Framing Big Data: Mediale Deutungsangebote und kommunikative Meinungsbildung zu großen Datenmengen und neuen datenbasierten Prozessen.
Wie werden aggregierte Daten und neue datenbasierte Prozesse in den Medien geframed?
Das Projekt untersucht, wie große Datenmengen und darauf basierende Prozesse medienkommunikativ gerahmt werden. Es rekonstruiert auf breiter Materialbasis in komparativer Perspektive das Framing von Big Data. Dabei werden drei Ebenen miteinander verknüpft: Erstens werden die Frames in professionellen Kommunikationsformen mit denen in partizipativen Kommunikationsformen verglichen. Die Einflussbeziehungen zwischen diesen redaktionell-journalistisch produzierten bzw. nutzergenerierten Frames werden zweitens im Zeitverlauf nachvollzogen. Die Untersuchung dieser Prozesse erfolgt drittens im Ländervergleich von Deutschland, den USA und Südafrika.
Damit adressiert das Projekt drei wesentliche Leerstellen, um kulturelle Sinnstiftung im Kontext expansiver Datafizierungsvorgänge zu verstehen: Erstens erfasst es im Kommunikationsformvergleich das Repertoire an Deutungen von Big Data. Zweitens exploriert es im Zeitvergleich die dynamische Entfaltung des Diskurses über Big Data. Drittens diskutiert es im Ländervergleich die Varianz an Perspektiven auf Big Data.
Um die drei Forschungsziele zu erreichen, nutzt das Projekt ein Mehrmethodendesign. Die Kombination von Daten und Methoden erlaubt die komparative Erfassung von Medienframes und des zeitlichen Zusammenhangs von journalistischen und nutzergenerierten Beiträgen. Es umfasst die qualitative Voranalyse sozio-politischer Themen- und Darstellungsaspekte. Aufbauend darauf erfolgt die Erhebung der Pressetexte. Mit diesem Material werden Schlüsselereignisse als solche Phasen induktiv identifiziert, in denen das Volumen an thematisch einschlägigen Artikeln signifikant zunimmt. Die so bestimmten Schlüsselereignisse dienen dann als Kriterium für das Sampling der nutzergenerierten Kommunikation. Im Anschluss erfolgt die manuell-inhaltsanalytische Erfassung der verbal und visuell manifestierten Frames im Korpus der Pressetexte und im Korpus der nutzergenerierten Kommunikate.
Im nächsten Schritt werden die Diskurszusammenhänge zwischen beiden Korpora im Zeitverlauf exploriert. Im Ländervergleich werden die Ähnlichkeiten und Unterschiede der Deutungen von und Diskurse um Big Data komparativ diskutiert.
Das Projekt erbringt folgende drei Ergebnisse:
Erstens: Bestimmung des domänenspezifischen Repertoire an Medienframes um Big Data. Dabei berücksichtigt es deren multimodale, Text und Bild umfassende Konstitution in professionellen und partizipativen Kommunikationsformen.
Zweitens: Rekonstruktion der diskursiven Deutungsprozesse zu neuartigen Datenmengen und datenbasierten Prozessen. Es verfolgt die Entwicklung des Themas im Zeitverlauf.
Drittens: Herausarbeitung ländervergleichender Spezifika und Ähnlichkeiten in der Auseinandersetzung mit Big Data. Damit vertieft die komparative Analyse das Verständnis der sich entwickelnden gesellschaftlichen Beschäftigung mit dem diffusen Handlungsfeld Big Data und der Deutung der damit in Verbindung gebrachten Prozesse, Voraussetzungen, Folgen und Verantwortlichkeiten.
Zum Abschluss des Projekts fand am 1. und 2. Februar 2024 die Internationale Tagung „Big Data Discourses“ statt. Die Konferenz richtete ihr Augenmerk auf die mediale Rahmung von Big Data. Es ging darum zu klären, in welchen Öffentlichkeiten und durch welche Akteure das Thema diskutiert wird, welche Formen der Datennutzung und Datenaggregation angesprochen sind und wie sich der Diskurs über Big Data in politischen Entscheidungen niederschlägt.
Das Programm zur Tagung ist auf der Konferenzhomepage zu finden und im Book of Abstract. Der Sammelband zur Tagung soll im Frühjahr 2025 erscheinen.
Die Studie untersucht die diskursiven Aushandlungsprozesse und die Nachrichtenframes zu Big Data mit Hilfe einer Inhaltsanalyse. Untersucht werden Presseartikel aus drei Ländern: Deutschland, USA und Südafrika. Der Analysezeitraum erstreckt sich vom 1. Januar 2011 bis zum 31. Dezember 2020.
Folgende Artikel wurden bereits veröffentlicht:
Knorr, C., Wolter, M., & Pentzold, C. (2024). Whistleblower Memoirs: Deconstructing Data Consultants’ Insider Stories. Social Media + Society, 10(1). https://doi.org/10.1177/20563051231224730
Pentzold, C., & Knorr, C. (2023). When data became big: revisiting the rise of an obsolete keyword. Information, Communication & Society, 27(3), 600–617. https://doi.org/10.1080/1369118X.2023.2227673
Codebuch
Das Codebuch kann hier heruntergeladen werden.
Variablenbeiträge
Knorr, C., Pentzold, C., & Hallmann, T. (2024). Press Sections in Online Newspapers (Formats and Genre). DOCA - Database of Variables for Content Analysis, 1(2). https://doi.org/10.34778/2zx
Knorr, C., & Pentzold, C. (2024). Framing Devices. DOCA - Database of Variables for Content Analysis, 1(2). https://doi.org/10.34778/2zy
Knorr, C., & Pentzold, C. (2024). Cultural motifs (Framing). DOCA - Database of Variables for Content Analysis, 1(2). https://doi.org/10.34778/2zz
Knorr, C., & Pentzold, C. (2024). Causal Attributions (Framing). DOCA - Database of Variables for Content Analysis, 1(2). https://doi.org/10.34778/2zaa
April 2021 bis März 2024
Das Projekt wird durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert.