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Nachrichten- und Desinformationskonsum in Europa: Ergebnisse und Diskussionvon@newsbyte
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Nachrichten- und Desinformationskonsum in Europa: Ergebnisse und Diskussion

von NewsByte.Tech9m2024/06/07
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In diesem Artikel analysieren Forscher europäische Nachrichtenkonsummuster, Quellen von Fehlinformationen und das Verhalten des Publikums auf Twitter.
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Autoren:

(1) Anees Baqir, Ca' Foscari Universität Venedig, Italien;

(2) Alessandro Galeazzi, Ca' Foscari Universität Venedig, Italien;

(3) Fabiana Zollo, Ca' Foscari Universität Venedig, Italien und The New Institute Centre for Environmental Humanities, Italien.

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3. Ergebnisse und Diskussion

In diesem Abschnitt präsentieren wir die Ergebnisse unserer Analyse, die wie folgt gegliedert sind. Zunächst geben wir einen Überblick über die Informationslandschaft in ausgewählten europäischen Ländern im Laufe der drei Jahre. Dieser Schritt ist entscheidend, um wichtige Themen zu identifizieren, die in den Ländern weit verbreitet sind, und um zwischen fragwürdigen und zuverlässigen Quellen zu unterscheiden und so einen kohärenten Vergleich zu ermöglichen. Als Nächstes untersuchen wir sowohl Gemeinsamkeiten als auch Unterschiede zwischen den Ländern in ihren Online-Diskussionen zu diesen Themen und konzentrieren uns dabei auf das Engagement und die Konsummuster der Benutzer.

3.1 Die Entwicklung des öffentlichen Diskurses in verschiedenen Ländern

Um die Landschaften des öffentlichen Diskurses in den ausgewählten Ländern zu vergleichen, müssen wir zunächst gemeinsame Themen identifizieren, die in allen vier Ländern ausführlich diskutiert werden und sowohl von fragwürdigen als auch von zuverlässigen Quellen stammen. Zu diesem Zweck verwenden wir BERTopic (Grootendorst, 2022), um eine Themenmodellierung der Inhalte durchzuführen, die über einen Zeitraum von drei Jahren von den Konten der Nachrichtenagenturen produziert wurden (weitere Einzelheiten finden Sie in Abschnitt 2). Um geeignete Themen für unsere Analyse zu identifizieren, teilen wir den Datensatz nach Jahr und Land auf und führen den BERTopic-Algorithmus für jede Teilmenge aus. Die in Abbildung 1 dargestellten Ergebnisse zeigen die am meisten diskutierten Themen für jedes Jahr nach Land und Quellenkategorie. Die Größe jedes Themas stellt die Anzahl der Nachrichtenquellen dar, die dazu beitragen, während seine Position seine Relevanz für die übergreifenden Themen widerspiegelt. Die Flussdiagramme zeigen die Verbreitung des Themas in den Nachrichtenagenturen im Laufe der Zeit.


Abbildung 1 zeigt, wie die Aufmerksamkeit der Nachrichtenagenturen für verschiedene Themen je nach Land und Art der Nachrichtenquellen variierte. Insbesondere neigten die Nachrichtenagenturen dazu, neben bestimmten Themen von allgemeinem Interesse Themen von nationaler Relevanz zu priorisieren, wie Proteste, den Einfluss fremder Länder, Religion, Elektroautos und die Legalisierung von Drogen. Wir beobachten auch Unterschiede bei den Themen, die von fragwürdigen und zuverlässigen Quellen innerhalb desselben Landes abgedeckt werden. Beispielsweise war der Anteil der Nachrichtenagenturen, die über den Coronavirus-Impfstoff in Italien berichteten, bei zuverlässigen Quellen höher als bei fragwürdigen. Darüber hinaus waren bestimmte Themen einer Quellenart vorbehalten, wie „Flüge“ (Italien, zuverlässig), „Wassermanagement“ (Frankreich, zuverlässig) oder „Palästinensischer Kampf“ (Großbritannien, fragwürdig). Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Ausmaß des Interesses sowohl vom Land als auch von der Art der betrachteten Quelle beeinflusst wurde, wobei fragwürdige Quellen ein breiteres Interessenspektrum zeigten und zuverlässige Quellen sich mehr auf Themen konzentrierten, die allen Ländern gemeinsam sind.


