Produtzung : Von medialer zu politischer Partizipation

Wahrscheinlich war es ja nur ein Versuch einer alteingesessenen Institution der Massenmedien, sich bei „den Leuten, die man früher ‚das Publikum‘ nannte“ („the people formerly known as the audience“; Rosen, 2006, n.pag.) wieder einzuschmeicheln. Dennoch, die Anerkennung des kollektiven „You“ in YouTube und anderen kollaborativen Onlineplattformen als Person des Jahres durch das amerikanische Magazin Time (Grossman, 2007) liefert ein weiteres Indiz für die wachsende Bedeutung solcher Projekte zur gemeinschaftlichen Produktion und Distribution von Inhalten. Kreative Websites wie Flickr und YouTube, kollaborative Wissenssammlungen von Wikipedia über Digg bis zu Google Earth, nutzergesteuerte Diskussionen in Slashdot, OhmyNews, und der allgemeinen Blogosphäre, aber auch die Softwareentwicklungsgemeinschaften im Open‐Source‐Bereich – sie alle dienen als Beispiele für diese nun etablierten Trend zur Entwicklung neuer Produktions‐, Geschäfts‐, Gemeinschafts‐ und Selbstlenkungsmodelle, die wesentlich durch zunehmend komplexere Web‐2.0‐Tools unterstützt werden. Hinter diesen Beispielen wird eine allgemeiner Tendenz sichtbar, die aus ökonomischer Sicht bereits von Yochai Benkler als „commons‐based peer production“ (2006), und von Eric von Hippel als „democratizing innovation" (2005) beschrieben worden ist. Henry Jenkins spricht zudem von einer „convergence culture“ (2006), in der solche nutzergesteuerten Projekte operieren, und es können auch Verbindungen zwischen diesen stärker aktive gewordenen Nutzern und Alvin Tofflers professionellen Konsumenten, den „Prosumers“ ziehen (1971).

Twitter-archive und die Herausforderungen von "Big Social Data" für die Medien- und Kommunikationswissenschaft

Twitter ist eine besonders nützliche Quelle für Social-Media-Daten: mit dem Twitter-API (dem Application Programming Interface, das einen strukturierten Zugang zu Kommunikationsdaten in standardisierten Formaten bietet) ist es Forschern möglich, mit ein wenig Mühe und ausreichenden technische Ressourcen sehr große Archive öffentlich verbreiteter Tweets zu bestimmten Themen, Interessenbereichen, oder Veranstaltungen aufzubauen. Grundsätzlich liefert das API sehr langen Listen von Hunderten, Tausenden oder Millionen von Tweets und den Metadaten zu diesen Tweets; diese Daten können dann auf verschiedentlichste Weise extrahiert, kombiniert, und visualisiert werden, um die Dynamik der Social-Media-Kommunikation zu verstehen. Diese Forschung ist häufig um althergebrachte Fragestellungen herum aufgebaut, wird aber in der Regel in einem bislang unbekannt großen Maßstab durchgeführt. Die Projekte von Medien- und Kommunikationswissenschaftlern wie Papacharissi und de Fatima Oliveira (2012), Wood und Baughman (2012) oder Lotan et al. (2011) – um nur eine Handvoll der letzten Beispiele zu nennen – sind grundlegend auf Twitterdatensätze aufgebaut, die jetzt routinemäßig Millionen von Tweets und zugehörigen Metadaten umfassen, erfaßt nach einer Vielzahl von Kriterien. Was allen diesen Fällen gemein ist, ist jedoch die Notwendigkeit, neue methodische Wege in der Verarbeitung und Analyse derart großer Datensätze zur medienvermittelten sozialen Interaktion zu gehen.