'Anyone Can Edit' : Vom Nutzer zum Produtzer

Über die letzten Jahre hat sich einige öffentliche und kommerzielle Aufmerksamkeit auf ein Phänomen gerichtet, das sich anschickt, die Medienlandschaft grundlegend zu verändern. Yahoo! kaufte Flickr. Google erwarb YouTube. Rupert Murdoch kaufte MySpace, und erklärte, die Zukunft seines NewsCorp-Imperiums läge eher in der nutzergesteuerten Inhaltserschaffung innerhalb solcher sozialer Medien als in seinen vielen Zeitungen, Fernsehsendern und anderen Medieninteressen (2005). Schließlich brach TIME mit seiner langetablierten Tradition, eine herausragende Persönlichkeit als „Person des Jahres“ zu nominieren, und wählte stattdessen „You“: uns alle, die wir online in Kollaboration Inhalte schaffen (2006). Allerdings liegt die Bedeutung dieses nutzergesteuerten Phänomens nicht in solchen (letztlich unwichtigen) Ehrungen, oder auch nur in den Inhalten zentraler Websites wie YouTube und Flickr – vielmehr findet man sie in logischer Folge der ihr zugrunde liegenden Prinzipien (die wir hier weiter untersuchen werden) viel flächendeckender über das World Wide Web verbreitet; was wichtig ist am neuen Phänomen ist nicht nur der Erfolg seiner sichtbarsten Exponenten, sondern auch der „Long Tail“ (Anderson 2006) der vielen anderen nutzergesteuerten Projekte, die sich überall in der Online-Welt etabliert haben und jetzt beginnen, sich sogar in die Offline-Welt hinein auszubreiten.

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.