Möchtest du das Internet neben deiner Rolle als KonsumentIn oder vielleicht auch Produzent aus der Perspektive der Online Forschung betrachten? Und zwar indem du das Internet bzw. Social Media als Datenquelle für deine wissenschaftliche Arbeit nutzt?

Dann bist du hier genau richtig.

Eine wissenschaftliche Arbeit zu verfassen, die sich auf empirische Daten aus dem Internet bzw. Social Media stützt, ist immer eine gute Idee. Online-Medien durchdringen schon lange alle Bereiche der Gesellschaft, darum ist auch Online Forschung für alle Disziplinen relevant.

Das Thema Online Forschung liegt mir sehr nah, da meine Promotion darauf basiert. In diesem Artikel möchte ich dir daher aus erster Hand zeigen, wie du Daten aus Social Media und Co. sammelst, prozessierst, auswertest und interpretierst, sodass du eine saubere empirische Studie für eine Hausarbeit, Bachelorarbeit oder Masterarbeit darauf aufbauen kannst.

Insgesamt stelle ich dir 5 Phasen der Online Forschung vor, die dir dabei helfen, die Planung und das methodische Vorgehen deiner wissenschaftlichen Arbeit zu konkretisieren.

Online Forschung in wissenschaftlichen Arbeiten

Die Nachfrage nach Online Forschung wird immer größer. Insbesondere in einer Zeit von Social Distancing, in der Experimente und andere Offline Forschung nur schwer möglich sind, ist es Zeit, dieses Thema einmal zu beleuchten.

Auf diesem Kanal möchte ich meine eigene Forschung eigentlich gar nicht so sehr in den Vordergrund rücken, aber in diesem Fall habe ich einige Erfahrungen aus meinem Master und Promotionsstudium,, die ich mit dir teilen kann.

Dafür ist es auch völlig egal ob du ein Fach studierst, in dem das Internet und Social Media Gegenstand sind, wie z.B. Kommunikations- und Medienwissenschaften oder Wirtschaftsinformatik.

Vielmehr geht es darum, Online-Medien als Datenquelle kennenzulernen, um ein Phänomen empirisch zu untersuchen. Hier soll es also nicht darum gehen, wie du ein Survey oder ein Experiment online durchführst, sondern wie du Daten aus Twitter, Facebook, TikTok, von Webseiten, Foren oder anderen Online-Medien für deine wissenschaftliche Arbeit nutzt.

Methodisches Framework

In jeder wissenschaftlichen Arbeit, die empirische Daten beinhaltet, ist es Usus, eine methodische Beschreibung abzuliefern. Darin solltest du den Prozess offenlegen, mit dem du an deine Daten gelangt bist, wie du sie prozessiert, analysiert und interpretiert hast.

Für jede Methode, bei der sich WissenschaftlerInnen mehr oder weniger einig sind, dass sie den Kriterien der guten wissenschaftlichen Praxis entspricht, gibt es eine Art Anleitung, auch methodisches Framework genannt.

Berufst du dich in deiner methodischen Beschreibung auf ein Framework, zeigst du, dass du Kriterien berücksichtigst, auf die die sich zumindest ein Teil der wissenschaftlichen Community geeinigt hat. Außerdem ist erfüllt deine Arbeit dann das wichtige Kriterium der Replizierbarkeit, also dass jeder dein Studiendesign inklusive Datenerhebung wiederholen könnte.

Da viele WissenschaftlerInnen unterschiedlicher Meinung sind, wie einzelne Schritte auszusehen haben und sich das methodische Vorgehen immer mal weiterentwickelt, gibt es meist kein richtiges oder falsches Vorgehen.

Orientieren kannst du dich an der Anzahl der Zitationen, die eine wissenschaftliche Veröffentlichung eines Frameworks aufweist. Außerdem musst du selbst argumentieren können, warum diese Vorgehensweise dem Ziel deiner Forschung entspricht.

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Für dieses Tutorial berufe ich mich auf ein Framework aus meiner Forschungsdisziplin, das Social Media Analytics Framework (Stieglitz et al. 2014). Es ist leicht verständlich und spiegelt alle Phasen wider, die meiner Ansicht nach für die Online Forschung wichtig sind.

Phase 1: Forschungsdomäne bestimmen

Bevor du dich auf die Sammlung und Analyse von Daten stürzt, solltest du in der ersten Phase eine Standortbestimmung machen und dir Forschungsziele setzen. Dabei hilft es dir, folgende Fragen zu beantworten:

• In welcher Forschungsdisziplin lässt sich meine wissenschaftliche Arbeit ansiedeln? (z.B. Wirtschaftsinformatik, Soziologie, Sprachwissenschaft, etc.)
• Wie exotisch sind in dieser Disziplin Datenquellen aus dem Internet? (z.B. Muss ich mich ggf. bei anderen Disziplinen bedienen, um z.B. ein methodisches Framework zu finden?)
• Was ist meine Forschungsfrage?
• Aus welchen Gründen eigenen sich Daten aus Social Media oder dem Internet besser, als ander vorherrschende Methoden bzw. Datenquellen meiner Disziplin?
• Was ist meine Forschungsdomäne oder, einfacher gesagt, das Thema meiner Forschung? (z.B. Reputationsmanagement, Social Moments, Soziale Milieus, Sprachentwicklung, etc.)
• Ist Social Media bzw. das Internet der Gegenstand meiner Forschung oder nur die Datenquelle für ein übergeordnetes Phänomen?
• Welche Art von Daten brauche ich, um meine Forschungsfrage zu beantworten?

Das waren nun einige wichtige Fragen, die dir bei der Gestaltung deiner wissenschaftlichen Arbeit helfen können.

Wenn du eine der Fragen nicht ad hoc beantworten kannst, dann lohnt es sich, an genau dieser Stelle weiter in die Literatur einzutauchen oder dir Klarheit über die Richtung zu verschaffen, in die deine Arbeit abzielen soll.

 

Phase 2: Datensammlung

Nun kannst du dich an die Beschaffung von Daten kümmern. Dabei gibt es verschiedene Ansätze, die zum Erfolg führen können. Manche dieser Ansätze verlangen ein wenig technisches Know-How, andere wiederum überhaupt keines.

Auch kommt es darauf an, wie du die letzte Frage aus Phase 1 beantwortet hast. Bei einem qualitativen Forschungsdesign, wenn du beispielsweise eine Inhaltsanalyse planst, reicht dir ein kleines Datensample.

Für eine quantitative Berechnung von Statistiken bestimmter Postings wäre ein größerer Datensatz von Vorteil.

Hier einmal die gängigsten Wege, um an Daten zu gelangen:

1. Frage an deinem Lehrstuhl nach vorhandenen Datensätzen.

Oftmals kann dir deine Betreuerin helfen, an Daten zu kommen. Es ist auch in ihrem Interesse, das bestimmte Daten die am Lehrstuhl vorhanden sind, in studentischen Projekten ausgewertet werden.

2. Durchforste öffentliche Datenbanken

Ich spreche oft von Datenbanken, doch dieses Mal meine ich nicht die Literaturdatenbanken. Vielmehr gibt es Datenbanken wie Zenodo, auf denen öffentlich verfügbare Datensätze geteilt werden. Dabei handelt es sich nicht nur um Daten aus Social Media oder dem Internet, jedoch kannst du ganz einfach danach filtern.

Außerdem findest du hier einen Artikel mit 33 weiteren Datenbanken für Forschungsdaten.

3. Scraping

Beim Scraping kopierst du Inhalte von Webseiten oder Social Media Plattformen und sammelst sie gebündelt in einer oder mehreren Dateien.

Scraping kann manuell geschehen (Vorteil: keine Programmierkenntnisse erforderlich; Nachteil: Zeitaufwand) oder aber automatisiert (Vorteil: schnell; Nachteil: Programmierkenntnisse bzw. Software-Tool notwendig).

Aber Achtung! Scraping verstößt in den meisten Fällen gegen die Nutzungsbedingungen von Plattformen und Webseiten. Du solltest hier also abwägen, ob der Gewinn für die Wissenshaft und uns als Gesellschaft größer ist, als die Nicht-Compliance mit den Regeln von Facebook und Co. (Kleiner Tipp: Meistens gewinnt bei dieser Überlegung zum Glück die Wissenschaft ;-))

Wichtig ist, dass du immer nur öffentlich verfügbare Daten scrapst, also keine auf „privat“ gestellten Profile oder Foren, die eine Anmeldung benötigen (Es sei denn du hast die Erlaubnis der „Datensubjekte“). Mehr dazu in Phase 5.

4. API-Tracking

Große Plattformen wie Twitter und Facebook bieten von sich aus die Möglichkeit, Daten für Forschungszwecke zu extrahieren. Dazu gibt es sogenannte API-Schnittstellen, die du mit einen Script in Java oder einer vergleichbaren Programmiersprache völlig legal „anzapfen“ kannst.

Seit dem Cambridge Analytica Skandal wurden insbesondere die APIs von Facebook leider immer restriktiver. Ein gute Anlaufstelle, um vorgefertigte Skripte und „Libraries“ zu finden und alle nötigen Programmierkenntnisse zu erlangen sind Github und entsprechende YouTube Tutorials.

Phase 3: Aufbereitung

Hast du nun deinen ersten Roh-Datensatz, gilt es diesen zu bereinigen. Im besten Fall sollte dir dein Datensatz in Tabellen-Form vorliegen, d.h. in einer .csv Datei, die du mit Excel oder einem vergleichbaren Programm öffnen kannst.

Bereinigung bedeutet, dass du fehlerhafte Einträge löschst, oder nach Bedarf die Namen von Internet-Usern psyeudonomiserst und so weiter. Das umfasst alle Schritte, die du zur Vorbereitung deiner Analyse benötigst.

Oftmals ist das ein Schritt, den du manuell erledigen musst. Das kann einen großen Aufwand bedeuten. Unternimm also nur die Schritte, die notwendig sind halte dich nicht zu lange in dieser Phase auf.

Phase 4: Analyse

In dieser Phase wendest du nun eine oder mehrere Methoden an. Bei der Planung deiner wissenschaftlichen Arbeit solltest du dir wie immer die Frage stellen:

Welche Methode(n) ist/sind dazu geeignet, um meine Forschungsfrage(n) zu beantworten? 

Mit Daten aus Social Media kannst du so ziemlich alles anstellen. Hier einmal die gängigsten Methoden.

• Deskriptive Statistik
• Inferenzstatistik
• Social Network Analysis
• Text Mining (z.B. Sentiment-Analyse)
• Qualitative Inhaltsanalyse
• Trendanalyse

Wenn dich eine davon besonders interessiert, dann schreib mir gerne in die Kommentare, zu welcher Methode du gern mal ein Tutorial sehen möchtest.

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Für den Umgang mit großen (aber auch kleinen) Datensätzen solltest du unbedingt Software zur Hilfe nehmen. Die wichtigsten Tools sind folgende:

• Excel
• SPSS (für quantitative Analysen)
• R (Programmiersprache)
• Tableau (für Studierende kostenlos)
• Gephi (Open Source)
• MaxQDA (für qualitative Analysen)

Für all diese Programme existieren wunderbare Tutorials, mit denen du kostenlos lernen kannst. Um eine tolle wissenschaftliche Arbeit hinzulegen, musst du aber weder in kürzester Zeit zum Programmier-Profi werden oder 3 verschiedene Methoden neu lernen.

Fokussiere dich auf eine (maximal 2) Methode und ein Software-Tool, das dich dabei unterstützt. Werde dann ein Profi in dieser Methode und im Umgang mit dieser einen Software. 

Phase 5: Ethik und Datenschutz

Daten, die aus Social Media stammen, sind höchst sensibel. Die richtige Kombination von nur wenigen Datenpunkten kann dazu führen, dass Informationen wie Religion, Sexuelle Orientierung, Politische Einstellung oder das Konsumverhalten von Individuen  offengelegt werden können, ohne dass dies vom Individuum intendiert war.

Aus diesem Grund ist es deine Pflicht, behutsam mit den Daten umzugehen, die du aus dem Internet oder Social Media extrahierest. Denn anders als bei einer Online-Umfrage oder einem Experiment haben Datensubjekte der Verwendung bzw. Re-Kontextualisierung ihrer Daten für die Online Forschung gar nicht zugestimmt.

In deiner wissenschaftlichen Arbeit solltest du demnach sauber aufzeigen, wie du das Individuum schützt. Hier einige Anhaltspunkte und Prinzipien, in die du dich weiter einlesen kannst:

• GDPR (Deutsch: DSGVO) der Europäischen Union
• Data Minimization Principle
• Anonymization/Pseudonomization

Es exisitieren noch viele weitere. Aber auch hier gilt: Konzentriere dich auf das Wesentliche: Die Beantwortung deiner Forschungsfrage und den größtmöglichen, machbaren Schutz des Individuums.

Zudem hilft es, einen Antrag bei der Ethik-Kommission deiner Fakultät zu stellen. Dort schilderst du dein methodisches Vorgehen und deine Maßnahmen zum Schutz des Individuums. Wird deine Studie genehmigt, dann hast du grünes Licht von ganz oben.

Leistet die Beantwortung deiner Forschungsfrage einen wichtigen Beitrag zum Verständnis von Cyberbullying, Hass im Internet, der Bildung von Echo-Kammern, der Verbreitung von Falschinformationen, der Bekämpfung von Krisen –

dann lass deine Forschung bitte nicht an Artikel 327.2 der DSGVO scheitern – denn du leistest einen kleinen, aber wichtigen Beitrag unserer Gesellschaft.

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Wenn du jetzt auf dem Weg zu mehr Erfolg im Studium noch ein wenig Starthilfe für deine wissenschaftliche Arbeit benötigst, dann habe noch ein PDF für dich, das du dir gratis herunterladen kannst:

Die 30 besten Formulierungen für eine aufsehenerregende Einleitung