Agenda-Setting: Aggregat- oder Individualdaten-Phänomen? Konsequenzen der Analyseebene für die Forschung

Peter Neitzsch

2006年8月 · GRIN Verlag

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Studienarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich Medien / Kommunikation - Methoden und Forschungslogik, Note: 1,3, Technische Universität Dresden (Institut für Kommunikationswissenschaft), Veranstaltung: Seminar: Agenda-Setting, Sprache: Deutsch, Abstract: Der Agenda-Setting-Ansatz beschäftigt sich mit der Themensetzungsfunktion von Medien. Seine zentrale These beruht auf der Beobachtung von Cohen, der feststellte: „The Media may not be successful in telling us what to think, but it seems to be stunningly successful in telling us what to think about.“ An die Stelle des einfachen Stimulus-Response-Modells der Medienwirkung trat damit ein Ansatz, der kognitive Prozesse der Rezeption in weit stärkerem Umfang berücksichtigte. Statt Veränderungen in Einstellung und Verhalten der Mediennutzer zu suchen, liegt der Fokus beim Agenda-Setting auf den Veränderungen in Wissensbeständen, Aufmerksamkeit und Problembewusstsein der Rezipienten. Bei den klassischen Agenda-Setting-Studien, die sich an der Ausgangsstudie von McCombs und Shaw zum amerikanischen Präsidentschaftswahlkampf von 1968 orientieren, werden die über einen bestimmten Zeitraum mittels Inhaltsanalyse und Umfragedaten erhobenen Agenden von Medien und Mediennutzern verglichen. Dabei kann die Ausgangshypothese unterschiedlich streng formuliert werden: von einem deterministischen Zusammenhang der Themenrangordnung von Medien und Menschen (priorities-modell), bis zu der einfachen Vermutung größere Publizität führe zu einer verstärkten Problemwahrnehmung des Rezipienten (salience- und awareness-modell). Gemeinsam ist all diesen Studien, dass sie mit Aggregatdaten und nicht mit Individualdaten arbeiten: Sowohl die inhaltsanalytisch erhobene ‚Medienagenda’ als auch die ‚Publikumsagenda’ stellen hochaggregierte Datenkonstrukte dar. Es werden also Aussagen auf einer bestimmten Analyseebene (nämlich der des Aggregats) getroffen, was häufig nicht klar zu erkennen ist und unter Umständen problematisch sein kann, wie ich in der vorliegenden Arbeit zu zeigen versuche. So nützlich Aggregatdaten als Instrument des strukturierten Vergleichs sind, so problematisch kann ihre Verwendung sein, denn der Vorgang der Aggregation ist unweigerlich mit einem Informationsverlust verbunden, was schlimmsten Falls zu einem ökologischen Fehlschluss führen kann. Als mögliche Auswege aus dem Dilemma werden die Verwendung von Individualdaten und die Mehrebenenanalyse mittels Kontexthypothesen diskutiert. Die vorgestellten empirischen Studien machen deutlich, welche theoretischen Implikationen diese methodischen Innovationen haben.