Am nächsten Abstimmungssonntag dreht sich, zumindest den Vorlagebezeichnungen nach zu urteilen, alles ums Geld. Wie intensiv wird zur Vollgeldinitiative und zum Geldspielgesetz getwittert? Was zeigt der Vergleich zur NoBillag-Initiative? Unsere neue “#AbsTweets”- App dokumentiert den Abstimmungskampf auf Twitter.
NoBillag war – auf Twitter – ein perfekter Sturm. Im Abstimmungskampf setzte sich ein selbstverstärkender Prozess in Gange. Über was in den Medien berichtet wurde, wurde fleissig getwittert und über was getwittert wurde, wurde oft geschrieben. Begünstigt hat dies auch die direkte Betroffenheit der Medienschaffenden, eine auf Twitter zahlreich vertretene Gilde.
Weniger Aktivität zu Geldspielgesetz und Vollgeldinitiative
Bei den im Juni zur Abstimmung kommenden Vorlagen verhält es sich anders. Eine netz- sowie eine geldpolitische Frage kommen an die Urne. Die Debatten drehen sich um etwas weniger greifbare, abstraktere Themen: Netzneutralität und Geldschöpfung. Zu beiden Themen wird seit geraumer Zeit gezwitschert. Ein Schlagabtausch mit den Dimensionen der Debatte um NoBillag ist bislang jedoch nicht zu beobachten. Der einzelne Hashtag #NoBillag wurde ein Monat vor der Abstimmung – an einem einzelnen Tag – 855 mal abgesetzt. Die wichtigsten Hashtags zum Geldspielgesetz erreichten bei derselben Distanz zur Abstimmung (am 10.5.2018) alle zusammen nur einen Bruchteil dessen, nämlich gerade mal 75. Nur an vereinzelten Tagen wurden sie über 100 mal genutzt. Ähnlich verhält es sich bei der Vollgeldinitiative (51 Tweets).
Zurück zum courant normal?
Das geringere Volumen an Tweets ist auch darauf zurückzuführen, dass im Vergleich zum Twitter-Erdbeben NoBillag ein deutlich kleinerer Kreis an Nutzern sich an den digitalen Wortgefechten zu den Abstimmungen beteiligt. Stellt dies eine Rückkehr zum courant normal – also zu Twitter-Abstimmungskämpfen mit weniger zahlreicher Teilhabe und weniger Ausstrahlung über die Grenzen von Twitter selbst – dar? Noch wäre es verfrüht, dies abschliessend zu bewerten. Die Debatten rund um die kommenden Abstimmungen werden zudem augenscheinlich einseitiger geführt als NoBillag. Beim Geldspielgesetz scheinen die Gegner des Gesetzes mehr zu zwitschern als die Befürworter. Bei der Vollgeldinitiative waren anfänglich in erster Linie die Befüworter sichtbar. Seit einiger Zeit sind nun aber auch die Initiativgegner – u.a. die Schweizerische Bankiervereinigung SBA – und andere kritische Stimmen wahrnehmbar.
Abstweets – der neue Twitter Seismograph für Abstimmungskämpfe
Unsere neue App erlaubt es laufend dran zu bleiben und den Überblick über das Abstimmungs-Gezwitscher zu behalten. Sie soll während Abstimmungenkämpfen als Twitter-Seismograph dienen. Die Version 1.0 ist ab heute live und zeigt, wie viel Tweets mit den wichtigsten Hashtags zu den jeweiligen Vorlagen abgesetzt werden, welche User am aktivsten sind und wie viele Retweets sie aufweisen. Zum jetzigen Zeitpunkt sind die kommenden Abstimmungen vom Juni 2018 enthalten. Zur besseren Einordnung werden sie in Relation mit dem #NoBillag bei gleichem zeitlichen Abstand zur Abstimmung gesetzt. Über interessante, nennenswerte Entwicklungen während des Abstimmungskampfes werden wir in Begleitung zur App auch auf dem Blog schreiben.
Neben wiederkehrendem Einsatz der App vor Abstimmungsterminen soll die App auch Twitter-Aktivitäten rund um weitere bedeutende Politdebatten abbilden, welche noch vor Zustandekommen eines Referendums oder einer Initiative stattfinden, vor Wahlen oder gar solche die nicht direkt im Zusammenhang mit Volksbstimmungen stehen. Das sich noch in der Phase der Unterschriftensammlung befindende und vermeintlich erste «Twitter-Referendum» der Schweiz (gegen die Überwachung von Versicherten) ist ebenfalls bereits enthalten.
Wird eine Bewegung aus der SoMe-Szene nun referendumsfaehig? Gemeinhin gilt eine Partei, ein Verband, eine Bewegung in der Schweiz als relevant, wenn er/sie erfolgreich ein Referendum zustande bringt. https://t.co/aIRi1gjJhO
Angaben dazu, wie wir die Daten sammeln, sind in der App ersichtlich. Bei der Beobachtung von Twitter bestehen gewisse Unschärfen. Zentral ist in dieser Hinsicht die Frage danach, was genau beobachtet und berücksichtigt werden soll. Die Population von Interesse zu definieren, zu welcher Daten gesammelt werden sollen und dies in der Erhebung der Daten umzusetzen ist nicht trivial. Es gibt kein Wunderrezept, welches gewährleisten würde, dass jeder Tweet, der im mehr oder weniger direkten Zusammenhang mit einer Abstimmung steht aufgestöbert werden kann. Daher erachten wir Transparenz hinsichtlich Datengrundlage als umso wichtiger. Die Daten welche der App zugrundeliegen werden auf täglicher Basis automatisch aktualisiert. Die Rohdaten stellen wir als Download zur Verfügung. Der Code zur App liegt auf Github und ist somit öffentlich einsehbar. Weitere Funktionalitäten und ausgefeiltere Metriken & Darstellungen sind in V 2.0 der App geplant.
Die NoBillag-Initiative fordert die Abschaffung aller Radio- und TV-Gebühren. Der Abstimmungskampf rund um die Initiative wird intensiv geführt – auch auf Social Media – und das schon relativ lange. Wir sammeln seit dem Aufkeimen des Abstimmungskampfes Twitter-Daten und zeigen, wer am aktivsten ist, welches politische Lager sich besonders engagiert und welche Journalisten am meisten zwitschern. Mittels Machine Learning haben wir die Tweets klassifiziert um herauszufinden, ob Gegner oder Befürworter die Nase vorne haben.
[Korrigendum: In der ersten Version dieses Artikels haben wir die Beschriftung Pro/Kontra in der Grafik der beiden Lager über die Zeit verwechselt. Dies ist nun angepasst (6.2.18).]
Es scheint, als wäre «No Billag» omnipräsent. Kaum ein Tag vergeht, an dem nicht in irgendeinem Medium von der kommenden Abstimmung berichtet wird. Aus diesem Grund haben wir uns die Tweets zum #nobillag angeschaut. Wir sammeln die Daten bereits seit dem Frühjahr 2015, jedoch besteht die Datengrundlage für diesen Bericht lediglich aus Tweets, welche nach dem 31. August 2017 gemacht wurden. Konkret: Seit dem 1. September 2017 (und damit 184 Tage vor der Abstimmung) wurden über 60’000 Tweets verschickt – das ist rekordverdächtig. Damit diese Zahl etwas in Relation gebracht werden kann der Vergleich: In den letzten acht Tagen vor der Bundesratswahl 2015 wurden 2310 Tweets verschickt und zum #abst17 wurde im ganzen Jahr (2017) weniger als 20’000 Tweets verschickt.
