Expertise in sozialen Netzwerken
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Information Flows Policy Network Analysis Michael Schlichenmaier Stefan Benzing Gliederung 1. 2. 3. 4. 5. Einleitung Opinion leaders, Massenmedien und die „TwoStep-Flow“ – Hypothese: Expertise in sozialen Netzwerken Politischer Informationsfluss in sozialen Netzwerken Schlussbetrachtung Literatur 1. Einleitung Annahmen: • Politische Information wird nicht nur durch Medien transportiert, sondern auch in sozialen Netzwerken • Das soziale Umfeld spielt somit eine große Rolle bei der Verteilung politischer Informationen • Es gibt daher zwei Mechanismen der Kontrolle über politische Information: • • Individuelle Kontrolle Soziale Kontrolle 1. Einleitung Individuelle Kontrolle Individuen haben grundsätzlich drei Möglichkeiten, Kontrolle über den Informationsfluss auszuüben: Sie entscheiden, mit wem sie diskutieren Sie interpretieren das Diskutierte Sie können die Darstellung ihrer Ansichten frei wählen 1. Einleitung Soziale Kontrolle …entsteht durch zwei Mechanismen: Politische Präferenzen hängen von Informationen ab, welche wiederum durch das soziale Umfeld strukturiert werden Die Wahl des sozialen Umfelds erfolgt nicht in erster Linie nach politischen Kriterien Wichtig ist hierbei die Unterscheidung zwischen • • Network: vom Individuum beeinflussbares Umfeld Context: vom Individuum nicht beeinflussbares Umfeld 2. Opinion leaders, Massenmedien und die „Two-Step-Flow“ – Hypothese: Expertise in sozialen Netzwerken Gliederung 1. Klassischer „Two-Step-Flow“ Ansatz 2. Erweiterter „Two-Step-Flow“ Ansatz 3. Soziale Netzwerke: Homogenität vs. Heterogenität 4. Soziale Netzwerke: Auswirkungen von Expertise 5. Schlussfolgerungen 2. 1. Opinion leaders, Massenmedien und die „Two-Step-Flow“ – Hypothese: Expertise in sozialen Netzwerken Klassischer „Two-Step-Flow“ Ansatz Nach Lazarsfeld et al. (1948) 2. 2. Opinion leaders, Massenmedien und die „Two-Step-Flow“ – Hypothese: Expertise in sozialen Netzwerken Erweiterter „Two-Step-Flow“ Ansatz Nach Robinson (1976) 2. 2. Opinion leaders, Massenmedien und die „Two-Step-Flow“ – Hypothese: Expertise in sozialen Netzwerken Erweiterter „Two-Step-Flow“ Ansatz Nach Robinson (1976) 2. Opinion leaders, Massenmedien und die „Two-Step-Flow“ – Hypothese: Expertise in sozialen Netzwerken Erweiterter „Two-Step-Flow“ Ansatz 2. • Einfluss der Massenmedien wurde im klassischen Ansatz überschätzt. • Interpersoneller Einfluss – sofern vorhanden – übersteigt deutlich den Einfluss der Massenmedien. • Zweiteilung (in Opinion-Leaders und Less-Interested) konnte empirisch kaum bestätigt werden. LessInterested die jedoch einem interpersonellen Einfluss ausgesetzt waren unterscheideten sich deutlich von den Non-Discussants. Deshalb die neue Dreiteilung. 2. 3. Opinion leaders, Massenmedien und die „Two-Step-Flow“ – Hypothese: Expertise in sozialen Netzwerken Soziale Netzwerke: Homogenität vs. Heterogenität Soziale Netzwerke 2. 3. Opinion leaders, Massenmedien und die „Two-Step-Flow“ – Hypothese: Expertise in sozialen Netzwerken Soziale Netzwerke: Homogenität vs. Heterogenität Bisherige Forschung: Homogene soziale Netzwerke: • regelmäßige politische Diskussionen führen zu einer höheren politischen Partizipation. • Bsp: Kenny 1992: Ein politisch aktiver Diskutant in einem Netzwerk erhöht die Wahlbeteiligung der Personen im Netzwerk um 20%, wenn der Diskutant bei einer Kampagne mitarbeitet sogar um bis zu 80%. 2. 3. Opinion leaders, Massenmedien und die „Two-Step-Flow“ – Hypothese: Expertise in sozialen Netzwerken Soziale Netzwerke: Homogenität vs. Heterogenität Bisherige Forschung: Heterogene soziale Netzwerke: • regelmäßige politische Diskussionen führen zu mehr Toleranz gegenüber und Verständnis für andere Ansichten. • Sie steigern allerdings auch die Unsicherheit gegenüber den eigenen Ansichten und senken die politische Partizipation (siehe z.B. Mutz 2002). 2. 4. Opinion leaders, Massenmedien und die „Two-Step-Flow“ – Hypothese: Expertise in sozialen Netzwerken Soziale Netzwerke: Auswirkungen von Expertise McClurg (2006) untersucht in seinem Aufsatz anhand von Survey-Daten, erhoben im Rahmen der US Präsidentschaftswahlen im Jahr 1996, die Auswirkungen der Versorgung dieser sozialen Netzwerke mit politischer Expertise. Schwerpunkte: Auswirkungen der Expertise auf die politische Partizipation der Netzwerkmitglieder Lassen sich durch Expertise die negativen Effekte heterogener Netzwerke kompensieren? 2. Opinion leaders, Massenmedien und die „Two-Step-Flow“ – Hypothese: Expertise in sozialen Netzwerken 4.1 Methodik: Je zwei Erhebungswellen vor und nach den Wahlen. 1562 Befragte. Abhängige Variable: ‚Politische Partizipation‘ ‚working on a campaign?‘ ‚attending meetings or other campaign?‘ ‚putting up a yard sign?‘ ‚donating money to a candidate / a campaign?‘ Index: von 0 bis 4 ca. 30% aller Befragten haben sich in irgendeiner Form beteiligt 2. 4.1 Opinion leaders, Massenmedien und die „Two-Step-Flow“ – Hypothese: Expertise in sozialen Netzwerken Methodik: Unabhängige Variable: ‚Größe der polit. Netzwerke‘ name up to five people with whom you discussed „government, elections and politics“ or „important matters“ durchschnittliches Netzwerk bestand aus 2,5 Diskutanten 18% aller Befragten hatten keinen einzigen Diskutanten Individueller Indikator: von 0 bis 3 (wobei 0 = never talk politics und 3 = often talk politics) Netzwerk-Level: von 0 bis 15 (für bis zu 5 Personen) Mittelwert über alle Befragten liegt bei 4,7 2. 4.1 Opinion leaders, Massenmedien und die „Two-Step-Flow“ – Hypothese: Expertise in sozialen Netzwerken Methodik: Unabhängige Variable: ‚Homogenität im Netzwerk‘ Who would you cast a ballot for? Options: Will or can not vote / Bill Clinton / Robert Dole / Some other candidate / Don‘t know Index: zwischen 0 und 1 (anhand von Dyaden) Unabhängige Variable: ‚Expertise‘ What amount of knowledge does discussant X have? Indikator: von 0 bis 2 („not much“ – „a great deal“) Daraus: Mittelwerte für jedes einzelne Netzwerk Mittelwert über alle Netzwerke liegt bei 1,22 2. 4.2 Opinion leaders, Massenmedien und die „Two-Step-Flow“ – Hypothese: Expertise in sozialen Netzwerken Ergebnisse Die Auswirkungen von Homo- bzw. Heterogenität in Netzwerken auf die Partizipation (neg. bin. Reg.) 2. 4.2 Opinion leaders, Massenmedien und die „Two-Step-Flow“ – Hypothese: Expertise in sozialen Netzwerken Ergebnisse Die Auswirkungen von politischer Expertise in Netzwerken auf die Partizipation. OLS-Reg. 2. 4.2 Opinion leaders, Massenmedien und die „Two-Step-Flow“ – Hypothese: Expertise in sozialen Netzwerken Ergebnisse Wenig Expertise: von Heterogen zu Homogen steigt um .08 / .09 Viel Expertise: von Heterogen zu Homogen steigt um .16 / .17 Heterogen: von wenig Expertise zu viel Expertise steigt um .14 / .17 Homogen: von wenig Expertise zu viel Expertise steigt um .16 / .19 2. Opinion leaders, Massenmedien und die „Two-Step-Flow“ – Hypothese: Expertise in sozialen Netzwerken 5. Schlussfolgerungen Der Einfluss der Massenmedien ist geringer als der Einfluss von sozialen Netzwerken. Politisch homogene soziale Netzwerke führen zu einer stärkeren politischen Partizipation bei den Mitgliedern. Politisch heterogene soziale Netzwerke führen zu mehr Toleranz und Akzeptanz gegenüber anderen politischen Ansichten, senken jedoch die politische Partizipation bei den Mitgliedern. Politische Expertise wirkt sich signifikant auf die politische Partizipation von sozialen Netzwerken aus. Sie kann zudem die negativen Effekte von heterogenen Netzwerken vollständig kompensieren. 