Wann ist ein Like ein Like? Datengenerierende Prozesse in der Online-Kommunikation

Forschungsfrage I: Welche unterschiedlichen Qualitäten, Entstehungskontexte und Prozesse liegen den Beziehungsstrukturen der Online-Kommunikation zu Grunde?

Forschungsfrage II: Wie lassen sich die datengenerierenden Prozesse auf Onlineplattformen theoretisch sowie empirisch differenzieren, beschreiben und erklären?

In der Online-Kommunikation steht eine Vielzahl an Möglichkeiten zur Verfügung, kommunikativ miteinander in Beziehung zu treten. Schon immer sind Hyperlinks eine konstituierende Grundlage des World Wide Web. Auf Sozialen Netzwerkseiten kommen Freundes- oder Kontaktlisten hinzu. Darüber hinaus stellen die Bewertung, das Kommentieren und das Weiterleiten von Mitteilungen Beziehungen zwischen verschiedenen Akteuren her. Dabei entstehen Beziehungsmarkierungen, die einerseits funktional in die Plattformen der Online-Kommunikation eingeschrieben sind. Sie resultieren andererseits aus Verhalten und sind in der Folge Orientierung für das Verhalten von Nutzern. Das Projekt nimmt diese Markierungen in dreifacher Hinsicht in den Blick.

Erstens wird die Markierungspraxis selbst in den Blick genommen, um die Vielfalt von Markierungen zu rekonstruieren und zu systematisieren. Denn es ist weitgehend unklar, wie formal identifizierbare Beziehungen (Hyperlinks, Kontakte, Likes etc.) inhaltlich interpretiert werden können. Offenkundig wird dies unter anderem in Fällen, in denen auf Facebook Inhalte wie journalistische Berichte über Gewalt mit „Likes“ markiert werden, ohne dass zwangsläufig ein Gutheißen der Gewalt unterstellt werden kann. Anschließend an Inhaltsanalysen werden im Projekt qualitative Interviews durchgeführt, um die Entstehungsprozesse zu erschließen. Markierungen werden dabei nicht nur aus Sicht der Mitteilenden und Wahrnehmenden analysiert. Durch einen Vergleich verschiedener Pattformen geraten auch die Spezifika der Vermittlungskontexte in den Blick.

Zweitens wird ein methodologisches Problem bearbeitet. Weil aus den Markierungen standardisierte Metriken und Datenstrukturen resultieren, lassen sie sich effizient automatisiert verarbeiten, um etwa in Forschungsprojekten Hyperlink-Netzwerke zu erheben. Hierbei wird unterstellt, dass technische Links eine inhaltliche Beziehung zwischen Akteuren anzeigen. Durch die Kombination automatisierter und interpretativer Verfahren wird im Projekt hinterfragt, unter welchen Bedingungen hieraus valide Aussagen abgeleitet werden können. Mit automatisierten Verfahren erhobene Netzwerkdaten werden dahingehend überprüft, inwiefern sie an das Verhalten von Akteuren rückzubinden sind oder inwiefern sie eine eigenständige Wirklichkeit konstituieren.

Drittens werden die zeitlichen Verläufe und Handlungssequenzen untersucht, um typische und untypische Prozesse auf Online-Plattformen zu identifizieren, zu differenzieren, zu beschreiben und zu erklären. Auf der Handlungsebene wird danach gefragt, welche Kommunikationsverläufe und -sequenzen auf Online-Plattformen typischerweise zu erwarten, welche außergewöhnlich sind. Daraus wird ein Inventar von zeitlichen Phänomenen wie ‚Shitstorms‘, ‚Candystorms‘ oder viraler Verläufe erstellt. Durch einen Vergleich von sieben Social-Media-Plattformen wird erkundet, inwiefern sich die unterschiedlichen Organisationsweisen und Architekturen von Online-Plattformen in den sichtbaren zeitlichen Prozessen niederschlagen. Dazu werden Verfahren entwickelt, um Kommunikationsverläufe und -sequenzen auf Online-Plattformen sichtbar zu machen und zu analysieren.

Übersicht
© LIKE-Team

Im Ergebnis leistet das Projekt eine kommunikationssoziologische Verortung der Markierung von Beziehungen und eine erkenntnistheoretische Verortung des darauf aufbauenden wissenschaftlichen Erhebungs­prozesses. Diese Verortungen sind notwendig, um die Ausbildung sozialer Beziehungen in soziotechnischen Kontexten zu verstehen. Zudem sind sie Voraussetzung dafür, dass sich automatisierte Verfahren im Methodenarsenal der Sozialwissenschaften etablieren können. Insgesamt trägt das Projekt zur Aufklärung einer Gesellschaft bei, die sich zunehmend auf datengenerierende Prozesse stützt und daraus Bewertungen ableitet.