Die Arena: Lagerfeuer mit Ausstrahlung bis in die Social Media
Das rege Interesse spiegelt sich auch in den folgenden Zeitverläufen wider: Sind im Oktober noch durchschnittlich 217 Tweets pro Tag verschickt worden, so sind es im Januar bereits knapp 610 Tweets pro Tag. Einen vorläufigen Höhepunkt wurde in der Woche 44 im November 2017 erzielt: Damals fand die Arena zur Abstimmung statt. Vor dem lodernden «Lagerfeuer Fernsehen» haben sich während dieser Arena – zumindest für eine Stunde – Gegner und Befürworter versammelt, um dem Abstimmungskampf auf Twitter seinen bisher hitzigsten Höhepunkt zu schenken. Die Arena, ein Format aus der Ära des Röhrenfernsehgeräts, hat an dem Abend ein veritables Feuer der Deliberation im digitalen Raum entfacht.
Wir haben uns auch angeschaut welche Bundesparlamentarierinnen und Parlamentarier sich auf Twitter äussern. Jene aus der SP sind am fleissigsten, dann folgen die von der SVP, welche wiederum vor der Grünen Partei sind. Es ist jedoch zu vermerken, dass die Volks- und Kantonsvertreter deutlich seltener als Medienschaffende tweeten (~700 Tweets).
Welche Journalisten besonders aktiv zwitscherten
Dank Dario Siegen und Adrian Rauchfleisch konnten wir zusätzlich untersuchen, welche Medienschaffenden sich zur Intiative mit diesem Hashtag äusserten.[1] Wie Sie der Rangliste entnehmen können, kann man sich streiten, wer als Medienschaffend gilt und wer nicht. Zum Beispiel stellt sich die berechtigte Frage, ob die Bezeichnung «Freischaffend» bereits zum Label «Journalist» reicht. Es zeigt aber auch, wie schwierig eine solche Klassifizierung ist. So oder so finden Sie untenstehend die Top 20 der Medienschaffenden.
Twitter-Handle
Prozent der Tweets
GregBarbey
3.41%
FlorianSchwab
3.34%
peter_schibli
2.45%
AndreaChristen3
2.38%
sandroluescher
2.14%
XavierBloch
2.05%
AntonioCivile
1.86%
juergvollmer
1.81%
DennisBuehler
1.72%
redder66
1.25%
miperrico
1.20%
retoperitz
1.20%
MichelVenetz
1.15%
feusl
1.13%
BornBeatrice
1.03%
RaphAuberT
1.03%
Frau_W
0.96%
ZeitRauber
0.94%
ChantalTauxe
0.85%
RenatKuenzi
0.82%
Welches Lager hat auf Twitter die Nase vorne?
Waren die Befürworter oder die Gegner auf Twitter aktiver? Dieser Blogpost stellt insofern eine Premiere dar, als dass wir mittels innotativer Werkzeuge versucht haben, Antworten auf diese Frage zu liefern. Tweets zu klassifizieren ist gegeben ihrer Kürze – meist unter 140 bis maximal 280 Zeichen – kein Kinderspiel. Insbesondere wenn für die Einordnung nur der Text selbst und keine zusätzlichen Kontextinformationen oder Angaben zu den Twitterern verwendet werden. Mit einem reduzierten Datensatz deutschsprachiger Tweets, in welchem wir vermeintliche Kontra- und Pro Tweets anhand gewisser Indizien (u.a. den Hashtags #NeinzuNobillag vs #JazuNobillag) kennzeichnen konnten, haben wir einen Machine Learning Algorithmus trainiert. Genaueres zum Verfahren, seinen Stärken und Schwächen gibt es im Abschnitt zur Methodik, weiter unten, zu lesen. Die Klassifizierung soll aufzeigen wie aktiv die beiden Lager über die Zeit waren.
Die Resultate des Modells weisen auf eine Aufholjagd der Initiativgegner hin. Gemessen an der Aktivität – also der Anzahl Tweets – haben die Initativbefürworter beim Hashtag #NoBillag die Nase vorne. Die Reichweite haben wir aus Zeitgründen (vorerst) ausgeklammert. Die Initiativbefürworter haben den Abstimmungskampf auf Twitter früh lanciert und scheinen zu Beginn noch auf wenig Gegenwehr gestossen zu sein. Die Präsenz der Befürworter nimmt jedoch laufend zu und es ist klar zu erkennen, zu welchem Zeitpunkt die Gegenkampagne an Fahrt aufgenommen hat. Der Anteil der befürwortend eingestuften Tweets steigt mit annäherndem Abstimmungstermin stark an. Im ursprünglichen Post wurden die Labels aus Versehen vertauscht, wofür wir uns entschuldigen möchten. Wir haben uns zu stark auf eine möglichst akkurate Klassifizierung der User konzentriert und haben die Abbildung des Zeitverlaufes aufgrund der knappen Zeit nicht genügend hinterfragt.
Wie akkurat ist unser Machine Learning Modell?
Unser Machine-Learning Modell klassifiziert die einzelnen Tweets anhand der Muster, die es im Text aufstöbert. Es bestimmt auf diese Weise, ob der Tweet eher dem Pro- oder Kontra NoBillag-Lager zuzuordnen ist. Die Grafik unten zeigt, wie die Tweets der Top-Twitterer klassifiziert wurden und zu welchen Anteilen Sie als Pro / Kontra klassifiziert wurden. Diejenigen mit einem Anteil über 50% an Kontra-Tweets befinden sich links, die mit mehr als 50% Pro-Tweets rechts. Die Grafik offenbart, dass wir anhand unseres Modells – welches nach wie vor ein Protoyp ist – von den 100 fleissigsten Twitternutzern die meisten richtig einordnen würden. Das Modell ordnet die Tweets der Initiativbefürworter etwas kosnistenter ein. Bei den Initiativgegnern wird eine höhere Zahl Tweets dem entgegengesetzten Lager zugeordnet. Daher gehen wir davon aus, dass die Kontra-Seite vom Algorithmus unterschätzt wird und die Anteile der zwei Lager daher weniger weit auseinander liegen, als die Grafik zu den Anteilen im Zeitverlauf oben suggeriert. In dieser Hinsicht besteht somit Optimierungspotential, welches wir bei nächster Gelegenheit durch ein feiner austariertes Modell auszuschöpfen gedenken.
Eine Schwäche unseres Modells ergibt sich daraus, dass wir das Modell zwingen eine binäre Entscheidung zu treffen. Dies führt dazu, dass die Tweets aller Nutzer einem der zwei Lager zugeordnet werden. Diese schwarz-weiss Einteilung wird der Realität nicht gerecht. Es gibt in der Debatte um NoBillag auf Twitter durchaus auch Stimmen mit differenzierten Ansichten, oder solche die lediglich Informationen teilen und als neutral eingestuft werden sollten. Diese Fälle lassen sich eigentlich nicht in eine der zwei Schubladen stecken. Eine dritte Kategorie für die nicht einwandfrei klassifizierbaren Fälle würde hier Abhilfe schaffen. Abschliessend gilt es jedoch zu sagen, dass die grosse Mehrheit in der stark polarisierten Debatte auf Twitter die eigene Position relativ deutlich preis gibt und das Modell – alles in allem – ziemlich gute Arbeit leistet.
NoBillag : droht die trumpisierung der schweizer Abstimmungsdemokratie?
Hitzige Abstimmungskämpfe sind per se nichts neues. Doch NoBillag setzt in punkto Intensität und Gehässigkeit gerade neue Massstäbe. Auf Twitter, dem digitalen Hauptschauplatz der politischen Auseinandersetzung, fliegen die Fetzen besonders häufig. Für einmal sind es nicht nur Trumps Tweets, welche die Schlagzeilen füllen, sondern auch Tweets im Zusammenhang mit NoBillag, die vermehrt als Vehikel für Beleidigungen und Ausfälligkeiten dienen. Ist NoBillag in dieser Hinsicht ein Sonderfall? Oder müssen wir im Rahmen der immer stärkeren Verlagerung des politischen Schlagabtausches in die digitale Arena mit aggressiver geführten Abstimmungskämpfen – quasi einer Trumpisierung unserer Abstimmungsdemokratie – rechnen? Die Antwort darauf steht (noch) in den Sternen geschrieben, doch werden wir auch in Zukunft weiterhin systematisch Twitter-Daten sammeln um Fragen dieser Natur nachgehen zu können.
