Nachrichtendiffusion DGPuK 2012

Till Keyling, Veronika Karnowski & Dominik Leiner
Nachrichtendiffusion in der virtuellen
MediaPolis:
Wie sich Nachrichtenartikel über Facebook, Twitter
und Google+ verbreiten.
57. Jahrestagung DGPuK:
„MediaPolis – Kommunikation zwischen Boulevard
und Parlament“
16.-18. Mai 2012
Berlin

View Slide

2
Keyling, Karnowski & Leiner: Nachrichtendiffusion in der virtuellen MediaPolis
Was wissen wir bereits über soziale Netzwerke und die
Verbreitung von Nachrichten ? (I)
• Sozialen Netzwerke (insbesondere Twitter) sind als direkter
Kommunikationskanal für Kommunikatoren von wachsender Bedeutung
(Ahmad, 2010; Farhi, 2009; Gleason, 2009)
• Soziale Netzwerke dienen einer steigenden Zahl an Nutzern als
Informationsquelle für Nachrichten:
• 51% der SNS-Nutzer in den USA beziehen auch Nachrichten über diesen
Kanal (Purcell, Rainie, Mitchell, Rosenstiel & Olmstead, 2010)
• SNS sind ein zusätzlicher Zugangsweg zu Nachrichten und ersetzen
keine alten Zugangswege (Mitchell, Rosenstiel & Christian 2012)

View Slide

3
Was wissen wir bereits über soziale Netzwerke und die
Verbreitung von Nachrichten ? (II)
SNS verstärken den sozialen (teilenden, empfehlenden) Aspekt der
Nachrichtendiffusion:
• Meinungsführer teilen häufiger Nachrichten in sozialen Netzwerken als
andere Nutzer (Ma, Lee & Goh, 2012)
• Je häufiger ein Inhalt bereits geteilt wurde, umso höher wird seine
Wahrscheinlichkeit wieder geteilt zu werden (Information cascades; Sim &
Fu, 2008)
• SNS unterstützen die (sofortige) Diskussion von Nachrichten (Gil de
Zúniga, Jung & Valenzuela, 2012)

View Slide

4
Wie lässt sich Kommunikation in sozialen Netzwerken
theoretisch einordnen?
Interpersonale
Kommunikation
Interpersonal-
öffentliche
Kommunikation
Individualisierte
Massenkommu
nikation
Massen-
kommunikation
Glaubwürdigkeit Meist hoch Variiert Variiert Variiert
Reichweite Gering Meist gering Teils hoch
(Longtail)
Hoch
Rollentauch,
Interaktion
Jederzeit möglich Jederzeit möglich Bedingt möglich Nicht möglich
Selektive
Nutzung
Kaum möglich Möglich Sehr viele
Möglichkeiten
Viele
Möglichkeiten
Einbringen von
Inhalten
möglich Möglich Indirekt (durch
Aufmerksamkeits
lenkung)
Nur in
Ausnahmefällen
Quelle: Haas & Brosius, 2011

View Slide

5
Was ist der theoretische Rahmen für interpersonale
Kommunikation im Nachrichtendiffusionsprozess?
Diffusion of Innovations/ verkürzter Übernahme-Entscheidungs-Prozess
(Rogers, 2003)

View Slide

6
Welche zusätzlichen Hinweise kann uns dieser
theoretische Rahmen liefern?
• Die S-Kurve der Diffusion findet sich auch bei der Verbreitung von Nachrichten
wieder (Deutschmann & Danielson, 1960; Singhal, Rogers & Mahajan, 1999)
• Interpersonale Kommunikation ist ein möglicher Kanal über welchen
Nachrichten erhalten werden:
• Massenmedien sind die wichtigste Informationsquelle für Nachrichten
(Deutschmann & Danielson, 1960; Adams, Mullen & Wilson, 1969; Budd,
MacLean & Barnes, 1966)
• Bei unerwarteten Ereignissen mit großer Bedeutsamkeit (zumeist
Todesfälle und Katastrophen) sinkt der Stellenwert der
Massenkommunikation zugunsten der interpersonalen Kommunikation
(Greenberg, 1964; Funkhouser & McCombs, 1971; Ganzt, 1983)
• Daneben tritt interpersonale Kommunikation in Nachrichtendiffusionsprozess
auch in Form der Anschlusskommunikation (Sommer, 2010) auf

