Malte Heckelen

Computational Social Science |

Digital Humanities

A Week on Political Twitter, Teil 2: Das Merkelnetzwerk

Aug. 2, 2019, 10:45 a.m.

In meiner Untersuchung einer ganz normalen Twitterwoche schaue ich mir nun das User-Netzwerk zum Thema Merkel genauer an.

(English version soon)

In dieser Blogserie untersuche ich eine relativ normale Woche auf dem politischen Twitter, so tiefgehend, wie ich es neben der Arbeit kann. Die Themen sind Angela Merkel und Ursula von der Leyen, weil sie viele politische Themen umfassen, aber einen etwas anderen Fokus haben: Ursula von der Leyen ist jüngst ein mehr europäisches Thema geworden und Angela Merkel umfasst als Kanzlerin sehr viele makropolitische Themen in Deutschland.

Den ersten Überblick habe ich im im ersten Post gegeben. Dabei fiel auf, dass insbesondere die stark rechtskonservative Sphäre anders zusammengesetzt ist. Im Gegensatz zum von der Leyen - Thema gibt es bei Merkel eine Dominanz von Influencern, statt den offizielleren Accounts von Politikern der AfD.

In den nächten Wochen wird es um die Inhalte gehen, erst einmal wollen wir aber schauen, wer überhaupt tweetet. Heute schaue ich mir das Usernetzwerk an, dass in den Tagen vom 08. Juli 2019 bis zum 18. Juli 2019 das Thema Merkel und dessen Peripherie diskutierte. Wenn dir solche Untersuchungen gefallen, kannst du mich gern unter Help Me Out unterstützen.

Wer und wie sind die User im Merkelnetzerk?

Das Usernetzwerk zur Diskussion um Merkel vom 08. - 18. Juli (klicken für zoombare PDF)

Dieses Netzwerk habe ich aus den Retweets, Mentions, Quotes und Replies generiert. Namen der Accounts werden nur angezeigt, wenn es sich um verifizierte Accounts und / oder Accounts mit sehr vielen Replies, Retweets, Mentions und Quotes handelt. Die Größe der Account-Knoten drückt genau diese Häufigkeiten aus - wie oft interagieren User mit dem jeweiligen Account?

Die Farben stehen dafür, dass User der gleichen Farbe in irgendeiner Weise eher miteinander interagieren, als mit anderen Usern. Das ist keine objektive Einteilung, sondern nur eine sehr grobe Annäherung basierend auf einem Algorithmus. Genauso ist es mit der Position der User in diesem Netzwerk: Ein Algorithmus hat basierend auf Kriterien und den Verbindungen im Netzwerk eine optimale visuelle Anordnung errechnet. Sowohl Farben und Anordnung sind nicht willkürlich, aber trotzdem bitte nicht zu viel hineininterpretieren.

Um trotzdem grobe Zusammenfassungen geben zu können, nehme ich die farbigen Einteilungen als Kategorien und schaue mir mal genauer an, wie sich die Nutzer in diesen Clustern verhalten. Ich gebe den Clustern Namen, damit sie besser auseinanderzuhalten sind. Diese Namen sind aber keine absoluten Beschreibungen, sondern primär Gedächtnisanker. Meistens habe ich die Namen basierend auf den Usern im Cluster gewählt, um das Cluster nicht im Voraus schon auf Themen festzulegen. Manchmal ließ sich letzteres nicht vermeiden. Daher auch bitte die Namen kritisch und nur als mentale Hilfe betrachten.

Namen sind nur Schall und Rauch: Die Kategorien

Die Cluster mit Namen sind nur eine Auswahl: für Cluster mit weniger als 400 Usern oder einem sehr geringen Tweet-Output erschien mir eine Untersuchung nicht sehr sinnvoll. Die Cutoff-Werte sind natürlich rein pragmatisch gewählt worden.