[1] Hier finden Sie Dario Siegen und hier Adrian Rauchfleisch.
Weitere Infos zum Modell
Die erste Bewährungsprobe für viele Machine Learning Modelle ist die Vorhersagepräzision, welche in einem Testdatensatz erreicht wird. Unser Modell erreichte eine Vorhersagepräzision von über 90%, was gegeben dem Umstand dass das Model über kein Kontextwissen verfügt – bescheiden ausgedrückt – ziemlich beeindruckend ist. Dies bedeutet jedoch nicht, dass die Generalisierbarkeit des Modells auf alle Tweets einwandfrei möglich und die Klassifzierung aller Tweets perfekt ist. Unser ‘Desicion-Tree’ Modell haben wir mit 9500 Tweets trainiert und anhand von 2300 Tweets getestet. Im Anschluss haben wir das Modell verwendet um die 30’000 deutschsprachigen Tweets zu klassifizieren, welche seit September 2017 abgesetzt wurden. Wie bereits weiter oben erwähnt scheint das Modell den Anteil an Kontra-NoBillag-Tweets zu unterschätzen, wie die Tweet-Anteile der Top-Twitterer verdeutlichen (siehe Grafik zu User-Anteilen).
Korrigendum
Wir haben das Script und die Daten für die zu Beginn erwähnte Grafik hier hochgeladen.
Alle scheinen sich einig zu sein: Social Media sind ein wichtiges Werkzeug für Politikerinnen und Politiker, Campaigner und sogar Bundesräte. Doch wozu ist Social Media wirklich gut? Sind die Netzwerke mehr als ein Marketingtool und taugen sie sogar für Prognosen?
Entwicklungen im Vergleich zum Vormonat
Wenn die Entwicklung der «Follower» an der Zahl zu Beginn des Monates gemessen wird, dann bildet die glp das Schlusslicht.[2] Das ist insofern interessant als es sich bei der Atomausstiegsinitiative vom 27. November 2016 um eine «grüne» Vorlage handelte. Im Gegensatz zur den Grünen hat die glp aber nicht davon profitieren können. Aber nicht nur die Grüne Partei hat zulegen können, auch die BDP, die SVP und die FDP konnten ein kleines Wachstum verzeichnen. Der Rest der Parteien ist hat um rund 1 Prozent zulegen können.
Facebook
Auf Facebook sieht die Lage anders aus. Gemessen an der Anzahl «Likes» zu Beginn des Monates hat die BDP komplett stagniert – nicht zum ersten Mal. Die SVP, die CVP, die FDP, die EVP und die glp legen im üblichen Masse zu (alle rund um 1%). Dagegen ist das Wachstum der SP und vor allem der Grünen Partei angestiegen. Dies dürfte wie auf Twitter mit der Atomausstiegsinitiative zusammenhängen.
Atomausstiegsinitiative auf Facebook
Anhand der Atomausstiegsinitiative nehmen wir die Facebook-Pages der Initiativbefürworter etwas genauer unter die Lupe. Nicht besonders aussagekräftig ist die Betrachtung die Pagelikes über die Zeit. Schliesslich kann man davon ausgehen, dass eine Page mehr und nicht weniger Likes über die Zeit erhält.
Aus diesem Grund betrachten wir die Anzahl Beiträge auf den beiden Befürworterpages. Im Durchschnitt wurden vier Beiträge pro Tag veröffentlicht. Das französischsprachige Komitee hat auf 19 Events hingewiesen (deutschsprachiges Komitee: 2), 24 Videos geposted (32), 55 Links geteilt (43) und 60 Fotos (47) hochgeladen. Der mit Abstand beliebteste (oder am besten finanziell unterstützter Beitrag) französischsprachige Beitrag ist ein Video eines «Video-Aktivisten» mit 2278 Likes.[3] Für die deutschsprachige Schweiz ist es ein gif mit 1808 Likes.[4]
Grundsätzlich sind die Beiträge auf einer Page die Grundlage um überhaupt auf die Page und damit auf das eigene Anliegen aufmerksam zu machen. Deshalb sind wir der Frage nachgegangen, wie sich einzelne Posts auf die Pagelikes auswirken. Die Idee dabei: Wer einen Beitrag zu Gesicht bekommt und diesen «gut» findet, der schenkt der Page einen Like (der umgekehrte Fall gilt natürlich auch). Im Durchschnitt sind das etwas mehr als 60 Likes pro Post für die deutschsprachige Seite und knapp 58 Likes für die französischsprachige Page. Um es gleich vorweg zu nehmen, wir können nicht eruieren, welcher Beitrag mit welchen finanziellen Mitteln unterstützt wurde.
Zum Beispiel ist nicht klar, ob der zwischenzeitliche «Peak» am 28. Oktober auf der deutschsprachigen Page aufgrund der Postinhalte oder aufgrund der finanziellen Mittel zustande kam. Realistischerweise ist es ein Amalgan von beidem.
Wrap-Up: Zu Beginn jedes Monats veröffentlichen wir die aktuelle Entwicklung der «Likes» und «Followers» der nationalen Parteiaccounts auf Twitter und Facebook. Natürlich sind diese Zahlen mit Vorsicht zu geniessen. So bedeutet eine hohe Anzahl von «Likes» zum Beispiel noch nicht, dass eine Partei besonders gut über den eigenen Tellerrand hinaus «mobilisiert». Es kann auch sein, dass das Netzwerk einer Partei einfach grösser ist als das einer anderen Partei. Dennoch weisen die absoluten Zahlen zumindest auf das Potential von Viralität hin.
[1] Foto: Jason Howie|Flickr
[2] Die Beobachtungsperiode startet am 1.11.2016 und endet am 30.11.2016.
Alle scheinen sich einig zu sein: Social Media sind ein wichtiges Werkzeug für Politikerinnen und Politiker, Campaigner und sogar Bundesräte. Doch wozu ist Social Media wirklich gut? Sind die Netzwerke mehr als ein Marketingtool und taugen sie sogar für Prognosen?
Entwicklungen im Vergleich zum Vormonat
Wenn die Entwicklung der «Follower» an der Zahl zu Beginn des Monates gemessen wird, dann bildet die glp das Schlusslicht.[2] Die Novemberabstimmung scheint dagegen der SP wieder zu etwas mehr Followern zu verhelfen während die Grünen und die FDP den zweiten Rang belegen – lediglich die SVP verzeichnet mehr Wachstum. Für die Grüne Partei ist das bemerkenswert und es scheint so, als wäre der Zusammenhang mit der Atomausstiegsinitiative nicht von der Hand zu weisen.
Facebook
Auf Facebook sieht die Lage anders aus. Gemessen an der Anzahl «Likes» zu Beginn des Monates hat die BDP komplett stagniert. Die SVP und die glp wachsen prozentual beide ungefähr gleich stark, während die CVP nicht wirklich zulegen kann. Dagegen ist das Wachstum der Grünen und der SP angestiegen und die FDP ist zum ersten Mal prozentual am stärksten gewachsen.
Atomausstiegsinitiative auf Facebook
Erstaunlicherweise hat die Atomausstiegsinitiative zwischen der ersten und der zweiten Welle der TA-Umfrage nicht an Zustimmung eingebüsst. Das ist Anlass, um die Facebook-Pages der Initiativbefürworter etwas genauer unter die Lupe zu nehmen. Nicht besonders aussagekräftig ist die Betrachtung die Pagelikes über die Zeit. Schliesslich kann man davon ausgehen, dass eine Page mehr und nicht weniger Likes über die Zeit erhält.