3. Politischer Informationsfluss in sozialen Netzwerken Gliederung 1. Übersicht 2. Methodik 3. Ergebnisse 4. Interpretation 5. Schlussfolgerung 3. Politischer Informationsfluss in sozialen Netzwerken 1. Übersicht Huckfeldt/Sprague (1987) untersuchen in ihrem Aufsatz anhand von Erhebungen in South Bend, Indiana, den Fluss politischer Informationen in sozialen Netzwerken während der Präsidentschaftswahlen 1984 (Kandidaten: Ronald Reagan und Walter Mondale). Schwerpunkte: Einfluss sozialer Netzwerke auf Wahlverhalten Einfluss des Wohnumfelds (Kontext) auf Wahlverhalten 3. Politischer Informationsfluss in sozialen Netzwerken 2. Methodik Panelstudie in drei Erhebungswellen: vor, während und nach der Präsidentschaftswahl im Sommer und Herbst 1984 1500 Befragte 16 verschiedene Bezirke in South Bend als Hauptuntersuchungseinheiten, Auswahlkriterium: Homogenität innerhalb der Bezirke, Heterogenität zwischen den Bezirken Telefoninterviews mit jeweils ungefähr gleich vielen und zufällig ausgewählten Personen aus den Bezirken 3. Politischer Informationsfluss in sozialen Netzwerken 2. Methodik Kontext eingegrenzt als geografisch und sozial strukturiertes Gebiet (‚neighbourhood‘) und gemessen durch die erhobenen politischen Präferenzen ‚Reagan neighbourhoods‘ ‚Mondale neighbourhoods‘ Netzwerk gemessen durch zwei Gruppen 1. 2. Befragte Personen Personen, die die Befragten als politische Diskussionspartner angaben 3. Politischer Informationsfluss in sozialen Netzwerken 3. Ergebnisse 1. Übereinstimmung und Wahrnehmung 3. Politischer Informationsfluss in sozialen Netzwerken 3. Ergebnisse Untersuchungsfelder: Einfluss ihrer Präferenzen und denen ihres Umfelds auf die Wahrnehmung der Befragten Haben die Befragten mit größerer Wahrscheinlichkeit Diskussionspartner mit gleichen bzw. denen des Umfelds gleichenden Präferenzen? Interpretieren die Befragten die Präferenzen ihrer Diskussionspartner systematisch falsch in Abhängigkeit ihrer Präferenzen und denen ihres Umfelds? 3. Politischer Informationsfluss in sozialen Netzwerken 3. Ergebnisse Methodischer Exkurs: Berechnung: Logit-Modell mit binären abhängigen Variablen: Reagan-Diskussionspartner oder nicht, wahrgenommener Reagan-Diskussionspartner oder nicht Problem der Zirkularität: Präferenzen beeinflussen die Wahl des Diskussionspartners, diese Wahl hat jedoch wiederum Auswirkungen auf die Präferenzen Lösung: statt Dummy-Variablen für die Wahlentscheidung des Befragten werden Instrumente konstruiert, die die Wahrscheinlichkeit der Wahlentscheidung messen, jedoch weitgehend unabhängig von der Wahlentscheidung des Diskussionspartners sind 3. Politischer Informationsfluss in sozialen Netzwerken 3. Ergebnisse 2. Ausgeschlossene, möglicherweise relevante Faktoren: Lösung: statistische Prozedur der Mittelwertszentrierung der individuellen Werte der Befragten mit den Reagan-WahlWahrscheinlichkeiten des Bezirks und diese wiederum mit denen des gesamten Samples. Kontrolle: zweites Modell berechnet ohne Instrumente, Mittelwertszentrierung etc. ►Ergebnisse nahezu gleich. 3. Response bias: Panelteilnehmer sind eher aus der Oberschicht und Wähler. Lösung: Ziel der Studie nicht tangiert: Messung der Varianz der Reagan-Unterstützung über die Bezirke, nicht präzise Schätzung des Anteils der Reagan-Wähler an der Grundgesamtheit. 