Basierend auf den Namen kann man sehr gut Vergleiche anstellen, was den Tweet-Output angeht. Genau das werden wir auch tun, aber erstmal stelle ich die Namen selbst vor:

Label Beschreibung
afd_nah AfD-Politiker, Sympathisanten u.a.
regierung_und_co Regierungssprecher, weitere Accounts der Regierung, akk, vonderleyen, tagesspiegel u.a.
maassen_chebli_linksgrün Hans-Georg Maassen, Sawsan Chebli und links-grün orientierte Accounts
satire_kritik Satirisch orientierte Accounts, aber auch allgemeinere Kritik, z.B. Margarete Stokowski
spd_und_co SPD-Politiker u.a., z.B. Björn Höcke (AfD)
springer_zdfheute Springer-Medien wie Bild sowie zdfheute
qualitaetsmedien Etablierte Nachrichtenformate wie FAZ, SZ, Spiegel u.a.
breite_politik Parteien-Accounts sowie assoziierte Politiker
sonneborn_extra3_und_co Martin Sonneborn, extra3 und div. satirische Formate
oesterreich Sebastian Kurz sowie Teile der österreich. Twittershäre
öffrecht_fernsehen Die öffentlich-rechtlichen Fernsehanstalten
umweltschutz_u_kritik Umweltaktive sowie Peter Altmaier, Julia Klöckner
yt_verschwörungstheorien_u_reaktionen YouTube, Verschwörungstheoretiker, Aktive in der Flüchtlingshilfe u.a.

Diese Kategorien sind wie gesagt nicht objektiv und so manche Einteilung scheint keinen Sinn zu ergeben: Björn Höcke bei der SPD? Das liegt daran, dass die Einteilungen auf dem Engagement der Accounts miteinander basieren, weniger auf der politischen Ausrichtung. Aber für Engagements kann man sich schlecht einprägsame Labels ausdenken, daher noch einmal zur Betonung: Es sind primär nur Namen. Sie geben eine grobe Idee, was Tendenzen angeht, aber können die Details nicht gut beschreiben. Genauere Details über die Zusammensetzung werden wir bei der Untersuchung der getweeteten Inhalte erfahren

Natürlich bestehen die Klassen auch aus weit mehr Accounts als den erwähnten und sichtbaren: Sie setzen sich aus zahlreichen Followern zusammen, die selbst tweeten, aber vielleicht nur Gelegenheitstäter sind.

An dem Account der Welt kann man gut sehen, was ich meine:

Ego-Netzwerk um "welt" (klicken für zoombare PDF)

User verschiedener Cluster interagieren mit diesem Account, die meisten darunter einseitig. Man kann sicherlich annehmen, dass die User dieser Cluster teils abweichende Ansichten haben. Für zukünftige Posts ist es daher interessant, wie sie unterschiedlich mit Artikeln und Tweets der Welt (und anderen Nachrichtenportalen) umgehen.

Aber auch politische FIguren sind Clustern zugeordnet, die anfangs nicht ganz einleuchtend sind. So etwa Hans-Georg Maaßen:

Ego-Netzwerk um "HGMaassen" (klicken für zoombare PDF)

HGMaassen gehört zu einem Cluster, der sich unter anderem aus linken und grünen Politikern sowie prominent der SPD-Abgeordneten Sawsan Chebli zusammensetzt. Möglicherweise ist er diesen doch sehr anders ausgerichteten Personalien nahe, weil diese ihn kritisieren (das werden die nächsten Post zeigen). Gleichzeitig wird er viel von Accounts im Cluster "afd_nah" zitiert (retweetet, gequotet, mentionet, beantwortet). Hier wird es vermutlich nicht um Kritik gehen, aber das wird sich zeigen.

Wir können uns noch so lange einzelne Accounts im Netzwerk anschauen, aber einen Überblick bekommen wir so nicht. Sinnvoller ist erst einmal die Frage: Wie benehmen sich die Cluster?

Wie war das mit dem Schall in "Schall und Rauch"?

In dieser Tabelle sieht man die Größe des Outputs, den diese Cluster in der Untersuchungszeit zum Thema Merkel hatten. Für jede Stunde wurde die Anzahl Tweets erhoben. Wenn in der Tabelle steht, dass "afd_nah" mit 5980 Nutzern im Mittel 40,73 Tweets produziert hat sind das im Durchschnitt 41 Tweets pro Stunde. Der Median drückt aus, wieviele Tweets mindestens in 50% aller Stunden produziert wurden.