Aus diesem Grund betrachten wir die Anzahl Beiträge auf den beiden Befürworterpages. Im Durchschnitt werden zwischen drei und vier Beiträge pro Tag veröffentlicht.
Grundsätzlich sind die Beiträge auf einer Page die Grundlage um überhaupt auf die Page und damit auf das eigene Anliegen aufmerksam zu machen. Deshalb sind wir der Frage nachgegangen, wie sich einzelne Posts auf die Pagelikes auswirken. Die Idee dabei: Wer einen Beitrag zu Gesicht bekommt und diesen «gut» findet, der schenkt der Page einen Like (der umgekehrte Fall gilt natürlich auch). Um es gleich vorweg zu nehmen, es ist nicht eruierbar, welcher Beitrag mit welchen finanziellen Mitteln unterstützt wurde.
Zum Beispiel ist nicht klar, ob der «Peak» am 28. Oktober auf der deutschsprachigen Page aufgrund der Postinhalte oder aufgrund der finanziellen Mittel zustande kam. Realistischerweise ist es ein Amalgan von beidem.
Wrap-Up: Zu Beginn jedes Monats veröffentlichen wir die aktuelle Entwicklung der «Likes» und «Followers» der nationalen Parteiaccounts auf Twitter und Facebook. Natürlich sind diese Zahlen mit Vorsicht zu geniessen. So bedeutet eine hohe Anzahl von «Likes» zum Beispiel noch nicht, dass eine Partei besonders gut über den eigenen Tellerrand hinaus «mobilisiert». Es kann auch sein, dass das Netzwerk einer Partei einfach grösser ist als das einer anderen Partei. Dennoch weisen die absoluten Zahlen zumindest auf das Potential von Viralität hin.
[1] Foto: Jason Howie|Flickr
[2] Die Beobachtungsperiode startet am 1.10.2016 und endet am 31.10.2016.
Alle scheinen sich einig zu sein: Social Media sind ein wichtiges Werkzeug für Politikerinnen und Politiker, Campaigner und sogar Bundesräte. Doch wozu ist Social Media wirklich gut? Sind die Netzwerke mehr als ein Marketingtool und taugen sie sogar für Prognosen? Für den Monat September hat Bruno Wüest das Netzwerk Schweizer Politiker unter die Lupe genommen.
Die zentralsten Nutzer von Twitter
Welche Schweizer Politiker sind besonders zentral? Bruno Wüest hat sich dieser Frage angenommen und die Schweizer Politiker auf Twitter untersucht.[2,3] Daraus ist die untenstehende interaktive Grafik entstanden. Erstens fällt auf, dass es sehr wenige Akteure mit einer hohen Zentralität gibt. Der grösste Teil der politischen Twitter-Nutzer folgt nur sehr wenigen Accounts und hat selbst wenige Follower. Zudem lässt sich die Wichtigkeit eines Akteurs nicht immer mit der Gesamtzahl Follower feststellen, wie das Beispiel von Arnaud Bonvin zeigt. Mit relativ wenig Followern ist er trotzdem für das Twitter-Netzwerk der Schweizer Parteien sehr zentral. Interessant ist zudem, dass unter den am besten vernetzten PolitikerInnen überaus häufig FDP-Accounts sind (Chrisitian Wasserfallen, Claudine Esseiva, Arnaud Bonvin, Christa Markwalder und der nationale FDP-Account FDP.DieLiberalen). Die FDP versteht es offensichtlich am besten, sich auf Twitter zu vernetzen. Andere Accounts wie derjenige von Cédric Wermuth und Nathalie Nickli, welche in früheren Analysen noch obenaus geschwungen sind, haben deutlich an Wichtigkeit verloren.[4]
Entwicklungen im Vergleich zum Vormonat
Wenn die Entwicklung der «Follower» an der Zahl zu Beginn des Monates gemessen wird, dann bilden wieder die glp und die SP die Schlusslichter.[5] Die Septemberabstimmungen scheinen keine nennenswerte Entwicklung verursacht zu haben. Die EVP, die CVP, die EVP und die FDP sind ähnlich stark gewachsen, wenn auch auf unterschiedlichem Niveau.
Die Grünen und die BDP legen prozentual am meisten zu, was im Falle von ersteren mit der Initiative «Grüne Wirtschaft» zusammenhängen dürfte. Interessant wird im Zusammenhang mit der Grünen Partei sein, ob sich der Abstimmungskampf im Vorfeld der Atomausstiegsinitiative (27. November 2016) in der Entwicklung der Followerzahlen niederschlägt.
Facebook
Auf Facebook sieht die Lage anders aus. Gemessen an der Anzahl «Likes» zu Beginn des Monates haben die BDP, die glp, die CVP und die Grünen am wenigsten zugelegt. Das Wachstum der SP ist wieder auf ein normales Niveau gefallen, während die SVP prozentual am stärksten gewachsen ist und sich damit wieder stärker von der SP abzusetzen vermag.
Wrap-Up: Zu Beginn jedes Monats veröffentlichen wir die aktuelle Entwicklung der «Likes» und «Followers» der nationalen Parteiaccounts auf Twitter und Facebook. Natürlich sind diese Zahlen mit Vorsicht zu geniessen. So bedeutet eine hohe Anzahl von «Likes» zum Beispiel noch nicht, dass eine Partei besonders gut über den eigenen Tellerrand hinaus «mobilisiert». Es kann auch sein, dass das Netzwerk einer Partei einfach grösser ist als das einer anderen Partei. Dennoch weisen die absoluten Zahlen zumindest auf das Potential von Viralität hin.
[2] Die vollständige Analyse von Bruno Wüest finden Sie auf seiner Homepage.
[3] Wer ist zentral und was ist Zentralität überhaupt? Zentralität lässt sich auf viele Arten feststellen. Die folgende Grafik stützt sich dafür auf die Eigenwert- und Betweenness-Zentralität. Twitter-Akteure mit einem hohen Eigenwert haben viele Friends und Follower, und deren Friends und Follower haben wiederum viele Friends und Follower und so weiter und so fort – bis zum Rand des Netzwerkes. Die Betweenness-Zentralität hingegen entspricht der Anzahl kürzester Verbindungen zwischen allen Usern, die über den betrachteten Akteur führen. Ein Akteur mit einer hohen Betweenness-Zentralität verbindet viele andere Nutzer miteinander auf direktem Weg. Weil die Eigenwert-Zentralität auf die Accounts fokussiert und die Betweenness-Zentralität die Verbindungen berücksichtigt, ergänzen sich die beiden Analysen gut zu einem Gesamtbild. Zusätzlich ist die Anzahl Followers in der Grösse der Punkte dargestellt. Alle Angaben sind mit einer Aktivierung durch den Mauszeiger ersichtlich.
[4] Den Beitrag zur Schweizer Tweetokratie finden Sie hier.
[5] Die Beobachtungsperiode startet am 1.9.2016 und endet am 31.9.2016.
Alle scheinen sich einig zu sein: Social Media sind ein wichtiges Werkzeug für Politikerinnen und Politiker, Campaigner und sogar Bundesräte. Doch wozu ist Social Media wirklich gut? Sind die Netzwerke mehr als ein Marketingtool und taugen sie sogar für Prognosen?
Twitter
Wenn die Entwicklung der «Follower» an der Zahl zu Beginn des Monates gemessen wird, dann bilden die glp und die SP die Schlusslichter.[2] Die EVP, die CVP, die Grünen, die EVP und die FDP sind ähnlich stark gewachsen, wenn auch auf unterschiedlichem Niveau.