Entscheidend ist, dass unsere Analyse das Vorhandensein gemeinsamer Themen sowohl in fragwürdigen als auch in zuverlässigen Debatten aller Länder hervorhebt. Insbesondere drei Themen tauchten in Debatten aller Länder durchgängig auf: „Brexit“ (2019), „Coronavirus“ (2020) und „Covid-Impfstoff“ (2021). Daher konzentrieren wir uns in der nachfolgenden Analyse ausschließlich auf diese Themen, um den Diskurs länderübergreifend zu untersuchen. Der Grund für diese Wahl besteht darin, die Unterschiede und Ähnlichkeiten in der Art und Weise hervorzuheben, wie diese Themen von Nachrichtenagenturen und Nutzern aus verschiedenen Ländern berichtet und konsumiert wurden, wodurch die Auswirkungen themenspezifischer Abweichungen auf unsere Analyse minimiert werden. Darüber hinaus wurden diese Themen auf europäischer Ebene ausführlich diskutiert, was unsere Analyse wertvoll macht, um zu verstehen, wie Themen von europäischer Bedeutung in verschiedenen Ländern wahrgenommen werden.


Um die Relevanz der drei ausgewählten Themen in öffentlichen Online-Debatten zu unterstreichen und die Genauigkeit der den einzelnen Themen zugewiesenen Zeitrahmen zu überprüfen, führen wir eine Google Trends-Analyse der Suche durch


Abbildung 1: Ergebnisse der Themenmodellierung zu fragwürdigen und zuverlässigen Inhalten von Nachrichtenquellen in verschiedenen Ländern. Die Größe jedes Themas ergibt sich aus dem Anteil der einzelnen Nachrichtenquellen, die dazu beitragen. Die Ströme repräsentieren die Interessenverschiebung der Nachrichtenagenturen zu verschiedenen Themen im Laufe der Zeit.


Interesse an Brexit, Coronavirus und Covid-Impfstoff in Frankreich, Deutschland, Italien und Großbritannien von 2019 bis 2021, wie in Abbildung 2 dargestellt.


Die Analyse von Google Trends bestätigt, dass die ausgewählten Themen während der angegebenen Zeiträume im breiteren Online-Kontext die höchste Aufmerksamkeit erregten. Daher konzentriert sich unsere Analyse künftig auf diese drei Themen (Brexit, Coronavirus und Covid-Impfstoff), um die Unterschiede und Ähnlichkeiten in der Nachrichtenproduktion und -nutzung innerhalb der europäischen Landschaft zu untersuchen. Um unsere Analyse ausschließlich auf diese Themen durchzuführen, filtern wir die Zeitleisten der Nachrichtenagenturen, um nur Tweets auszuwählen, die für das gewählte Thema innerhalb des jeweiligen Zeitrahmens relevant sind (Einzelheiten finden Sie in Abschnitt 2).

3.2 Nutzerengagement und Community-Strukturen

Wir setzen unsere Studie fort, indem wir das Engagement mit Inhalten vergleichen, die mit den identifizierten Themen auf Social-Media-Plattformen in Zusammenhang stehen. Abbildung 3 zeigt die Verteilung der Tweet-Interaktionen nach Ländern, berechnet als Summe der Likes, Retweets, Zitate und Antworten, für zuverlässige Nachrichtenquellen (blau) und fragwürdige Nachrichtenquellen (orange), wie von NewsGuard klassifiziert (siehe Abschnitt 2), für jedes der drei Themen. Trotz geringfügiger geografischer Unterschiede weisen die Verteilungen der Benutzerinteraktionen für alle drei Themen eine ähnliche Long-Tail-Verteilung auf, wobei eine kleine Anzahl von Tweets eine große Anzahl von Interaktionen erhält, während die Mehrheit sehr wenige erhält. Zuverlässige Nachrichtenquellen erhielten in der Regel mehr Interaktionen als fragwürdige


Abbildung 2: Google Trends-Analyse des Suchinteresses an Brexit, Coronavirus und Covid-Impfstoff in Frankreich, Deutschland, Italien und Großbritannien von 2019 bis 2021. Die Diagramme zeigen, wie sich das Suchinteresse für jedes Thema im Laufe der Zeit entwickelt hat, wobei jede Zeile ein Thema darstellt. Interessentrends zeigen, dass Brexit 2019 am beliebtesten war, gefolgt von einem starken Rückgang in den Jahren 2020 und 2021 mit einigen Ausnahmen Ende 2020. Coronavirus erreichte Anfang 2020 seinen Höhepunkt und ging danach zurück, während Covid-Impfstoff Anfang 2021 an Dynamik gewann, Mitte 2021 den Höchststand erreichte und Ende 2021 einen weiteren Anstieg erlebte. Klammern stellen den Zeitraum dar, der in der Analyse für jedes Thema berücksichtigt wurde.


Quellen, wie ihre breitere Verteilung entlang der x-Achse zeigt. Es gibt jedoch einige Ausnahmen, wie etwa Großbritannien bei den Diskussionen über COVID-19-Impfstoffe und Frankreich bei den Coronavirus-Debatten. Darüber hinaus sind im Brexit-Diskurs fragwürdige Quellen im hinteren Teil der Verteilung in Deutschland und Italien deutlich präsent, obwohl sie in anderen Diskussionen weniger prominent sind. Insgesamt können die Präsenz fragwürdiger Quellen und das von ihnen hervorgerufene Engagement variieren, je nach Land und dem jeweiligen Thema.


