Politische Polarisierung in sozialen Medien: Ein genauerer Blick
Diese Studie untersucht, wie der Datenzugang politische Diskussionen auf Twitter beeinflusst.
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Inhaltsverzeichnis
- Das Problem des Zugangs zu Daten
- Politische Diskussionen auf Twitter
- Arten der Polarisierung
- Der Einfluss der Stichprobengrösse auf die Forschung
- Die Herausforderungen der Stichprobennahme mit Schlüsselwörtern
- Die Fallstudie: Polnische Politik auf Twitter
- Die Forschungsergebnisse
- Bewertung der Polarisierung
- Breitere Implikationen für die Forschung
- Die Bedeutung sorgfältiger Auswahl von Schlüsselwörtern
- Fazit
- Zukünftige Richtungen
- Schlussgedanken
- Originalquelle
- Referenz Links
Soziale Medien haben verändert, wie wir kommunizieren und miteinander interagieren. Sie ermöglichen es den Menschen, ihre Meinungen zu äussern, Nachrichten zu teilen und sich mit anderen zu verbinden. Sie haben jedoch auch eine dunkle Seite, wie die Politische Polarisierung. Politische Polarisierung bedeutet, dass Menschen sich stark mit ihren politischen Ansichten identifizieren und häufig negativ gegenüber denen fühlen, die andere Überzeugungen haben. Diese Studie untersucht, wie politische Debatten auf Twitter von der Art und Weise beeinflusst werden können, wie wir Daten sammeln und analysieren.
Das Problem des Zugangs zu Daten
In den letzten Jahren ist der Zugang zu Daten von sozialen Medien schwieriger geworden. Webseiten wie Twitter und Reddit haben es Forschern erschwert, Informationen über Nutzerinteraktionen zu erhalten. Diese Änderungen können wichtige Forschung zu sozialen und politischen Themen verlangsamen, obwohl soziale Medien einen grossen Einfluss auf unsere Gesellschaft haben. Wenn Forscher keinen Zugang zu Daten haben, wird ihre Fähigkeit eingeschränkt, Themen wie politische Polarisierung zu verstehen.
Politische Diskussionen auf Twitter
Die politischen Diskussionen auf Twitter machen nur einen kleinen Teil der insgesamt auf der Plattform stattfindenden Gespräche aus. Viele Nutzer befassen sich mit verschiedenen Themen, nicht nur mit Politik. Das bedeutet, dass Forscher, wenn sie sich nur auf politische Diskussionen konzentrieren, wichtige Details darüber verpassen könnten, wie Menschen sich fühlen und Politik im weiteren Sinne diskutieren. Diese Forschung betont, dass sorgfältige Aufmerksamkeit darauf gelegt werden muss, politische Inhalte von anderen Arten von Diskussionen zu trennen, um Polarisierung genau zu messen.
Arten der Polarisierung
Polarisierung kann in verschiedene Typen unterteilt werden. Eine Art ist die affektive Polarisierung, bei der Menschen sich positiv gegenüber denen fühlen, die ihre Ansichten teilen, und negativ gegenüber denen, die dies nicht tun. Eine andere Art ist die ideologische Polarisierung, die die traditionelle Spaltung zwischen linken und rechten politischen Überzeugungen widerspiegelt. Das Verständnis dieser verschiedenen Typen ist wichtig, wenn man untersucht, wie sich politische Diskussionen im Laufe der Zeit verändern und wie sie mit Interaktionen in sozialen Medien zusammenhängen.
Stichprobengrösse auf die Forschung
Der Einfluss derDie Verwendung kleiner Datensätze kann zu verzerrten Ergebnissen in Studien führen, die sich auf politische Polarisierung konzentrieren. Diese Forschung untersucht, wie unterschiedliche Stichprobengrössen die Identifikation von Polarisierung auf Twitter beeinflussen. Es stellte sich heraus, dass grosse Stichproben eine genaue Reflexion politischer Gespräche bieten können, während kleinere Stichproben oft versagen, die wahre Natur der Polarisierung zu erfassen. Dies hebt die Bedeutung des Zugangs zu umfassenden Datensätzen für Forscher hervor.
Die Herausforderungen der Stichprobennahme mit Schlüsselwörtern
Eine gängige Methode, die Forscher verwenden, um Daten von Twitter zu sammeln, wird als Stichprobennahme mit Schlüsselwörtern bezeichnet. Das bedeutet, dass Forscher spezifische Wörter auswählen, um Diskussionen zu verfolgen. Obwohl dies einige Einblicke bieten kann, können schlecht ausgewählte Schlüsselwörter zu erheblicher Verzerrung in den Daten führen. Zum Beispiel kann die Fokussierung auf bestimmte Schlüsselwörter eine politische Seite überrepräsentieren und ein ungenaues Bild der insgesamt politischen Landschaft schaffen.
Die Fallstudie: Polnische Politik auf Twitter
Um das Thema der politischen Polarisierung und der Stichprobennahme besser zu verstehen, konzentrierte sich die Forschung auf die politische Debatte in Polen auf Twitter. Polen hat ein klares Zweiparteiensystem, was die Analyse der Polarisierung erleichterte. Durch die Untersuchung von Twitter-Gesprächen über einen Zeitraum von 24 Stunden wollten die Forscher identifizieren, wie gut kleine Stichproben die Struktur der politischen Diskussion erfassen.
Die Forschungsergebnisse
Die Studie ergab mehrere wichtige Erkenntnisse. Erstens sind grosse Stichproben im Allgemeinen zuverlässiger, während kleine Stichproben dazu neigen, die politischen Diskussionen auf Twitter falsch darzustellen. Zweitens kann die Stichprobennahme auf Schlüsselwortbasis hilfreiche Ergebnisse liefern, wenn die gewählten Schlüsselwörter angemessen sind. Schlecht gewählte Schlüsselwörter können jedoch Bias einführen, was zu irreführenden Schlussfolgerungen über politische Polarisierung führt.
Bewertung der Polarisierung
Um Polarisierung zu messen, untersuchten die Forscher die allgemeine Verteilung politischer Ideologien innerhalb der Twitter-Gespräche. Sie verwendeten spezifische statistische Methoden, um zu bestimmen, wie polarisiert die Gespräche waren und um etwaige auffällige Muster zu identifizieren. Die Ergebnisse deuteten darauf hin, dass mit abnehmender Stichprobengrösse die Zuverlässigkeit der Messung von Polarisierung erheblich abnahm.
Breitere Implikationen für die Forschung
Die Ergebnisse dieser Forschung haben breitere Implikationen dafür, wie Studien zu sozialen Medien durchgeführt werden. Da soziale Medien eine bedeutende Rolle dabei spielen, Meinungen zu formen und die Menschen zu beeinflussen, ist es für Forscher entscheidend, Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten zu haben, um genaue Schlussfolgerungen zu ziehen. Die Studie hebt die wichtige Rolle hervor, die Gesetze wie das Digitale-Dienste-Gesetz (DSA) der Europäischen Union spielen können, um den Zugang von Forschern zu Daten aus sozialen Medien zu verbessern.
Die Bedeutung sorgfältiger Auswahl von Schlüsselwörtern
Ein wesentlicher Teil der Forschung konzentrierte sich auf die Auswirkungen der Auswahl von Schlüsselwörtern bei der Datensammlung. Die Studie stellte fest, dass bei Verwendung eines gut gewählten Satzes von Schlüsselwörtern die resultierenden Daten genau die ideologische Verteilung des vollständigen Datensatzes widerspiegeln. Allerdings kann die Verwendung von Schlüsselwörtern, die in Richtung einer politischen Seite verzerrt sind, zu erheblichen Verzerrungen im Verständnis politischer Ansichten auf Twitter führen.
