Anatomie eines Trending Topics: methodische Ansätze zur Visualisierung von Retweet-Ketten

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Bibliographische Detailangaben
Beteiligte: Bruns, Axel (VerfasserIn), Sauter, Theresa (VerfasserIn), Maireder, Axel (HerausgeberIn), Ausserhofer, Julian (HerausgeberIn), Schumann, Christina (HerausgeberIn), Taddicken, Monika (HerausgeberIn)
veröffentlicht:
Berlin 2015
Teil von: Digitale Methoden in der Kommunikationswissenschaft
Digital Communication Research
Interaktive, elektronische Medien
Medientyp: Artikel, E-Artikel

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Beschreibung: Erstveröffentlichung
begutachtet (peer reviewed)
In: Maireder, Axel (Hg.), Ausserhofer, Julian (Hg.), Schumann, Christina (Hg.), Taddicken, Monika (Hg.): Digitale Methoden in der Kommunikationswissenschaft. 2015. S. 141-161. ISBN 978-3-945681-02-2
Umfang: 141-161 S.
DOI: https://doi.org/10.17174/dcr.v2.7
Sprache: Deutsch
Teil von: Digitale Methoden in der Kommunikationswissenschaft
Digital Communication Research
Interaktive, elektronische Medien
Schlagwörter:
Kollektion: SSOAR Social Science Open Access Repository
Inhaltsangabe

Social Media dienen immer häufiger als Disseminationsmechanismen für Medieninhalte. Auf Twitter ermöglicht besonders die Retweet-Funktion den schnellen und weitläufigen Transfer von Nachrichten. In diesem Beitrag etablieren neue methodische Ansätze zur Erfassung, Visualisierung und Analyse von Retweet-Ketten. Insbesondere heben wir hervor, wie bestehende Netzwerkanalysemethoden ergänzt werden können, um den Ablauf der Weiterleitung sowohl temporal als auch spatial zu erfassen. Unsere Fallstudie demonstriert die Verbreitung des Videoclips einer am 9. Oktober 2012 spontan gehaltenen Wutrede der australischen Premierministerin Julia Gillard, in der sie Oppositionsführer Tony Abbott als Frauenhasser brandmarkte. Durch die Erfassung von Hintergrunddaten zu den jeweiligen NutzerInnen, die sich an der Weiterleitung des Videoclips beteiligten, erstellen wir ein detailliertes Bild des Disseminationsablaufs im vorliegenden Fall. So lassen sich die wichtigsten AkteurInnen und der Ablauf der Weiterleitung darstellen und analysieren. Daraus entstehen Einblicke in die allgemeinen Verbreitungsmuster von Nachrichten auf Twitter.