Nachrichtenverbreitung in Sozialen Netzwerken

Diese Arbeit entstand im Rahmen des „Kommunikationswissenschaftlichen Praktikums“ bei Dr. Elizabeth Prommer am Wiener Institute für Publizistik- und Kommunikationswissenschaft im Sommersemester 2011. Inhaltsverzeichnis    

1.     Abbildungsverzeichnis

2.     Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Alter*Verbreitung von Nachrichten. Tabelle 2: Alter Mittelwert Tabelle 3: Geschlecht*Verbreitung von Nachrichten. Tabelle 4: StudierendeSchüler*Verbreitung von Nachrichten. Tabelle 5: Zusammenhang von Internetnutzung und Verbreitung von Nachrichten. Tabelle 6: Tätigkeit*Verbreitung von Nachrichten. Tabelle 7: Zusammenhang von online fernsehen und Verbreitung von Nachrichten. Tabelle 8: Zusammenhang Internetnutzung Handy und Nutzung Facebook/Twitter Tabelle 9: Zusammenhang Verbreitung von Politik zu Verbreitung von Nachrichten. Tabelle 10: Zusammenhang Alter und Nachrichtenverbreitung Facebook/Twitter Tabelle 11: Finanzielle Mittel*Verbreitung Politiknachrichten.  

3.     Zur Arbeit

3.1.Titel

Der Titel meiner Projektkurs-Arbeit lautet: Nachrichtenverbreitung in Sozialen Netzwerken

3.2.Spezifizierung des Untersuchungsgegenstandes

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich grundsätzlich damit wer im Internet Nachrichten verbreitet. Dabei liegt der Fokus auf die Verbreitung der Nachrichten in Sozialen Netzwerken. Gibt es Unterschiede im Alter, Geschlecht oder unterscheiden sich etwa gar Studierende von Berufstätigen? Haben die finanziellen Mittel einer Person Einfluss darauf, ob sie in Sozialen Netzwerken Informationen verteilt? Gibt es einen Zusammenhang zwischen online fernsehen und der Nutzung von Twitter, Facebook & Co.? Diese Fragen sollen mittels einer eingehenden Theoriedarstellung bestehend aus grundsätzlichen Theoriemodellen sowie praxisnahen Zahlen & Fakten sowie der Auswertung eines quantitativen Fragebogens beantwortet werden.

3.3.                      Persönliches Erkenntnisinteresse und kommunikations- wissenschaftliche Relevanz

Wir erleben einen umfassenden und tiefgehenden Medienwandel. Die Nutzung von Medien verlagert sich immer mehr in das Internet. Das zeigen uns die nackten statistischen Zahlen mindestens genauso eindrücklich wie das Wehklagen der Verleger. Andere Firmen wiederum profitieren von der Migration in das Internet. Internetriese Google etwa ist geschätzt die zweitwertvollste Marke der Welt. Faszinierend an Google ist, dass der überragende Anteil der Einnahmen aus Werbeeinschaltungen lukriert wird. Werbeeinnahmen, die vor einem Jahrzehnt noch den traditionellen Medien alleine zur Verfügung standen. Weltweit versuchen Verleger mit Innovationen aber auch mit Lobbyismus ihren Anteil am Werbekuchen zu halten. Unter Lobbyismus fällt wohl auch der Versuch ein Leistungsschutzrecht in Deutschland zu installieren. Sogar Zitate sollen zahlungspflichtig werden, wenn ein Dritter diese kommerziell nutzen will. Damit greifen die Verleger mehr oder weniger direkt „Google News“ an, eine Anwendung die automatisch Nachrichtenauszüge akkumuliert. Ob allein geänderte rechtliche Rahmenbedingungen wieder mehr Geld in die Taschen der Verlagshäuser spülen darf bezweifelt werden. Wichtiger werden wohl Innovationen sein sowie ein flexibles Agieren in Hinblick auf die geänderten und sich ständig ändernden Rezeptions- und Distributionsbedingungen der Kunden. Dazu braucht es aber ein Wissen um diese Rezeptions- und Distributionsbedingungen, konkret etwa wie Kunden mit den Nachrichten umgehen und warum sie genau diese eine Nachricht weiterverbreiten. Dieses Wissen zu generieren ist Aufgabe der Kommunikationswissenschaft, will sie auch zukünftig Fragen der (neuen) medial vermittelten Kommunikation beantworten können. Die Kommunikationswissenschaft scheint noch immer eine gedankliche Aufteilung nach der Lasswell‘schen Formel zu machen. Besonders gerne wird der Kommunikator – also das Massenmedium – untersucht, oder wie Rezipienten darauf reagieren. Neu hingegen ist die Vorstellung eines Nutzers, der die Informationen rezipiert, diese aktiv bearbeitet, kürzt oder erweitert und schließlich wieder distribuiert. Ein Zwischending von Konsument und Produzent also: der Prosument. Die vorliegende Arbeit möchte quantitativ erfassen welche Nutzer besonders häufig Nachrichten weiterverbreiten und so in die neue Welt der „Prosumer“ vorstoßen. Dabei ergeben sich auch für zukünftige Arbeiten einige Anknüpfungspunkte, etwa die Fragen nach der Motivation – dem Warum – der Nutzer beim Verteilen und Bearbeiten von massenmedial vermittelten Nachrichten.

3.4.Inhaltsangabe

Die vorliegende Arbeit teilt sich grob in einen Theorieteil und einen empirischen Teil. Zuerst wird kurz beschrieben welche grundsätzlichen Theorien es zur Mediennutzung gibt. Um den Rezipienten der aktiv die Inhalte auswählt, weil er sich davon etwas verspricht, geht es beim Nutzen- und Belohnungsansatz. Dass einfache soziodemographische Daten oft die komplexe Lebenssituation nicht mehr erfassen können, besagt das Lebensstil-Konzept. Zum Nachdenken bringt die Wissenskluft-Theorie, die sich zwischen Ärmeren und Reicheren auftun soll. Das Kapitel über grundsätzliche Theorien beschließen die relativ neuen Ansätze des Prosumers bzw. Produtzers. Unter aktuellen Forschungsstand werden dann Zahlen und Fakten zu Nutzer und Nutzerverhalten aus Österreich und Deutschland präsentiert. Quellen für Österreich sind der Austria Internet Monitor, die ÖWAplus sowie der Social Media Radar Austria. Die Analyse für Deutschland stützt sich auf die bekannte wie umfangreiche ARD/ZDF-Onlinestudie 2010. Der empirische Teil versucht anschließend die aufgestellten Forschungsfragen und Hypothesen zu beantworten. Datengrundlage ist ein quantitativer Fragebogen, der online durchgeführt wurde und an dem insgesamt 402 Personen teilnahmen.