Anschließend richten wir unsere Aufmerksamkeit auf die Nachrichtenkonsummuster, um die Unterschiede und Ähnlichkeiten im Publikum der Nachrichtenagenturen hervorzuheben. Durch die Analyse von Twitter-Daten zu Brexit, Coronavirus und Covid-Impfstoff untersuchen wir, ob Nachrichtenagenturen desselben Typs von ähnlichen Zielgruppen konsumiert werden. Wir definieren eine Metrik basierend auf der Kosinus-Ähnlichkeit (siehe Abschnitt 2) der Retweeter, um die Ähnlichkeit zwischen Nachrichtenagenturen in Bezug auf das Publikum zu quantifizieren. Nachrichtenagenturen, die einen hohen Prozentsatz gemeinsamer Retweeter haben, haben einen höheren Wert der Ähnlichkeitsmetrik (nahe 1), während Agenturen mit nur wenigen gemeinsamen Retweetern eine geringe Ähnlichkeit (nahe 0) aufweisen.


Anschließend erstellen wir ein ungerichtetes Netzwerk, in dem Nachrichtenagenturen als Knoten dargestellt werden und gewichtete Kanten den Grad der Ähnlichkeit zwischen ihnen angeben. Wir erstellen ein Netzwerk für jedes Land und jedes Thema, um einen fairen Vergleich zu ermöglichen. Die resultierenden Netzwerke sind in Abbildung 4 dargestellt. Um nur die stärkeren Verbindungen hervorzuheben, verwerfen wir Kanten mit Gewichten, die niedriger sind als der Gesamtmedian der Kanten jedes Netzwerks (die Ergebnisse mit den vollständigen Netzwerken finden Sie in Abbildung 1 und 2 von SI).


Je nach Land und Thema können wir Abweichungen in der Netzwerkstruktur beobachten. Tatsächlich weisen Frankreich, Deutschland und Italien tendenziell eine klar erkennbare Ansammlung fragwürdiger Quellen (orangefarbene Dreiecke) auf, was auf die Existenz von Communities hinweist, die hauptsächlich fragwürdige Inhalte konsumieren. In Großbritannien ist dieser Unterschied weniger ausgeprägt. Betrachtet man themenspezifische Unterschiede, stellt man fest, dass die Netzwerke in allen Ländern außer Großbritannien im Falle des Brexit tendenziell spärlicher sind und eine geringere Kantendichte aufweisen. Bei Diskussionen über das Coronavirus und den Covid-Impfstoff sind die Netzwerke stärker verbunden und weisen eine höhere Kantendichte auf (siehe Tabelle 2 der SI). Dies spiegelt sich in der Trennung zwischen fragwürdigen und zuverlässigen Nachrichtenquellen wider: In der Brexit-Debatte erscheint die Trennung zwischen den beiden Nachrichtentypen klarer, während sie in den anderen Debatten eine höhere Anzahl von Verbindungen aufweisen, wie in Tabelle 3 der SI dargestellt. Um dieses Verhalten weiter zu quantifizieren, wenden wir die angepasste nominale Assortativität auf unsere Netzwerke an (Karimi und Oliveira, 2022), was zeigt, dass im Kontext der Brexit-Debatte höhere Assortativitätsgrade erreicht werden. Allerdings zeigt Großbritannien ein anderes Verhalten, möglicherweise aufgrund seiner direkten Beteiligung an der Debatte.


Abbildung 3: Verteilung der Tweet-Interaktionen nach Ländern für zuverlässige (blau) und fragwürdige (orange) Nachrichtenquellen zum Thema Brexit (obere Reihe), Coronavirus (mittlere Reihe) und Covid-Impfstoff (untere Reihe). Tweet-Interaktionen werden als Summe der Likes, Retweets, Zitate und Kommentare berechnet, die jeder Tweet erhalten hat.