3. Politischer Informationsfluss in sozialen Netzwerken 3. Ergebnisse Untersuchungsfelder: Einfluss ihrer Präferenzen und denen ihres Umfelds auf die Wahrnehmung der Befragten Haben die Befragten mit größerer Wahrscheinlichkeit Diskussionspartner mit gleichen bzw. denen des Umfelds gleichenden Präferenzen? Interpretieren die Befragten die Präferenzen ihrer Diskussionspartner systematisch falsch in Abhängigkeit ihrer Präferenzen und denen ihres Umfelds? 3. Politischer Informationsfluss in sozialen Netzwerken 3. Ergebnisse 1. Einfluss ihrer Präferenzen und denen ihres Umfelds auf die Wahrnehmung der Befragten 3. Politischer Informationsfluss in sozialen Netzwerken 3. Ergebnisse 2. Haben die Befragten mit größerer Wahrscheinlichkeit Diskussionspartner mit gleichen bzw. denen des Umfelds gleichenden Präferenzen? +33% +15% +22% +26% 3. Politischer Informationsfluss in sozialen Netzwerken 3. Ergebnisse 3. Interpretieren die Befragten die Präferenzen ihrer Diskussionspartner systematisch falsch in Abhängigkeit ihrer Präferenzen und denen ihres Umfelds? 3. Politischer Informationsfluss in sozialen Netzwerken 4. Interpretation Ein Umfeld, das den Präferenzen des Befragten entspricht, stärkt seine Fehlinterpretation von Unstimmigkeiten bei der sozialen Übermittlung politischer Informationen Angehörige der politischen Minderheit erkennen Angehörige der politischen Mehrheit meist: Reagan-Mondale in Mondale-Umfeld: .88 Mondale-Reagan in Reagan-Umfeld: .84 Angehörige der politischen Mehrheit erkennen Angehörige der politischen Minderheit hingegen häufig nicht: Reagan-Mondale in Reagan-Umfeld: .47 Mondale-Reagan in Mondale-Umfeld: .54 3. Politischer Informationsfluss in sozialen Netzwerken 5. Schlussfolgerung Die Analyse stützt die Annahme, dass politische Präferenzen und die Verteilung politischer Präferenzen im Umfeld zusammenhängen Die bewusste Konstruktion sozialer Netzwerke auf der Basis der eigenen politischen Präferenz ist nicht unabhängig von den „verfügbaren Angeboten“ im sozialen Umfeld Politische Mehrheiten sind in der Lage, informationelle Unstimmigkeiten zu ignorieren Politische Minderheiten können dies nicht 4. Schlussbetrachtung Politische Informationen werden sowohl über soziale Netzwerke wie über den sozialen Kontext transportiert. Das Ausmaß des politischen Einflusses von sozialen Netzwerk hängt stark von deren Zusammensetzung (Homogenität vs. Heterogenität bzw. Expertise) ab. Der soziale Kontext strukturiert sowohl die eigenen Präferenzen als auch die Wahrnehmung der Präferenzen Anderer. 5. Literatur Huckfeld, Robert / Sprague, John, 1987: The Social Flow of Political Information, in: The American Political Science Review, Vol. 81, No. 4 (Dec. 1987), pp. 1197-1216 Kenny, C. B., 1992: Political Participation and Effects from the Social Environment, in: American Journal of Political Science 36 Vol. 1, pp. 259–267. Lazarsfeld, Paul / Berelsen, Bernard / Gaudet, Hazel, 1948: The People‘s Choice. New York: Columbia University Press McClurg, Scott D., 2006: The Electoral Relevance of Political Talk: Examining Disagreement and Expertise Effects in Social Networks on Political Participation, in: American Journal of Political Science, Vol. 50, No. 3, pp. 737-754 Mutz,D., 2002: TheConsequences of Cross-Cutting Networks for Political Participation, in: American Journal of Political Science, 46 Vol. 4, pp. 838–55 Robinson, John P., 1976: Interpersonal Influence in Election Campaings: Two-Step-Flow Hypothesis, in: The Public Opinion Quarterly, Vol. 40, No. 3 (Autumn 1976), pp. 304-319