4.     Theorien zur Mediennutzung

4.1.Nutzen- und Belohnungsansatz

Der Nutzen- und Belohnungsansatz auch „Uses and Gratification-Approach“ genannt, geht von einem aktiven Nutzer aus. „Was machen Menschen mit den Medien“ heißt es bei Katz und Foulkes und nicht mehr „Was machen Medien mit den Menschen“. (vgl. Katz; Foulkes, 1962: S. 378) Der Nutzer wird also als Individuum begriffen, der aktiv die Inhalte auswählt die er konsumieren will. Der Uses-and-Gratification-Approach hat im Laufe seiner Geschichte viele Ausprägungen erlebt. Einen guten Überblick über die Modelle gibt Christa Lindner-Braun. (vgl. 2007: S. 259) So dominieren in Rosengrens und Windahls Modell soziale Nutzungsmotive wie Sozialisierung, Erholung, Flucht aus der Realität und Information. Deswegen bevorzugen Rezipienten eine kurzfristige Wirkung der Sendung (und daher fantasieorientierte Inhalte). Dagegen gehen Rayburn und Palmgreen davon aus, dass derjenige Medieninhalt gewählt wird, der die höchsten Werte für Gratifikationen erzielt. Es geht also darum, wovon die Rezipienten am meisten emotional profitieren. Galloway und Meek konzentrieren sich wiederum auf die kognitiven Erwartungen und Bewertungen der Medieninhalte. Die Höhe der Erwartungen und die erhaltenen Gratifikationen bestimmen die Mediennutzung.

4.2.Lebensstil-Konzept

Mit dem Lebensstil-Konzept wird versucht Menschen nach Milieus zu klassifizieren, die sich aus deren Aktivitäten, Werten und Einstellungen ergeben. Grund dafür ist, dass oft – insbesondere in der Werbewirtschaft – die klassischen Unterteilungen in Bildung, Einkommen, Geschlecht, Alter usw. nicht mehr genügen und zu wenig aussagekräftig sind. Lebensstile betreffen individuelle Merkmale eines Menschen, seine Grundwerte und Überzeugungen. Der schwedische Kommunikationswissenschaftler Karl Erik Rosengren meinte, dass mit seinem Modell gemessen werden kann, wie sehr diese individuellen Merkmale Kaufeinstellungen beeinflussen. (vgl. Meyen, 2004: S. 41ff) Das Lebensstilkonzept wurde insbesondere für die kommerzielle Marktforschung weiterentwickelt. Das bekannteste Lebensstilkonzept in Österreich sind die Sinus-Milieus des Markt- und Meinungsinstitutes INTEGRAL. Abbildung 1: Sinus-Milieus in Österreich

Quelle: Integral, 2011a

Diese Typenbildung hat aber ein Problem: In vielen Situationen werden sich die Menschen anders verhalten, als man es von den ihnen zugteilten Typen erwarten würde. Trotzdem geben die Sinus-Milieus einen klärenden Überblick darüber, welche Lebensstile es im Groben gibt. So wird sich etwa ein „Ländlicher“ anders bei der Internetnutzung und Informationsbearbeitung und -verbreitung verhalten als ein Experimentalist.

4.3.Wissenskluft und Digital Divide

Die Wissenskluft-Hypothese wurde erstmals von einem Forscherteam der Minnesota-University formuliert. Die Forscher gehen davon aus, dass der Wissenszuwachs von statushöheren Segmenten der Bevölkerung schneller wächst, als der von statusniedrigeren Segmenten. Grund dafür sei die zunehmende Informationsdichte der Massenmedien und deren unterschiedliche Rezeption. Die Befürchtung ist daher, dass Medien in diesem Aspekt dysfunktional für die allgemeine gesellschaftliche Entwicklung sind. (vgl. Bonfadelli, 2002: S. 568ff) Diese Besorgnis reicht soweit, dass sogar von einer neuen Informationselite gesprochen wird, denn die „Informationsreichen“ werden reicher, die „Informationsarmen“ hingegen immer ärmer. Wichtig: In Bezug auf die Kluft zwischen den beiden Gruppen, nicht absolut an Wissen. (vgl. Schulz, 1990: S. 149) Eine Weiterentwicklung der Wissenskluft-Hypothese firmiert unter dem Schlagwort „Digital Divide“. Digital Divide, auch Digital Gap oder digitale Kluft genannt, beschreibt eine neue Kluft, die sich aufgrund des unterschiedlichen Zuganges zu den neuen Informations- und Kommunikationstechnologien auftut. Dabei ist klar: Im Rahmen des technischen Aspektes, also der Verbreitung der neuen Internet- und Kommunikationstechnologien, handelt es sich um einen normalen Prozess. Mit der Diffusion der neuen Technologie wird diese – rein auf Technik bezogene – Kluft wieder kleiner. Vielschichtiger ist hingegen die Frage, wie sehr unterschiedliche Nutzergruppen mit diesen neuen Technologien umgehen können. (vgl. Jäckel, 2008: S. 303f)

4.4.Erweiterung der Digital Divide-Theorie

Die Hypothese der digitalen Wissenskluft konzentriert sich auf die unterschiedliche Aneignung von Wissen mit Hilfe neuer Technologien. Die Entwicklung des Web 2.0 – des „Mitmachnetzes“ – schreitet rasant voran. Gerade Web 2.0 bietet unzählige Möglichkeiten Medieninhalte nicht nur zu konsumieren, sondern auch zu produzieren. Es zeigt sich aber immer klarer, dass nur eine Minderheit von Nutzern auch tatsächlich aktiv Inhalte produzieren. Die Theorie der digitalen Kluft sollte daher auch auf das Produzieren von Inhalten/Wissen erweitern werden, anstatt nur die Aneignung von Wissen zu betrachten. Wenn nämlich statushöhere Gruppen mehr produzieren (prosumieren), dann entsteht auch hier eine Kluft zu statusniedrigeren Gruppen. Dies wäre ein Anzeichen dafür, dass Erstere nicht nur über mehr Wissen verfügen, sondern auch ihre Meinungen, Wünsche, Kritiken, udgl. besser formulieren können – zusammengefasst also eine höhere Meinungs- und Artikulationsfähigkeit besitzen und damit auch eine bessere Verbreitungsfähigkeit. Denn nur was artikuliert wurde, kann auch verbreitet werden. Daher könnte mit der Theorie der digitalen Kluft der Prosumer-Ansatzes verbunden und kritisch betrachtet werden.