Klasse Anzahl User Anzahl Tweets Median Mittelwert
afd_nah 5980 29408 1.0 40.73
regierung_und_co 4044 9010 0.0 12.48
maassen_chebli_linksgrün 3152 7217 0.0 10
satire_kritik 4984 7005 0.0 9.7
spd_und_co 1745 5230 0.0 7.24
springer_zdfheute 1689 4690 0.0 6.5
qualitaetsmedien 1783 4586 0.0 6.35
breite_politik 1470 4236 0.0 5.86
sonneborn_extra3_und_co 2630 3943 0.0 5.46
oesterreich 1485 3376 0.0 4.68
öffrecht_fernsehen 604 1922 0.0 2.66
umweltschutz_u_kritik 715 1305 0.0 1.81
yt_verschwörungstheorien_u_reaktionen 287 733 0.0 1.02

Man kann sehr einfach erkennen, dass das Cluster "afd_nah" aktiver ist, als alle anderen Cluster. Als einziges hat es einen Median von 1, daher ist die Grundaktivität hier höher. Der Mittelwert ist außerdem mehr als zweifach so hoch wie der des zweiten Clusters "regierung_und_co".

Das war zu erwarten: Die AfD und ihre Sympathisanten verstehen sich als von den Medien systematisch unterdrückte Gegenkultur. Um gehört zu werden, muss die Lautstärke dieser Logik nach größer sein.

Die Verhältnisse zwischen der Anzahl der User und der Anzahl an Tweets unterscheidet sich bei den anderen Clustern nicht so sehr. Man kann also vermuten, dass es sich hier um eher reguläre Fluktuation in den Aktivitäten handelt. Möglicherweise ist diese Fluktuation beim Cluster "afd_nah" weniger vom Wechsel der Themen abhängig, aber das wird sich in zukünfitgen Posts zeigen.

Allgemein sieht man, dass die Cluster um Accounts mit sehr viel Reichweite auch mehr Aktivität produzieren. Das ist klar, denn z.B. Nachrichten- oder Regierungsaccounts produzieren regelmäßig streitbaren Content oder aber teilungswürdige Dinge.

Kann man sich das auch über den Zeitraum verteilt anschauen? Aber ja doch!

Aktivitäten der Cluster über die Zeit

Man sieht auch hier recht klar, dass das Grundlevel der Aktivität beim Cluster "afd_nah" durchgängig höher ist.

Tweets pro Stunde für die verschiedenen Cluster

Wie gesagt ist "Angela Merkel" ein sehr allgemeines, mit sehr vielen tagespolitischen Themen verbundenes Thema. Daher fluktuieren die anderen Cluster immer um die großen Themen herum: In der Woche war das natürlich die Wahl von Ursula von der Leyen zur EU-Kommissionspräsidentin am 16. Juli. sowie die Bekanntgabe des Wahltermins am 11. Juli. Dort äußerte sich Merkel auch zu ihrem öffentlichen Zittern."

Das höhere Grundniveau bei "afd_nah" lässt sich womöglich damit erklären, dass allgemein und länger über als solche wahrgenommene Missstände diskutiert wird und ein ständiges "Anfüttern" durch neue Nachrichten nicht unbedingt nötig ist. In jedem Fall ist die Fluktuation nicht so sehr vom allgemeinen Nachrichtenzyklus abhängig.

Diese Abhängigkeit wird besonders für das Cluster "sonneborn_extra3_und_co" deutlich, die um den Zeitpunkt der Bekanntgabe von der Leyens als Kommissionspräsidentin mehr produzieren.

Hier noch einmal dieselbe Grafik, bereinigt um die inaktiveren Cluster:

Tweets pro Stunde für die verschiedenen Cluster

Interessant ist auch dieselbe Grafik für den Mittelwert der Useraktivität. Hier sieht man, dass sich die Nutzer im Durchschnitt zwischen den einzelnen Cluster nicht ganz so stark unterscheiden. Die meisten User sind auch in den stärkeren Clustern wie erwähnt "Gelegenheitstäter" und ziehen den Schnitt nach unten. Das ist aber sehr viel deutlicher beim Cluster "afd_nah" zu sehen. Interessanterweise reduzieren sich die Verhältnisse bei "sonneborn_extra3_und_co" um von der Leyens Bekanntgabe kaum.

