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Framing Big Data: Die medienkommunikative Rahmung großer Datenmengen und neuer datenbasierter Prozesse im Kommunikationsform-, Zeit- und Ländervergleich
Antragsteller
Professor Dr. Christian Pentzold
Fachliche Zuordnung
Publizistik und Kommunikationswissenschaft
Förderung
Förderung von 2020 bis 2024
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 447465824
Das Projekt untersucht, wie große Datenmengen und darauf basierende Prozesse medienkommunikativ gerahmt werden. Es rekonstruiert auf breiter Materialbasis in komparativer Perspektive das Framing von Big Data. Dabei werden drei Ebenen miteinander verknüpft: Erstens werden die Frames in professionellen Kommunikationsformen mit denen in partizipativen Kommunikationsformen verglichen. Die Einflussbeziehungen zwischen diesen redaktionell-journalistisch produzierten bzw. nutzergenerierten Frames werden zweitens im Zeitverlauf nachvollzogen. Die Untersuchung dieser Prozesse erfolgt drittens im Ländervergleich von Deutschland, den USA und Südafrika. Damit adressiert das Projekt drei wesentliche Leerstellen, um kulturelle Sinnstiftung im Kontext expansiver Datafizierungsvorgänge zu verstehen: Erstens erfasst es im Kommunikationsformvergleich das Repertoire an Deutungen von Big Data. Zweitens exploriert es im Zeitvergleich die dynamische Entfaltung des Diskurses über Big Data. Drittens diskutiert es im Ländervergleich die Varianz an Perspektiven auf Big Data. Um die drei Forschungsziele zu erreichen, nutzt das Projekt ein Mehrmethodendesign. Die Kombination von Daten und Methoden erlaubt die komparative Erfassung von Medienframes und des zeitlichen Zusammenhangs von journalistischen und nutzergenerierten Beiträgen. Es umfasst die qualitative Voranalyse sozio-politischer Themen- und Darstellungsaspekte. Aufbauend darauf erfolgt die Erhebung der Pressetexte. Mit diesem Material werden Schlüsselereignisse als solche Phasen induktiv identifiziert, in denen das Volumen an thematisch einschlägigen Artikeln signifikant zunimmt. Die so bestimmten Schlüsselereignisse dienen dann als Kriterium für das Sampling der nutzergenerierten Kommunikation. Im Anschluss erfolgt die manuell-inhaltsanalytische Erfassung der verbal und visuell manifestierten Frames im Korpus der Pressetexte und im Korpus der nutzergenerierten Kommunikate. Im nächsten Schritt werden die Diskurszusammenhänge zwischen beiden Korpora im Zeitverlauf exploriert. Im Ländervergleich werden die Ähnlichkeiten und Unterschiede der Deutungen von und Diskurse um Big Data komparativ diskutiert.
DFG-Verfahren
Sachbeihilfen
Internationaler Bezug
Niederlande, Schweden, Schweiz, USA
Kooperationspartnerinnen / Kooperationspartner
Professorin Dr. Payal Arora; Professor Dr. Göran Bolin; Professor Dr. Dietram A. Scheufele; Professor Dr. Mike Schäfer