Ein Tweet gewinnt noch keine Wahl

von Reinhold Melcher

Twitter und Facebook sind mittlerweile feste Bestandteile des Wahlkampfes geworden. Einige Kommentatoren und Medienberichte messen den Aktivitäten 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) Wofür wurden Twitter und Facebook genutzt? (3) Welche Konsequenzen hatte die Art der Nutzung?

Quelle: Blablo101/iStock /Getty Images

Im Kontext der Kandidatenstudie zur Bundestagswahl 2017, die Teil des GLES-Projekts ist, wurden anlässlich 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 sämtliche 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 berücksichtigten Parteien verfügten 996 und damit ca. 40 Prozent über einen aktiv genutzten Twitter-Account. Facebook nutzten dagegen nur 768 und somit ca. 31 Prozent der Kandidatinnen und Kandidaten für 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 Hälfte 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 Grünen und der AfD über einen eigenen Account bei Facebook verfügen.

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 Grünen ein, bei denen mehr als die Hälfte der Kandidatinnen und Kandidaten über einen Twitter-Account verfügen. Offenbar stützt sich der Online-Wahlkampf der Grünen im Wesentlichen auf Aktivitäten bei Twitter. Die Parteien an den Rändern des politischen Spektrums – Linkspartei und AfD – sind auch auf Twitter im Vergleich zu den anderen Parteien unterrepräsentiert. Der Wahlkampf dieser Parteien in und über die sozialen Medien stützt 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 stärker vertreten zu sein scheint.

Quelle: eigene Darstellung

Wofür 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. Roßmann et al. 2014) soll an dieser Stelle nicht die Häufigkeit 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 „Gefällt mir“ oder eines „Wütend“-Emoticons annehmen. Anderseits können regelmäßige Posts und Tweets auf Dauer auch (de-)mobilisierend wirken und daher auch Effekte außerhalb der Twitter- und Facebook-Sphäre 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 Polarität des jeweiligen Wortes widerspiegeln. Mittelt man diese Zahlenwerte für positive und negative Wörter einer Nachricht und zieht anschließend den negativen vom positiven Mittelwert ab, dann lassen sich Aussagen über die Polarität 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 Negativität und Positivität eines Wortes der SentiWortschatz verwendet wurde, dessen Skalenwerte von -1 (sehr negativ) bis +1 (sehr positiv) reichen (Remus et al. 2010). Die Polaritätswerte der Posts und Tweets je Kandidatin bzw. Kandidat wurden anschließend tageweise (ab dem 24.09.2016 bis zum 24.09.2017) gemittelt, um einen Vergleich über Zeit zu ermöglichen. Die Ergebnisse für Facebook sind Abbildung 2 zu entnehmen.

Quelle: eigene Darstellung

Parteispezifische Wahlkampfstrategien schlagen sich im Postverhalten nieder

Wie man sieht, ergeben sich deutliche Unterschiede zwischen den Parteien, sowohl was das generelle Niveau der Polarität als auch dessen zeitliche Entwicklung angeht. Die Kandidatinnen und Kandidaten der Parteien am Rande des politischen Spektrums, AfD und Linkspartei, posten nahezu ausschließlich Nachrichten mit negativer Polarität, wobei die Negativität sukzessive abnimmt, je näher der Wahltag rückt. Vermutlich wurden im Zuge der positiven Wahlkampfführung die eigenen Schwerpunkte ab Juli 2017 stärker betont und damit mehr positive und positivere Wörter verwendet. Vor Juli scheint der Fokus dagegen auf der negativen Wahlkampfführung gelegen zu haben, in der die Kritik an den anderen Parteien im Vordergrund stand. Für die Grünen ergibt sich hinsichtlich der zeitlichen Entwicklung ein ähnliches Bild. Von Juli bis August sinkt die negative Polarität der Nachrichten, ab August sind die Posts überwiegend positiv polar und verbleiben bis zur Wahl auf einem gleichbleibend positiven Niveau. Im Gegensatz zur AfD und Linken ist das generelle Niveau der Polarität deutlich weniger negativ und z.T. sogar schwach positiv. Das trifft noch stärker auf die Facebook-Posts der FDP-Kandidatinnen und -Kandidaten zu, deren generelles Polaritätsniveau überwiegend im positiven Bereich liegt und ab Mai 2017 relativ konstant bleibt.

In der Tendenz vollends positiv sind schließlich die Posts der CDU/CSU- und SPD-Kandidatinnen und Kandidaten. Das ist wahrscheinlich darauf zurückzuführen, dass die Parteien der Regierungskoalition primär 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 – ein Effekt, der auch bei den anderen Parteien in unterschiedlicher Stärke zu verzeichnen ist. Ab Mitte Januar scheint sich das Polaritätsniveau der SPD und CDU/CSU unterschiedlich zu entwickeln. Während 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)?

Quelle: eigene Darstellung

Die Polarität der Posts unterscheidet sich zwischen den sozialen Netzwerken

Im Unterschied zu Facebook scheint auf Twitter bei den meisten Parteien ein anderer Ton zu herrschen – weniger rau, weniger überschwänglich, fast gemäßigt. Das wird daran deutlich, dass die Polaritätswerte der Parteien in der Tendenz deutlich näher am Neutralitätswert null liegen. Das könnte mit einer breiteren Öffentlichkeit und einem anderen Adressatenkreis auf Twitter im Gegensatz zu Facebook zusammenhängen. Facebook würde in diesem Fall zur Mobilisierung der eigenen Anhänger und Twitter zur Einwerbung neuer Anhänger 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 ausschließlich negativ, mit abnehmender Negativität ab Juli. Die Grünen 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 „Positivniveau“ zeigt, sondern sich bis August sogar ein Negativtrend abgezeichnet hat, der sich erst Ende August wieder umkehrte. Auf Twitter scheinen sich singuläre Ereignisse stärker auf die Polarität der Nachrichten auszuwirken als auf Facebook, was dafür spricht, dass unterschiedliche Empfänger mit den Tweets adressiert werden. Dadurch ließen sich auch die stärkeren „Stimmungsschwankungen“ der CDU/CSU- und SPD-Posts auf Twitter erklären. Deren Tweets sind zwar in der Tendenz deutlich positiver als die der anderen Parteien, weisen aber im Vergleich zu den Facebook-Posts eine größere negative Polarität auf.

Welche Konsequenzen hatte die Art der Nutzung?

Bleibt zu klären, ob die unterschiedliche Nutzung von Twitter und Facebook auch realweltliche Konsequenzen hat und sich in höheren oder geringeren Stimmenanteilen niederschlägt. In Abbildung 4 ist der Erstimmenanteil der Direktkandidatinnen und Direktkandidaten zur Bundestagswahl 2017 in Abhängigkeit ihrer durchschnittlichen Nachrichtenpolarität getrennt für Facebook und Twitter dargestellt. Der Durchmesser der Kreise spiegelt die Häufigkeit der Posts im betrachten Zeitraum, die rote Linie die lineare Abhängigkeit (Regressionsgerade) und die blaue Linie die nichtlineare Anpassung an die Daten (lokal gewichtete Regression) wieder.[3]

Quelle: eigene Darstellung

Zu negative und zu positive Posts wirken sich negativ auf den Erststimmenanteil aus

Auf den ersten Blick scheint die durchschnittliche Polarität der Posts und Tweets einen beachtlichen Einfluss auf den Stimmenanteil eines Direktkandidaten bzw. einer Direktkandidatin zu haben. In Zahlen ausgedrückt bedeutet die rote Linie, dass die Polarität 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 Polarität 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 Glaubwürdigkeit der Kandidatin oder des Kandidaten aufkommen lassen und stark negative Nachrichten auf ein größeres Elektorat eher abschreckend wirken (siehe auch Crigler et al. 2006: 138). Die Häufigkeit der Posts und Tweets scheint den Stimmenanteil derweil kaum zu beeinflussen, da sich Viel- und Wenig-Poster relativ gleichmäßig auf der y-Achsendimension verteilen (berechnet man Korrelationskoeffizienten, zeigt sich ein ähnliches Bild). Entscheidender für den Stimmenanteil scheint also die durchschnittliche Polarität der Nachrichten und nicht so sehr die Häufigkeit der Posts zu sein.

Doch eine gewisse Vorsicht ist bei der abschließenden Beurteilung der Stärke des Zusammenhangs zwischen Polarität und Stimmenanteil geboten. Die textbasierte Sentiment-Analyse erfasst weder Ironie und stilistische Mittel noch Bilder, Memes oder Videos. Die gewählte Form der Analyse kann also die eigentliche Polarität einer Nachricht und damit auch die Stärke des Zusammenhangs sowohl über- als auch unterschätzen. Außerdem hängt 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 für die Parteien getrennt berechnet und als farbige Linie dargestellt. Wie man sieht, schwächt sich der Zusammenhang bei einer Differenzierung nach Parteien deutlich ab. Im Falle von Twitter verkehrt er sich sogar für 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 Grüne, im Schnitt eher negative Posts und Tweets verfasst haben. Der Einfluss der Nachrichtenpolarität auf den Erststimmenanteil variiert also zwischen Parteien und fällt tendenziell eher moderat aus.

Quelle: eigene Darstellung

 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. Während zwischen einem Drittel und der Hälfte der Kandidatinnen und Kandidaten der politischen Mitte über einen Account bei Facebook oder Twitter verfügen, sind es bei Kandidatinnen und Kandidaten des äußeren politischen Spektrums z.T. weniger als ein Viertel. Unterschiede bestehen aber auch hinsichtlich des Nutzungsverhaltens. Negative Nachrichtenpolarität kennzeichnen die Tweets und Posts der Oppositionsparteien, besonders die der AfD und Linkspartei. Die alten und nunmehr neuen Regierungsparteien posten und tweeten dagegen überwiegend Nachrichten mit positiver Polarität. In der Konsequenz scheint jene Art des Postens mit höheren Stimmenanteilen zusammenzuhängen, die nicht allzu weit vom Neutralitätswert in die positive und negative Richtung abweicht. Dass soziale Netzwerke aber wahlentscheidenden Einfluss hätten, kann auf Basis der durchgeführten 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 zugänglich sind und daher mehr oder weniger aktiv im Wahlkampf verwendet werden konnten. Private Accounts wurden somit nicht berücksichtigt.

[2] Möglicherweise spielt aber auch die begrenzte Zeichenlänge 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 erklärt.


Weiterführende 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, 135–164. 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.

Roßmann, Joss, Tobias Gunner, und Christof Wolf. 2014. Twitter im Wahlkampf. In Zwischen Fragmentierung und Konzentration, Hrsg. Rüdiger Schmitt-Beck, Hans Rattinger, Sigrid Roßteutscher, Bernhard Weßels, Christof Wolf u.a., 61–71. Baden-Baden: Nomos.


Reinhold Melcher ist seit 2016 wissenschaftlicher Mitarbeiter der Abteilung Demokratie und Demokratisierung im Projekt „German Longitudinal Election Study“ (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.

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