Fazit
Diese Forschung beleuchtet die Komplexität des Studiums der politischen Polarisierung im Kontext sozialer Medien. Sie betont die Notwendigkeit für Forscher, Zugang zu umfassenden Datensätzen zu haben und Schlüsselwörter sorgfältig auszuwählen, um Bias zu vermeiden. Die Ergebnisse heben die Herausforderungen hervor, die kleine Stichprobendatensätze mit sich bringen, und die Bedeutung eines breiteren Kontexts zum Verständnis politischer Diskussionen. Da soziale Medien weiterhin eine wesentliche Rolle bei der Gestaltung des öffentlichen Diskurses spielen, ist es wichtig, dass zuverlässige Forschung betrieben wird, um ihren Einfluss auf die Gesellschaft zu verstehen.
Zukünftige Richtungen
Für die Zukunft schlägt diese Studie vor, dass Forscher verschiedene Stichprobenmethoden untersuchen müssen, um die Datenqualität zu verbessern. Zukünftige Forschung könnte untersuchen, wie politische Polarisierung in verschiedenen Ländern und auf verschiedenen Plattformen zum Ausdruck kommt. Darüber hinaus kann das Verständnis der Implikationen von Gesetzen zur Datenzugänglichkeit, wie dem DSA, dazu beitragen, bessere Rahmenbedingungen für den Zugang zu kritischen Daten für Forscher zu schaffen.
Schlussgedanken
Während sich soziale Medien weiterentwickeln, tun dies auch die Arten, wie Menschen an politischen Gesprächen teilnehmen. Der Rückgriff auf umfassende Datensätze und sorgfältige Stichprobenmethoden wird entscheidend sein, um politische Polarisierung genau zu messen und zu verstehen. Mit den richtigen Werkzeugen und Ansätzen können Forscher zu einem besseren Verständnis dafür beitragen, wie soziale Medien die öffentliche Meinung und das politische Verhalten beeinflussen.
Indem wir diese Herausforderungen angehen, können wir die Rolle besser verstehen, die soziale Medien bei der Gestaltung unserer politischen Landschaft spielen, und sicherstellen, dass Forscher die Ressourcen haben, die sie benötigen, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Der Drang nach besserem Datenzugang und durchdachten Forschungsmethoden wird es uns ermöglichen, die Komplexität der Online-Diskussionen und deren Auswirkungen auf die Gesellschaft zu navigieren.
Titel: Sampled Datasets Risk Substantial Bias in the Identification of Political Polarization on Social Media
Zusammenfassung: Following recent policy changes by X (Twitter) and other social media platforms, user interaction data has become increasingly difficult to access. These restrictions are impeding robust research pertaining to social and political phenomena online, which is critical due to the profound impact social media platforms may have on our societies. Here, we investigate the reliability of polarization measures obtained from different samples of social media data by studying the structural polarization of the Polish political debate on Twitter over a 24-hour period. First, we show that the political discussion on Twitter is only a small subset of the wider Twitter discussion. Second, we find that large samples can be representative of the whole political discussion on a platform, but small samples consistently fail to accurately reflect the true structure of polarization online. Finally, we demonstrate that keyword-based samples can be representative if keywords are selected with great care, but that poorly selected keywords can result in substantial political bias in the sampled data. Our findings demonstrate that it is not possible to measure polarization in a reliable way with small, sampled datasets, highlighting why the current lack of research data is so problematic, and providing insight into the practical implementation of the European Union's Digital Service Act which aims to improve researchers' access to social media data.
Autoren: Gabriele Di Bona, Emma Fraxanet, Björn Komander, Andrea Lo Sasso, Virginia Morini, Antoine Vendeville, Max Falkenberg, Alessandro Galeazzi
Letzte Aktualisierung: 2024-06-28 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2406.19867
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2406.19867
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
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Referenz Links
- https://orcid.org/0000-0000-0000-0000
- https://orcid.org/0000-0003-2615-0712
- https://orcid.org/0000-0002-1647-7300
- https://orcid.org/0000-0002-8732-1258
- https://orcid.org/0000-0002-9044-8348
- https://orcid.org/0000-0002-2986-2494
- https://orcid.org/0000-0001-6859-0391
- https://developer.x.com/en/docs/twitter-api/rate-limitsv2-limits-free
- https://www.complexity72h.com