4.5.Zwischen Produzent und Konsument: der Prosument

Prosument ist ein Kofferwort aus Produzent und Konsument. Er wurde erstmals 1980 von Alvin Toffler in „The Third Wave“ geprägt. Toffler verstand den Begriff dahingehend, dass Konsumenten Sach- oder Dienstleistung nicht nur erwerben, sondern auch – in Hausarbeit – selbst produzieren. (vgl. Blättel-Mink, 2010: S. 7) Mit „dritter Welle“ meinte er, dass nach der ersten Welle (Selbstversorgung) und der zweiter Welle (Industrialisierung und Trennung von Produktion und Konsumation) nun eine Zeit anbricht, in der die Kluft zwischen Produzenten und Konsumenten überwunden wird und sich eine Prosumenten-Ökonomie etabliert. (vgl. Blutner, 2010: S. 84f) Warum aber beteiligen sich Konsumenten aktiv an der Produktion und/oder Wertschöpfungskette? Für Hellmann (vgl. 2010: S. 222) liegt die Motivation darin, dass Menschen so einer Entfremdung entgegensteuern können. Er vergleicht das mit dem Protest. Demnach müssen gesellschaftliche Verhältnisse oft akzeptiert werden, der Protest ermöglicht es aber aus diesem passiven Modus des Duldens auszubrechen. „Denn Protest bedeutet Handeln, und Handeln per se Individualisierung. Wer protestiert, weicht von der Norm der Konformität ab, fällt aus der Reihe und wird damit für sich und andere als Individuum sichtbar. Protest erreicht damit das genaue Gegenteil dessen, wofür Entfremdung immer steht, und möglicherweise gilt dies ja auch für Prosumtion: Kompensation von Entfremdung, die Erfahrung von Einzigartigkeit.“ (Hellmann, 2010: S. 222) Von der Einführung des Wortes 1980, zu den vielfältigen Beteiligungsformen heute war es ein langer Weg. Blutner (2010, S. 89ff) unterscheidet grundsätzlich vier Formen der Beteiligung.
  1. Restriktive Formen der Ko-Produktion
  2. Eigenarbeit als individuelle Option
  3. Interaktive Formen der Beteiligung und Wertschöpfung
  4. Konsumenten werden zu Produzenten
Zu Viertem zählt Blutner Open-Source-Software wie Mozilla. Die Entwickler könne man nicht mehr als Prosumenten bezeichnen, denn sie übernehmen alle Funktionen eines Produzenten und sind daher auch Produzenten, die allerdings ein Kollektivgut herstellen. (vgl. ebd.: S. 90f) Die dritte Kategorie, „Interaktive Formen der Beteiligung und Wertschöpfung“, ist dadurch gekennzeichnet, dass der Produzent die Teilnahme des Konsumenten erst ermöglicht, etwa durch eine entsprechende Infrastruktur. So integriert der Produzent das Wissen und Können der Konsumenten. Im Gegenzug erhält der Produzent Know-How und wichtige Informationen über seine Konsumenten, zum Beispiel über den Zufriedenheitsgrad. Unter diese Kategorie könnte man daher die Kommentarfunktion auf Onlineseiten von Zeitungen zählen. In welche Kategorie fällt dann aber zum Beispiel die Wikipedia, wenn etwa ein Nutzer einen journalistischen Artikel liest, die Inhalte in diese „freien Enzyklopädie“ einarbeitet und andere Nutzer wiederum das Geschrieben verfeinern und korrigieren? Mit den Kategorien von Blutner fällt hier eine Einordnung schwer. Bruns (vgl. 2010: S. 194) kritisiert überhaupt, dass der Prosumer-Begriff immer wieder neu interpretiert wurde und sich so schon weit davon entfernt hat, was Toffler ursprünglich damit meinte. Bruns schlägt daher einen neuen Begriff vor, der sich speziell auf die neuen Kommunikationstechnologien bezieht.

4.6.Der Produtzer

Bruns (2010: S. 197) beschreibt Produtzung folgend: „ (…) Informationen und Wissen durch Nutzerschwärme haben das Potential, aus unzähligen kleinen Beiträgen einzelner Teilnehmer im Schwarm am Ende eine vernetzte, verteilte, dezentrale „kollektive Intelligenz“ entstehen zu lassen, wie Pierre Lévy es in seinem gleichermaßen visionären wie utopischen Buch ‚Collective Intelligence‘ prophezeit hat.“ Der Produtzer hat eine „hybride Nutzer/Produzenten-Rolle“, er ist Nutzer wenn er sich der vorhandenen Ressourcen bedient und Produzent wenn er diese weiterverarbeitet. Bruns konzentriert sich bei seiner Begriffsdefinition des Produtzers besonders auf den Aspekt der Kollektivität. Diese neue Art des Arbeitens und Bearbeitens bedeutet für ihn eine Revolution, die das gesamte kulturelle und geistige Leben der Menschheit umgestalten könnte. (vgl. ebd.: S. 204)  

5.     Aktueller Forschungsstand

5.1.Austrian Internet Monitor

Der Austrian Internet Monitor (AIM) beobachtet kontinuierlich die Entwicklung der modernen Kommunikationstechnologien und erstellt repräsentative Studien für Österreich. Derzeit nutzen 80% der Österreicher und Österreicherinnen das Internet. (vgl. Integral, 2011b: S. 4) In der folgenden Abbildung hat Integral Österreich 3000 Personen abgefragt, was sie in den letzten 4 Wochen im Internet gemacht haben, um so die Häufigkeiten festzustellen. Abbildung 2: Häufig genutzten Internetanwendungen | Integral

Quelle: Integral, 2011b

Das Versenden und Empfangen von E-Mails ist immer noch am wichtigsten, obwohl es hier einen leichten Rückgang von 2010 auf 2011 gab. Zeitungen und Zeitschriften sowie generell aktuelle Nachrichten und Informationen sind dagegen im Zunehmen. Erstaunlich schwach ist noch immer die „Nutzung von Networking-Plattformen“ ausgeprägt, auch wenn hier eine Zunahme zu verzeichnen ist. Sogar die Benutzung eines Fremdsprachen-Wörterbuchs liegt hier voran. Auch überraschend ist, dass bereits rund ein Drittel aller Handybesitzer ein Smartphone verwenden. (vgl. Integral, 2011c) Weniger überraschend ist hingegen, dass über 60-Jährige im Durschnitt eklatant seltener das Internet nutzen. Bei der Internutzung gibt es in den Altersgruppen 14-39 Jahren fast keinen Unterschied mehr. Männer nutzten das Internet um 13% häufiger als Frauen. Abbildung 3: Internetnutzung nach Zielgruppen

Quelle: Integral, 2011b: S. 4

5.2.ARD/ZDF-Onlinestudie

Die jährlich durchgeführte ARD/ZDF-Onlinestudie ist die bekannteste Studie zur Veränderung der Onlinenutzung in Deutschland. Es zeigt sich, dass 2010 69,4% der Deutschen zumindest gelegentlich das Internet genutzt haben. (vgl. Van Einerem; Fress: 2010: S. 335) Dies ist eingeschränkt vergleichbar mit dem Ergebnis des Austrian Internet Monitors, der 2010 insgesamt 70% regelmäßige Onlinenutzer ausweist. (vgl. Intregal: 2011b: S. 3) Diese Werte sind in Österreich und Deutschland also annähernd gleich. Bei den 14- bis 19-jährigen weist der Austrian Internet Monitor 98% Onlinenutzung aus (siehe Abbildung 3), in Deutschland waren es 2010 erstmals 100%. (vgl. Van Einerem; Fress: 2010: S. 336) Daher kann davon ausgegangen werden, dass für Jugendliche das Internet bereits ein universales Medium ist. Ebenso ähnlich sind sich Deutschland und Österreich bei den Zuwachsraten der ab 30-Jährigen. Die Generationskluft verschiebt sich laut den Autorinnen der ARD/ZDF-Onlinestudie: Gab es früher einen großen Unterschied zwischen den unter 50-Jährigen und ab 50-Jährige, so findet man heute den großen Unterschied zwischen den bis 64-Jährigen und den ab 65-Jährigen. Besonders interessant ist, dass für 58% der 14-19-Jährigen das Internet wichtiger ist als Fernsehen, Radio oder Zeitungen und Zeitschriften. Für van Einerem und Frees (vgl. 2010: S. 339), die die ARD/ZDF-Onlinestudie 2010 durchgeführt haben, ist überraschend, dass nur 13% der Deutschen auch mobil ins Internet gehen und davon nur 8% mit dem Handy. Das ist auch insofern erstaunlich, als dass die Auswertung des Fragebogens für diese Arbeit Folgendes ergab: 65,7% gaben an, selten bis häufig das Handy zur Internetnutzung zu verwenden und nur 34,4% kreuzten „nie“ an. Da der Fragebogen dieser Arbeit besonders viele Befragte im Alter zwischen 20 bis 30 Jahren hatte, könnte das natürlich den Vergleich verfälschen. Die ARD/ZDF-Onlinestudie weist aber auch die Internetnutzung am Handy für 14 bis 29-Jährige aus, in dieser Altersgruppe sind es 13%. (vgl. ebd.: S. 341) Betrachtet man nun ebenfalls die 14-29 Jähriger aus dem Fragebogen dieser Arbeit, dann ergibt das sogar einen noch höheren Wert: 66,1% nutzen das Handy selten bis häufig zum Zugriff auf das Internet, nur 33,9% tun das nie.[1] Abbildung 4: Internetnutzung mittels Handy: 14 bis 29-Jährige Bei der Nutzung verschiedener Onlineanwendungen fällt ein großer Unterschied zwischen Österreich und Deutschland auf und zwar in der Kategorie „Online-Communitys nutzen“. Unter diesem Begriff firmieren in der ARD/ZDF-Onlinestudie auch Soziale Netzwerke wie beispielsweise Facebook. Im Austrian Internet Monitor (AIM) gibt es hierzu keine vergleichbare Variable, oder wenn, dann nur unter dem Begriff „Nutzung von Networking-Plattformen“. Die Abfrage scheint hier von AIM nicht klar formuliert zu sein, denn in Deutschland befinden sich Online-Communitys schon an sechster Stelle. Laut Social Media Radar Austria sind rund 2,6 Millionen Österreicher alleine auf Facebook, dass eine Vielzahl der Accounts nicht genutzt wird ist unrealistisch.[2] Aussagekräftiger ist hier schon eine Grafik der ÖWAplus-Studie, die abfragte welche Anwendungen zumindest gelegentlich genutzt werden. Abbildung 5: Häufig genutzten Internetanwendungen | ÖWAplus

Quelle: ÖWA, 2011: S. 8

Mit dieser Abfrageform zeigt sich, dass bereits 37% der Österreicher und Österreicherinnen „Social-Networking-Seiten“ nutzen. Damit befinden sich Facebook, studivz und Co. schon auf dem siebten Platz der am häufigsten genutzten Internetanwendungen in Österreich.  

