von Reinhold Melcher
Twitter und Facebook sind mittlerweile feste Bestandteile des Wahlkampfes geworden. Einige Kommentatoren und Medienberichte messen den AktivitĂ€ten der Parteien in den sozialen Netzwerken gar wahlentscheidende Bedeutung bei (z.B. Folz 2017; Klohn 2017). Grund genug, sich den Wahlkampf der Kandidatinnen und Kandidaten auf Twitter und Facebook zu den Bundestagswahlen 2017 genauer anzuschauen. Reinhold Melcher (Wissenschaftlicher Mitarbeiter der DD-Abteilung) hat genau das getan und beantwortet an dieser Stelle folgende Fragen: (1) Wer nutzte die sozialen Netzwerke? (2) WofĂŒr wurden Twitter und Facebook genutzt? (3) Welche Konsequenzen hatte die Art der Nutzung?
Im Kontext der Kandidatenstudie zur Bundestagswahl 2017, die Teil des GLES-Projekts ist, wurden anlÀsslich des Wahlkampfes 2017 die Facebook- und Twitter-Adressen der Kandidatinnen und Kandidaten der vor der Wahl im Bundestag vertretenen Parteien sowie der FDP und AfD erhoben. Auf dieser Grundlage konnten mittels Web Crawling sÀmtliche Posts und Tweets ausgelesen und erfasst werden, die die Kandidatinnen und Kandidaten in den jeweiligen sozialen Netzwerken ein Jahr vor der Wahl (24.09.2016) bis zum Wahltag (24.09.2017) abgesetzt haben.
Wer nutzte die sozialen Netzwerke?
Von den insgesamt 2516 Kandidatinnen und Kandidaten der berĂŒcksichtigten Parteien verfĂŒgten 996 und damit ca. 40 Prozent ĂŒber einen aktiv genutzten Twitter-Account. Facebook nutzten dagegen nur 768 und somit ca. 31 Prozent der Kandidatinnen und Kandidaten fĂŒr den Wahlkampf.[1] Gibt es nun allerdings Unterschiede zwischen den Parteien? Ja, und die sind z.T. sogar sehr beachtlich. Abbildung 1 weist die Anteile der Kandidatinnen und Kandidaten getrennt nach Parteien aus. Etwas weniger als die HĂ€lfte der Kandidatinnen und Kandidaten der CSU und der SPD sind auf Facebook aktiv, wohingegen nicht einmal ein Viertel der Kandidatinnen und Kandidaten der Linkspartei, der GrĂŒnen und der AfD ĂŒber einen eigenen Account bei Facebook verfĂŒgen.
Anders sieht es bei der Twitter-Nutzung aus. Zwar finden sich abermals besonders viele Kandidatinnen und Kandidaten mit einem Social-Media-Account bei den Christsozialen und den Sozialdemokraten, den vordersten Rang allerdings nehmen die GrĂŒnen ein, bei denen mehr als die HĂ€lfte der Kandidatinnen und Kandidaten ĂŒber einen Twitter-Account verfĂŒgen. Offenbar stĂŒtzt sich der Online-Wahlkampf der GrĂŒnen im Wesentlichen auf AktivitĂ€ten bei Twitter. Die Parteien an den RĂ€ndern des politischen Spektrums â Linkspartei und AfD â sind auch auf Twitter im Vergleich zu den anderen Parteien unterreprĂ€sentiert. Der Wahlkampf dieser Parteien in und ĂŒber die sozialen Medien stĂŒtzt sich damit auf vergleichsweise wenige Kandidatinnen und Kandidaten, die sie in der öffentlichen Wahrnehmung sichtbar macht. Eine Mittelposition nehmen in beiden sozialen Netzwerken die CDU und die FDP ein, wobei die FDP auf Twitter und die CDU auf Facebook personell stĂ€rker vertreten zu sein scheint.
WofĂŒr wurden die sozialen Netzwerke genutzt?