Unsere Analyse zeigt auch, dass es keine absolute Trennung zwischen fragwürdigen und zuverlässigen Nachrichtenquellen gibt. Dies deutet darauf hin, dass einige Benutzer hauptsächlich oder ausschließlich zuverlässige oder fragwürdige Inhalte konsumieren, während andere eine gemischte Nachrichtendiät haben und beide Arten in unterschiedlichen Anteilen konsumieren. Um diese Frage tiefer zu untersuchen, analysieren wir den Anteil der fragwürdigen Nachrichten, die von jedem Benutzer konsumiert werden, und stellen die Verteilung in Abbildung 5 dar. Die Ergebnisse zeigen, dass sich die Mehrheit der Benutzer in jeder Debatte hauptsächlich auf zuverlässige Nachrichtenquellen verlässt (siehe auch Tabelle 4 der SI). In jeder Debatte gibt es jedoch einen kleinen, aber bemerkenswerten Anteil von Benutzern, die ausschließlich fragwürdige Nachrichten unterstützen, wenn auch in unterschiedlichem Ausmaß. Insbesondere zeigt die Abbildung eine ausgeprägte bimodale Verteilung, wobei nur sehr wenige Benutzer außerhalb der äußersten Enden des Spektrums liegen. Diese Benutzer spielen eine entscheidende Rolle bei der Überbrückung der Lücke zwischen fragwürdigen und zuverlässigen Nachrichten innerhalb der Ähnlichkeitsnetzwerke. Darüber hinaus besetzen zuverlässige Nachrichtenquellen tendenziell den Kern des Netzwerks, während fragwürdige Quellen im Allgemeinen eher in Randpositionen angesiedelt sind. Tatsächlich sind unter den 25 wichtigsten Quellen, die der PageRank-Algorithmus in jedem Netzwerk identifiziert hat (Bakshy et al., 2011), eine beträchtliche Mehrheit (mindestens 95,3 %) zuverlässige Nachrichtenquellen (weitere Einzelheiten finden Sie in den SI). Wir schließen unsere Analyse mit der Untersuchung der Community-Struktur der Ähnlichkeitsnetzwerke ab. Wir führen die Community-Erkennung mithilfe des Louvain-Clusterings durch.


Abbildung 4: Ähnlichkeitsnetzwerk zwischen Nachrichtenagenturen, wobei jede Nachrichtenquelle als Knoten dargestellt wird und die Kanten die Ähnlichkeit der Zielgruppen zwischen den Nachrichtenagenturen darstellen. Farbe und Form der Knoten zeigen die Klassifizierung der Nachrichtenquelle an und die Dicke der Kanten stellt den Ähnlichkeitsgrad der Retweeter zwischen zwei Nachrichtenquellen dar. Wir haben Kanten mit einem niedrigeren Gewicht als dem Gesamtmedian der Kanten verworfen. Jedes Netzwerk stellt die Ähnlichkeit der Nachrichtenagenturen zu einem Thema für ein Land dar.


Algorithmus (Blondel et al., 2008) und stellen die Ergebnisse in Abbildung 6 dar. Die Cluster sind basierend auf dem Anteil fragwürdiger Nachrichtenagenturen farbcodiert, wobei dunklere Schattierungen einen höheren Prozentsatz fragwürdiger Quellen anzeigen.


Über alle Länder und Themen hinweg bestand die Mehrheit der Cluster hauptsächlich aus zuverlässigen Nachrichtenagenturen, und innerhalb dieser Cluster finden wir auch die bedeutendsten Knoten gemäß der PageRank-Klassifizierung. Unsere Analyse zeigt jedoch auch das Vorhandensein kleiner Cluster mit einem hohen Anteil fragwürdiger Nachrichtenagenturen. Die Anzahl und Größe dieser Cluster variiert je nach Land und Thema. So gibt es in Deutschland und Italien beispielsweise für jedes Thema einen solchen Cluster, während es in der Brexit-Debatte in Frankreich zwei Cluster gibt. In Großbritannien ist die Trennung weniger klar, da hier kein Cluster einen hohen Anteil fragwürdiger Nachrichtenagenturen aufweist. Wir stellen auch fest, dass zuverlässige Cluster tendenziell kleiner, aber zahlreicher sind, während fragwürdige Cluster tendenziell größer und in jedem Netzwerk oft einzigartig sind. Dies deutet darauf hin, dass Benutzer, die fragwürdige Inhalte konsumieren, dazu neigen, die meisten fragwürdigen Quellen des Netzwerks zu unterstützen, während zuverlässige Nachrichtenkonsumenten sich auf weniger Nachrichtenagenturen konzentrieren.


Insgesamt bietet unsere Analyse einen Längsschnitt durch die Landschaft des Online-Nachrichtenkonsums in den ausgewählten Ländern. Sie hebt die Vorherrschaft zuverlässiger Nachrichtenquellen hervor und offenbart zugleich das Vorhandensein von Clustern mit einem höheren Anteil fragwürdiger Nachrichtenquellen in vielen Ländern und Themen. Die Existenz solcher Cluster deutet auf die Anwesenheit einer Gruppe von Benutzern hin, die Inhalte aus verschiedenen fragwürdigen Quellen konsumieren und zuverlässige meiden. Dieses Verhalten steht im Einklang mit der potenziellen Existenz von Echokammern, einem Phänomen, das in Online-Debatten weit verbreitet ist (Cinelli et al., 2021; Falkenberg et al., 2022; Cota et al., 2019).