Mittelwert Tweets pro Stunde für die verschiedenen Cluster

Das sagt uns aber noch nicht sehr viel zum Verhalten: Interessant ist natürlich, wer hier mit wem redet.

Soll die Blase platzen oder nicht?

Unten gibt es wieder ein Netzwerk. Diesmal wurden die Interaktionen pro Cluster zusammengefasst: Pfeile zwischen den Clustern sind die Interaktionen zwischen Usern dieser Cluster. Die Dicke der Pfeile ist ein Zeichen für die Intensität der Beziehung: es drückt aus, wieviele Prozent der an die benannten Cluster ausgehenden Beziehungen (Mentions, RTs, u.a.) auf diesen Cluster verwendet werden. Je dicker der Pfeil also ist, desto häufiger interagieren diese Cluster. Die Größe der Pfeilspitzen ebenso: So zitiert das Cluster "yt_verschwörungstheoretiker_u_reaktionen" sehr viel mehr vom Cluster "afd_nah" als andersherum.

Die Größe der Cluster-Knoten drückt aus, wie viel sie mit sich selbst reden, also der Anteil der Verbindungen aus dem Usernetzwerk, die innerhalb des eigenen Clusters enden..

Cluster-Netzwerk (Klicken für zoombare PDF)

Meine erste Erwartung war, dass das Cluster "afd_nah" die größte Blase ist. Das ist aber nicht so: Die Cluster "satire_kritik" und "sonneborn_extra_3_und_co" beziehen sich noch mehr auf sich selbst. "österreich" ist in dieser Hinsicht ebenfalls groß, aber das dieser Teil des Netzwerks mehr sein eigenes Süppchen kocht, ist natürlich nicht sehr verwunderlich.

Was die Verbindungen angeht, sind nicht sehr viele Trends auffällig, einer aber besonders: die Verbindungen von "afd_nah" zu den Clustern mit eher alternativ, links oder grün orientierten Accounts sind sehr dünn. "afd_nah" interagiert durchaus mit der breiten Politik (wobei in "breite_politik" auch zahlreiche Accounts von AfD-Politkern zu finden sind) und den primär medial geprägten Clustern.

Ebenfalls sehr gut erkennbar ist die Einseitigkeit der Beziehungen ausgehend von "yt_verschwörungstheoretiker_u_reaktionen". Das ist mehr oder weniger erwartbar, da viele Accounts in diesem Cluster einer kleinen Recherche nach primär an Chemtrails und Echsenmenschen interessiert sind. Es finden sich auch zahlreiche Accounts von politisch Aktiven, der Flüchtlingshilfe, und YouTube selbst. Es kann sein, dass eher rechtskonservativ orientierte Accounts hier aber schlicht überwiegen.

Weiter gut erkennbar sind die einseitigen, ausgehenden Beziehungen von "österreich" zu vielen anderen Clustern. Insbesondere sieht man hier die politisch orientierten Cluster und die Medien. Auch zum Cluster "afd_nah" gibt es eine vergleichsweise starke Beziehung (größere Pfeilspitze).

Das kann unter anderem an der Einteilung liegen: Viele AfD-Politiker und Sympathisanten gibt es auch in anderen Clustern. Darüber hinaus hat der Algorithmus ja so eingeteilt, dass diejenigen, die mehr miteinander als mit anderen reden, in einer Kategorie landen.

Eine gewisse Polarisierung ist durchaus erkennbar und ich frage mich, inwieweit das im Netzwerk zum Thema Ursula von der Leyen auch so ist. Schließlich geht es dort schon um andere Themen, andere Nutzer sind aktiv und wie im ersten Post schon angesprochen ist von der Leyen mehr ein ereignishaftes, weniger stabiles Thema als Angela Merkel.

Nächstes Mal schaue ich mir genau dieses Netzwerk an und danach widme ich mich den Inhalten und wie sie in den Clustern bespielt werden. Für Anregungen und Kritik könnt ihr mir unter @Boomcrashkapow oder malteheckelen@protonmail.com schreiben.