Forschungsprojekt ::

Understanding the Diversity of Digital News Flows in the Platform Ecosystem

Projektbeschreibung

Als digitale Infrastrukturen beeinflussen digitale Plattformen die öffentliche Meinungsbildung. Sie haben zunehmend Einfluss darauf, wie von journalistischen Redaktionen erstellte Inhalte aussehen (müssen) und wie Nachrichten von Bürger:innen genutzt werden. Viele Deutschen vertrauen weiterhin traditionellen journalistischen Marken, aber nutzen diese über YouTube, Facebook oder Instagram als Plattformen in einem Plattform-Ökosystem. Dass Technologiekonzernen wie Google und Meta viele dieser Plattformen gehören, hat Bedenken darüber ausgelöst, wie z. B. Plattformalgorithmen Demokratien beeinflussen. Elon Musks Übernahme von Twitter/X hat diese verstärkt. Aus einer normativen Perspektive soll Journalismus die öffentliche Meinungsbildung unterstützen, indem er eine gemeinsame Informationsbasis bei größtmöglicher Themen- und Meinungsvielfalt gewährleistet. Ob Plattformen diese Funktion bedrohen, ist umstritten. Aktuelle Debatten über Filterblasen und Fragmentierung zeigen zumindest den Bedarf an Theorien, Methoden und empirischer Evidenz zur Erklärung plattformübergreifender Nachrichtenflüsse sowie der Rolle (algorithmischer) Feedbackschleifen. Im Projekt analysieren wir die Vielfalt digitaler Nachrichtenflüsse, hier definiert als die plattformübergreifende Verbreitung von Nachrichten und inwiefern das Publikum Nachrichten sieht, konsumiert und erlebt. Theoretisch nutzt das Projekt Komplexitäts- und Netzwerktheorien, um Plattform-Ökosysteme als dynamisches Netzwerk aus Akteur:innen (User:innen, Redaktionen) und Inhalten als Knoten und Interaktionen als Kanten (Feedbackschleifen z. B. über die Rezeption von Nachrichten) zu konzeptualisieren. Methodisch entwickeln wir plattformübergreifende Methoden durch plattform-agnostische bzw. Mixed-Methods Ansätze weiter. Empirisch gesehen stärkt das Projekt Evidenz zur Vielfalt digitaler Nachrichten in Deutschland. Das Arbeitsprogramm umfasst sechs Arbeitspakete. Wir integrieren plattformübergreifende Methoden mittels einer systematischen Literaturanalyse und machen diese für andere Forschende nutzbar (WP1). Parallel werden Methoden der automatisierten Text- und Bildanalyse für plattformübergreifende Analysen weiterentwickelt (WP2). In WP3 vergleichen wir die Nachrichtenvielfalt deutscher Medien plattformübergreifend auf Basis manueller und automatisierter Inhaltsanalysen, während wir in WP4 die Erklärkraft von Feedbackschleifen mit Netzwerkanalysen untersuchen. In WP5 kombinieren wir Datenspenden mit Leitfadeninterviews, um zu verstehen, wie vielfältig Nachrichten konsumiert und wahrgenommen werden. In WP6 analysieren wir mit einem agentenbasiertes Experiment den Einfluss von Feedbackschleifen auf Expositionsvielfalt aus Perspektive der Nutzenden. Damit tragen wir zur Theoriebildung, Methodenentwicklung und empirischen Ergebnissen im Bereich von Journalismus und digitaler Kommunikation über Plattformen hinweg bei.