Da könnte ja jeder kommen! - Vortrag auf der DGPuK Fachgruppentagung Journalistik/Journalismusforschung

Einleitung Quellen-Glaubwürdigkeit und Vertrauen in Journalismus Zwei Experimente Methodologische Erkenntnisse Fazit

Da könnte ja jeder kommen!Zur Messung der wahrgenommenen

Glaubwürdigkeit von Social Media-Quellen imjournalistischen Kontext

Damian Trilling, Tom P. Bakker & Luzia Helfer

[email protected]@damian0604

www.damiantrilling.net

Universiteit van AmsterdamTNO

Universiteit Leiden

DGPuK-FG Journalistik, 20.–22. Februar 2014, MünsterDa könnte ja jeder kommen! Damian Trilling, Tom P. Bakker, Luzia Helfer



Agenda

1 Einleitung

2 Quellen-Glaubwürdigkeit und Vertrauen in Journalismus

3 Zwei Experimente

4 Methodologische Erkenntnisse

5 Fazit

Da könnte ja jeder kommen! Damian Trilling, Tom P. Bakker, Luzia Helfer


Einleitung



Einleitung

Social-Media-Quellen im Journalismus

• Äußerungen auf Twitter als Anlass zur Berichterstattung (⇒Geert Wilders)

• Häufiger: Tweets zur Illustration (Pöll, 2013):

1 VoxPop-Ersatz2 Meinung von Prominenten und Experten

• Gelegentlich: tragende Säule der Berichterstattung, wenn keineigener Mitarbeiter vor Ort sein kann, wie im arabischenFrühling (z.B. De Dobbelaer, Paulussen, & Maeseele, 2013).



Einleitung








Einleitung




1 VoxPop-Ersatz

2 Meinung von Prominenten und Experten• Gelegentlich: tragende Säule der Berichterstattung, wenn keineigener Mitarbeiter vor Ort sein kann, wie im arabischenFrühling (z.B. De Dobbelaer, Paulussen, & Maeseele, 2013).



Einleitung








Einleitung








Einleitung

Das Glaubwürdigkeitsproblem

• Tweets sind weniger glaubwürdig als journalistischeOnline-Informationsangebote (Schmierbach & Oeldorf-Hirsch, 2012)

• Fraglich, ob dies auch auf Tweets, die in journalistische Artikeleingebettet sind, zutrifft:

Das Vertrauen, das die Rezipienten dem (journalistischen)Medium entgegenbringen, könnte auf den Tweet ausstrahlen;der Journalist durch seine Selektionsleistung für dieGlaubwürdigkeit des Tweets bürgen (vgl. auch Hermida, 2012).



Einleitung



• Fraglich, ob dies auch auf Tweets, die in journalistische Artikeleingebettet sind, zutrifft:

Das Vertrauen, das die Rezipienten dem (journalistischen)Medium entgegenbringen, könnte auf den Tweet ausstrahlen;der Journalist durch seine Selektionsleistung für dieGlaubwürdigkeit des Tweets bürgen (vgl. auch Hermida, 2012).



Einleitung



• Fraglich, ob dies auch auf Tweets, die in journalistische Artikeleingebettet sind, zutrifft:Das Vertrauen, das die Rezipienten dem (journalistischen)Medium entgegenbringen, könnte auf den Tweet ausstrahlen;der Journalist durch seine Selektionsleistung für dieGlaubwürdigkeit des Tweets bürgen (vgl. auch Hermida, 2012).



Quellen-Glaubwürdigkeit als Voraussetzung für Vertrauen inJournalismus



Quellen-Glaubwürdigkeit als Voraussetzung für Vertrauenin Journalismus

Glaubwürdigkeit (credibility) und Vertrauen (trust)

• nicht scharf abgegrenzt• teils selbst die gleichen Items (Hellmüller & Trilling, 2012).• Glaubwürdigkeit: verschiedene Ebenen (source credibility,message crediblity, media credibility)

• Vertrauen: höhere Ebene (insbesondere trust in news media(Kohring & Matthes, 2007))




Vertrauen in Nachrichtenmedien als eine gesellschaftlicheHerausforderung

• Vertrauen in Nachrichtenmedien kann sich nur einstellen,wenn die einzelnen Elemente der Berichterstattung(Quellen, Aussagen) als glaubwürdig empfunden werden.

• Vertrauen als kumulative Funktion von Glaubwürdigkeit:

Nur,wenn die Elemente der Berichterstattung konsistent alsglaubwürdig empfunden werden, kann sich Vertrauen in das(journalistische) Medium einstellen.

• Gleichzeitig: Glaubwürdigkeit ⇒ Einstellung ⇒ Verhalten

(Heuristic-Systematic Model und Elaboration Likelihood Model; z.B. Chaiken &Maheswaran, 1994; Miller & Krosnick, 2000; Nan, 2009).
























• Vertrauen als kumulative Funktion von Glaubwürdigkeit: Nur,wenn die Elemente der Berichterstattung konsistent alsglaubwürdig empfunden werden, kann sich Vertrauen in das(journalistische) Medium einstellen.

















• Gleichzeitig: Glaubwürdigkeit ⇒ Einstellung ⇒ Verhalten(Heuristic-Systematic Model und Elaboration Likelihood Model; z.B. Chaiken &Maheswaran, 1994; Miller & Krosnick, 2000; Nan, 2009).



Zwei Experimente



Zwei Experimente

Wie glaubwürdig empfinden Menschen Tweets innerhalbjournalistischer Artikel?

• Vorstudie in NL (N=218)• Hauptstudie in AT (N=2829) (Bakker, Trilling & Helfer, im Druck)

• Anliegen: Nicht-triviales Thema, aber nicht zupolarisiert/festgefahren: Einstellungsänderung muss möglichsein, Vorwissen darf nicht zu groß sein

• Steuer auf Fleisch? Zum Zeitpunkt des Experiments nichtdiskutiert in AT, aber zu unterschiedlichen ZeitpunktenThema in NL, SE und teilweise D.



Zwei Experimente







Zwei Experimente






DESIGN

medium intro source interview argument

1 newspaper meat tax citizen face2face pro meat tax

2 newspaper meat tax expert face2face pro meat tax

3 newspaper meat tax citizen twitter pro meat tax

4 newspaper meat tax expert twitter pro meat tax

5 lobby meat tax citizen face2face pro meat tax

6 lobby meat tax expert face2face pro meat tax

7 lobby meat tax citizen twitter pro meat tax

8 lobby meat tax expert twitter pro meat tax

Example stimulus

Bekommen wir in Zukunft eine Steuer auf das Essen von Fleisch? Müssen wir bald für jedes Kilo Fleisch noch einmal 60 Cent mehr bezahlen? Ein solches Gesetz wird das Europaparlament beraten. Das Gesetz würde dann auch für Österreich gelten. Aber nicht alle Parteien im Europa-Parlament wollen ein solches Gesetz.

Bei einem Supermarkt in Graz wird angeregt über das Thema diskutiert. Einer der Kunden, Hans Moser: “Sofort einführen. Meines Wissens isst jeder Österreicher durchschnittlich 100 kg Fleisch jährlich, fast doppelt so viel wie vor 50 Jahren. Das ist schlecht für die Umwelt.“ Weiter sagte Moser beim Bezahlen: “In anderen Ländern hat diese Steuer einen starken Rückgang des Fleischkonsums bewirkt. Und weniger Fleisch bedeutet weniger CO2 in unserer Atmosphäre.“


Methodologische Erkenntnisse




Die Messung der Glaubwürdigkeit von Social Media Quellen

• Kein Konsens• Instrumente stammen aus anderen (offline) Kontexten

• Wie kann man die Glaubwürdigkeit von Social-Media-Quellen(und ihre Effekte) in journalistischen Texten messen?




Die Messung der Glaubwürdigkeit von Social Media Quellen

• Kein Konsens• Instrumente stammen aus anderen (offline) Kontexten• Wie kann man die Glaubwürdigkeit von Social-Media-Quellen(und ihre Effekte) in journalistischen Texten messen?




Experimentelle Messung

1 Effekte verschiedener Quellen und Kontexte gezielt isolieren2 relative Glaubwürdigkeit vergleichen (die Differenz zwischen

experimentellen Konditionen)3 Aussagekräftiger als absolute Werte einer

Glaubwürdigkeitsskala („Wie glaubwürdig finden Sie SocialMedia?").



Argument-Glaubwürdigkeit als Proxy für dieQuellen-Glaubwürdigkeit

Warum?

• Direkte Frage kaum möglich ohne suggestiv zu sein• Dazu: irrelevant, es geht um den transportierten Inhalt

Wie?

• Gleiches Argument, variieren wer es in welchem Medium bringt• Unterschiedliche Einschätzung der Glaubwürdigkeit desArguments kann nur auf unterschiedlicher Einschätzung derQuelle beruhen



Argument-Glaubwürdigkeit als Proxy für dieQuellen-Glaubwürdigkeit

Warum?

• Direkte Frage kaum möglich ohne suggestiv zu sein• Dazu: irrelevant, es geht um den transportierten Inhalt

Wie?

• Gleiches Argument, variieren wer es in welchem Medium bringt• Unterschiedliche Einschätzung der Glaubwürdigkeit desArguments kann nur auf unterschiedlicher Einschätzung derQuelle beruhen



Messung der Argument-Glaubwürdigkeit

Ein-Item-SkalaHow credible do youthink the arguments gi-ven for an introductionof a tax on meat are?

Hoe geloofwaardigvindt u de argumentendie er vóór de invoeringvan een belasting opvlees worden gegeven?

Wie glaubwürdig findenSie die Argumente diefür die Einführung einerSteuer auf Fleisch gege-ben werden?

Fünf-Item-SkalaHow well thought-through

Hoe goed doordacht Wie gut durchdacht

How clear Hoe duidelijk Wie deutlichHow accurate Hoe accuraat Wie akkuratHow substantiated Hoe goed onderbouwd Wie gut unterbaut [un-

termauert]How truthful — Wie wahrheitsgemäßHow biased Hoe eenzijdig –

Englische Übersetzung Items der Vorstudie Items der Hauptstudie




Skaleneigenschaften

• „wie einseitig” hat sich als untauglich erwiesen: αNL5 = .76steigt nach Entfernung auf αNL4 = .81, ritem−test = 0.47,ritem−rest = 0.23

• Alle Items der Skala der Hauptstudie laden auf einem Faktorund die Reliabilität ist hoch (αAT5 = .93)

• Ein-Item-Skala korreliert hoch mit der Fünf-Item-Skala:rAT1AT5 = .85, rNL1NL4 = .64




Stimulusentwicklung & kulturelle Differenzen

• Glaubwürdigkeit in NL normal verteilt (M = 5.35, SD = 1.77,Skala 1–10)

• In AT extrem unglaubwürdig (M = 3.43, SD = 2,47,Modalwert=1 mit 32.6%) [sic] )




Need for Cognition: ein möglicher Moderator

• Unterschiedliche Informationsverabeitung (ELM, HSM)• Niedriger NFC: Cues (=Quelle) wichtiger, hoher NFC:Argument selbst wichtiger

• Hypothese: Großer Unterschied F2F/Twitter bei NFC=0,kaum ein Unterschied bei NFC=7

• Scheint nicht so zu sein, aber es spielt eine (andere) Rolle . . .




















. . . und auch:



Fazit



FazitSocial-Media-Glaubwürdigkeit messen

• Direktes Erfragen der Glaubwürdigkeit einesBerichterstattungselementes problematisch (⇒externeValidität)

• Durch Messung der Glaubwürdigkeit eines Arguments, dasinnerhalb des Stimulusmaterials einer Social-Media-Quellezugeschrieben wird, kann die implizierte Glaubwürdigkeit derQuelle experimentell ermittelt werden

• Erkenntnisinteresse der Forscher (Glaubwürdigkeit vonSocial-Media-Quellen) bleibt verborgen

• Herausforderung: Stimulusmaterialien mit genug Varianz derperzipierten Glaubwürdigkeit entwickeln

• Need for Cognition als Moderator?



































Vragen of opmerkingen?

Damian Trilling

[email protected]@damian0604





LiteraturChaiken, S., & Maheswaran, D. (1994). Heuristic processing can bias systematic processing: Effects of sourcecredibility, argument ambiguity, and task importance on attitude judgment. Journal of Personality and SocialPsychology, 66(3), 460–473.

De Dobbelaer, R., Paulussen, S., & Maeseele, P. (2013). Sociale media en oude routines. User-generated content inhet Vlaamse televisienieuws over de Arabische lente. Tijdschrift voor Communicatiewetenschap, 41(3), 268–282.

Hellmüller, L.C., & Trilling, D. (2012, June). The credibility of credibility measures: A meta-analysis of credibilityresearch in communication journals, 1951 to 2011. Paper presented at the World Association of Public OpinionResearch Conference, Hongkong.

Hermida, A. (2012). Tweets and Truth. Journalism Practice, 6(5-6), 659–668. doi:10.1080/17512786.2012.667269

Kohring, M., & Matthes, J. (2007). Trust in news media: Development and validation of a multidimensional scale.Communication Research, 34(2), 231–252. doi:10.1177/0093650206298071

Miller, J. M., & Krosnick, J. A. (2000). Media impact on the ingredients of presidential evaluations: Politicallycitizens are guided. American Journal of Political Science, 44(2), 301–315.

Nan, X. (2009). The influence of source credibility on attitude certainty: Exploring the moderating effects of timingof source identification and individual need for cognition. Psychology and Marketing, 26(4), 321–332.doi:10.1002/mar

Pöll, B. (2013). Social media: new sources, new profession? A content analysis of the use of social media as asource for journalists in online news articles. Master Thesis, Universiteit van Amsterdam.

Schmierbach, M., & Oeldorf-Hirsch, A. (2012). A little bird told me, so I didn’t believe it: Twitter, credibility, andissue perceptions. Communication Quarterly, 60(3), 317–337. doi:10.1080/01463373.2012.688723


Education

Da könnte ja jeder kommen! - Vortrag auf der DGPuK Fachgruppentagung Journalistik/Journalismusforschung