Zensursula und negative Verantwortungsattribution - Netzpolitik

1. Einleitung
Netzwerke ausgerichtet ist, ließe sich nur durch qualitative Interviews prüfen.
Nichtsdestotrotz soll in dieser Arbeit untersucht werden, inwieweit politische
Reaktionen im Sinne des blame avoidance-Konzepts mit dem Auftreten von
Empörungswellen auf Twitter (blame) korrespondieren: Welche
kommunikativen Reaktionen oder politischen Maßnahmen von Ursula von der
Leyen sowie dem von ihr geführten Ministerium sind unmittelbar vor oder nach
einzelnen Höhepunkten der „Zensursula“-Kampagne auf Twitter identifizierbar?
Die Forschungsfrage der vorliegenden Untersuchung lautet daher: Inwieweit ist
das blame avoidance-Konzept in Zeiten einer rasant wachsenden Bedeutung
von sozialen Netzwerken im Zusammenhang von negativer
Verantwortungsattribution und politischem Handeln anwendbar?
1.3. Relevanz
Der kontinuierliche Bedeutungszuwachs, den soziale Netzwerke im Internet in
den vergangenen zehn Jahren erfahren haben, stellt einen Höhepunkt der
rasanten technischen und kulturellen Entwicklungen dar, die das Internet seit
seiner Erfindung durchlaufen hat. Günstige und schnelle Internetanschlüsse
haben die Zahl der Internetnutzer in den Jahren 2000 bis 2011 mit nunmehr
weltweit 2,3 Milliarden Menschen 26 mehr als verfünffacht. Dazu steigt auch die
Zeit, die der durchschnittliche Internetnutzer täglich online verbringt: In der
Bundesrepublik Deutschland stieg die durchschnittliche Nutzungszeit des
Internets durch Erwachsene ab 14 Jahren von 17 auf 80 Minuten in den Jahren
2000 bis 2011. Die dabei von den Nutzern (freiwillig wie unfreiwillig)
hinterlassenen Daten sind in den letzten Jahren zu unvorstellbar großen
Datenmengen gewachsen. Die Möglichkeiten, die sich daraus für die
empirische Sozialforschung ergeben, sind enorm. Unter dem Schlagwort der
„Computational Social Science“ 27 formt sich eine neue Disziplin, „that leverages
the capacity to collect and analyze data with an unprecedented breadth and
depth and scale”. 28
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27
28
http://www.internetworldstats.com/stats.htm (Stand: 06.08.2012)
Lazer, David/Pentland, Alex/Adamic, Lada et al., 2009: Computational Social Science.
In: Science 323: 721-723.
Ebd. 721.
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