6.     Strukturierte Liste der Forschungsfragen, Definition zentraler Begriffe, Hypothesen und Operationalisierung

  1. Forschungsfrage
Wer verbreitet häufig Nachrichten auf Sozialen Netzwerken? Hypothesen:
  • Personen unter 21 Jahren verbreiten häufiger Nachrichten in Sozialen Netzwerken als Personen ab 21 Jahren.
  • Frauen verbreiten häufiger Nachrichten in Sozialen Netzwerken als Männer.
  • Studierende verbreiten häufiger Nachrichten in Sozialen Netzwerken als Schüler.
  • Personen die über 1000 Euro im Monat zur Verfügung haben verbreiten häufiger Nachrichten in Sozialen Netzwerken als Personen die nur bis zu 1000 Euro im Monat zur Verfügung haben.
  • Personen die das Internet häufiger nutzen, verbreiten häufiger Nachrichten in Sozialen Netzwerken als Personen die weniger häufig das Internet nutzen.
  • Studierende verbreiten häufiger Nachrichten in Sozialen Netzwerken als berufstätige Personen.
  • Je häufiger online ferngesehen wird, desto häufiger werden Nachrichten in Sozialen Netzwerken verbreitet.
Operationalisierung: Soziale Netzwerke: Im Fragebogen wurde gefragt: „Wie oft verbreiten Sie Nachrichten auf folgende Kanälen?“ Dazu gab es unter anderem die Variablen Facebook, Twitter und Andere Social Networks zur Auswahl. Der Ausdruck Soziale Netzwerke fasst diese drei Auswahlmöglichkeiten zusammen. „Andere Social Networks“ subsumiert Netzwerke wie studivz, xing uä. online fernsehen: Meint die Möglichkeit im Internet audiovisuelle Inhalte zu rezipieren. Meistens geschieht dies durch Streamingtechnologie, wobei Inhalte nicht dauerhaft auf dem Rechner des Nutzers gedownloadet werden. Dabei werden die Inhalte in kleine Datenpakete zerlegt. Die ersten Datenpakete könne bereits wiedergegeben werden, während der Rest noch geladen werden muss. Als Beispiel sei die Mediathek des ORF genannt, die unter tvthek.orf.at abrufbar ist. Im Fragebogen wurde die Nutzung von online Fernseh-Angebot wie folgt abgefragt: Wie häufig nutzen sie folgende Fernseh-Angebote? Zur Auswahl standen folgende Merkmalsausprägungen: Mediatheken (z.B. ORF; ZDF, ARD), Live-Streamings von Fernsehsendern, On-Demand-Plattformen (z.B. maxdome.de, movie2k.com), Video-Plattformen (z.B. Youtube, Clipflish), Video Podcasts. Alle Merkmalsausprägungen wurden zu „online fernsehen“ subsumiert.
  1. Forschungsfrage
Wenn häufig das Handy für Internetnutzung gebraucht wird, wird häufiger Facebook bzw. Twitter genutzt? Hypothesen
  • Je häufiger ein Handy genutzt wird um ins Internet zu gelangen, desto häufiger wird Facebook genutzt.
  • Je häufiger ein Handy genutzt wird um ins Internet zu gelangen, desto häufiger wird Twitter genutzt.
Operationalisierung Handy: Der Begriff Handy umfasst auch den Begriff Smartphone, also Handys der neuesten Generation, die sich durch ein Mehr an Computerfunktionalität auszeichnen.
  1. Forschungsfrage
Nutzen Studierende häufiger Onlineportale von Qualitätszeitungen als die Onlineportale von Boulevardzeitungen? Hypothese
  • Studierende nutzen Onlineportale von Qualitätszeitungen häufiger als die Onlineportale von Boulevardzeitungen.
Operationalisierung: Qualitätszeitungen: Ein echtes Mantra zur Qualität im Journalismus ist folgender Satz von Ruß-Mohl (1992: S. 85): „Qualität im Journalismus definieren zu wollen, gleicht dem Versuch, einen Pudding an die Wand zu nageln.“ Qualität ist abhängig von den Maßstäben mit denen man eben „Qualität“ messen will. Haas (2008: S. 103) meint dazu: „Das Publikum einer Qualitätszeitung besteht vornehmlich aus Informationseliten, anspruchsvollen Lesern, die gebildet, einkommensstark, eher urban, aktiv, politisch, wirtschaftlich und kulturell interessiert und konsumfreudig sind. Dieses Publikum verlangt nach Hintergrundinformation, nach Recherche, Analyse und Erläuterung.“ Eine genaue Klassifizierung von Qualitätszeitungen würde den Rahmen dieser Arbeit sprengen.[3] Als Onlineableger von Qualitätszeitungen wurden kategorisiert: derstandard.at, diepresse.com, spiegel.de, faz.de, zeit.de Boulevardzeitungen: Als Onlineableger von Boulevardzeitungen wurden kategorisiert: krone.at, oe24.at, bild.de und kurier.at. Besonders die Kategorisierung von kurier.at fiel schwer, sieht sich doch der Kurier selbst nicht als Boulevardzeitung. Auch Haas (2008: S. 102) definiert den Kurier als „Mid Market Paper (überregionale Tageszeitung zwischen Qualitätszeitung und Boulevard positioniert) (…)“ Alternativ hätte kurier.at nur ausgeschlossen werden können, was aber ebenso wenig gerechtfertigt schien. In diesem Zusammenhang muss daher der Begriff „Boulevardzeitungen“ breiter verstanden werden als nur die klassischen Vertreter wie beispielsweise krone.at oder bild.de.
  1. Forschungsfrage
Motiviert die häufige Nutzung von Sozialen Netzwerken zur Verbreitung von Nachrichten über Politik in diesen? Hypothese Je häufiger Nachrichten in Sozialen Netzwerke verbreitet werden, desto häufiger werden Nachrichten über Politik in diesen verbreitet.
  1. Forschungsfrage
Unterscheidet sich die Verbreitung von Nachrichten von Jüngeren und Älteren in Facebook bzw. Twitter? Hypothese
  • Je jünger eine Person, desto häufiger wird Facebook zur Verbreitung von Nachrichten genutzt.
  • Je jünger eine Person, desto häufig wird Twitter zur Verbreitung von Nachrichten genutzt.
  1. Forschungsfrage
Verbreiten Personen die mehr finanzielle Mittel haben, häufiger Nachrichten über Politik in Sozialen Netzwerken als finanziell schlechter gestellte? Hypothese
  • Personen die über 1000 Euro im Monat zur Verfügung haben verbreiten häufiger Nachrichten in Sozialen Netzwerken über Politik als Personen die nur bis zu 1000 Euro im Monat zur Verfügung haben.
 

