimentalsituation
3.4.2 Kontextvariablen zur Experimentalsituation
3.5 Informationsdiffusion in Twitter (endogenes Konstrukt)
3.5.1 Berechnung des endogenen Konstrukts
3.6 Nachrichtenwert (exogenes Konstrukt)
3.6.1 Grundlagen der Nachrichtenkonstruktion
3.6.2 Indikatoren und Manipulationsbedingungen
3.6.3 Nachrichtenkonstruktion
3.6.4 Hypothesen zum Nachrichtenwert
3.7 Individueller Schwellwert (exogenes Konstrukt)
3.7.1 Indikatoren und Manipulationsbedingungen
3.7.2 Hypothesen zum individuellen Schwellwert
3.8 Meinungsführer (exogenes Konstrukt)
3.8.1 Manipulationsbedingungen
3.8.2 Instrument zur Messung des Meinungsführers
3.8.3 Hypothese zum Meinungsführer
3.9 Interaktionsannahmen exogener Konstrukte
3.9.1 Interaktion Nachrichtenwert und Schwellwert
3.9.2 Interaktion Nachrichtenwert und Meinungsführer
3.9.3 Interaktion Meinungsführer und Schwellwert
3.10 Zusammenfassung
4 Resultate
4.1 Stichprobenbeschreibung
4.2 Hauptkomponentenanalysen Kovariate und Gewichtung
4.2.1 Evaluation der Simulation
4.2.2 Berechnung der Kovariaten zum Meinungsführer
4.3 Prüfung des endogenen Konstrukts
4.4 Analyse der kausalen Zusammenhänge
4.4.1 Ancova
4.4.2 Berechnungen des Gesamtmodells
4.5 Gruppenspezifische Betrachtung
4.5.1 Hauptkomponentenanalyse Gruppierungsvariablen
4.5.2 Clusteranalyse und Gruppierungsbeschreibung
4.5.3 Verhaltensmuster im Experiment
4.5.4 Gruppenspezifische Berechnungen des Modells
4.6 Zusammenfassung und Resümee
4.7 Wissenschaftlicher und praktischer Beitrag der Arbeit
4.7.1 Beitrag zur Theorieentwicklung
4.7.2 Beitrag zur empirischen Forschung
4.7.3 Praktische Relevanz
4.8 Kritische Betrachtung und Ausblick
Anhang
Literatur
1 Einleitung
Gerade in der heutigen Zeit der steigenden Informationsvielfalt und des wachsenden Angebots an Kommunikationsportalen wie den sozialen Online-Netzwerken (vgl. Newman, 2009) konkurrieren verschiedenste Nachrichten mit heterogenen Merkmalen und divergenter Reichweite um die Aufmerksamkeit der Rezipienten (Li et al., 2014). Die strategischen Publikationsentscheidungen der Massenmedien zur Steigerung der Reichweite basieren dabei auf Nachrichtenfaktoren und dem daraus resultierenden Wert der Meldung. Dieser Wert bestimmt die Publikationswürdigkeit und verändert die Veröffentlichung der Nachricht bezüglich Umfang bzw. Positionierung (Staab, 1990; Kepplinger, 2006). So wird eine Meldung im TV oder in der Zeitung als erstes Thema besonders ausführlich behandelt, falls es sich beispielsweise um eine Nachricht mit hohem tatsächlichen Schaden handelt, wie die Katastrophenmeldungen zur Nuklearkatastrophe von Fukushima im Jahr 2011 (Bednarek, 2014). Wenn jedoch inhaltsbezogene Merkmale die Verbreitung von Informationen bestimmen, wie sind dann die heterogenen viralen Effekte ähnlicher Inhalte in sozialen Online-Netzwerken zu erklären? Die Antwort auf diese Frage lautet, dass weit mehr Aspekte eine Informationsverbreitung begünstigen oder auch behindern können, als jene Eigenschaften, die an die Nachricht selbst gebunden sind. Besonders im Kontext der sozialen Online-Netzwerke ist die Netzwerkstruktur entscheidend, die sich aus den Beziehungen der Individuen zueinander entwickelt. Personen jedes sozialen Netzwerks besitzen divergierende Positionen und Rollen. Je wichtiger ein Individuum in seinen Netzwerken ist, desto höher wird seine persönliche Reichweite (Katz, 1955; Valente, 1996). Ein Beispiel sind Journalisten in sozialen Online-Netzwerken, die dort dank ihrer Rolle als Meinungsführer und der zentralen Position im Netzwerk besonders viele Personen erreichen können (Steensen, 2013). Zudem maximiert ein Trend, welcher sich mit der steigenden Anzahl themenbezogener Auseinandersetzungen etablieren kann, die Verbreitungswahrscheinlichkeit einer Meldung zum selben Thema (Schelling, 1971; Watts, 2002). Auf Twitter ist dieses Verhalten täglich zu beobachten: Trendthemen erscheinen dort auf der linken Seite, meist mit einem Hashtag markiert und können Personen, aber auch jegliche andere Themen betreffen, z.B. #EurovisionSongContest2014. Eine hohe Menge an Tweets zum selben Thema etabliert einen Trend. Dieser führt auch bei bisher resistenten Personen zur Überschreitung ihres individuellen Schwellwerts, sodass jene gleichermaßen damit beginnen über dieselbe Thematik zu berichten. Es bildet sich somit eine Kaskade der Weiterleitung, womit die Reichweite des Themas umso größer wird (Taxidou, 2014). Die folgende Abbildung 1.11 visualisiert den Fokus der vorliegenden Dissertation und zeigt den speziellen Gegenstandsbereich auf:
Abb. 1.1: Gegenstand der Dissertation
Praktische Relevanz
Sollen nun aber, beispielsweise im Bereich des Online-Marketings, möglichst viele Individuen mithilfe der sozialen Online-Netzwerke erreicht werden, ergibt sich folgende Problematik: Ein Großteil der Studien widmet sich isolierten Beobachtungen von Einzelfaktoren, deren positiver Einfluss auf die Informationsverbreitung jeweils bestätigt werden konnte. In der realen Umgebung eines sozialen Online-Netzwerks wirken jedoch alle Faktoren auch wechselseitig. So treffen Nachrichtenwert, wichtige Personen des eigenen Netzwerks und von anderen Personen etablierte Trendthemen aufeinander, ohne dass bislang geklärt werden konnte, ob sie sich auch gegenseitig in ihrer positiven Wirkung unterstützen oder sogar das Gegenteil der Fall sein kann. Diesen Beitrag für die Praxis leistet die vorliegende Dissertation.
Wissenschaftliche Relevanz
Zur Klärung dieser komplexen Einflüsse auf den Informationsverbreitungsprozess bildete sich die Diffusionsforschung als eigenständiger Forschungsstrang heraus, welcher sich der Thematik aus unterschiedlichen wissenschaftlichen Domänen näherte. Die interdisziplinären Blickwinkel auf die Thematik führen jedoch gleichermaßen zu einem stark variierenden Begriffsverständnis (Katz, 1960). Es bedarf daher integrativer Ansätze, welche die Perspektiven der verschiedenen Disziplinen vereinen, um möglichst holistische Kenntnisse über Diffusionsphänomene zu generieren (Rogers, 1962; Katz/Levin/Hamilton, 1963; Goffman, 1966; Wejnert, 2002). Everett M. Rogers ist einer der meistzitierten Autoren mit diesem Anspruch eines fachübergreifenden generalistischen Diffusionsmodells.
»My main motivation for writing the first book on this topic, Diffusion of Innovations (Rogers, 1962), was to describe a general diffusion model and to argue for greater awareness among the various research traditions.« (Rogers, 2003, S. 39)
Rogers Diffusionsmodell wird die Grundlage dieser Dissertation bilden. Es schließt sowohl die Einflüsse zentraler Personen im Netz (Meinungsführer) als auch Trendeffekte (Ansteckung und individuelle Schwellwerte) in die Erklärung unterschiedlichen Informationsverbreitungsverhaltens mit ein (Rogers, 2003). Dabei ist auch die Charakteristik der Information Bestandteil seiner Überlegungen. Allerdings wurde die naheliegende Verknüpfung mit der kommunikationswissenschaftlichen Theorie des Nachrichtenwerts zur Beschreibung massenmedialer Auswahl- und Verbreitungsphänomene nicht hergestellt. Die Grundüberlegung dieser plausiblen Kombination aus Rogers’ Diffusionsmodell und dem Nachrichtenwert lautet dabei wie folgt: Wenn der Journalist auf die Nachrichtenfaktoren als Selektionskriterien zurückgreift, um das Ziel einer hohen Reichweite zu realisieren (vgl. Staab, 1990), und für die Rezipienten ähnliche Auswahlkriterien beobachtet werden konnten (Fretwurst, 2008), müssen auch bei der Informationsdiffusion in sozialen Online-Netzwerken inhaltliche Werte als mögliche Einflussfaktoren einbezogen werden. Dabei können die zwei Forschungslücken bisheriger Studien geschlossen werden, welche der Betrachtung der wechselseitigen kausalen Einflüsse inklusive des Nachrichtenwerts auf die Informationsdiffusion bislang keine Beachtung schenkten. Eine systematische Literaturanalyse wird in diesem Kontext nicht nur die Behauptung der bestehenden Forschungslücken bestätigen, sondern zudem eine Anreicherung des Diffusionsmodells durch den Nachrichtenwert und aktuelle Studienergebnisse zur Informationsdiffusion ermöglichen.
