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Daten aus sozialen Medien wissenschaftlich nutzen: Till Keyling über „Facepager“

Soziale Medien bergen wahre Datenschätze. Über Programmierschnittstellen (APIs) werden öffentlich gemachte Social-Media-Daten zugänglich und können mit Hilfe von speziellen Computerprogrammen für eine spätere wissenschaftliche Auswertung genutzt werden. Der Nachwuchswissenschaftler Till Keyling vom Institut für Kommunikationswissenschaft und Medienforschung der Ludwig-Maximilians-Universität München hat gemeinsam mit Kollegen das Programm „Facepager“ entwickelt.

Till Keyling, geboren 1985, studierte Kommunikationswissenschaft und Neuere deutsche Literatur an der Ludwig-Maximilians-Universität München. Seit 2010 forscht er im Teilprojekt „Die Entstehung und Nutzung politischer Medienagenden auf YouTube und ihre Bedeutung für Jugendliche“ der DFG-Forschergruppe „Politische Kommunikation in der Online-Welt“. In seiner Masterarbeit beschäftigt er sich mit automatisierten Inhaltsanalysen in der Kommunikationswissenschaft.

Frage: Herr Keyling, Sie haben mit „Facepager“ ein kleines Computerprogramm entwickelt, mit dem sich Daten aus sozialen Netzwerken erheben lassen, um diese dann aus unterschiedlichsten Perspektiven wissenschaftlich auszuwerten. Wie muss man sich das genau vorstellen und was unterscheidet Facepager von anderen Programmen?

Till Keyling: Mit Facepager lassen sich öffentliche Daten von Plattformen im Social Web (wie Facebook, Twitter oder YouTube) erfassen, die von diesen über Programmierschnittstellen (APIs) zur Verfügung gestellt werden. Unser Tool ist „Open Source“ und damit frei zugänglich. Vor allem aber sind alle Schritte der Datenerhebung genau nachvollziehbar und können dokumentiert werden, was insbesondere für den wissenschaftlichen Einsatz wichtig ist. Facepager reduziert die technische Hürde beim Abruf solcher Daten, weil dank ihm dafür keine Programmierkenntnisse mehr erforderlich sind. Zudem bieten wir einige Voreinstellungen an, die den Einstieg erleichtern – man wird allerdings nicht darum herumkommen, sich mit APIs und deren Dokumentationen ein wenig auseinanderzusetzen.

Soziale Medien erlauben Analyse politischer Kommunikation

Frage: Ihr kleines Tool ist auf recht großes Interesse gestoßen. Nicht zuletzt, weil der Quellcode für jedermann im Internet frei verfügbar ist. Wissen Sie, wer Ihr Programm Facepager für welche Zwecke nutzt?

Till Keyling: Nur dann, wenn uns die Nutzer explizit kontaktieren und uns Fragen stellen. Neben Studenten, die zum Beispiel Daten für ihre Abschlussarbeiten erheben, setzen andere Wissenschaftler das Tool für eigene Projekte ein, hauptsächlich für die Analyse politischer Kommunikation auf Twitter oder Facebook. Wir wissen aber auch, dass Unternehmen das Programm für Marktanalysen einsetzen, wobei wir natürlich nicht mit kommerziellen Programmen konkurrieren können und wollen.

Frage: Viele machen die Daten, die sie in sozialen Netzwerken wie Facebook hinterlegen, nicht für jedermann öffentlich, sondern schränken den Kreis derer, die darauf zugreifen können, gezielt ein. Andere machen zu bestimmten Dingen überhaupt keine Angaben in ihrem Profil. Auf welche Daten kann man mit Hilfe von Facepager dann überhaupt zugreifen?

Till Keyling: Grundsätzlich tatsächlich nur auf jene Daten, die der Nutzer öffentlich freigegeben hat. Während viele Nutzer auf Facebook ihre Profilinformationen (Freunde, Likes und dergleichen) nicht veröffentlichen, ist dies auf Twitter oder YouTube durchaus der Fall. Gerade die Facebook-Seiten von Politikern oder Unternehmen sind öffentlich sichtbar und daher der Erhebung zugänglich. Wenn darüber hinausgehend private Daten von Nutzern erhoben werden sollten, wäre eine entsprechende und gesonderte Zustimmung jedes Einzelnen nötig.

Kritische Auseinandersetzung mit Daten aus dem Social Web

Frage: Wie valide sind die Ergebnisse, die man aus der Analyse dieser Daten mit Facepager gewinnen kann?

Till Keyling: Gerade die Erhebung von Verhaltensdaten – etwa wie viele „Likes“ ein Nachrichtenartikel bekommen hat – bietet den Vorteil, dass es sich hier um sogenannte nicht-reaktive Messungen handelt, die zudem schnell und in großer Zahl erfasst werden können. Der Vorteil hierbei ist, dass Menschen nicht explizit danach gefragt werden müssen, ob sie einen bestimmten Artikel gelesen haben. Ein solcher Prozess wäre nicht nur aufwändig und teuer, sondern unter Umständen auch ungenau, weil Befragte sich daran vielleicht nicht mehr erinnern könnten.

Neben methodischen Effekten stellt sich in der Tat die Frage nach der Validität: Für was stehen „Likes“ eigentlich genau? Was bedeutet ein „Retweet“ auf Twitter und sind „Freunde“ auf Facebook eigentlich „echte“ Freunde? Hier ist eine kritische Auseinandersetzung mit den Daten gefragt, entsprechende Debatten werden im akademischen Kontext erfreulicherweise aber zunehmend geführt.

Oktober 2014

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