7.     Beantwortung der Forschungsfragen

Forschungsfrage 1: Wer verbreitet häufiger Nachrichten auf Sozialen Netzwerken?   Hypothese 1.1.: Personen unter  21 Jahren verbreiten häufiger Nachrichten in Sozialen Netzwerken als Personen ab 21 Jahren. Das Alter wurde in zwei Gruppen aufgeteilt: 0-20 Jahren und 21-98 Jahren. Der Chi-Quadrat-Test ergab, dass der Zusammenhang zwischen den beiden Altersgruppen und Verbreitung von Nachrichten nicht signifikant ist. Die Alternativhypothese kann angenommen werden: Personen unter 21 Jahren verbreiten nicht häufiger Nachrichten in Sozialen Netzwerken als Personen ab 21 Jahren. Der Chi-Quadrat-Test ist in diesem Falle zu 16,7% fehleranfällig, da es in einer Zelle eine erwartete Häufigkeit kleiner 5 gab. Tabelle 1: Alter*Verbreitung von Nachrichten
Chi-Quadrat-Tests
Wert df Asymptotische Signifikanz (2-seitig)
Chi-Quadrat nach Pearson ,322a 2 ,851
Likelihood-Quotient ,327 2 ,849
Zusammenhang linear-mit-linear ,005 1 ,944
Anzahl der gültigen Fälle 402
a. 1 Zellen (16,7%) haben eine erwartete Häufigkeit kleiner 5. Die minimale erwartete Häufigkeit ist 4,84.
Aussagen zum Alter mittels dieser Befragung sind grundsätzlich schwierig, da das Durchschnittsalter besonders niedrig ist, das heißt die meisten der befragten Personen sind zwischen 20 bis 30 Jahre alt: Der Mittelwert beträgt 24,81 Jahre. Tabelle 2: Alter Mittelwert
Statistiken
Alter
N Gültig 402
Fehlend 0
Mittelwert 24,81
Hypothese 1.2.: Frauen verbreiten häufiger Nachrichten in Sozialen Netzwerken als Männer. Es besteht ein signifikanter Zusammenhang zwischen Geschlecht und der Häufigkeit der Verbreitung von Nachrichten in Sozialen Netzwerken. Allerdings anders als erwartet: 13,6% der Männer verbreiten häufig oder regelmäßig Nachrichten auf Sozialen Netzwerken, dies tun aber nur 6,5% der Frauen. Damit verbreiten fast genau doppelt so viele Männer wie Frauen häufig oder regelmäßig Nachrichten auf Sozialen Netzwerken. Nie oder selten Nachrichten verbreiten 68,3% der Frauen, aber nur 55,7% der Männer. Aufgrund dieser Ergebnisse kann die Alternativhypothese angenommen werden: Frauen verbreiten nicht häufiger Nachrichten auf Sozialen Netzwerken als Männer. Es zeigt sich vielmehr, dass Männer häufiger Nachrichten verbreiten. Abbildung 6: Verbreitung von Nachrichten nach Geschlecht Aufgrund dieser klaren Unterschiede hat der Chi-Quadrat-Test auch einen signifikanten Zusammenhang mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von nur 1,5% festgestellt. Das heißt mit 98,5-prozentiger Wahrscheinlichkeit sind zwischen den zwei Variablen die Werte nicht normalverteilt.[4] Tabelle 3: Geschlecht*Verbreitung von Nachrichten
Chi-Quadrat-Tests
Wert df Asymptotische Signifikanz (2-seitig)
Chi-Quadrat nach Pearson 8,406a 2 ,015
Likelihood-Quotient 8,169 2 ,017
Zusammenhang linear-mit-linear 8,270 1 ,004
Anzahl der gültigen Fälle 402
a. 0 Zellen (,0%) haben eine erwartete Häufigkeit kleiner 5. Die minimale erwartete Häufigkeit ist 12,54.
Warum Männer mehr Nachrichten auf Sozialen Netzwerken distribuieren, kann mit diesem Fragebogen nicht beantwortet werden. Es kann vermutet werden, dass einerseits Frauen grundsätzlich seltener Soziale Netzwerke nutzen (dies wurde nicht abgefragt), oder andererseits Männer motivierter sind Nachrichten mit anderen zu teilen. Hypothese 1.3.: Studierende verbreiten häufiger Nachrichten in Sozialen Netzwerken als Schüler.   Diese Hypothese konnte falsifiziert und H0 angenommen werden. Studierende und Schüler unterscheiden sich nicht signifikant bei der Verbreitung von Nachrichten. Tabelle 4: StudierendeSchüler*Verbreitung von Nachrichten
Chi-Quadrat-Tests
Wert df Asymptotische Signifikanz (2-seitig)
Chi-Quadrat nach Pearson ,593a 2 ,743
Likelihood-Quotient ,524 2 ,770
Zusammenhang linear-mit-linear ,125 1 ,724
Anzahl der gültigen Fälle 276
a. 2 Zellen (33,3%) haben eine erwartete Häufigkeit kleiner 5. Die minimale erwartete Häufigkeit ist 1,24.
Um diese Hypothese zu überprüfen wurden Schüler und Studierenden in einer eigenen Variable zusammengefasst und diese Variable mittels Kreuztabelle mit der Häufigkeit der Verbreitung von Nachrichten verglichen. Hypothese 1.4.: Personen die über 1000 Euro im Monat zur Verfügung haben verbreiten häufiger Nachrichten in Sozialen Netzwerken als Personen die nur bis zu 1000 Euro im Monat zur Verfügung haben.   Es zeigt sich ein signifikanter Zusammenhang zwischen Einkommen und der Verteilung von Nachrichten. Personen die über 1000 Euro pro Monat zur Verfügung haben verbreiten Nachrichten zu 14,8% häufig oder regelmäßig auf Sozialen Netzwerken.[5] Personen die bis zu 1000 Euro pro Monat zur Verfügungen haben machen diese nur zu 6,9%. Der Chi-Quadrat-Test zeigt, dass dieser Zusammenhang mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 1,9% zutrifft. Abbildung 7: Finanzielle Mittel und Verbreitung von Nachrichten Dass es einen signifikanten Unterschied bei der Verbreitung von Nachrichten in Sozialen Netzwerken gibt aufgrund der finanziellen Situation ist überraschend. Wie in Kapitel 3 ausgeführt, könnte das ein Hinweis auf eine neue digitale Kluft sein, wenn man diese Theorie erweitert und neu interpretiert, dazu mehr in Kapitel 8. Ob und welche Auswirkungen es für die Gesellschaft haben könnte, dass Leute mit höheren Einkommen mehr Nachrichten auf Sozialen Netzwerken verteilen, ist eine interessante Frage für zukünftige Forschungsarbeiten. Hypothese 1.5.: Personen die das Internet häufiger nutzen, verbreiten häufiger Nachrichten in Sozialen Netzwerken als Personen die weniger häufig das Internet nutzen.   Um diese Hypothese beantworten zu können, wurden wieder die Variablen Facebook, Twitter und Andere Social Networks zusammengezählt und die fünf Ausprägungen von nie bis häufig definiert. Die zweite Variable ist die Frage zur Nutzung des Internets, wieder mit fünf Merkmalsausprägungen von nie bis häufig. Tabelle 5: Zusammenhang von Internetnutzung und Verbreitung von Nachrichten
Korrelationen
Welche_traditionellen_Medien_werden_verwendet: Internet var01_snsverbreitung5
Welche_traditionellen_Medien_werden_verwendet: Internet Korrelation nach Pearson 1 ,070
Signifikanz (2-seitig) ,167
N 391 391
var01_snsverbreitung5 Korrelation nach Pearson ,070 1
Signifikanz (2-seitig) ,167
N 391 402
Es besteht ein eindeutiger Zusammenhang zwischen der Häufigkeit der Nutzung des Internets und der Verbreitung von Nachrichten in Sozialen Netzwerken. Der Signifikanztest (2-seitig) hat allerdings den Wert 0,167 – daher ist der Zusammenhang nicht signifikant. Das heißt, es gibt einen positiven Zusammenhang zwischen den zwei getesteten Variablen, aber nur in der Stichprobe. Den Zusammenhang kann man nicht auf die Grundgesamtheit übertragen, da die Signifikanz nicht gegeben ist. Hypothese 1.6.: Studierende verbreiten häufiger Nachrichten in Sozialen Netzwerken als berufstätige Personen.   Es zeigt sich ein signifikanter Zusammenhang (Irrtumswahrscheinlichkeit 2,7%) zwischen Berufstätigen bzw. Studierenden und der Nachrichtenverbreitung in Sozialen Netzwerken. Allerdings anders als in der Hypothese angenommen, ähnlich wie in Hypothese 1.2. Nicht Studierende sondern Berufstätige verbreiten häufiger Nachrichten in Sozialen Netzwerken. Berufstätige tun dies häufig oder regelmäßig zu 14,2%, Studierende nur zu 6,6%. Umgekehrt verbreiten Studierende nie oder selten Nachrichten in Sozialen Netzwerken zu 67,4%, Berufstätige tun dies zu 55,8%.[6] Abbildung 8: Nachrichtenverbreitung nach Tätigkeit Tabelle 6: Tätigkeit*Verbreitung von Nachrichten
Chi-Quadrat-Tests
Wert df Asymptotische Signifikanz (2-seitig)
Chi-Quadrat nach Pearson 7,234a 2 ,027
Likelihood-Quotient 6,880 2 ,032
Zusammenhang linear-mit-linear 6,834 1 ,009
Anzahl der gültigen Fälle 371
a. 0 Zellen (,0%) haben eine erwartete Häufigkeit kleiner 5. Die minimale erwartete Häufigkeit ist 10,05.
Hypothese 1.7.: Je häufiger online ferngesehen wird, desto häufiger werden Nachrichten in Sozialen Netzwerken verbreitet. Signifikanz ist gegeben, das heißt die beiden Variablen korrelieren auch in der Grundgesamtheit. Allerdings tendiert der Korrelationskoeffizient gegen 0, der Zusammenhang ist nur sehr schwach gegeben. Daher kann auch diese Hypothese falsifiziert werden. Um die Hypothese zu überprüfen wurden die Variablen Twitter, Facebook und Andere Social Networks zusammengezählt und für die neue Variable fünf Werte bestimmt. (von nie bis häufig) Gleich wurde für die Variable Online-TV vorgegangen. Allerdings wurden hier fünf Variablen der Fragebogen-Frage „Wie häufig nutzen Sie folgende Fernseh-Angebote?“ zusammengefasst. Diese Variablen waren: Mediatheken (z.B. ORF, ZDF, ARD), Live-Streamings von Fernsehsendern, On-Demand-Plattformen (z.B. maxdome.de, movie2k.com), Video-Plattformen (z.B. Youtube, Clipfish), Video podcasts. Tabelle 7: Zusammenhang von online fernsehen und Verbreitung von Nachrichten
Korrelationen
var01_snsverbreitung5 var05_OnlineTVgesammelt
var01_snsverbreitung5 Korrelation nach Pearson 1 ,220**
Signifikanz (2-seitig) ,000
N 402 392
var05_OnlineTVgesammelt Korrelation nach Pearson ,220** 1
Signifikanz (2-seitig) ,000
N 392 392
**. Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,01 (2-seitig) signifikant.
Forschungsfrage 2: Wenn häufig das Handy für Internetnutzung gebraucht wird, wird häufiger Facebook bzw. Twitter genutzt?   Hypothese 2.1.: Je häufiger ein Handy genutzt wird um ins Internet zu gelangen, desto häufiger wird Facebook genutzt. Hypothese 2.2.: Je häufiger ein Handy genutzt wird um ins Internet zu gelangen, desto häufiger wird Twitter genutzt. Der Korrelationskoeffizient zeigt für Facebook als auch für Twitter einen schwachen Zusammenhang. (0,234 und 0,214) Dies gilt auch für die Grundgesamtheit, die Ergebnisse sind hochsignifikant. Daher können beide Hypothesen falsifiziert werden und die Nullhypothese angenommen werden. Tabelle 8: Zusammenhang Internetnutzung Handy und Nutzung Facebook/Twitter
Korrelationen
Wie_häufig_nutzen_Sie_folgende_Geräte_für_Internetzugang: Handy/Smartphone Wie Verbeiten Sie Nachrichten Kanäle: facebook Wie Verbeiten Sie Nachrichten Kanäle: twitter
Wie_häufig_nutzen_Sie_folgende_Geräte_für_Internetzugang: Handy/Smartphone Korrelation nach Pearson 1 ,234** ,214**
Signifikanz (2-seitig) ,000 ,000
N 400 400 400
**. Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,01 (2-seitig) signifikant.
Forschungsfrage 3: Nutzen Studierende häufiger Onlineportale von Qualitätszeitungen als die Onlineportale von Boulevardzeitungen? Hypothese 3.1.: Studierende nutzen Onlineportale von Qualitätszeitungen häufiger als die Onlineportale von Boulevardzeitungen. Studierende nutzen zu 36,72% häufig oder regelmäßig die Onlineportale von Qualitätszeitungen im Vergleich nur zu 2,72% die von Boulevardzeitungen. Auch die Ablehnungen von Onlineportalen von Boulevardzeitungen ist eindeutig: 85,60% benutzen sie nie oder selten, Qualitätszeitungen werden nur von 16,02% der Studierenden nie oder selten genutzt.[7] Besonders deutlich zeigen sich die Unterschiede, wenn man sie grafisch gegenüberstellt. Abbildung 9: Nutzung von Qualitätszeitungen & Abbildung 10: Nutzung von Boulevardzeitungen Trotzdem sind diese Zahlen nur mit Einschränkungen verwendbar. Fraglich ist, ob hier der Effekt der sozialen Erwünschtheit auftritt und deswegen so wenige Studierende angeben Boulevardzeitungen zu lesen. Wie unter Kapitel 5 ausgeführt, zählen zu Boulevardzeitungen auch kurier.at – es wurde also ein sehr weiter Begriff von „Boulevard“ verwendet. Zur Überprüfung der Hypothese wurden alle nicht Studierende aus dem Datensatz selektiert und danach Häufigkeiten ausgezählt. Zur besseren grafischen Übersicht wurden danach die fünf Werte (nie bis häufig) auf drei Werte zusammengefasst. Forschungsfrage 4: Motiviert die häufige Nutzung von Sozialen Netzwerken zur Verbreitung von Nachrichten aus Politik in diesen? Hypothese 4.1.: Je häufiger Nachrichten in Sozialen Netzwerken verbreitet werden, desto häufiger werden Nachrichten über Politik in diesen verbreitet. Die Ergebnisse sind sehr ähnlich derer der Forschungsfrage 3. Der Korrelationskoeffizient zeigt nur einen geringen Zusammenhang, die Ergebnisse sind hochsignifikant. Auch diese Hypothese kann daher falsifiziert werden. Tabelle 9: Zusammenhang Verbreitung von Politik zu Verbreitung von Nachrichten
Korrelationen
var01_snsverbreitung5 Wie_häufig_verbreiten_Sie_so_folgende_Nachrichten:Politik
var01_snsverbreitung5 Korrelation nach Pearson 1 ,236**
Signifikanz (2-seitig) ,000
N 402 307
**. Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,01 (2-seitig) signifikant.
Forschungsfrage 5: Unterscheidet sich die Verbreitung von Nachrichten von Jüngeren und Älteren in Facebook bzw. Twitter? Hypothese 5.1.: Je jünger eine Person, desto häufiger wird Facebook zur Verbreitung von Nachrichten genutzt. Hypothese 5.2.: Je jünger eine Person, desto häufig wird Twitter zur Verbreitung von Nachrichten genutzt.   Tabelle 10: Zusammenhang Alter und Nachrichtenverbreitung Facebook/Twitter
Korrelationen
Alter Wie Verbeiten Sie Nachrichten Kanäle: facebook Wie Verbeiten Sie Nachrichten Kanäle: twitter
Alter Korrelation nach Pearson 1 -,115* ,122*
Signifikanz (2-seitig) ,021 ,014
N 402 402 402
*. Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,05 (2-seitig) signifikant.
Zwischen Alter und der Verbreitung auf Facebook und Twitter gibt es so gut wie keinen linearen Zusammenhang, Signifikanz ist gegeben. Beide Hypothesen können falsifiziert werden. Forschungsfrage 6: Verbreiten Personen die mehr finanzielle Mittel haben, häufiger Nachrichten über Politik in Sozialen Netzwerken als finanziell schlechter gestellte? Hypothese 6.1.: Personen die über 1000 Euro im Monat zur Verfügung haben verbreiten häufiger Nachrichten in Sozialen Netzwerken über Politik als Personen die bis zu 1000 Euro im Monat zur Verfügung haben. Der Chi-Quadrat-Test zeigt, es gibt keine signifikanten Zusammenhang bei der Verbreitung von Nachrichten über Politik zwischen Personen die bis zu 1000 und denen die über 1000 Euro im Monat zur Verfügung haben. Die Hypothese kann falsifiziert werden und die Alternativhypothese angenommen werden: Personen die über 1000 Euro im Monat zur Verfügung haben verbreiten nicht häufiger Nachrichten in Sozialen Netzwerken über Politik als Personen die bis zu 1000 Euro im Monat zur Verfügung haben.   Tabelle 11: Finanzielle Mittel*Verbreitung Politiknachrichten
Chi-Quadrat-Tests
Wert df Asymptotische Signifikanz (2-seitig)
Chi-Quadrat nach Pearson 3,760a 4 ,439
Likelihood-Quotient 3,812 4 ,432
Zusammenhang linear-mit-linear ,520 1 ,471
Anzahl der gültigen Fälle 301
a. 0 Zellen (,0%) haben eine erwartete Häufigkeit kleiner 5. Die minimale erwartete Häufigkeit ist 9,89.