Forschungsfragen und Forschungsmethode
Die anschließende Untersuchung soll im Kontext des Microblogs Twitter als soziales Online-Netzwerk stattfinden und folgende Hauptforschungsfragen beantworten:
Welche der Dimensionen aus Rogers’ Diffusionsmodell können kausal in ihrem Einfluss auf die Verbreitung von nutzergenerierten Inhalten in Sozialen Medien (bspw. Nachrichten in Twitter) belegt werden?
Können die in den einzelnen Literaturströmen angenommenen positiven Effekte der Dimensionen auf den Diffusionsprozess empirisch bestätigt werden?
Bestehen Interaktionseffekte zwischen den einzelnen Faktoren?
Falls Interaktionseffekte zwischen den unterschiedlichen Dimensionen bestehen, welche Effekte lassen sich finden?
Um das Weiterleitungsverhalten der Twitternutzer beobachten zu können und zudem die kausalen Einflüsse der Effekte bzw. ihre Interaktionseffekte auf die Informationsdiffusion messen und testen zu können, wird ein Experiment konzipiert. Eine Twittersimulation stellt hierzu das reale Online-Netzwerk der Twitternutzer nach, damit diese in der manipulierten Umgebung analog zu ihrem normalen Verhalten agieren können. Die Auswertung am Ende der Arbeit wird dann zeigen, inwieweit sich die Effekte aus Rogers’ Modell bzw. der Nachrichtenwert gegenseitig beeinflussen. Damit werden Interaktionseffekte, welche möglicherweise zu Reduktionen im Weiterleitungsverhalten führen können, aber auch insbesondere positive Wechselwirkungen und Einflüsse identifizierbar.
Aufbau der Arbeit
Im Detail ist die Arbeit gemäß der Visualisierung in der folgenden Abbildung 1.2 aufgebaut:
Abb. 1.2: Aufbau der Dissertation
Nach einem kurzen Abriss zur Definition und zum Ursprung der Diffusionstheorie werden alle vier Dimensionen Rogers –Innovationscharakteristik, Kommunikationskanal, Zeit und soziales System – im Detail betrachtet und in Verbindung mit der systematischen Literaturanalyse aktualisiert. Das Kapitel, welches die Charakteristiken der Innovation bzw. Information betrifft, wird zudem durch die Ansätze der Nachrichtenwertforschung erweitert. Dazu werden Parallelen zu Rogers’ Innovationscharakteristiken aufgezeigt und die Bedeutung der Nachrichtenwert-Theorie für die Problematik der sozialen Medien herausgearbeitet. Jede der vier betrachteten Dimensionen wird in Hinblick auf die Fragestellungen der vorliegenden Arbeit reflektiert und im Kontext der Literaturanalyse kritisch betrachtet. Im nächsten Kapitel zur Operationalisierung der vorliegenden Dissertation werden die Fragestellungen messbar gemacht. Nach der Klärung der Wirkungsrichtungen der für die Forschungsfragen relevanten Effekte wird die Wahl des Untersuchungsdesigns bzw. die konkrete Umsetzung diskutiert. Im Anschluss werden die Details der Stichprobenerhebung erklärt. Des Weiteren folgt die Definition von Begriffen, die Konstruktion von Fragestellungen und Skalen, aber auch von Indikatoren. Die Messung des endogenen Konstrukts wird erläutert. Die entsprechenden Dimensionen aus Rogers’ Modell, welche für das Experimentaldesign ausgewählt worden sind, werden ebenfalls auf direkt messbare Indikatoren hin analysiert. Die Auseinandersetzung mit der Indikatorenkonstruktion führt zur Ausdifferenzierung und Bildung konkret messbarer Hypothesen, welche sowohl die Wirkungsrichtung der einzelnen Haupteffekte als auch die Wechselwirkungen zwischen den exogenen Konstrukten beschreiben. Die Ergebnisse werden im letzten Teil dieser Dissertation aufgezeigt. Nach einem Einblick in die Demographie der Stichprobe werden grundlegende Berechnungen für die Durchführung der Gesamtanalyse wie beispielsweise Hauptkomponentenanalysen zur Reduktion der Variablenanzahl durchgeführt. Im Anschluss klären Ausführungen zur Ancova nötige Prämissen, welche die Grundlage der darauffolgenden Analyse der kausalen Zusammenhänge des Gesamtmodells darstellen. Differenziertere Einblicke in die grundlegenden Prinzipien der Diffusionseffekte ermöglichen jedoch erst gruppenspezifische Betrachtungen. Daher werden die Verhaltensmuster vor und im Experiment separat betrachtet. Die Durchführung der gruppenbezogenen Berechnungen führt gemeinsam mit den Ergebnissen aus dem Gesamtmodell zu den Endresultaten, welche in Bezug zu den jeweiligen Hypothesen reflektiert und interpretiert werden. Eine abschließende Zusammenfassung der Beobachtungen, die Auseinandersetzung mit dem geleisteten Beitrag der Arbeit und eine kritische Betrachtung schließen die Ausführungen dieser Dissertation ab.
1Die Abbildungen der vorliegenden Arbeit sind, wo nicht anders angegeben, eigene Darstellungen.
2 Charakterisierung des Diffusionsprozesses und dessen vier Dimensionen
Everett M. Rogers’ Definition der Diffusion, welche die Grundlage dieser Dissertation bildet, lautet wie folgt:
»Diffusion is the process in which an innovation is communicated through certain channels over time among the members of a social system. It is a special type of communication, in that the messages are concerned with new ideas. Communication is a process in which participants create and share information with one another in order to reach a mutual understanding. This definition implies that communication is a process of convergence (or divergence) as two or more individuals exchange information.« (Rogers, 2003, S. 5f)
Der Diffusionsprozess wird nach Rogers als ein Sättigungsmodell mit einem S-Kurven-förmigen Verlauf beschrieben, welcher in seinem Neigungsgrad von den Charakteristika der Innovation (1), vom Kommunikationskanal (2), der Verbreitungszeit (3) und den Eigenheiten des sozialen Systems (4) beeinflusst wird (vgl. Abbildung 2.1).
Abb. 2.1: Diffusionsprozess: Beschreibt unterschiedliche Möglichkeiten eines Diffusionsverlaufs mit der sog. »Take off«-Phase im schraffierten Bereich, in welchem die kritische Masse erreicht wird (Rogers, 2003, S. 11)
Die Innovation ist für Rogers eine Idee, Praktik oder ein Objekt, welches als neu wahrgenommen wird. Dabei muss diese Neuheit nicht objektiv sein, sondern sollte lediglich als solche wahrgenommen werden. Sie lässt sich oftmals in thematische Cluster einordnen und unterscheidet sich anhand ihrer wahrgenommenen Attribute.
Der Kommunikationskanal ist das Mittel der Übertragung der Information. Ein Phänomen, welches Rogers hieran anschließt, ist die Tendenz der Menschen, andere Personen mit gleichen oder ähnlichen Interessen zu präferieren und stärker innerhalb einer Gruppe Gleichgesinnter zu kommunizieren.
Die Zeit beschreibt den Diffusionsprozess und das Modell. Die bereits erwähnte S-Kurve drückt aus, wann es zu einem Sättigungsprozess kommt. Sie kann flacher oder steiler verlaufen und so als abhängige Variable aufzeigen, welche Faktoren ihren Verlauf beeinflussen.
Das soziale System ist die komplexeste Dimension in Rogers’ Modell. Sie beinhaltet nicht nur die soziale Struktur, welche die Diffusion maßgeblich beeinflusst, sondern auch soziale Normen und Gruppen-Rollen wie den Meinungsführer. Des Weiteren wird die Option berücksichtigt, dass die Kommunikationsentscheidung von Individuen oder ganzen Gruppen gefällt werden kann.
Die Handlungsintention, welche Autoren wie Greenhalgh et al. (2004) zwischen geplanter »Dissemination« und spontaner »Diffusion« unterscheiden lässt, spielt bei Rogers keine Rolle und wird auch in dieser Arbeit nicht separat betrachtet. Um nach dieser kurzen Definition des Diffusionsprozesses im weiteren Verlauf der Arbeit die ursprünglichen Konzepte hinter der Dimensionskonstruktion und die aktuelle Literatur besser einordnen zu können, folgt im nachstehenden Abschnitt ein Einblick in die Ausgangspunkte dieser vier von Rogers zusammengetragenen Dimensionen.
Ursprung Rogers Diffusionstheorie
Rogers’ Ansatz basiert auf einem möglichst generalistischen Anspruch der Integration verschiedenster Forschungstraditionen der Diffusion (Rogers, 2003). Eine der ältesten Traditionen ist hierbei der Diffusionismus1, welcher bereits seit dem 19. Jahrhundert als kritische Auseinandersetzung mit den vorherrschenden evolutionstheoretischen Überzeugungen der unabhängigen Entwicklung verschiedener Zivilisationen thematisiert wird (Sills, 1968). Als Begründer dieser Forschungstradition gilt Friedrich Ratzel (Barnes, 1925)2. Gemeinsam mit Leo Frobenius entwickelte er das Konzept verschiedener kultureller Zentren mit signifikantem Einfluss auf die übrigen Zivilisationen (Ratzel, 1885; Frobenius, 1898; Harris, 1968). Der Argumentation der Kulturkreise folgend trugen auch Fritz Graebner (1911) und Franz Boas (1940) insbesondere zur Systematisierung des Diffusionismus bei (Barnes, 1925). Sie etablierten mit ihren Arbeiten sowohl die Relevanz der Diffusionsthematik als auch grundlegende Annahmen über einzelne Innovationscharakteristika3, wie die Notwendigkeit der wahrgenommenen Innovationskompatibilität, welche als wichtige theoretische Implikationen in andere wissenschaftliche Disziplinen übertragen wurden – nicht zuletzt auch in Rogers’ Diffusionsmodell (Rogers, 2003). Ähnliche Ansichten wie jene Anthropologen vertrat auch der Soziologe Gabriel Tarde. Er postulierte in seinem Werk »Laws of imitation« 4 eine konzentrische Ausbreitung der Innovationen ausgehend von verschiedenen Mittelpunkten. Diffusion wird als Imitationsprozess verstanden und ist eng mit sozialen Aspekten der Kommunikation bzw. Interaktion verknüpft. Tardes Ziel war es, Erfolgsfaktoren für die Verbreitung der imitierten Innovationen zu identifizieren. (Tarde, 1903)
»Our problem is to learn why, given one hundred different innovations conceived of at the same time – innovations in the form of words, in mythical ideas, in industrial processes etc. – ten will spread abroad, while ninety will be forgotten.« (Tarde, 1903, S. 140)
Um diese Frage zu beantworten, konzipierte Tarde die »logical« und die »extra-logical laws of imitation« (Tarde, 1903, S. XXVI f). Auf der einen Seite greifen die logischen Gesetzmäßigkeiten (logical laws) ähnliche Ansichten wie die der Anthropologen auf. Vorrangig beschreiben sie die Eigenschaften der Innovation selbst. So ist der Erfolg einer Erfindung abhängig von ihrer Komplexität und der Kompatibilität mit der Gruppe derjenigen, welche die Innovation imitieren würden.
Auf der anderen Seite existieren weniger rationale Prinzipien (extra-logical laws) wie die Beeinflussung der Imitation durch Gruppen- und Kommunikationsstrukturen. Tarde spricht in diesem Zusammenhang von folgender Richtung des ausgeübten Einflusses:
»It proceeds, given equal distances, from superior to inferior« (Tarde, 1903, S. 323).
Als »superiors« bezeichnet er privilegierte Menschen mit hohem Prestige, welche mit zunehmender Demokratisierung und ausdifferenzierteren Hierarchiestrukturen verschiedenste gesellschaftliche Rollen wahrnehmen können. Das Konzept der »superiors« wird später im »Two-Step Flow of Communication« (Katz, 1955) und der Netzwerktheorie (Valente, 1996) als Opinion Leaders oder Meinungsführer erneut aufgegriffen und findet auch bei Rogers als relevanter Part des sozialen Systems5 Anwendung (Rogers, 2003). Die Einflussmöglichkeit einzelner Personen ist jedoch abhängig von der jeweiligen Distanz zu anderen. Diese Distanz ist dabei im sozialen Sinn als Abstand zwischen verschiedenen Klassen oder Milieus gemeint. Je ähnlicher sich Individuen in Beruf und Ausbildung sind, desto geringer ist die soziale Distanz bzw. desto stärker sind ihre sozialen Beziehungen. Dieses Phänomen wird in der Netzwerkforschung Homophilie genannt und wurde ebenfalls bereits von Tarde bzw. in etwa zeitgleich vom deutschen Soziologen Georg Simmel (1908) postuliert (Rogers, 2003). Neben diesen Grundlagen bezüglich des sozialen Systems finden sich in Tardes Werk aber auch erste Überlegungen zur zeitlichen Dimension der Diffusion im Sinne einer kritischen Masse und dem S-Kurven-förmigen Verlauf der Diffusion6.
»A slow advance in the beginning, followed by rapid and uniformly accelerated progress, followed again by progress that continues to slacken until it finally stops: These are the three ages of [...] innovation.« (Tarde, 1903, S. 127).
Zusätzlich zu dieser klaren Beschreibung des Verlaufs der Diffusionskurve wird ebenfalls deutlich, dass die Innovation nicht zeitgleich von allen Personengruppen imitiert wird. Es werden verschiedene Stadien der Imitation durchlaufen. So kommt es beispielsweise erst zum rapiden Kurvenanstieg, wenn eine kritische Masse erreicht wird. Diese kritische Masse stellt jedoch lediglich eine gut wahrnehmbare Instanz eines einzelnen Prozessabschnitts der Diffusion dar.
»The disposition to believe the masses increases and public opinion guides society more and more (de Tocqueville, 1838). [...] If men are like units, then it is the greatest sum of these units which must be in the right. But in reality this is an illusion are based upon a constant oversight of the role played here by imitation.« (Tarde, 1903, S. 229 f).
Die Meinung Vieler, welche weitere Imitationen nach sich zieht, ist somit ein Resultat des vorangegangenen Diffusionsprozesses einer homophilen Gruppe mit geringer sozialer Distanz zu jenen, die die Erfindung als Erste imitieren7, und denjenigen, welche eher skeptisch gegenüber Neuerungen sind. Rogers nennt diese skeptische Gruppe später »Late Majority«. Die theoretischen Ausführungen von Pemberton (1936) und erste empirische Analysen von Bowers (1937) belegen Tardes Ansätze der Diffusionskurvenform bzw. der kritischen Masse und werden wiederum von Rogers in der »Diffusion of Innovation« aufgegriffen. Bowers (1938) führte des Weiteren in seiner Arbeit die Wichtigkeit der Kommunikationskanäle an8. Er belegte die Relevanz des persönlichen Kontakts gegenüber den Massenmedien insbesondere für diejenigen, welche sich erst im späteren Diffusionsprozess von einer Erfindung überzeugen lassen und sie anwenden (»Late Adopters«) (Bowers, 1938). Ähnliche Ergebnisse erzielten auch Gross und Ryan (1943) in ihrer Studie der Verbreitung von Hybridsaatgut. Die Verkäufer des neuen Saatguts stellten zwar für die untersuchten Landwirte zu großen Teilen die ersten Meinungsführer, jedoch nicht die einflussreichste Quelle dar. Erst durch Erfahrungsberichte von Nachbarn konnte die Akzeptanz gegenüber dem Hybridkorn gesteigert werden. Auch diese empirischen Ergebnisse stellen eine wichtige Grundlage für Rogers’ integrativen Ansatz dar (Ryan, 1943). Die folgende Abbildung 2.2 subsumiert die in diesem Kapitel aufgelisteten Ursprünge der vier verschiedenen Dimensionen des Diffusionsprozess und zeigt die Zusammenhänge nochmals graphisch auf.
Abb. 2.2: Zusammenfassung der Ursprünge der Diffusionstheorie
An die Definition des Diffusionsprozesses nach Rogers und die Betrachtung der Ursprünge der einzelnen Diffusionsdimensionen schließt eine systematische Literaturanalyse an. Hierzu folgt nach einer kurzen methodischen Einordnung der Literaturanalyse und der Erläuterung ihrer Herangehensweise eine detaillierte Betrachtung der vier Hauptdimensionen des Diffusionsprozesses. Eine kurze Darstellung der Einzelheiten jeder Dimension aus Rogers’ Überlegungen wird durch die Ergebnisse der systematischen Literaturanalyse angereichert und somit mithilfe von aktuellen Forschungsergebnissen reflektiert. Eine kritische Betrachtung der einzelnen Dimensionen fasst jeweils die Ergebnisse der Literaturrecherche zusammen, deckt Widersprüche oder Forschungslücken auf und spiegelt sie im Kontext der Fragestellung dieser Arbeit wider.
2.1 Systematische Literaturanalyse: Herangehensweise
Der Literaturüberblick dieser Arbeit wurde systematisch nach Ogawa (1991) erstellt. Das bedeutet, nach der Definition des Fokus des Reviews folgte die Suche mit Hilfe von Suchbegriffen bzw. der »Backwards«-Methode9 und einer anschließenden Klassifikation der identifizierten Literatur. In einem Codebuch werden die Anmerkungen zur Analyse festgehalten. Verschiedene Forschungsrichtungen und Fragen können so integriert und generalisiert werden, um die Struktur der aktuellen Forschungslandschaft aufzuzeigen. Des Weiteren kann eine kritische Analyse der Ergebnisse auch Schwächen der bestehenden Literatur aufzeigen und beispielsweise Forschungslücken herausstellen. Im Kontext der Fragestellung sollte der Fokus auf Forschungsergebnissen liegen, welche folgende Frage beantworten können:
Was beeinflusst die Informationsdiffusion in sozialen Netzwerken?
Da soziale Online-Netzwerke nur eine Sonderform der Kommunikation zwischen Personen ist, wurde im Zuge der Analyse der Literatur keine Unterscheidung zwischen Online- und Offline-Kommunikation gemacht. Die verwendeten Suchbegriffe wurden möglichst vielseitig angelegt, um dem interdisziplinären Anspruch dieser Arbeit gerecht werden zu können. Die Fragestellung lässt sich auf folgende Begriffe reduzieren: »Diffusion«, »Information« und »soziales Netzwerk«. Zu jedem dieser Begriffe wurden Synonyme gesucht und in die Suche eingeschlossen. In der späteren Operationalisierung findet zur Reduktion von Komplexität eine Fokussierung auf den Kommunikationskanal Twitter statt. Dieser besitzt spezielle Begrifflichkeiten, welche ebenfalls in die Suche inkludiert wurden. Die Suchanfrage lautete demzufolge:
(»diffusion« OR »flow« OR »viral« OR »forward« OR »retweet« OR »reply« OR »recommend« OR »spread« OR »dissemination« OR »propagation«) AND (»message« OR »information« OR »news« OR »communication« OR »content« OR »word of mouth« OR »WOM« OR »EWOM« OR »tweet« OR »tweets«) AND (»social network« OR »social networks« OR »online community« OR »online communities« OR »microblog« OR »twitter«)
Gesucht wurde sowohl in Ebscohost als auch in Isiwebofknowledge/WOS. Berücksichtigt wurden Artikel in wissenschaftlichen Zeitschriften, Dissertationen, Konferenzpapiere, Bücher, Arbeitspapiere und Reviews. Es wurden die Abstracts der Suchergebnisse gelesen und jene Studien eingeschlossen, welche die Einflussfaktoren der Informationsdiffusion empirisch untersucht, Simulationen oder theoretische Konstrukte erstellt haben. Dabei ist es natürlich essenziell, dass die abhängige Variable die Verbreitung von Informationen ist.
Allgemeine Übersicht über die Literaturstudie
Die Suche im Zeitraum vom Februar 2013 bei Isiwebofknowledge/WOS ergab eine Gesamtanzahl von 1212 Ergebnissen. Ebscohost zeigte 1155 Treffer an; nach automatischer Entfernung der Duplikate konnte dies auf 751 Treffer reduziert werden. Es folgte ein Abgleich der Suchergebnisse von Ebscohost und Isiwebofknowledge, wobei insgesamt 422 nicht redundante Literaturverweise auf Ebscohost identifiziert werden konnten. Dementsprechend handelt es sich um ein Literaturkorpus von 1634 Quellen. Nach Sichtung der Titel und Abstracts konnte die Anzahl weiter auf 479 reduziert werden. Der dynamische Prozess des zunächst oberflächlichen Scannens der Motivation und Schlussfolgerungen der einzelnen Studien, aber auch des intensiven Lesens relevanter Arbeiten und, in Verbindung damit, des Durchsuchens der Literaturverzeichnisse dieser Paper nach weiteren themenbezogenen Arbeiten (»Backwards«-Methode) ergab eine erneute Reduktion der Anzahl, sodass das finale Korpus des Literaturreviews 165 Quellen umfasst. Bei der Auswahl der relevanten Literatur wurde auf die Zuordenbarkeit zu den vier von Rogers aufgezeigten Dimensionen geachtet und solche Artikel aussortiert, welche keinen Beitrag zur Erklärung des Diffusionsphänomens lieferten und sich dementsprechend auch nicht in das Raster von Rogers’ Rahmenwerk einordnen ließen. Bei der Zuordnung fanden sich neben Arbeiten, die sich ausschließlich einem Teilbereich, etwa dem sozialen System, widmeten, auch mehrdimensionale Studien. Aus diesem Grund kommt es teilweise zu Dopplungen von Studien in den Teilbereichen, wie Tabelle 2.1 bzw. die folgende Übersicht über die 140 auf einzelne und 25 auf mehrere Dimensionen verteilten Literaturverweise zeigt:
Insgesamt wurden 37 Literaturverweise der Dimension der
Innovationscharakteristika
zugeordnet; davon beziehen sich 24 einzig auf diese erste Dimension: Balasubramanian (2001), Basil (1994), Baum (2002), Baum (2012), Berger (2012), Deutschmann (1960), Fliegel (1966), Gantz/ Trenholm/Pittman (1976), Greenberg (1964b), Hamill/Lodge/R., & Lodge (1984), Hamilton (2004), Hansen et al. (2011), Holloway (1977), Koopmans (2010), Larsen (1954), Ma/Lee/Goh (2012), McCormick/ Steckler/McLeroy (1995), Miller (1945), Rosengren (1973), Southwell et al. (2012), Suh et al. (2010), Van Den Bulte (2010), Yang (2009)
Von 54 Arbeiten, die der Dimension
Kommunikationskanal
zugeordnet werden konnten, bezogen sich 42 allein darauf: Abrahamson (1997), Anagnostopoulos/Kumar/Mahdian (2008), Aral (2009), Aral/Muchnik/Sundararajan (2009), Backstrom et al. (2006), Beal/Rogers/Bohlen (1957), Beal (1960), Bowers (1938), Burt (2010), Centola (2007), Chun et al. (2008), Cohen (2002), Copp/Sill/Brown (1958), Deutschmann (1962), Friedkin (1982), Gilbert (2009), Gill (2004), Holme (2006), Hsiu-Chia et al. (2008), Huberman/Romero/Wu (2009), Ibarra (1992), Lai (2002), Lekvall (1973), Lerman (2007b), Lerman (2007a) Leskovec (2008), Mahajan/Muller/Bass (1990), Mayer et al. (1990), McPherson (2001), Monge (2003), Newman (2003), Onnela et al. (2007), Robinson (1986), Rogers (1971), Rogers (2000), Rogers (2002), Ryan (1943), Tarde (1903), Wilson et al. (2009), Wu (2004), Yuan (2006), Zhao et al. (2012)
Aus einer Gesamtzahl von 49 Literaturverweisen zur
zeitlichen Dimension
konnten 37 keiner weiteren Dimension zugeordnet werden: Adar et al. (2004), Alexander et al. (2001), Anderson (1991), Aral (2011), Bailey (1975), Berger (2001), Burt (1987), Christakis (2007), Cohen-Cole (2008), Galuba et al. (2010), Goffman (1964), Granovetter (1978), Gross et al. (2002), Gruhl et al. (2004), Huberman (2004), Kleinberg (2003), Klemm (2002), Leskovec et al. (2007), Li/Meng/ Ma (2004), Liben-Nowell (2008), Macy (1991), Marsden (1993), Morris (2000), Myers (2000), Newman/Forrest/Balthrop (2002), Pastor-Satorras (2001), Peleg (2002), Schelling (1971), Schelling (1978), Strang (1993), Urberg/Değirmencioğlu/Pilgrim (1997), Valente (1996), Valente et al. (1997), Borgatti (2003), Watts (1998), Weesie (1990), Yamaguchi (1991), Young (2001)
Die 55 Literaturverweise zum
sozialen System
enthalten 36 Arbeiten, welche ausschließlich dieser Dimension zugeordnet werden können: Arndt (1967), Bakshy/Karrer/Adamic (2009), Becker (1970), Berelson/Lazarsfeld/McPhee (1954), Berth (1993), Bourdieu (1983), Chan (1990), Coulter/Feick/Price (2002), Ediger et al. (2010), Friemel (2003), Garton/Haythornthwaite/Wellman (2006), Gayo-Aveľlo (2010), Gitlin (1978), Gladwell (2000), Katz (1955), Kempe/Kleinberg/Tardos (2003), Kozinets et al. (2010), Lapinski (2005), Lee et al. (2010), Linton (1936), McPhee (1962), Mead (1968), Menzel (1955), Merton (1968), Putnam (1995), Roch (2005), Rogers (1981), Rogers (1981), Schenk (1993), Tsai (1998), Valente (2010), Vernette (2004), Weinmann (1994), Welser et al. (2007), Weng et al. (2010), Williams (2006)
Die 25 dimensionsübergreifenden Literaturverweise werden separat in Tabelle 2.1 aufgelistet.
Tabelle 2.1: Dimensionsübergreifende Literaturverweise zu den vier Dimensionen von Rogers
Zusätzlich zur Hauptunterteilung der Literatur in die vier verschiedenen von Rogers postulierten Dimensionen können folgende Kategorien innerhalb der Bereiche Innovationscharakteristika, Kommunikationskanäle, Zeit und soziales System durch die Literaturanalyse unterschieden werden.
