"Fridays for Future" auf Instagram. Eine automatisierte Textanalyse von Instagram-Kommentaren zu "Fridays for Future"

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

2 Soziale Bewegungen im digitalen Zeitalter

3 Fridays for Future als soziale Bewegung

4 Öffentliche Meinung zu Fridays for Future

5 Verwandte Studien

6 Forschungsfragen und Hypothesen

7 Methode

7.1 Auswahl der Untersuchungsgegenstände

7.2 Opinion mining

7.3 Topic Modeling

7.4 Manuelle Sentimentanalyse

8 Ergebnisse

8.1 Preprocessing

8.2 Topic Modeling Gesamtkorpus

8.3 Topic Modeling Teilkorpora

8.3.1 Teilkorpus 2019

8.3.2 Teilkorpus 2020

8.3.3 Teilkorpus 2021

8.3.4 Worthäufigkeiten

8.4 Sentimentanalyse

8.4.1 Wörterbuchbasierte Sentimentanalyse

8.4.2 Manuelle Sentimentanalyse

8.4.3 Thematische Gemeinsamkeiten

9 Fazit

Zielsetzung & Themen

Die Arbeit untersucht das Stimmungsbild und die Diskussionsthemen in Kommentaren zu Instagram-Posts der Klimaschutzbewegung Fridays for Future, um Veränderungen im zeitlichen Verlauf zu erfassen und die Eignung automatisierter Analysemethoden in diesem Kontext zu bewerten.

• Analyse des Stimmungsbildes in Instagram-Kommentaren zu FFF
• Untersuchung inhaltlicher Diskussionsthemen durch Topic Modeling
• Vergleich von automatisierter und manueller Sentimentanalyse
• Identifikation von zeitlichen Trends in der öffentlichen Wahrnehmung
• Erforschung thematischer Zusammenhänge bei negativer Resonanz

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Die Einleitung führt in die Relevanz der Fridays for Future Bewegung und deren Nutzung von Instagram ein und formuliert das Forschungsziel der Analyse.

2 Soziale Bewegungen im digitalen Zeitalter: Dieses Kapitel erläutert, wie soziale Medien wie Instagram kollektive Identität und Partizipation bei modernen sozialen Bewegungen fördern.

3 Fridays for Future als soziale Bewegung: Es werden die zentralen Ziele und Forderungen der FFF-Bewegung sowie deren Wandlung und Mobilisierungsstrategien dargestellt.

4 Öffentliche Meinung zu Fridays for Future: Hier wird der Forschungsstand zur medialen und gesellschaftlichen Wahrnehmung von FFF und deren politischen Einfluss zusammengefasst.

5 Verwandte Studien: Dieses Kapitel bietet einen Überblick über bestehende wissenschaftliche Arbeiten zu Sentimentanalyse und Topic Modeling im Kontext von sozialen Bewegungen und Klimawandel.

6 Forschungsfragen und Hypothesen: Die Arbeit leitet basierend auf der Literaturrecherche die zentrale Fragestellung sowie zwei Hypothesen zur Stimmung und Thematik der Instagram-Kommentare ab.

7 Methode: Dieser Abschnitt beschreibt das methodische Vorgehen bei der Datenerhebung, der automatisierten Textanalyse mittels R sowie der manuellen Validierung.

8 Ergebnisse: Die Kapitel stellen die Preprocessing-Schritte, die Topic-Modellierung der Korpora sowie die Ergebnisse der automatisierten und manuellen Sentimentanalyse dar.

9 Fazit: Das Fazit fasst die Erkenntnisse zusammen, diskutiert die Limitationen der Methodenkombination und gibt Ausblicke für zukünftige Forschungen.

Schlüsselwörter

Fridays for Future, Instagram, Sentimentanalyse, Topic Modeling, Soziale Bewegungen, Opinion Mining, Klimawandel, Digitale Kommunikation, Politische Partizipation, Kommentarfunktion, Öffentliche Meinung, Manuelle Codierung, Textanalyse, Klimagerechtigkeit, Soziale Medien.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit untersucht das Stimmungsbild und die Diskussionsthemen in den Kommentaren unter Instagram-Beiträgen der Fridays for Future Bewegung über einen Zeitraum von drei Jahren.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die zentralen Themen umfassen Klimaschutzforderungen, politische Kontroversen, die Verbindung zu anderen politischen Gruppierungen (z.B. Antifa, Feminismus) sowie die Kritik an Protestformen.

Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?

Das Ziel ist es, zu analysieren, wie die Stimmung in Kommentaren zu FFF-Beiträgen aussieht und ob sich diese über die Zeit verändert hat.

Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?

Es wurde eine Kombination aus automatisierter (wörterbuchbasierter) Sentimentanalyse und Topic Modeling in R sowie eine validierende manuelle Inhaltsanalyse (Codebuch) angewendet.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Fundierung, die detaillierte Methodenbeschreibung, die Auswertung der Themenmodelle sowie eine umfassende Analyse der Sentimentwerte und deren Validierung.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Die wichtigsten Begriffe sind Fridays for Future, Instagram, Sentimentanalyse, Topic Modeling, soziale Medien und Klimakommunikation.

Warum wurde neben der automatisierten Analyse auch manuell codiert?

Die manuelle Analyse diente als Gegenprobe, da automatisierte Wörterbuchansätze oft den Kontext, Sarkasmus oder Emojis nicht korrekt erfassen können.

Was ist das Hauptergebnis bezüglich der Sentiment-Trends?

Die Untersuchung zeigt, dass 2020 das negativste Jahr war, während ab 2021 eine positive Tendenz im Sentiment der Kommentare festzustellen ist.