Die SVP legt prozentual während dem Sommerloch am meisten zu, liegt mit weniger als 8000 Followern aber immer noch hinter der CVP.
Ob die SP und die glp ihr schwaches Wachstum nur dem Sommerloch zu verdanken war und wie sich die kommenden Volksinitiativen auf die Anzahl Follower der beiden Schlusslichter auswirken, wird sich Anfangs Oktober zeigen.
Facebook
Auf Facebook sieht die Lage anders aus. Gemessen an der Anzahl «Likes» zu Beginn des Monates haben die BDP, die glp, die CVP und die Grünen am wenigsten zugelegt. Die SP hat in den Sommermonaten Juli und August am meisten zulegen können und kommt der SVP nun immer näher. Der Unterschied liegt nun nur noch bei knapp 1500 «Likes».
Wrap-Up: Zu Beginn jedes Monats veröffentlichen wir die aktuelle Entwicklung der «Likes» und «Followers» der nationalen Parteiaccounts auf Twitter und Facebook. Natürlich sind diese Zahlen mit Vorsicht zu geniessen. So bedeutet eine hohe Anzahl von «Likes» zum Beispiel noch nicht, dass eine Partei besonders gut über den eigenen Tellerrand hinaus «mobilisiert». Es kann auch sein, dass das Netzwerk einer Partei einfach grösser ist als das einer anderen Partei. Dennoch weisen die absoluten Zahlen zumindest auf das Potential von Viralität hin.
Alle scheinen sich einig zu sein: Social Media sind ein wichtiges Werkzeug für Politikerinnen und Politiker, Campaigner und sogar Bundesräte. Doch wozu ist Social Media wirklich gut? Sind die Netzwerke mehr als ein Marketingtool und taugen sie sogar für Prognosen? Wir zeigen welche Parteiexponenten welchen Accounts folgen und dass darunter auch zwei Politexperten sind.
Twitter
Wenn die Entwicklung der «Follower» an der Zahl zu Beginn des Monates gemessen wird, dann bildet die EVP das Schlusslicht. Nicht zum ersten Mal hat mit der EVP eine Partei weniger Follower am Ende des Monats als zu Beginn der Periode.[2] Die SP und die glp sind ähnlich stark gewachsen, wenn auch auf unterschiedlichem Niveau. Während sich die glp noch immer der Grenze von 20’000 Follower annähert, kommt die CVP langsam in die Gefilde von 10’000 Follower.
Bei den beiden Polparteien hat sich das Bild der Vormonate wenig verändert. Die SP legt auf hohem Niveau weiter zu – sie wächst sowohl prozentual am stärksten, als auch mit der absoluten Zunahme an Followern.
Facebook
Auf Facebook sieht die Lage anders aus. Gemessen an der Anzahl «Likes» zu Beginn des Monates haben die BDP, die CVP, die glp und die EVP am wenigsten zugelegt. Das entspricht auch dem Wachstum in den Vormonaten. Die SP und die SVP haben im Mai am meisten zulegen können. Sie werden dicht von der Grünen Partei auf Platz drei gefolgt. Die FDP ist diesen Monat wieder etwas weniger stark gewachsen und belegt den vierten Rang.
Wer folgt wem?
Wer sich bei den Parlamentariern Gehör für seine Ansichten und Anliegen verschaffen kann, kann zumindest potenziell in die öffentliche Debatte eingreifen. Die Bedeutung von Twitter hat in den letzten Jahren stark zugenommen und viele Schweizer Parlamentarier nutzen den Dienst.[3]
Durch das «followen» lassen sich Informationen direkt aus ausgewählten Quellen auf den Bildschirm holen – natürlich gilt das auch für Parlamentarier.
Bei wem lesen unsere Gesetzmacher mit? Untenstehend finden Sie die Top 30 Accounts, denen die twitternden Parlamentarier der nationalen oder kantonalen Legislative followen, aufgeteilt nach den vier Regierungsparteien (SVP, SP, FDP und CVP). Die gemeinsamen Twitteraccounts der Parlamentarier sind meist jene von Gspändli der eigenen Partei – zum Beispiel Nationalratskollegen, die Parteileitung oder andere Accounts der Partei. Die Hälfte bis drei Viertel der Top 30 sind jeweils solche parteiinterne Verbindungen.
Neben den Parteiverbindungen folgen zum Beispiel die SVP-Exponenten der Weltwoche und die Zeitung der FDP-Twitterer heisst NZZ. Aber schauen Sie selbst.
Offenbar wollen die Parlamentarier doch auch wissen, was die Exponenten der anderen Parteien gerade treiben; so wird der SP-Bundesrat Alain Berset von mindestens 30% der Mitglieder jeder der grossen Parteien gefollowed, und auch Christophe Darbellay spielt jeweils vorne mit. Besonders gefragte Twitterer sind daher Parteipräsidenten und Bundesräte. Zudem wird Christa Markwalder als Nationalratspräsidentin ebenfalls parteiübergreifend gefollowed. Auch wenn sich die Parteiexponenten grundsätzlich gegenseitig folgen, findet sich ganz oben auf den Ranglisten mit Claude Longchamp immerhin auch ein Politexperte.
Wrap-Up: Zu Beginn jedes Monats veröffentlichen wir die aktuelle Entwicklung der «Likes» und «Followers» der nationalen Parteiaccounts auf Twitter und Facebook. Natürlich sind diese Zahlen mit Vorsicht zu geniessen. So bedeutet eine hohe Anzahl von «Likes» zum Beispiel noch nicht, dass eine Partei besonders gut über den eigenen Tellerrand hinaus «mobilisiert». Es kann auch sein, dass das Netzwerk einer Partei einfach grösser ist als das einer anderen Partei. Dennoch weisen die absoluten Zahlen zumindest auf das Potential von Viralität hin.
Alle scheinen sich einig zu sein: Social Media sind ein wichtiges Werkzeug für Politikerinnen und Politiker, Campaigner und sogar Bundesräte. Doch wozu ist Social Media wirklich gut? Sind die Netzwerke mehr als ein Marketingtool und taugen sie sogar für Prognosen?
Twitter
Wenn die Entwicklung der «Follower» an der Zahl zu Beginn des Monates gemessen wird, dann bilden die EVP und die Grünen die Schlusslichter.[2] Zum ersten Mal hat mit der EVP eine Partei weniger Follower am Ende des Monats als zu Beginn der Periode. Die BDP und die FDP sind ähnlich stark gewachsen, wenn auch auf unterschiedlichem Niveau. Während sich die glp noch immer der Grenze von 20’000 Follower annähert, hat die BDP nun mehr als 2’500 Follower.
Bei den beiden Polparteien hat sich das Bild der Vormonate wenig verändert. Die SP legt auf hohem Niveau weiter zu – mit der absolut höchsten Zunahme an Followern, während die SVP prozentual am stärksten wächst.
Facebook
Auf Facebook sieht die Lage anders aus. Gemessen an der Anzahl «Likes» zu Beginn des Monates haben die BDP, die CVP, die glp und die EVP am wenigsten zugelegt. Das entspricht auch dem Wachstum im März und im April 2016. Die FDP hat im Mai am meisten zulegen können und ist dicht gefolgt von der Grünen Partei auf Platz zwei. Die beiden Polparteien belegen gemeinsam den dritten Rang – sie sind ungefähr gleich stark gewachsen.
Wrap-Up: Zu Beginn jedes Monats veröffentlichen wir die aktuelle Entwicklung der «Likes» und «Followers» der nationalen Parteiaccounts auf Twitter und Facebook. Natürlich sind diese Zahlen mit Vorsicht zu geniessen. So bedeutet eine hohe Anzahl von «Likes» zum Beispiel noch nicht, dass eine Partei besonders gut über den eigenen Tellerrand hinaus «mobilisiert». Es kann auch sein, dass das Netzwerk einer Partei einfach grösser ist als das einer anderen Partei. Dennoch weisen die absoluten Zahlen zumindest auf das Potential von Viralität hin.