Was aber tun die Kandidatinnen und Kandidaten konkret, wenn sie in den sozialen Netzwerken Wahlkampf machen? Im Gegensatz zu anderen Analysen (z.B. RoĂmann et al. 2014) soll an dieser Stelle nicht die HĂ€ufigkeit von Posts oder Tweets im Vordergrund stehen, sondern vielmehr die Nachricht selbst und deren Inhalte. Die im Post oder Tweet verwendeten Wörter, sofern Wörter und nicht Bilder oder Videos gepostet werden, können positiv oder negativ besetzt sein. Je mehr negative Wörter bspw. verwendet werden und je negativer diese Wörter sind, desto negativer ist zumeist auch der Grundtenor der Nachricht. Die Art der Nachricht, ob positiv oder negativ, wirkt sich darauf aus, wie wiederum auf die Nachricht der Kandidatin oder des Kandidaten reagiert wird. Das Feedback kann vergleichsweise profan ausfallen und die Form eines âGefĂ€llt mirâ oder eines âWĂŒtendâ-Emoticons annehmen. Anderseits können regelmĂ€Ăige Posts und Tweets auf Dauer auch (de-)mobilisierend wirken und daher auch Effekte auĂerhalb der Twitter- und Facebook-SphĂ€re zeitigen. Wie also haben die Kandidatinnen und Kandidaten der untersuchten Parteien gepostet und getweetet? Um das herauszufinden, wurden die Posts und Tweets einer Sentiment-Analyse unterzogen. Bei einer Sentiment-Analyse werden den Wörtern einer Nachricht Zahlenwerte zugwiesen, die die negative oder positive PolaritĂ€t des jeweiligen Wortes widerspiegeln. Mittelt man diese Zahlenwerte fĂŒr positive und negative Wörter einer Nachricht und zieht anschlieĂend den negativen vom positiven Mittelwert ab, dann lassen sich Aussagen ĂŒber die PolaritĂ€t der Nachricht als Ganzes treffen. Dieses Prinzip wurde nun auch auf die Posts und Tweets der Kandidatinnen und Kandidaten angewandt, wobei als Wörterbuch zur Beurteilung der NegativitĂ€t und PositivitĂ€t eines Wortes der SentiWortschatz verwendet wurde, dessen Skalenwerte von -1 (sehr negativ) bis +1 (sehr positiv) reichen (Remus et al. 2010). Die PolaritĂ€tswerte der Posts und Tweets je Kandidatin bzw. Kandidat wurden anschlieĂend tageweise (ab dem 24.09.2016 bis zum 24.09.2017) gemittelt, um einen Vergleich ĂŒber Zeit zu ermöglichen. Die Ergebnisse fĂŒr Facebook sind Abbildung 2 zu entnehmen.
Parteispezifische Wahlkampfstrategien schlagen sich im Postverhalten nieder
Wie man sieht, ergeben sich deutliche Unterschiede zwischen den Parteien, sowohl was das generelle Niveau der PolaritĂ€t als auch dessen zeitliche Entwicklung angeht. Die Kandidatinnen und Kandidaten der Parteien am Rande des politischen Spektrums, AfD und Linkspartei, posten nahezu ausschlieĂlich Nachrichten mit negativer PolaritĂ€t, wobei die NegativitĂ€t sukzessive abnimmt, je nĂ€her der Wahltag rĂŒckt. Vermutlich wurden im Zuge der positiven WahlkampffĂŒhrung die eigenen Schwerpunkte ab Juli 2017 stĂ€rker betont und damit mehr positive und positivere Wörter verwendet. Vor Juli scheint der Fokus dagegen auf der negativen WahlkampffĂŒhrung gelegen zu haben, in der die Kritik an den anderen Parteien im Vordergrund stand. FĂŒr die GrĂŒnen ergibt sich hinsichtlich der zeitlichen Entwicklung ein Ă€hnliches Bild. Von Juli bis August sinkt die negative PolaritĂ€t der Nachrichten, ab August sind die Posts ĂŒberwiegend positiv polar und verbleiben bis zur Wahl auf einem gleichbleibend positiven Niveau. Im Gegensatz zur AfD und Linken ist das generelle Niveau der PolaritĂ€t deutlich weniger negativ und z.T. sogar schwach positiv. Das trifft noch stĂ€rker auf die Facebook-Posts der FDP-Kandidatinnen und -Kandidaten zu, deren generelles PolaritĂ€tsniveau ĂŒberwiegend im positiven Bereich liegt und ab Mai 2017 relativ konstant bleibt.