8.     Zusammenfassung

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich hauptsächlich mit der Nachrichtenverbreitung in Sozialen Netzwerken. Grundsätzliche theoretische Erklärungen leiten die Arbeit ein, führen dann zu aktuellen Daten der Onlinenutzung und schließen mit der Analyse des quantitativ durchgeführten Fragebogens ab. Viele der Hypothesen mussten falsifiziert werden, es zeigte sich kein signifikanter Zusammenhang. Hervorzuheben sind aber insbesondere zwei Ergebnisse: Zum Einen unterscheiden sich Frauen und Männer in der Verbreitung von Nachrichten signifikant voneinander. Ähnlich hier auch die ARD/ZDF-Onlinestudie, die Männern mehr Experimentierfreudigkeit und Aktivität im Netz bescheinigt. Laut ARD/ZDF-Onlinestudie gibt es auch mehr männliche als weibliche Internetnutzer. Allerdings weisen die Autoren darauf hin, dass der Gender Gap in dieser Hinsicht immer geringer wird, sich also die Zahl der weiblichen und männlichen Internetnutzer immer mehr angleicht. (Van Einem; Frees: 2010: S. 337) Ebenso konnte ein signifikanter Zusammenhang zwischen Verbreitung von Nachrichten in Sozialen Netzwerken und den finanziellen Verhältnissen einer Person nachgewiesen werden. Diese beobachtete Differenz passt zur Theorie der digitalen Kluft. Zwar bezieht sich diese Theorie nur auf die Aneignung von Wissen (siehe Kapitel 3.4), allerdings könnte sie auch auf das Bearbeiten und Verteilen von Nachrichten durch Rezipienten erweitert werden. Gerade wenn man bedenkt, dass sich der Umgang mit Informationen in den neuen Kommunikationstechnologien ändert und sich der Konsument zu einem Prosument bzw. Pronutzer weiterentwickelt. (siehe Kapitel 3.5 und 3.6) Die Verbreitung von Wissen/Information ist ein wichtiger Faktor. Damit ergeben sich auch neue Fragen. Warum etwa sind Personen mit größeren finanziellen Mittel motivierter auf Sozialen Netzwerken Nachrichten zu verbreiten? Sind diese Personen Multiplikatoren; wird also das was sie weiterverbreiten wiederum von anderen weiterverbreitet? Und sind Online-Meinungsführer auch Meinungsführer in ihrem privaten Umfeld? Diese Fragen empirisch zu überprüfen, würde sich für weitere Forschungsarbeiten anbieten.  

9.     Quellenverzeichnis

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10.           Anhang

Download des Fragebogens.

11. Präsentation: Die wissenschaftliche Befragung

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