Im Wahlkampf 2015 wurde auf Twitter rege diskutiert. Doch woher stammen die Tweets? Bestimmt eine Region den gesamten Onlinediskurs? Der Gastbeitrag von Nicole Bosshard zeigt neben der Themeneinteilung auch, dass der Röstigraben auf Twitter beinahe überwunden wurde.
Twitter wurde kürzlich zehn Jahre alt. In der Schweiz sind über 250’000 Userinnen und User auf dem Social-Media-Kanal aktiv. [2] Davon konnten rund 2100 parteipolitisch-relevante Accounts identifiziert werden. Darunter sind sowohl kommunale, kantonale und nationale Politikerinnen und Politiker vertreten, wie auch Parteien aller Ebenen und User mit einer Parteibindung oder einer sonstigen parteipolitischen Affiliation.
Diese Untersuchung konzentriert sich auf alle Tweets, welche in der Wahlkampfphase zu den eidgenössischen Wahlen im letzten Herbst (18.07.2015- 18.10.2015) zu einem parteipolitischen Stichwort und/oder von einem partei-affiliiertem User publiziert wurden und eine geografische Zuordnung zuliessen. Nach Bereinigung der Daten sind dies rund 17000 Tweets.
DIE WAHLEN- DAS DOMINANTE THEMA
Zu Hashtags wie #Chvote, #WahlCH15 oder #wahlen – um nur einige der untersuchten Stichworte zum Themenkreis «Wahlen 2015» zu nennen – wurde am absolut häufigsten getweetet. Unter der Rubrik «Politik Allgemein» folgten politische Hashtags wie #politik oder #abst, oder auch jene, welche direkt auf sachpolitischen Inhalte zielen, wie beispielsweise #mei. Das Thema «Sonstiges» fasst Tweets mit theoretisch politisch irrelevantem Content, wie #srf oder #wetter zusammen. Die Parteien umfassen die sieben grossen Schweizer Parteien. Mediale oder öffentlichkeitsrelevante Stichworte, wie zum Beispiel #refugeeswelcome werden unter «Öffentlichkeit» gruppiert. Mobilisierungsbemühungen gegen die SVP (unter anderem: #stopSVP) oder auch Wahlaufforderungen (z.B. #govote) fanden verhältnismässig geringen Anteil.
Sprachregionale Unterschiede lassen sich sowohl in der Quantität der Tweets, wie auch in deren Inhalt finden. Die Mehrheit der Tweets stammte erwartungsgemäss aus der Deutschschweiz (76%). Jedoch ist nur eine Minderheit der Deutschschweizer Tweets (~35%) eindeutig dem Wahlkampf zuzuordnen. Je rund 20% der Tweets in diesem Gebiet widmeten sich den Parteien- oder der allgemeinen Politik.
Das Tessin verfasste nur 1% aller Tweets im Wahlkampf. Die inhaltliche Auseinandersetzung mit dem italienisch-sprachigen Teil der Schweiz ist deshalb gesamtschweizerisch kaum relevant. Hinzuweisen ist nichtsdestotrotz darauf, dass auch im Tessin das Wahlkampfthema überwog. Ebenfalls erwähnenswert ist die Tatsache, dass medial- und öffentlichkeits-relevante Themen einen höheren Anteil der Tweets ausmachten, als in den anderen Sprachregionen.
AKTIVISTIN ROMANDIE
Gegenteilig dazu zeigt sich die Romandie: 23% aller Tweets wurden in einem (mehrheitlich) französischsprachigen Kanton versendet und rund 80% dieser Kurznachrichten drehten sich rund ums Thema Wahlkampf.
GEOGRAFISCHE ZUORDNUNG
In einer Analyse erkannten Wüest und Müller, dass die urbanen Zentren die meisten partei-affiliierten Accounts in der Schweizer Twitterlandschaft bewirtschaften.[3] Die grössten Städte sind dabei eher diejenigen mit den meisten Accounts. Kleinere Ortschaften sind in ihrem Sample ebenfalls ziemlich gut repräsentiert, während der Nachteil eher bei mittelgrossen Gemeinden (20000 bis 30000 Einwohner) liegt.
TWITTERWAHLKAMPF IN DEN KANTONEN
Kantone mit den (absolut) gesehen meisten politischen Tweets sind Bern, Zürich, Waadt und Luzern. Kantone ohne urbane Zentren wie die beiden Appenzell, Uri, Jura, Glarus, Nid- und Obwalden oder Schwyz spielten im politischen Twitter absolut und relativ gesehen kaum eine Rolle. Die Analyse zeigt auch, dass Twitter noch nicht eine gesamtschweizerische Etablierung erreichen konnte. Besonders ländliche Kantone, wie auch das Tessin, aber auch Genf oder Schaffhausen hinken ihrem Potential hinterher.
DIE WAHLKAMPFKÖNIGE
Die Zahlen der User des Kantons Waadt sind als Überraschung einzustufen. Mit einem sehr kleinen Anteil (gerade mal 4%) an der Diskussion zu Parteipolitik und allgemeinen politischen Themen erwartet man nicht zwingend ein Auffallen in der Nutzung von wahlkampfspezifischen Hashtags. Jedoch gehen fast 21% aller Wahlkampftweets in den Kanton Waadt. Gesamthaft war er der relativ dritt aktivste Kanton im Twitter-Wahlkampf. Verantwortlich dafür ist die Aktivität von Usern aus Lausanne. Stellten Wüest und Müller (2015) noch fest, dass Lausanne unter den parteipolitischen Twitterer eher unterrepräsentiert war, haben diese im letzten Wahlkampf zugelegt und waren sehr aktiv.
Eher erwartet wurde eine grosse Aktivität von den Berner Accounts. Sowohl im allgemeinen politischen Diskurs (rund 30% aller Tweets aus dem Kanton Bern), wie auch in der Wahlkampfdiskussion (über 20%) erwies sich der Kanton absolut und relativ als äusserst aktiv.
DER RÖSTIGRABEN IST NICHT BESONDERS TIEF
Die Grafik untermauert die Annahme, dass Twitter -zumindest in der politischen Sphäre- eher ein Wahlkampfmedium der Kantone mit urbanen Zentren war. Diese Feststellung lässt sich jedoch nicht auf alle Kantone übertragen. Der Kanton Genf etwa zeigte sich im Verhältnis zu seiner Einwohnerzahl ziemlich inaktiv. Interessant ist, dass in der Aktivität der Kantone kein tiefer Röstigraben existiert. Unterschiede bestehen hingegen in der Themenwahl: Die französischsprachige Schweiz zeigt sich wahlkampforientierter als die deutschsprachige Schweiz.
Nicole Bosshard studiert an der Universität Zürich (MA) mit dem Hauptfach Politikwissenschaft und dem Nebenfach Publizistik und Kommunikationswissenschaften.
Daten
Die Daten stammen aus einer Erhebung des Instituts für Politikwissenschaft der Universität Zürich. Die Tweets wurden mittels Twitter-API für den Zeitraum des Wahlkampfes gestreamt. Die Ortschaften wurden mittels Google-Maps codiert. Eine randomisierte Strichprobe zeigte, dass die Codierung zuverlässig erfolgte. Die Hashtags wurden in einem mehrschichtigen Verfahren definiert. Und dabei unter anderem mit den Stichworten von Politan und dem foeg abgeglichen.[4][5] Die Endauswahl beinhaltet 38 (der 80 meist verwendeten Hashtags), welche in acht Themengebiete gruppiert werden können. Die Fallzahl beträgt 17000: Dies sind alle Tweets, die von einem partei-affiliiertem Account gesendet wurden, oder aber ein partei-affiliiertes Stichwort beinhalten, sich codieren liessen und einem Themengebiet zuzuordnen waren.
Aufmerksamkeit ist Voraussetzung, ist Antrieb, ist Währung politischen Erfolges. Ohne sie geht kaum etwas, das belegt auch die Forschung. Ist das neue soziale Medium Twitter in dieser Hinsicht nun bloss Abbild der offline-Welt oder setzt es eigene Akzente? Und welche Unterschiede offenbaren sich in der Bewertung der Abstimmungsvorlagen zwischen Presse und Parlament? Ein Gastbeitrag von Salim Brüggemann.
Verschiedene Forschungsarbeiten aus der Politik- und Kommunikationswissenschaft legen nahe, dass Wahl- wie Abstimmungserfolge stark von der Medienresonanz der jeweiligen Akteure bzw. deren Kernthemen abhängen.[2] Dabei ist mitunter nachrangig, in welche Richtung die Reaktionen des Publikums laufen. Hauptsache, es entsteht genügend Aufruhr, um die eigene Anhängerschaft kräftig wachzurütteln – und damit für einen anstehenden Urnengang zu mobilisieren.
Klassischerweise werden dabei die althergebrachten Printmedien untersucht, wie dies beim sogenannten Abstimmungsmonitor des Forschungsinstituts Öffentlichkeit und Gesellschaft (fög) der Universität Zürich der Fall ist.[3] Seit Anfang 2013 und damit zum mittlerweile elften Male haben die beteiligten Medienwissenschaftler Resonanz und Tonalität aller Vorlagen eines Abstimmungstermines in den vorangegangenen Wochen anhand von Zeitungsartikeln der grössten Schweizer Printmedien erfasst und analysiert (vgl. Info zu den Methoden am Schluss dieses Beitrags).
Ausgehend von diesen Daten sollen im Folgenden Vergleiche gezogen werden mit eigenen Erhebungen und Auswertungen von Politiker-Tweets und Parlamentsreden in National- und Ständerat. So lässt sich etwa der Frage nachgehen, ob die Aufmerksamkeit der politischen Elite mit derjenigen der Presse zusammenhängt oder ob Parlament und Journalismus gemeinsam Schlagseite haben, wenn es um die inhaltliche Bewertung der Volksbegehren geht.
Wenn das Gezwitscher los geht, dann aber richtig
Heute ist evident: Twitter macht auch vor der Schweizer Politszene nicht halt. Gemäss einem einschlägigen Datensatz der Universität Zürich zählt der kürzlich 10-jährig gewordene Kurznachrichtendienst inzwischen über 2’000 Twitter-Konten von Schweizer Politikern und Parteisoldaten.[4] Mehr als die Hälfte aller Bundesparlamentarier nutzt den Dienst – bei einem Durchschnittsalter von 50 (Nationalrat) respektive 55 Jahren (Ständerat) durchaus keine Selbstverständlichkeit.[5]
Ein Vergleich zwischen den von diesen 2’000 Twitter-Konten abgesetzten Tweets, den gemäss des fög-Abstimmungsmonitors ermittelten Printbeiträgen und den zugehörigen Parlamentsreden zu allen Volksinitiativen der letzten drei Jahre gestaltet sich wie folgt:
Was als erstes auffällt, sind die vergleichsweise starken Ausschläge bei den abgesetzten Tweets. Die Aufmerksamkeit von Parlament und Printmedien fällt nicht annähernd so selektiv aus. Bekanntlich sind die politischen Kräfte nicht ausgewogen auf Twitter vertreten, sondern das Gezwitscher grosso modo eher links-schief. Dies spiegelt sich auch in der Tweetzahl zu den einzelnen Initiativen wieder: So findet zwar die Masseneinwanderungsinitiative in den Printmedien mehr Resonanz als die 1:12-Initiative, doch auf Twitter ist es genau umgekehrt. Verschiedene andere Vorlagen von Rechts – wie die Volkswahl des Bundesrates, die Streichung der Abtreibungsfinanzierung durch die Grundversicherung oder die Goldinitative – finden auf Twitter nur wenig Beachtung, während etwa die Mindestlohn-, die Erbschaftssteuer- oder die Initiative für eine Energie- statt Mehrwertsteuer im Verhältnis zur Printmedienberichterstattung ausserordentlich viel Interesse wecken. Unangefochtene Spitzenreiter in der Tweetzahl sind indes die beiden jüngsten migrationspolitischen Vorlagen: Die Ecopop- und die Durchsetzungsinitiative.
Die Beschäftigung der Parlamentarier mit direktdemokratischen Anliegen hingegen unterliegt nur relativ geringen Schwankungen und korreliert kaum mit den beiden Medienformaten. Im Gegenteil werden die «Popstars» der Initiativen – diejenigen, die medial die höchsten Wellen schlagen – nach relativ kurzer Debatte abgewunken. So geschehen bei der 1:12-, der Ecopop- oder der Durchsetzungsinitiative. Die Abzockerinitiative scheint dabei die Ausnahme, die die Regel bestätigt.
Demgegenüber wird bei näherer Betrachtung eine gewisse Korrelation zwischen Twitter und Printjournalismus erkennbar. Die Berechnung eines Pearson-Korrelationskoeffizienten bestätigt die Vermutung: Zwischen der altehrwürdigen Offline-Presse und dem Kurznachrichten-Gezwitscher besteht ein relativ starker, statistisch signifikanter Zusammenhang (0.77).[6]
Dieser wird in folgendem Diagramm verdeutlicht (mit der Maus über die Kreise fahren für nähere Angaben über die einzelnen Vorlagen):
Zwar ist die Fallzahl gering und insbesondere im oberen Bereich ist die Datenlage dünn, aber trotzdem lässt sich festhalten, dass die beiden Medienformate klar zusammenhängen. Allfällige Ursache-Wirkungs-Beziehungen bleiben freilich ungeklärt – es scheint aber wahrscheinlich, dass eher die Realwelt tonangebend ist und die digitale Sphäre ihr folgt.
Zeitungen und Parlament beurteilen die Vorlagen ähnlich
Leider ist es nicht ohne Weiteres möglich, die Tweets hinsichtlich der Tonalität gegenüber den Vorlagen einzuordnen. Doch immerhin mit den Parlamentsreden ist ein solches Unterfangen realisierbar. Konkret wurde bei denjenigen Parlamentariern, welche eine Rede zu einer untersuchten Vorlage hielten, ermittelt, wie sie bei der Schlussabstimmung zu ebendiesem Geschäft gestimmt haben. Auf diese Weise lässt sich mit relativ hoher Sicherheit bestimmen, ob eine Rede pro oder contra den Forderungen der jeweiligen Vorlage ausfiel.
Wie sich zeigt, besteht ein positiver Zusammenhang zwischen der auf diese Weise ermittelten Tonalität der Parlamentsreden und derjenigen der Printbeiträge.[7] Für die Volksinitiativen wird dieser anhand der folgenden Grafik ersichtlich.
Werden nun statt bloss der Volksinitiativen 「I」 alle vom fög-Abstimmungsmonitor erfassten Vorlagen in die Analyse aufgenommen – d. h. auch die direkten Gegenvorschläge 「D」 sowie obligatorischen 「O」 und fakultativen Referenden 「F」 – so erhöht sich die Korrelation nochmals erheblich.[8]
Fazit
Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass sich das Twitter-Forum keineswegs in luftleerem Raum bewegt und das politische Gezwitscher denselben Abstimmungsvorlagen die grösste Aufmerksamkeit schenkt wie die professionelle Presse. Dagegen scheinen im tagenden Parlament ganz klar andere Kriterien zu gelten für eine lebendige Debatte. So lässt sich denn auch keine eindeutige Antwort geben auf die Frage, ob die Volksinitiativen in der gemeinen Öffentlichkeit jeweils ähnlich salient sind wie unter der politischen Elite. Sie sind es nicht, betrachtet man die stark formalisierten Reden im Parlament. Sie sind es doch, betrachtet man hingegen den eher informellen Kommunikationsfluss auf Twitter – auch wenn ausschliesslich National- und Ständeräte berücksichtigt werden. Denn die Korrelation zwischen allen Politiker-Tweets und der Untermenge der Bundesparlamentarier ist nahezu perfekt.[9]
Ferner erstaunt das Ausmass der Gleichartigkeit in der Bewertung direktdemokratischer Vorlagen überaus. Die Mehrheitsverhältnisse im Parlament scheinen sich im Printjournalismus regelrecht zu reproduzieren. Dass Parlament und Printmedien unter dem Strich eine derart hohe Ähnlichkeit in der Tonalität aufweisen, scheint schon fast ein wenig suspekt. Doch die im Rahmen dieses Beitrags ermittelten Daten zeigen in eine eindeutige Richtung – was natürlich förmlich nach weitergehenden Untersuchungen in dieser Hinsicht ruft.
Salim Brüggemann studiert an der Universität Zürich (MA) Politikwissenschaft.
[1] Bild: Eigene Darstellung basierend auf Werken von edar|Pixabay und Peter Schneider|Keystone.
[2] Vergleichen Sie hierzu folgende Literatur:
Boomgaarden, Hajo G.; Vliegenthart, Rens (2007): Explaining the Rise of Antiimmigrant Parties: The Role of News Media Content. In: Electoral Studies, Jg. 26, H. 2, S. 404–417.
Mazzoleni, Gianpietro (2008): Populism and the Media. In: Albertazzi, Daniele; McDonnell, Duncan (Hg.): Twenty-First Century Populism. The Spectre of Western European Democracy. Basingstoke: Palgrave, S. 49–64.
Udris, Linards: Imhof, Kurt (2011): Conflict, the Media and the Far Right. Theoretical Foundations and Empirical Evidence from the Case of Switzerland. In: Virchow, Fabian (Hg.): Media an the Far Right in Contemporary Europe –Theoretical Considerations and Case Studies, Brüssel.
Walgrave, Stefaan; Swert, Knut de (2007): Where Does Issue Ownership Come From? From the Party or from the Media? Issue-party Identifications in Belgium, 1991–2005. In: The Harvard International Journal of Press/Politics, Jg. 12, H. 1, S. 37–67.
[4] Der Datensatz stammt von Bruno Wüest, Oberassistent an der Universität Zürich, und diente auch als Grundlage für diese Arbeit.
[5] Mehr Informationen zu den Räten lesen sie hier nach.
[6] Das 95 %-Konfidenzintervall verläuft dabei von 0.51 bis 0.90.
[7] Der entsprechende Pearson-Korrelationskoeffizient beträgt 0.51. Das 95 %-Konfidenzintervall verläuft dabei von 0.10 bis 0.77.
[8] Der entsprechende Pearson-Korrelationskoeffizient beträgt 0.75. Das 95 %-Konfidenzintervall verläuft dabei von 0.55 bis 0.87.
[9] Der entsprechende Pearson-Korrelationskoeffizient beträgt 0.98. Das 95 %-Konfidenzintervall verläuft dabei von 0.95 bis 0.99.
Methoden
Twitter:
Es wurden für die vorliegende Analyse alle öffentlich zugänglichen Tweets der rund 2’000 Twitter-Konten aus dem Schweizerpolitik-Datensatz von Bruno Wüest untersucht. Dabei konnten allerdings aufgrund einer von Twitter auferlegten API-Beschränkung pro Konto jeweils nur die 3’200 neuesten Tweets in die Analyse aufgenommen werden (Twitter unterbindet schlicht den Abruf älterer Tweets). Es haben aber nur 142 aller untersuchten Twitter-Konten mehr als 3’200 Tweets abgesetzt und sind damit von dieser Limite betroffen. Von diesen 142 Konten wiederum fallen die unberücksichtigten Tweets nur bei 96 Konten überhaupt in einen der Untersuchungszeiträume (d. h. nach dem 12. Dezember 2012 getweetet). Unter dem Strich fällt die Abdeckung also sehr hoch aus.
Als Untersuchungszeiträume dienten exakt dieselben wie beim fög-Abstimmungsmonitor (meist knapp 3 Monate bis 1 Woche vor der Abstimmung). Von den insgesamt 1,2 Mio Tweets fallen damit je nach Abstimmung zwischen 30’000 und 100’000 Tweets in den jeweiligen Untersuchungszeitraum.
Für die Zuordnung der Tweets zu den einzelnen Vorlagen wurde ausschliesslich die deutsche Sprache berücksichtigt, d. h. französische, italienische, englische oder gar rätoromanische Tweets fanden höchsten als „Beifang“ Eingang in die Analyse. Die Tweets wurden für jede Vorlage mittels regulärer Ausdrücke durchsucht (sozusagen eine thematische Suche statt bloss eine nach dem Titel o. ä. Ein Beispiel: Im Falle der Durchsetzungsinitiative etwa wurden die Tweets nicht bloss nach den gebräuchlichen Hashtags und dem Titel der Initiative sowie gängigen Abwandlungen davon (wie «Entrechtungs-» oder «Verschärfungsinitiative») durchforstet, sondern auch nach Wortfolgen wie „kriminelle(r) Ausländer“ oder dem gemeinsamen Auftreten von Wörtern wie «Automatismus» zusammen mit «#ASI» (Hashtag für die Ausschaffungsinitiative) oder «Initiative», «Vorlage», „Abstimmung“ etc. Besonderes Augenmerk wurde auf die Vermeidung von falschpositiven Treffern gelegt. Kurz gesagt, es steckt enorm viel Handarbeit in der Formulierung der regulären Ausdrücke, welche sich bei Interesse alle im verlinkten R-Code des ursprünglichen Blogeintrags weiter unten finden).
Parlamentsreden:
Für die Parlamentsreden wurde die Tonalität analog zum fög-Abstimmungsmonitor berechnet, d. h. nach folgender Formel: (Anzahl Reden Pro – Anzahl Reden Contra) / Gesamtzahl Reden * 100
Berücksichtigt zur Ermittlung der Tonalität wurden nur diejenigen RednerInnen, welche zum entsprechenden Geschäft auch ein eindeutiges Abstimmungsverhalten aufwiesen, d. h. bei der jeweiligen Schlussabstimmung mit Ja oder Nein gestimmt haben. Dies trifft im Schnitt doch immerhin auf mehr als 2/3 Drittel der RednerInnen zu – wobei berücksichtigt werden muss, dass ein Teil der RednerInnen sowieso keine stimmberechtigten ParlamentarierInnen sind, sondern Bundesräte etc.
Printmedien:
Die Daten zu den Printmedien (Anzahl und durchschnittliche Tonalität der Beiträge) stammen vollumfänglich vom fög. Wie eingangs erwähnt, wird dort seit Anfang 2013 systematisch erhoben, wie in verschiedenen Schweizer Tages- und Wochenzeitungen über die Abstimmungsvorlagen berichtet wird. Das Sample an Zeitungen wurde 2014 deutlich ausgebaut und umfasst mittlerweile die 22 reichweitenstärksten Titel. Zum letzten Abstimmungstermin vom 28. Februar 2016 etwa wurden insgesamt 1’128 Artikel ausgewertet.
Dieser Blogeintrag erschien in leicht anderer Form im Rahmen des Forschungsseminars Politischer Datenjournalismus der Universität Zürich auf dem Blog des Seminars.