In der Tendenz vollends positiv sind schlieĂlich die Posts der CDU/CSU- und SPD-Kandidatinnen und Kandidaten. Das ist wahrscheinlich darauf zurĂŒckzufĂŒhren, dass die Parteien der Regierungskoalition primĂ€r positiven Wahlkampf betrieben und v.a. die Erfolge der vorangegangen Legislaturperiode betont haben. Als Zeichen der Abgrenzung voneinander kann allerdings der Einbruch des positiven Niveaus der CDU/CSU im Januar gewertet werden, als Martin Schulz als Kanzlerkandidat nominiert wurde â ein Effekt, der auch bei den anderen Parteien in unterschiedlicher StĂ€rke zu verzeichnen ist. Ab Mitte Januar scheint sich das PolaritĂ€tsniveau der SPD und CDU/CSU unterschiedlich zu entwickeln. WĂ€hrend die Facebook-Posts der CDU/CSU-Kandidatinnen und -Kandidaten bis zum Wahltag zunehmend positiver werden, verharrt das Niveau der SPD-Posts auf einem gleichbleibend positiven Level. Wie sieht es nun auf Twitter aus (siehe Abbildung 3)?
Die PolaritÀt der Posts unterscheidet sich zwischen den sozialen Netzwerken
Im Unterschied zu Facebook scheint auf Twitter bei den meisten Parteien ein anderer Ton zu herrschen â weniger rau, weniger ĂŒberschwĂ€nglich, fast gemĂ€Ăigt. Das wird daran deutlich, dass die PolaritĂ€tswerte der Parteien in der Tendenz deutlich nĂ€her am NeutralitĂ€tswert null liegen. Das könnte mit einer breiteren Ăffentlichkeit und einem anderen Adressatenkreis auf Twitter im Gegensatz zu Facebook zusammenhĂ€ngen. Facebook wĂŒrde in diesem Fall zur Mobilisierung der eigenen AnhĂ€nger und Twitter zur Einwerbung neuer AnhĂ€nger genutzt werden.[2] Von diesem Umstand abgesehen, scheint das Tweet-Verhalten der Kandidatinnen und Kandidaten sich insgesamt nicht wesentlich vom Posten auf Facebook zu unterscheiden. AfD und Linkspartei posten auch auf Twitter fast ausschlieĂlich negativ, mit abnehmender NegativitĂ€t ab Juli. Die GrĂŒnen tweeten recht neutral mit leichter Tendenz zu negativen Nachrichten. Leicht positiver sind die Tweets der FDP, wobei sich im Gegensatz zu den Facebook-Posts ab Mai kein konstantes âPositivniveauâ zeigt, sondern sich bis August sogar ein Negativtrend abgezeichnet hat, der sich erst Ende August wieder umkehrte. Auf Twitter scheinen sich singulĂ€re Ereignisse stĂ€rker auf die PolaritĂ€t der Nachrichten auszuwirken als auf Facebook, was dafĂŒr spricht, dass unterschiedliche EmpfĂ€nger mit den Tweets adressiert werden. Dadurch lieĂen sich auch die stĂ€rkeren âStimmungsschwankungenâ der CDU/CSU- und SPD-Posts auf Twitter erklĂ€ren. Deren Tweets sind zwar in der Tendenz deutlich positiver als die der anderen Parteien, weisen aber im Vergleich zu den Facebook-Posts eine gröĂere negative PolaritĂ€t auf.
Welche Konsequenzen hatte die Art der Nutzung?
Bleibt zu klĂ€ren, ob die unterschiedliche Nutzung von Twitter und Facebook auch realweltliche Konsequenzen hat und sich in höheren oder geringeren Stimmenanteilen niederschlĂ€gt. In Abbildung 4 ist der Erstimmenanteil der Direktkandidatinnen und Direktkandidaten zur Bundestagswahl 2017 in AbhĂ€ngigkeit ihrer durchschnittlichen NachrichtenpolaritĂ€t getrennt fĂŒr Facebook und Twitter dargestellt. Der Durchmesser der Kreise spiegelt die HĂ€ufigkeit der Posts im betrachten Zeitraum, die rote Linie die lineare AbhĂ€ngigkeit (Regressionsgerade) und die blaue Linie die nichtlineare Anpassung an die Daten (lokal gewichtete Regression) wieder.[3]
Zu negative und zu positive Posts wirken sich negativ auf den Erststimmenanteil aus
Auf den ersten Blick scheint die durchschnittliche PolaritĂ€t der Posts und Tweets einen beachtlichen Einfluss auf den Stimmenanteil eines Direktkandidaten bzw. einer Direktkandidatin zu haben. In Zahlen ausgedrĂŒckt bedeutet die rote Linie, dass die PolaritĂ€t der Posts und der Direktstimmenanteil im Fall von Facebook auf einem Niveau von 0,41 und im Fall von Twitter immerhin noch auf einem Niveau von 0,2 korrelieren. Das bedeutet, dass sich mit steigender positiver PolaritĂ€t auch der Erststimmenanteil proportional erhöht. Also einfach freundlicher posten und der Wahlerfolg stellt sich schon ein? Ganz so einfach ist es nicht! Betrachtet man die nichtlineare Anpassung (blaue Linie), dann zeigt sich, dass der Stimmenanteil wieder sinkt, wenn die Posts und Tweets zu positiv ausfallen. D.h. zu negative aber auch zu positive Posts und Tweets wirken sich eher negativ auf den Erststimmenanteil aus. Das ist auch theoretisch plausibel, da zu positive Nachrichten Zweifel an der GlaubwĂŒrdigkeit der Kandidatin oder des Kandidaten aufkommen lassen und stark negative Nachrichten auf ein gröĂeres Elektorat eher abschreckend wirken (siehe auch Crigler et al. 2006: 138). Die HĂ€ufigkeit der Posts und Tweets scheint den Stimmenanteil derweil kaum zu beeinflussen, da sich Viel- und Wenig-Poster relativ gleichmĂ€Ăig auf der y-Achsendimension verteilen (berechnet man Korrelationskoeffizienten, zeigt sich ein Ă€hnliches Bild). Entscheidender fĂŒr den Stimmenanteil scheint also die durchschnittliche PolaritĂ€t der Nachrichten und nicht so sehr die HĂ€ufigkeit der Posts zu sein.
Doch eine gewisse Vorsicht ist bei der abschlieĂenden Beurteilung der StĂ€rke des Zusammenhangs zwischen PolaritĂ€t und Stimmenanteil geboten. Die textbasierte Sentiment-Analyse erfasst weder Ironie und stilistische Mittel noch Bilder, Memes oder Videos. Die gewĂ€hlte Form der Analyse kann also die eigentliche PolaritĂ€t einer Nachricht und damit auch die StĂ€rke des Zusammenhangs sowohl ĂŒber- als auch unterschĂ€tzen. AuĂerdem hĂ€ngt die Höhe des Stimmenanteils von vielen weiteren Faktoren ab, die an dieser Stelle nicht in Tiefe diskutiert werden können. Einen (relativierenden) Eindruck davon vermittelt allerdings Abbildung 5. Hier kann im Unterschied zu Abbildung 4 die Parteizugehörigkeit der Kandidatinnen und Kandidaten anhand der Farbwahl unterschieden werden. Auch die lineare Anpassung ist fĂŒr die Parteien getrennt berechnet und als farbige Linie dargestellt. Wie man sieht, schwĂ€cht sich der Zusammenhang bei einer Differenzierung nach Parteien deutlich ab. Im Falle von Twitter verkehrt er sich sogar fĂŒr die CDU/CSU und die Linkspartei ins Negative. Das liegt vor allem daran, dass die Parteien mit den höchsten Erststimmenanteilen, SPD und CDU/CSU, im Schnitt eher positive Posts und Tweets und die Parteien mit deutlich geringeren Erststimmenanteilen, AfD, Linkspartei und GrĂŒne, im Schnitt eher negative Posts und Tweets verfasst haben. Der Einfluss der NachrichtenpolaritĂ€t auf den Erststimmenanteil variiert also zwischen Parteien und fĂ€llt tendenziell eher moderat aus.