Innovationscharakteristika:
– Klassische Attribute nach Rogers:
* »Relative advantage«
* »Compatibility«
* »Complexity«
* »Observability«
– Zusätzliche Attribute:
* Strukturelle Bestandteile des Inhalts
* Sentiment des Inhalts
* Inhaltlicher Wert, der einer Nachricht beigemessen wird
Kommunikationskanal:
– Massenmedien vs. interpersonelle Kommunikationskanäle
* Kommunikationskanäle als Einflussfaktoren verschiedener Stadien des Adoptionsprozesses
* Unterschiedliche Kommunikationskanäle sprechen verschiedene Personengruppen im Diffusionsprozess an
– Lokale vs. kosmopolitische Kommunikationskanäle
* Homophilie
* Heterophilie und „The Strength of Weak Ties“
* Brokerage und strukturelle Löcher
Zeit:
– Diffusionsrate
– Kritische Masse
* Exposure-Modelle
* Epidemiologische Modelle
* Schwellwert-Modelle
* Ansteckung durch Kohäsion
* Ansteckung durch strukturelle Äquivalenz
Soziales System:
– Soziale Struktur
* Soziales Kapital
* Soziale Rollen
– Meinungsführer
* Two-Step-Flow / Multi-Step-Flow
– Normative Gruppeneffekte
In den kommenden Unterkapiteln wird entsprechend dieser Gliederung der Kategorien und Unterkategorien vorgegangen, welche sich aus der thematischen Sortierung der Ergebnisse der Literaturanalyse ergibt. Die jeweils als relevant bewertete Literatur wird in die inhaltliche Erläuterung mit eingebunden und im Kontext der einzelnen von Rogers aufgestellten Konzepte reflektiert. Im Zuge der ausgiebigen Betrachtung aller Details Rogers’ einzelner Dimensionen und der Einordnung der Ergebnisse der Literaturanalyse in den entsprechenden Kontext wird die für den Rahmen dieser Arbeit relevante Ausprägung der einzelnen Dimensionen determiniert, um den Fokus nach und nach bereits während des Literaturteils schärfen zu können.
2.2 Innovationscharakteristika
Definition der Innovation im Rahmen dieser Arbeit
Wenn innerhalb dieser Dissertation von Innovation gesprochen wird, ist im Speziellen eine als neu wahrgenommene Nachricht gemeint. Die Legitimierung dieser Bezeichnung findet sich in der von Rogers angesprochenen Vielfalt der Innovation. Neben technischen Errungenschaften werden auch rein informationsbezogene Neuheiten in die Definition von Innovation inkludiert:
»Examples are a political philosophy [. . . ], a religious idea [. . . ], a news event, and a policy« (Rogers, 2003, S. 13)
Besonderheiten der Betrachtung informationsbezogener Innovationen im Vergleich zu technischen Innovationen
Rogers führt zwar an, dass reine Ideen- und Informationsdiffusionen schwieriger zu beobachten sind als beispielsweise technische Innovationen (Rogers, 2003), jedoch hat sich dies mit der zunehmenden Verbreitung von sozialen Online-Netzwerken wie Twitter radikal verändert. Diskussionen und themenbezogene Informationen mit chronologischem Verlauf sind so öffentlich frei zugänglich und analysierbar geworden (Ovadia, 2009). Als eine weitere Besonderheit der Nachrichtendiffusion wird die Schnelligkeit der Verbreitung im Vergleich zu technischen Innovationen aufgeführt. Bereits Miller (1945), auf den die erste Untersuchung der Diffusion von Nachrichten zurückgeht, konstatierte in einer Fallstudie bei 90% seiner Untersuchungsgruppe die Übertragung der Nachricht von Roosevelts Tod binnen einer Stunde. Dabei konnte ein besonders starker Anteil interpersonaler Informationsweitergabe von 85% beobachtet werden. Aufgrund der Massenmedien und mittels zusätzlicher interpersonaler Kommunikation können nahezu alle Menschen mit Nähe zu den entsprechenden Endgeräten erreicht werden (Deutschmann, 1960). Ferner betont Rogers, dass diese rapide Diffusion nur ausgelöst werden kann, da es für die Rezeption von Nachrichten lediglich eine gewisse Aufmerksamkeit und keine Wissens-, Überzeugungs-, Entscheidungs- und Implementierungsstadien wie bei der Adoption technischer Innovation braucht (Rogers, 2003). Eine letzte Unterscheidung findet sich bei den verschiedenen innerhalb der Innovation wahrgenommenen Attributen, welche jeweils unterschiedliche Diffusionsverläufe verursachen können. Aufgrund der Besonderheit der informationsbezogenen Innovationen ist es nicht ausreichend, die klassischen Attribute der Innovation nach Rogers zu erläutern. Es muss gleichermaßen eine Ergänzung um zusätzliche, speziell im Nachrichtenbereich relevante Charakteristika stattfinden. Die beiden folgenden Unterkapitel werden sich diesen Themen widmen und die Teilergebnisse aus der Literaturanalyse zu den Innovationscharakteristika zuordnen bzw. zusammenfassen.
2.2.1 Klassische Attribute nach Rogers
Ausgehend von Fliegel (1966) und Holloway (1977) greift Rogers fünf Hauptattribute von Innovationen auf, welche ihrerseits einen Einfluss auf die Diffusionskurve ausüben. Es handelt sich um die folgenden in Tabelle 2.2 zusammengefassten Charakteristika:
Tabelle 2.2: Fünf Hauptattribute der Innovation (Rogers, 2003)
Werden diese Attribute auf den Kontext der informationsbezogenen Innovation angewendet, bietet sich eine Reihe von Rückschlüssen an, welche in den nächsten fünf Paragraphen erläutert werden.
Anwendung des Attributs »Relative Advantage« auf informationsbezogene Innovationen
Eine Nachricht oder Mitteilung wird schneller oder weiter verbreitet, wenn sie einen Vorteil birgt. Ähnlich wie bei der Definition des Attributs »Relative Advantage« sind diese Vorteile auf verschiedenen Ebenen vorstellbar. So können Meldungen über Vorgänge innerhalb bzw. zwischen Firmen über aktuelle Trends, Konsumverhalten oder Meinungsbilder durchaus einen ökonomischen Vorteil schaffen. Ein populärer Forschungszweig, welcher sich mit einem Teil dieser Fragestellungen um Meinungsbilder und Konsumverhalten beschäftigt, setzt sich mit viralem Marketing und »Word of Mouth (WOM)« auseinander. Eine spezielle Form stellt diesbezüglich das eWOM (Electronic Word of Mouth) dar. Es wird definiert als von Nutzer zu Nutzer diffundierte Empfehlung innerhalb einer virtuellen Community und eröffnet die Möglichkeit unverzerrten Informationsaustauschs hinsichtlich eines Produkts (Hennig-Thurau, 2004). Der ökonomische Vorteil ergibt sich nicht allein für die Firma, sondern gleichermaßen für den Kunden, welcher durch Empfehlungen in seiner Kaufentscheidung unterstützt wird (Balasubramanian, 2001; Van Den Bulte, 2007). Wichtige Arbeiten zu WOM bzw. eWOM finden sich unter anderem bei Goldenberg/Libai/Muller (2001), Dodds und Watts (2007), Leskovec/Adamic/Humberman (2007) oder Cha et al. (2009), um nur einige wenige zu nennen. Durch das Lesen, die Weitergabe und Diskussion von Nachrichten ist ebenfalls ein höheres Sozialprestige erreichbar. Der Meinungsführer10 ist ein Beispiel für derartige Vorteile. Er ist zentral innerhalb einer Gruppe positioniert und wird von den übrigen Gruppenmitgliedern aufgrund seines Wissens und seiner Verbindungen zu diversen Informationskanälen, welche ihn mit Neuigkeiten versorgen, als besonders wichtig wahrgenommen (vgl. Tabelle 2.5 im späteren Kapitel 2.3 zu den Kommunikationskanälen, Rogers, 2003). Des Weiteren dienen Nachrichten nicht nur der Verbreitung aktuellen Geschehens, sondern ebenfalls dem Weitergeben von Warnungen bzw. der Einleitung von Evakuierung und Nothilfen zur Prävention gegen Krankheiten, Tod, aber auch gegen Betrug oder andere Schädigungen. Insbesondere im medizinsoziologischen Bereich wird zu diesem Thema geforscht und analysiert, wie beispielsweise Aufklärung in Schulen Rauchen verhindern kann (McCormick/Steckler/McLeroy, 1995). Auch Anreizsysteme stellen eine realistische Einflussgröße hinsichtlich der Diffusion von Informationen dar. Dies zeigt beispielsweise die Untersuchung von Southwell et al. (2012) zu gesetzten finanziellen Anreizen bei der Weiterleitung von Informationen und Kontakten für eine Mammographie.
Anwendung des Attributs »Compatibility« auf informationsbezogene Innovationen
Vergleichbare Parallelen lassen sich hinsichtlich der Kompatibilität und der Informationsdiffusion aufzeigen. Nachrichten oder Informationen müssen an das Wissen, bestimmte Erwartungen und Denkweisen, aber auch an entsprechende soziokulturelle Werte anknüpfen, um verstanden und weitergegeben werden zu können. Dies gilt nicht nur für reale Nachrichten, sondern auch für Gerüchte oder frei erfundene Geschichten. Diese grundlegende Feststellung wird besonders im Rahmen des Konzeptes der Homophilie bzw. daran anknüpfender Überlegungen zu »Brokerage« und »Closure« oder »Strong« und »Weak Ties« diskutiert (Lazarsfeld, 1954; Granovetter, 1973; Burt, 1999)11. Dabei geht es um die Idee, dass besonders kompatible Personen stärker miteinander über passende Inhalte kommunizieren und interagieren. Für Informationsübertragungen aus anderen Gruppen wird die vermittelnde Brückenfunktion sogenannter »Brokers« oder »Weak Ties« benötigt (Granovetter, 1978; Burt, 1999).
Anwendung des Attributs »Complexity« auf informationsbezogene Innovationen
Eine zu hohe Komplexität einer Nachricht wirkt sich ähnlich wie fehlende Kompatibilität negativ auf den Diffusionsprozess aus. Am Beispiel der politischen Nachrichten kann gezeigt werden, dass zu komplexe Meldungen entweder nicht besonders gut verstanden werden oder kaum Aufmerksamkeit vom Rezipienten erhalten (Hamill/Lodge/R., & Lodge, 1984; Baum, 2002; Hamilton, 2004). Die Gründe hierfür liegen vorrangig im hohen Aufwand, um komplexe Nachrichten zu verstehen. Erst wenn der jeweilige erwartete Nutzen, der mit dem Konsumieren der Nachricht verbunden ist, den erwarteten Aufwand bezüglich des Verstehens und Einordnens der Meldung ausgleicht, lohnt sich die Adoption der Information für das nicht sehr stark politisch interessierte Individuum:
»Before relatively apolitical individuals will attend to political information, the expected benefit must outweigh the expected cost. This is only likely if such information is cheap to consume« (Baum, 2012, S. 948)
Anwendung des Attributs »Observability« auf informationsbezogene Innovationen
Analog zum Attribut »Observability« zeigt sich auch bei der Informationsdiffusion: Je deutlicher Ereignisse anhand ihre Konsequenzen wahrnehmbar sind, desto größer ist die stattfindende Verbreitung der Nachricht zum entsprechenden Thema. Die Studie von Koopmans (2010) beschäftigt sich unter anderem mit der Relevanz der »Observability«. Dazu werden Erdbeben und ihre Präsentation in den Nachrichten auf verschiedene Diffusionskriterien hin untersucht. Hinsichtlich der Attribute der Nachrichten konnte ein signifikanter Einfluss der Konsequenzen, durch welche die Geschehnisse besonders stark ins Augenmerk rücken, festgestellt werden.
Anwendung des Attributs »Trialability« auf informationsbezogene Innovationen
Das klassische Attribut der »Trialability« nach Rogers (2003) ist das einzige, welches sich nicht sehr gut auf rein informationsbasierte Innovationen anwenden lässt. Da die Phasen der Informationsdiffusion selten die Anwendung der Innovation mit einbeziehen, ließ sich hierzu keine spezifische Literatur finden und es soll dementsprechend als weniger relevant für den Kontext dieser Arbeit bewertet werden. Der Besonderheit der informationsbezogenen Innovationen folgt jedoch nicht nur die fehlende Anwendbarkeit auf diesen einen Bereich der klassischen Attribute, sondern gleichermaßen eine Erweiterung der Innovationscharakteristika um zusätzliche Besonderheiten. Diese weiteren Merkmale werden im nachstehenden Unterkapitel erläutert.
2.2.2 Zusätzliche Attribute
Betrachtet man die Ergebnisse der Literaturanalyse, so werden die Kriterien zur Charakterisierung von informationsbasierten Innovationen wie Nachrichten insbesondere mit den Analysen zur Microblogging-Platform Twitter um zusätzliche Attribute erweitert. Typologisch können diese in drei verschiedene Bereiche unterteilt werden:
Abb. 2.3: Typologische Einteilung zusätzlicher Attribute
Die einzelnen Bereiche werden nun im Folgenden kurz erläutert.
Strukturelle Bestandteile des Inhalts
Arbeiten zum strukturellen Aufbau einer Mitteilung beurteilen anhand der An- bzw. Abwesenheit von Elementen im Text die Weiterleitungswahrscheinlichkeit einer Nachricht. Counts und Yang (2009) untersuchten die Relevanz von Links und @-Erwähnungen12 in Twitter. Es wurden positive Korrelationen hinsichtlich der Verbreitung gefunden. Ähnliche Ansätze verfolgten auch Suh et al. (2010). Sie differenzierten als positive Einflussfaktoren auf den Diffusionsprozess neben der Anzahl der URLs auch Hashtags bzw. die URL-Kategorie. Tweets, welche auf Domänen von Medien- oder Nachrichtenkanälen verlinken (z.B. mashable.com, nytimes.com), besitzen demnach eine höhere Retweet-Wahrscheinlichkeit13. Wu et al. (2011) unterschieden gleichermaßen zwischen unterschiedlichen URL-Kategorien. Sie entdeckten eine langfristige Verbreitung bei Tweets, welche Links zu Blogs beinhalteten, und eine häufig auftretende Kurzlebigkeit der Tweets von Nachrichtenagenturen, da Aktualisierungen schnell die vorangegangenen Nachrichten ablösen. Des Weiteren stellten sie anhand der URLs die Relevanz von Bildern, Videos, aber auch Zeitschriftenartikeln oder Konsumgütern fest, was auch Liu/Liu/Li (2012) insbesondere bezüglich der Multimediainhalte bestätigen konnten.
Sentiment des Inhalts
Analysen im Bereich des Sentiments einer Nachricht beobachten Zusammenhänge zwischen den vermittelten Stimmungen und ihrem Einflusses auf die Diffusion. So stellen Hansen et al. (2011) die verstärkte Weiterleitung von negativen Mitteilungen im Nachrichtensegment fest, können aber in anderen Bereichen keine vergleichbaren Ergebnisse reproduzieren. Auch Milkman und Berger (2012) untersuchen den Zusammenhang zwischen der Valenz (Wertung) des Inhalts und dem entsprechenden Potenzial sich viral zu entwickeln. Sie kommen zu dem Ergebnis, dass positiver Inhalt eine höhere virale Kapazität als negative Valenz besitzt. Diese Ausprägung wird jedoch im Verhältnis zum psychologischen Grad der Erregung14 gesehen. Inhalte, welche besonders stark stimulierende positive oder negative Emotionen (z.B. Ehrfurcht, Ärger oder Angst) hervorrufen, besitzen ebenfalls eine erhöhte Verbreitungswahrscheinlichkeit. Je geringer die stimulierende Wirkung der hervorgerufenen Emotionen ist, beispielsweise bei Traurigkeit, desto weniger viral wird die Nachricht werden. In die Analyse mit eingeschlossen sind des Weiteren die Kontrollvariablen des beigemessenen Werts des Inhalts sowie der Präsentationsweise: Überraschender, interessanter und praktisch nützlicher bzw. auffällig präsentierter Inhalt müssen aufgrund ihres positiven Einflusses kontrolliert werden. Somit ist diese Studie auch ein zusätzlicher Indikator für die Wichtigkeit des 4. Attributbereichs (inhaltlicher Wert, der einer Nachricht beigemessen wird). Dies bestätigt auch Sohn (2009). Er erforscht Einflussfaktoren auf die Weiterleitungsintention einer Produktinformation über das Internet. Er belegt den Einfluss des Wertes, der einer Information im Kontext des potentiellen Publikums zugeschrieben wird, auf den Diffusionsprozess. Der zugeteilte Wert der Information hängt seinerseits jedoch von der jeweiligen Valenz der Nachricht ab, welche wiederum von der Netzwerkdichte beeinflusst ist. So spielt die Valenz in engen Freundschaftsnetzen keine große Rolle. In lockereren Netzwerken aus Bekannten oder Fremden hingegen werden negative Darstellungen von Produkten weniger oft weitergegeben als positive Beschreibungen, da negative Valenz in diesem Kontext als weniger wertvoll für die anderen eingeschätzt wird.
Inhaltlicher Wert, der einer Nachricht beigemessen wird
Neben der strukturellen und emotionalen Komponente einer Nachricht existieren inhaltliche Charakteristika, welche die Verbreitung maßgeblich beeinflussen.