View Slide

7
Warum sollte uns das interessieren ?
Relevanz der Nachrichtendiffusionsforschung heute
• Der kumuliert Verlauf der Nachrichtenverbreitung kann als Indikator für
“information equality” dienen (Sinnreich, Chib & Gilbert, 2008)
• Anschlusskommunikation kann als Erklärung für Medienwirkungen auf
Nichtnutzer dienen (Maurer 2004, Krause & Gehrau 2007)
• Kann Argumente in der Substitutions-/ Kannibalisierungsdebatte liefern (Kolo,
2010)

View Slide

8
Forschungsfragen
a) Welcher Verlauf lässt sich feststellen?
b) Wie unterscheidet sich die Verbreitungsgeschwindigkeit zwischen Facebook,
Twitter und Google+ ?
c) Wie unterscheidet sich die Verbreitungsgeschwindigkeit zwischen
verschiedenen Nachrichtenkategorien?
d) Wie unterscheidet sich die Verbreitungsgeschwindigkeit zwischen den
verschiedenen Nachrichtenseiten?

View Slide

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

View Slide

10
• Artikeltitel
• Publikationsdatum
• Feed-Datum
• Kategorie
RSS-Parser
2 Std.
Shares-Tracker
Facebook*
• Likes/Recommends
• Shares
• Comments
Twitter* & Topsy*
• Anzahl Tweets
Google+
• Google +1‘s
* API-Anfragen
Bild.de (10)
SPON (12)
SZ.de (16)
CNN.com(13)
FOXNews (11)
NYT (11)
Medien RSS-Feeds
2 Std.
Datenerhebung: Ablauf der automatisierten Online-
Beobachtung

View Slide

• N= 21.816 Artikel aus 6 Online-Medien [National: bild.de,sueddeutsche.de,spiegel.de;
US: nyt.com,foxnews.com,cnn.com]
• Zeitraum: 16.03.2012 – 14.04.2012
11
Stichprobenziehung

View Slide

• N= 21.816 Artikel aus 6 Online-Medien [National: bild.de,sueddeutsche.de,spiegel.de;
US: nyt.com,foxnews.com,cnn.com]
• Zeitraum: 16.03.2012 – 14.04.2012
12
Stichprobenziehung

View Slide

13
Analysierte Parameter
Zeit
Anzahl
Empfehlungen
(Likes, Shares,
Comments,
Tweets, Plusses)
t0
Ende der Messung
(nach 4 Tagen)
Erreichte Anzahl Empfehlungen
t50
50%der
Anzahl
Zeit bis zum Erreichen von 50% der Empfehlungen
Publikation

View Slide

14
Beispiel einer Verbreitungskurve
• Steiler Anstieg in
den ersten
Stunden
• S-Kurve lässt sich
vermuten, aber
nur in der zweiten
Hälfte bestätigen
• Tageszeit-
abhängige Peaks
im weiteren
Verlauf

View Slide

15
Korrelation zwischen absolutem Zuwachs in den ersten
vier Stunden und maximaler Reichweite
• Klarer Zusammenhang zwischen der Verbreitung in den ersten Stunden und der
insgesamt erreichten Anzahl an Empfehlungen
• Höchster Zusammenhang bei Tweets und Google+ da Maximum häufig bereits
innerhalb der ersten vier Stunden erreicht wird
r p N
Facebook Likes 0,46 0,00 21709
Facebook Shares 0,58 0,00 21708
Facebook Comments 0,70 0,00 21709
Tweets 0,77 0,00 21657
Google+ 0,98 0,00 21690

View Slide

16
Erreichte Empfehlungen nach Medium und Plattform
Tweets Shares

View Slide

17
Diffusionsgeschwindigkeit nach Rubriken
Tweets Shares

View Slide

18
Diskussion und Ausblick
• Die theoretisch angenommene S-Kurve lässt sich für die zweite Hälfte
bestätigten
• Datenlücke zu Beginn der S-Kurve
 Erfolgversprechender methodischer Ansatz, aber Optimierung der
Datenerhebung in den ersten Stunden nötig
• Die ersten vier Stunden entscheiden über die maximale Reichweite
• Weniger zeitkritische Nachrichtenkategorien (Ratgeber, Feuilleton & Medien
und Wissenschaft & Technik) werden deutlich langsamer verbreitet
• Stärkere Verbreitung von Nachrichten über Tweets für die US-Medien im
Vergleich zur Facebookdiffusion
• Insgesamt deutlich schnellere Verbreitung über Twitter als über Facebook:
 Indiz für die bereits mehrfach vermutete Trennung zwischen Twitter als
primärer Nachrichtenquelle und Facebook als Forum für Diskussion/
Anschlusskommunikation?

View Slide

19
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit
Till Keyling, Veronika Karnowski & Dominik Leiner
Institut für Kommunikationswissenschaft und Medienforschung
LMU München

View Slide

20
Literatur
Adams, J. B., Mullen, J. J. & Wilson, H. M. (1969). Diffusion of a ‚Minor’ News Event. Journalism Quarterly, 46,
545–551.
Ahmad, A.N. (2010). Is Twitter a useful tool for journalists?. Journal ofMedia Practice, 11(2), 145-155.
Budd, R. W., MacLean, M. S. & Barnes, A. M. (1966). Regularities in the Diffusion of Two Major News Events.
Journalism Quarterly, 43, 221–230.
Deutschmann, P. & Danielson, W. (1960). Diffusion of a Major News Story. Journalism Quarterly, 37, 345–355.
Farhi, P. (2009). The Twitter Explosion. American Journalism Review, June/July, 26-31.
Funkhouser, G. R. & McCombs, M. E. (1971). The Rise and Fall of News Diffusion. The Public Opinion Quarterly,
35(1), 107–113.
Gantz, W. (1983). The Diffusion of News about the Attempted Reagan Assassination. Journal of Communication,
33(1), 56–66.
Gil de Zúñiga, H., Jung, N., & Valenzuela, S. (2012). Social Media Use for News and Individuals’ Social Capital,
Civic Engagement and Political Participation. Journal of Computer Mediated Communication, 17(3), 319-336.
Gleason, S. (2009). Going public. Should journalists express their political views on social networking sites?
American Journalism Review, Winter, 6/7.
Greenberg, B. S. (1964a). Person to person communication in the diffusion of news events. Journalism Quarterly,
41, 498–494.
Haas, A. & Brosius, H.-B. (2011). Interpersonal-öffentliche Kommunikation in Diskussionsforen -- Strukturelle
Äquivalenz mit der Alltagskommunikation? In J. Wolling, A. Will & C. Schumann (Hrsg.), Medieninnovationen. Wie
Medienentwicklungen die Kommunikation in der Gesellschaft verändern (S. 103-119). Konstanz: UVK.

View Slide

21
Kolo, C. (2010). Online-Medien und Wandel: Konvergenz, Diffusion, Substitution. In W. Schweiger & K. Beck
(Hrsg.), Handbuch Online-Kommunikation (S. 283-307). Wiesbaden: VS Verlag.
Krause, B. & Gehrau, V. (2007). Das Paradox der Medienwirkung auf Nichtnutzer am Beispiel einer
Zeitreihenanalyse auf Tagesbasis zu den kurzfristigen Agenda-Setting Effekten von Fernsehnachrichten. Publizistik,
57, 191-209.
Ma, L., Lee, C. S. & Goh, H.-L. (2012). Sharing in Social News Websites: Examining the Influence of News
Attributes and News Sharers. Ninth International Conference on Information Technology: New Generations (ITNG).
Maurer, M. (2004). Das Paradox der Medienwirkungsforschung. Verändern Massenmedien die
Bevölkerungsmeinung, ohne Einzelne zu beeinflussen? Publizistik, 49, 405-422.
Mitchell, A., Rosenstiel, T. & Christian, L. (2012). Mobile Devices and News Consumption: Some Good Signs for
Journalism. PEW Report [http://stateofthemedia.org/2012/mobile-devices-and-news-consumption-some-good-
signs-for-journalism/].
Purcell, K., Rainie, L., Mitchell, A., Rosenstiel, T. & Olmstead, K. (2010). Understanding the Participatory News
Consumer. PEW Report [http://pewinternet.org/Reports/2010/Online-News.aspx].
Rogers, E. M. (2003). Diffusion of Innovations (5. Aufl.). New York: Free Press.
Sim, C., & Fu, W. W. (2008). Riding the “Hits” Wave: Informational Cascades in Viewership of Online Videos. 2008
Annual Conference of the International Communication Association.
Singhal, A., Rogers, E. M. & Mahajan, M. (1999). The Gods Are Drinking Milk! Word-of-Mouth Diffusion of a Major
News Event in India. Asian Journal of Communication, 9(1), 86–107.
Sinnreich, A., Chib, A. & Gilbert, J. (2008). Modeling Information Equality: Social and Media Latency Effects on
Information Diffusion. International Journal of Communication, 2, 132-159.
Sommer, D. (2010). Nachrichten im Gespräch. Wesen und Wirkung von Anschlusskommunikation über
Fernsehnachrichten. Baden-Baden: Nomos.

View Slide

Nachrichtendiffusion DGPuK 2012

Nachrichtendiffusion DGPuK 2012

Till Keyling

More Decks by Till Keyling

Other Decks in Science

Featured

Transcript