 Unterschiedliches Nutzungsverhalten mit geringem Effekt
Obwohl Facebook und Twitter bereits seit mehr als 10 Jahren online sind, werden beide sozialen Netzwerke durch die Parteien noch sehr unterschiedlich stark genutzt. WĂ€hrend zwischen einem Drittel und der HĂ€lfte der Kandidatinnen und Kandidaten der politischen Mitte ĂŒber einen Account bei Facebook oder Twitter verfĂŒgen, sind es bei Kandidatinnen und Kandidaten des Ă€uĂeren politischen Spektrums z.T. weniger als ein Viertel. Unterschiede bestehen aber auch hinsichtlich des Nutzungsverhaltens. Negative NachrichtenpolaritĂ€t kennzeichnen die Tweets und Posts der Oppositionsparteien, besonders die der AfD und Linkspartei. Die alten und nunmehr neuen Regierungsparteien posten und tweeten dagegen ĂŒberwiegend Nachrichten mit positiver PolaritĂ€t. In der Konsequenz scheint jene Art des Postens mit höheren Stimmenanteilen zusammenzuhĂ€ngen, die nicht allzu weit vom NeutralitĂ€tswert in die positive und negative Richtung abweicht. Dass soziale Netzwerke aber wahlentscheidenden Einfluss hĂ€tten, kann auf Basis der durchgefĂŒhrten Analysen nicht geschlossen werden: Ein Facebook-Post macht einen Kandidaten noch nicht zum Abgeordneten und ein Tweet gewinnt noch keine Wahl. Ganz gleich wie negativ oder positiv die Nachricht ist.
[1] Im Falle von Facebook wurden allerdings nur jene Accounts erfasst und gewertet, die auch öffentlich zugĂ€nglich sind und daher mehr oder weniger aktiv im Wahlkampf verwendet werden konnten. Private Accounts wurden somit nicht berĂŒcksichtigt.
[2] Möglicherweise spielt aber auch die begrenzte ZeichenlÀnge von 140 Zeichen pro Tweet eine Rolle, weshalb u.U. weniger positive bzw. negative Wörter verwendet werden konnten.
[3] Das Prinzip der Regressionsanalyse wird hier kurz erklÀrt.
WeiterfĂŒhrende Literatur
Crigler, Ann, Marion Just, und Todd Belt. 2006. The Three Faces of Negative Campaigning:The Democratic Implications of Attack Ads, Cynical News, and Fear-Arousing Messages. In Feeling politics. Emotion in political information processing, Hrsg. David P. Redlawsk, 135â164. New York: Palgrave Macmillan.
Folz, Niklas. 2017. Soziale Medien können Wahlen entscheiden. http://www.sr.de/sr/home /nachrichten/dossiers/wahlen/bundestagswahl_2017/2017_bundestagswahl_soziale_medien_100.html. Zugegriffen: 15.03.2018.
Klohn, André. 2017. Warum die Parteien nun stark auf soziale Medien setzen. https://www.welt.de/regionales/hamburg/article162976686/Warum-die-Parteien-nun-stark-auf-soziale-Medien-setzen.html. Zugegriffen: 15.03.2018.
Remus, R., Quasthoff, U. und G. Heyer. 2010. SentiWS – a Publicly Available German-language Resource for Sentiment Analysis. In: Proceedings of the 7th International Language Ressources and Evaluation (LREC’10): 1168-1171.
RoĂmann, Joss, Tobias Gunner, und Christof Wolf. 2014. Twitter im Wahlkampf. In Zwischen Fragmentierung und Konzentration, Hrsg. RĂŒdiger Schmitt-Beck, Hans Rattinger, Sigrid RoĂteutscher, Bernhard WeĂels, Christof Wolf u.a., 61â71. Baden-Baden: Nomos.
Reinhold Melcher ist seit 2016 wissenschaftlicher Mitarbeiter der Abteilung Demokratie und Demokratisierung im Projekt âGerman Longitudinal Election Studyâ (GLES) und betreut dort insbesondere die Kandidatinnen und Kandidatenstudie zur Bundestagswahl 2017. Seine Forschungsinteressen umfassen die Wahl- und Einstellungsforschung, die lokale Politikforschung sowie die quantitativen Methoden der empirischen Sozialforschung.