»One way to increase the effectiveness of each tie15 would be to have a ›buzz worthy‹ message« (Van Den Bulte, 2010, S. 11)
Danielson und Deutschmann (1960) führen erstmals den Einfluss des Nachrichtenwerts in Zusammenhang mit den inhaltlichen Attributen einer Nachricht auf. In ihrer Arbeit werden mehrere Nachrichten analysiert, um sie in Verlauf und Ausbreitung beobachten und miteinander vergleichen zu können. Weitere Untersuchungen, wie jene von Hill und Larsen (1954) über den Tod des Senators Robert A. Taft, von Greenberg (1964a) bezüglich des Attentats auf John F. Kennedy oder die vergleichenden Literaturanalysen von Rosengren (1973) bzw. De Fleur (1987) zeigen ähnliche Ergebnisse auf. Dabei liegt der Hauptfokus der Untersuchungen stets auf einer Analyse der Relevanz der interpersonalen Kommunikation bei der Verbreitung von Nachrichten. Greenberg (1964b) und Gantz/Trenholm/Pittman (1976) greifen das Konzept der hohen inhaltlichen Bedeutung von Informationen auf und betonen die Salienz16 einer Nachricht. Diese definieren sie als Grad, zu dem eine Mitteilung von Individuen als wichtig, interessant oder zu einem übergeordneten bekannten Thema zugehörig wahrgenommen wird. Neben diesen intrapersonellen Dimensionen der Salienz werden auch interpersonell zentral bewertete Themen als besonders salient und damit als förderlich für den Diffusionsprozess charakterisiert. Dabei verändert das Interesse an einem Thema bzw. die Zugehörigkeit zu einer Gruppe mit einem Interesse für eine Thematik die Relevanzeinschätzung einer Mitteilung (Gantz/Trenholm/Pittman, 1976).
Rogers übernimmt den Begriff der Salienz und verknüpft ihn wieder deutlicher mit dem Nachrichtenwert. Eine Meldung wird dementsprechend umso salienter, je höher der Nachrichtenwert von redaktioneller Seite aus eingeschätzt wird. Aus einem hohen Nachrichtenwert ergeben sich infolgedessen eine erste Platzierung in den Medien oder sogar Unterbrechungen des laufenden Programms beziehungsweise ein großer Umfang der Nachricht (Rogers, 2003). Des Weiteren führen Rogers aber auch Basil in ihren Arbeiten den Status der in der Mitteilung genannten Person als weiteren Einflussfaktor auf (Basil, 1994; Rogers, 2003). Auch spätere Arbeiten knüpfen teilweise an Rogers’ Salienzkonzept an. Ma/Lee/Goh (2012) beispielsweise analysieren die Relevanz des wahrgenommenen Wertes der Nachricht und deren verschiedene Typen. So verbreiten sich seichtere Nachrichten zu den Themen Unterhaltung, Spiele, Lifestyle, Sport etc. besser als beispielsweise politische oder wirtschaftliche Mitteilungen. Der Nachrichtenwert ist im Kontext dieser Untersuchung operationalisiert als Ergebnis der kollektiven Abstimmung bzw. des Kommentierens der Nachricht in den Sozialen Medien. Es konnte ein positiver Zusammenhang zwischen diesem Nachrichtenwert und dem Diffusionsprozess nachgewiesen werden. Romero/Meeder/Kleinberg (2011) wiesen ebenfalls eine Relevanz der Nachrichtentypen nach. Sie kategorisierten Twitterthematiken anhand ihrer Hashtags17. Die Ausbreitung der Thematiken konnte durch zwei Größen unterschieden werden: »stickiness« und »persistence«. Mit ersterer meinen die Autoren die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Thema von einer Person zur anderen weitergegeben wird. Beim zweiten Begriff handelt es sich um die Menge der Weiterleitungen und Verbreitungen des Hashtags. Romero/Meeder/Kleinberg (2011) fanden jedoch gerade bei politischen Kontroversen eine besonders hohe Persistenz und zeigen so widersprechende Resultate zu Ma et al. auf. Weitere Untersuchungen mit gegenteiligen Ergebnissen führten Bakshy et al. (2011) durch. In ihrer Studie werden zur Sicherung der statistischen Relevanz sowohl virale als auch nicht weiter diffundierte Nachrichten inkludiert. Bezüglich der inhaltlichen Komponente der Mitteilungen werden vielseitige Variablen erhoben, welche zum Teil ebenfalls die Valenz der Nachricht berücksichtigen und in einem Gesamtmodell eruiert werden. Insgesamt konnten 6 verschiedene inhaltliche Kategorien mit folgenden Fragen betrachtet werden:
Als wie interessant wurde der Inhalt bewertet?
Als wie interessant wurde der Inhalt für eine durchschnittliche Person eingeschätzt?
Inwiefern und wie stark wurden positive Gefühle durch die Nachricht ausgelöst?
Welche Weiterleitungsbereitschaft bestand via Email, IM, Twitter, Facebook oder Digg?
Um welchen Informationstyp handelte es sich (Spam, Blogs/Foren, Soziale Netzwerke, Nachrichten/Massenmedien oder andere)?
Um welche inhaltliche Kategorie handelte es sich (Lifestyle, Technik, Wissenschaft, Unterhaltung, Sport, Nachrichten etc.)?
Allerdings hatte keine dieser Kategorien einen nachweisbaren Einfluss auf die Verbreitung der einzelnen Inhalte. Somit stehen die Ergebnisse von Bakshy et al. im Gegensatz zu den zuvor in diesem Kapitel aufgeführten Studien. Um diesen Widerspruch aufzulösen, ist es wichtig, diesen Teil der Literaturanalyse im folgenden Unterkapitel kritisch zu betrachten.
2.2.3 Kritische Betrachtung der Literatur zu Attributen und Charakteristika der Innovation
Aufgrund der Definition der Innovation als Nachricht wurden auch in der Literaturanalyse innerhalb des Bereichs der Charakterisierung einer Innovation lediglich jene Attribute aufgelistet, welche im Kontext dieser spezifischen Innovationsart stehen. Somit prüfen die Studien entweder die von Rogers zusammengetragenen Attribute im Zusammenhang mit der Informationsdiffusion oder konzentrieren sich auf inhaltliche, strukturelle oder stimmungsbezogene Komponenten informationsbasierter Innovationen. Besonders Arbeiten zu den letzteren, zusätzlichen Attributen, welche im Speziellen die Nachricht charakterisieren, unterscheiden sich dabei stark in ihrer Herangehensweise. Sowohl beim Einfluss des strukturellen als auch des stimmungsbezogenen Teils einer Information auf den Diffusionsprozess wurde studienübergreifend von einem einheitlichen Verständnis der Begrifflichkeiten wie z.B. Valenz, Sentiment (Berger, 2012; Sohn, 2009) oder einzelner Textelemente wie z.B. Links ausgegangen (Suh et al., 2010; Yang, 2009). Dem inhaltlichen Wert der Information wurde jedoch keine zusammenhängende Definition zugrunde gelegt. In den frühen Arbeiten von Deutschmann (1960) bis De Fleur (1987) wurde der Begriff des Nachrichtenwerts nur oberflächlich im Sinne einer inhaltlich und redaktionell als besonders wichtig angesehenen Nachricht und nicht mit Bezug zur existierenden kommunikationswissenschaftlichen Theorie und deren einzelnen Nachrichtenfaktoren verwendet:
»News events of deep concern to large numbers of people will move faster and farther within a population, whatever the first source, than stories of a less emotional nature. This generalization speaks to the news value‹ of a story, which remains a poorly defined if intuitively understood concept.« (De Fleur, 1987, S. 126)
Erst Basil und Rogers lehnten ihre Definitionen eines hohen inhaltlichen Wertes einer Nachricht näher an die kommunikationswissenschaftliche Theorie des Nachrichtenwerts an und inkludierten sowohl einen Nachrichtenwert-Faktor (den Status der Person, über welche berichtet wurde) als auch die Resultate eines hohen Nachrichtenwertes – eine hohe Platzierung oder einen großen Umfang einer Mitteilung (vgl. Basil, 1994; Rogers, 2003). Die Vielseitigkeit weiterer möglicher Nachrichtenfaktoren fehlt jedoch gänzlich, und eine theoretische Verknüpfung der Nachrichtenwert-Theorie mit den Charakteristika der Innovation wird lediglich anhand der Gleichheit einiger Konzepte klar – nicht durch Verweis auf die jeweiligen theoretischen Vorarbeiten. Auch spätere Arbeiten beziehen sich dann zwar teilweise auf Rogers’ Definition der Salienz, operationalisieren diese jedoch erneut unabhängig von der Nachrichtenwert-Theorie (vgl. Ma/Lee/Goh, 2012). Andere Studien wie jene von Bakshy et al. oder Romero et al. entfernen sich wiederum vollständig von der Begrifflichkeit des Nachrichtenwerts und analysieren inhaltliche Kategorien bezogen auf den beigemessenen Wert anhand der Weiterleitung oder individueller Beurteilungen der jeweiligen Nachrichten (vgl. Romero/Meeder/Kleinberg, 2011; Bakshy et al., 2011). Der Mangel an stärkerer Integration des bestehenden theoretischen und empirisch überprüften Rahmenwerks (der Nachrichtenwert-Theorie) als Attribut der informationsbasierten Innovation ist eine der Forschungslücken, welche mittels dieser Arbeit geschlossen werden sollen. Aus diesem Grund folgt an dieser Stelle ein Unterkapitel zur Nachrichtenwert-Theorie.
2.2.4 Nachrichtenwert-Theorie
Auch die Nachrichtenwert-Theorie beschreibt Kriterien der Informationsdiffusion. Im Detail setzt sie sich mit inhaltsbezogenen Selektionsprozessen18 von Informationen aus der Perspektive von Journalisten, Medien oder anderen weiterleitenden Instanzen auseinander, womit sie die bisherige Informationsdiffusion um die inhaltliche Komponente erweitert. Die Theorie beantwortet die Frage nach den Kriterien, welche Fakten erfüllen müssen, um zur Nachricht zu werden (Staab, 1990). Dabei bemisst sich der Nachrichtenwert anhand der Publikationswürdigkeit des Ereignisses. Er entscheidet über Platzierung, Umfang und Aufmachung des Ereignisses in Medien (Schulz, 1976). Die Nachrichtenfaktoren stellen in diesem Zusammenhang die Ereignisaspekte dar (Eilders, 1997). Der Argumentation folgend dient das Konzept des Nachrichtenwerts der Identifikation der Relevanz einer Nachricht vor ihrer Verbreitung bzw. als Ursache ihrer Verbreitung.
2.2.4.1 Ursprünge der Nachrichtenwert-Theorie
Die Nachrichtenwert-Theorie geht zurück auf die Beobachtungen von Walter Lippmann (1922). In seinem Werk »Public Opinion« setzte er sich erstmals mit der Fragestellung auseinander, welche Eigenschaften von Ereignissen dazu führen, dass sie von Journalisten aufgegriffen und zu Nachrichten verarbeitet werden. Lippmann führt unter anderem die Komplexität der Welt und unsere Unfähigkeit, sie mit einem begrenzten Vokabular wiederzugeben, auf, um die Notwendigkeit der Bildung von Mustern und Stereotypen zu begründen (Lippmann, 1922). Stereotype erfüllen aber nicht allein bei Rezipienten den Zweck der Reduktion von Komplexität, sondern sie fungieren gleichermaßen innerhalb der journalistischen Profession als Selektionskriterien von Nachrichten.
»Without standardization, without stereotypes, without routine judgments, without a fairly ruthless disregard of subtlety, the editor would soon die of excitement. [. . . ] The [newspaper] could not be managed at all without systematization, for in a standardized product there is economy of time and effort, as well as a partial guarantee against failure.« (Lippmann, 1922, S. 166)
Lippmanns Beobachtungen zeigen des Weiteren, dass bestimmte Eigenschaften19 oder Muster der Nachrichten die Wahrscheinlichkeit anhaltenden Interesses einer breiten Leserschaft erhöhen (Lippmann, 1922). Er führt in diesem Kontext erstmals den Begriff »News Value« ein und stellt sieben Faktoren anhand von Beispielen vor: »Ungewöhnlichkeit«, »Bezug zu Bekanntem«, »zeitliche Begrenzung«, »Einfachheit«, »Konsequenzen«, »Beteiligung bekannter Personen« und »Entfernung des Ereignisortes«. Zur Kategorie der Ungewöhnlichkeit zählte Lippmann dabei Überraschungen oder eine Sensation. Der Bezug zu Bekanntem steht für die Etablierung eines Themas. Bei der zeitlichen Begrenzung geht es um die Dauer, bei der Einfachheit um die Struktur von Nachrichten. Den dargestellten Schaden, Nutzen oder die Relevanz fasst Lippmann unter dem Begriff Konsequenzen zusammen. Unter Beteiligung versteht er institutionelle Einflüsse oder Prominenz, welche in der Nachricht auftauchen. Zu guter Letzt charakterisiert er über die Entfernung des Ereignisorts eine räumliche Nähe zum Ort des Geschehens (Lippmann, 1922). Im Anschluss an Lippmanns Arbeit identifizierten Charles Merz (1925) durch eine Inhaltsanalyse der zehn erfolgreichsten Nachrichten des Jahres und Carl Warren (1934) in einer Anleitung für Journalismus-Studierende jeweils sehr ähnliche Nachrichtenfaktoren. Merz hielt die vier Faktoren »Konflikt«, »Personalisierung«, »Prominenz« und »Spannung« fest. Warren fügte die »Unmittelbarkeit des Geschehens«, »räumliche Nähe«, »Ungewöhnlichkeit«, »Emotionalisierung« und »Konsequenzen« bei Verzicht auf die von Merz vorgeschlagene Personalisierungsdimension hinzu, sodass teilweise Faktoren aus Lippmanns Arbeit wieder in den Vordergrund rücken (vgl. Staab, 1990). Unabhängig von Lippmann, Merz oder Warren entwickelte Östgaard (1965) ein ähnliches Konzept des Nachrichtenwerts, mit welchem er Ursachen für Verzerrungen im Nachrichtenfluss zu identifizieren versuchte (vgl. Staab, 1990). Er unterschied hierbei exogene Faktoren wie Zensur und Ökonomie sowie endogene Faktoren. Als endogen werden hierbei Faktorenkomplexe des Nachrichtenflusses wie »Vereinfachung«, »Identifikation« und »Sensationalismus« bezeichnet. Der Faktorenkomplex der Vereinfachung oder Simplifikation befasst sich mit der Tendenz, dass einfache Nachrichten komplexeren vorgezogen werden. Durch den Journalisten selbst besteht eine Reduktion der Komplexität der Nachrichten. Bei der Identifikation geht es um die Aufmerksamkeitsgenerierung bei den Rezipienten durch Nutzung bekannter Themen, prominenter Akteure oder räumlicher, zeitlicher bzw. kultureller Nähe zum Publikum. Der letzte angesprochene Komplex des Sensationalismus nutzt die Tatsache, dass dramatische, emotional erregende Ereignisse besonders stark in den Vordergrund der Berichterstattung gestellt werden (Östgaard, 1965). Auf diesem Konzept aufbauend vergrößerten Ruge und Galtung (1965) den Faktorenkatalog auf 12 Faktoren:
Die
Frequenz
bezeichnet die Zeitspanne, in welcher ein Ereignis an Bedeutung gewinnt. Kurzfristige Vorkommnisse besitzen mehr Chancen auf Veröffentlichung, da ihre Zeitspanne sich mit der Präsentationsfrequenz der Medien deckt. Langfristige Ereignisse besitzen nur dann hohe Publikationschancen, wenn ein dramatischer Höhepunkt erreicht wird.
Jede Nachricht muss zunächst einen gewissen
Schwellwert
überschreiten, damit sie wahrgenommen wird.
Je weniger
eindeutig
und klar die Nachricht ist, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit der Publikation. Komplexe Mitteilungen, aber auch Nachrichten mit vielen inkonsistenten Interpretationsmöglichkeiten besitzen eine geringere Chance auf Beachtung.
Eine Nachricht muss eine gewisse
Relevanz
besitzen. Kulturelle Nähe ist in diesem Kontext ein wichtiger Faktor.
Eine Mitteilung sollte an die
Erwartungshaltung
der Rezipienten anknüpfen. Bei zu großer kognitiver Differenz kann das Gesehene nicht eingeordnet werden.
Wenn ein Inhalt besonders
überraschend
ist, steigert dies ebenfalls die Wahrscheinlichkeit, als Nachricht ausgewählt zu werden. Seltene oder auch unerwartete Inhalte werden häufiger publiziert.
Ein etabliertes Thema (z. B. das Folgegeschehen eines Ereignisses) hat aufgrund einer gewissen
Kontinuität
ebenfalls große Veröffentlichungsmöglichkeiten. Inhalte solcher Mitteilungen besitzen den Vorteil, bereits als Nachrichten anerkannt worden zu sein.
Eine Nachrichtensendung, eine Zeitung oder eine Radioshow etc. bestehen aus verschiedenen Meldungen, welche als
Komposition
zusammenspielen. Dazu wird angenommen, dass aufgrund der Tendenz zu einer möglichst vielseitigen Berichterstattung der Schwellwert für unterrepräsentierte Themen geringer wird.
Elite-Nationen
werden in der Berichterstattung aufgrund ihres Einflusses und ihrer Macht bzw., damit einhergehend, meist folgenreicheren Vorfällen häufiger erwähnt.
Gleiches gilt für
Elite-Personen.
Diese können entweder politisch bedeutsam oder prominent sein und dienen als Identifikationsobjekte.
Personalisierte
Ereignisse besitzen eine höhere Publikationswahrscheinlichkeit.
Der letzte Punkt bezieht sich auf die Tendenz der Medien, negative Ereignisse in den Vordergrund zu rücken.
Zusätzlich zu den ausführlichen Faktoren erstellten Galtung und Ruge die Additions- und Komplementaritätshypothese. Die Additionshypothese postuliert, dass die Publikationswahrscheinlichkeit steigt, je mehr Nachrichtenfaktoren bei einem Ereignis vereint sind. Wenn ein Nachrichtenfaktor fehlen sollte, kann dieser durch die Betonung eines anderen substituiert werden (Komplementaritätshypothese) (Galtung, 1965).
2.2.4.2 Bezug des Nachrichtenwerts zu klassischen Attributen der Innovation nach Rogers
Betrachtet man die bislang vorgestellten Arbeiten zum Nachrichtenwert, fallen Parallelen zu Rogers klassischen Attributen der Innovation auf. Zum einen entsprechen die Nachrichtenfaktoren menschlichen Wahrnehmungskriterien und können an Rogers Konzept zur »Observability« angeknüpft werden. Galtung und Ruge erläutern das Prinzip wie folgt:
