Publikumsfragmentierung durch Informationsintermediäre

• Antragstellerin: Professorin Dr. Birgit Stark
• Fachliche Zuordnung: Publizistik und Kommunikationswissenschaft
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 323196109

Publikumsfragmentierung wird seit langem als Folge eines zunehmend ausdifferenzierten Medienangebots diskutiert. Im Internetzeitalter hat sich die Debatte aufgrund der Angebotsexplosion und der inhaltlich wie technisch veränderten Aufbereitung und Vermittlung weiter zugespitzt. Aus Nutzersicht bieten Online-Angebote weitaus mehr Möglichkeiten der selektiven und damit auch stärker interessengeleiteten Nachrichtennutzung. In demokratietheoretischer Hinsicht werden die Folgen einer individualisierten Nutzung überwiegend negativ interpretiert: Aufgrund der Fragmentierung des Publikums, so die Annahme, steige die Desintegrationsgefahr. Neben der bewussten Selektion durch die Mediennutzer spielt mittlerweile auch die unbemerkte, technisch gesteuerte Vorauswahl eine wichtige und bislang größtenteils unerforschte Rolle. Verschiedene Intermediäre wie Suchmaschinen, Nachrichtenaggregatoren und soziale Netzwerke schalten sich als Vermittler zwischen Angebot und Nutzer und lenken letztere unbewusst in ihrer Nachrichtenauswahl. Denn sie sammeln, strukturieren, gewichten bzw. aggregieren und steuern dadurch den Grad der Auffindbarkeit von Themen. Für die Nutzer willkommene Orientierungs- und Navigationshilfe, bergen sie verschiedene Wirkungspotenziale, die durch algorithmenbasierte Gewichtungslogiken wie etwa der Personalisierung von Suchergebnissen zustande kommen. Inwieweit diese automatisierten Selektionsmechanismen Fragmentierungstendenzen verstärken oder abmildern, ist bislang unbeantwortet. Diese Forschungslücke schließt das geplante Projektvorhaben. Ziel der Studie ist es, den Einfluss der Gewichtungslogiken der Intermediäre einzeln und im Zusammenspiel auf den Fragmentierungsgrad des Publikums zu ermitteln. Der theoretische Beitrag liegt in einer netzwerktheoretischen Modellierung der individuellen Nachrichtenauswahl auf mehreren Analyseebenen, die den Einfluss der Intermediäre sichtbar macht. Den empirischen Kern des Projekts bildet eine innovative Methodenkombination. Mittels einer Inhaltsanalyse wird das publizistische Themenspektrum der wichtigsten deutschen Online-Nachrichtenangebote erhoben, und mittels der repräsentativen Tracking-Daten wird untersucht, inwieweit die Nutzer tatsächlich mit diesen Themen konfrontiert werden. Durch diese Methodenkombination liefert die Studie erstmals ein Bild der Angebots- und Nutzungsvielfalt bzw. -fragmentierung und kann eine realistische Einschätzung der vielfach diskutierten Filter Bubble vornehmen. Damit trägt es dazu bei, die gesamtgesellschaftlichen Auswirkungen algorithmenbasierter Informationsnutzung über Suchmaschinen oder soziale Netzwerke zu vermessen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen