Automatisierte Analyse der Diskussionskultur in deutschen Nachrichten-Medien

Automatisierte Analyse der Diskussionskultur in deutschen Nachrichten-Medien

Anbindung: TU Darmstadt

Assoziiert seit: März 2017

CEDIFOR Projektbeteiligte

CEDIFOR Partner:

Kurzbeschreibung

Die aktuelle Debatte um die Nutzer- bzw. Bürgerbeteiligung im Internet dreht sich in hohem Maße um negative und unzivile Auswüchse. Unter dieses Phänomen sind z.B. Hasskommentare, die Schaffung von „alternativen Realitäten“ oder auch das gezielte Säen von Misstrauen in den Journalismus mittels manueller (durch Menschen) bzw. automatisierter (durch Social Bots) Kommentierung zu zählen. Im Projekt widmen wir uns im Besonderen der Kommentierung von massenmedialen Nachrichten (z.B. auf den Webseiten von tagesschau, Spiegel etc. und deren Social Media Präsenzen), da gerade an diesen Stellen besonders hitzige Debatten öffentlich ausgetragen werden.

Unzivile Kommentare sind problematisch, weil sie demokratische Werte unterminieren, stereotype Einstellungen von Rezipienten fördern können und negative Auswirkungen auf die wahrgenommene Nachrichtenqualität von Medien haben. Darüber hinaus steht ein zu hohes Maß an Inzivilität der Vergemeinschaftung in integrierten Öffentlichkeiten diametral entgegen: Viele Nutzer konstatieren, dass sie Online-Diskussionen auf Nachrichtenseiten zwar prinzipiell als gesellige und unterhaltsame Ereignisse wahrnehmen, dass die Aggressivität und Konflikthaftigkeit vieler Beiträge sie jedoch davon abhält, sich zu beteiligen. Da eine hohe Partizipationsrate des Publikums auch aus normativer Sicht (z.B. Publikumsinklusion) und aus medienökonomischen Erwägungen (z.B. Kundenbindung) erstrebenswert ist, stellt sich die Frage, wie der derzeit herrschende „Konfliktmodus“ in der Anschlusskommunikation auf Nachrichtenseiten in einen „Kooperationsmodus“ gewandelt werden kann.

In diesem Projekt sollen in einem ersten Schritt automatische Verfahren zur Erkennung bzw. Vorhersage ziviler und unziviler Diskussionsverläufe entwickelt und geprüft werden. In einem zweiten Schritt sollen diese Verfahren eingesetzt werden, um mittels Machine Learning Medien-übergreifend und auf breiter Basis unzivile Diskussionsverläufe frühzeitig zu erkennen, sowie hinsichtlich ihrer auslösenden Kriterien (z.B. Nachrichten- und Diskussionswerte) zu untersuchen. Mittelfristig sollen so Verbesserungsvorschläge zur Etablierung einer zivileren Debattenkultur entwickelt werden.  Die Auswertungen erfolgt in Zusammenarbeit mit unseren Partnern aus der Kommunikationswissenschaft und Publizistik von der JGU Mainz.

Projektergebnisse

Publikationen

  • Ziegele, M., Daxenberger, J., Quiring, O., & Gurevych, I. (2018). Developing Automated Measures to Predict Incivility in Public Online Discussions on the Facebook Sites of Established News Media. In Proceedings of the 68th Annual Conference of the International Communication Association (ICA).
  • Daxenberger, J., Ziegele, M., Gurevych, I., Quiring, O. (2018): Automatically Detecting Incivility in Online Discussions of News Media. In: Proceedings of the 14th eScience IEEE International Conference, Amsterdam, Netherlands.