Twitter Breaks the News: Influencing Factors on Sharing News in Twitter

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URI: http://hdl.handle.net/10900/50718
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-dspace-507180
Dokumentart: Dissertation
Date: 2014
Language: English
Faculty: 7 Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Department: Psychologie
Advisor: Hesse, Friedrich W. (Prof.)
Day of Oral Examination: 2014-03-07
DDC Classifikation: 070 - News media, journalism and publishing
150 - Psychology
Keywords: Twitter <Softwareplattform> , Nachrichtenauswahl , World Wide Web 2.0 , Experiment , Psychologie
Other Keywords: Twitter, Nachrichten
Audience Design, Soziale Navigation, Retweeting
audience design, social navigation, retweeting
Twitter, news
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Inhaltszusammenfassung:

Wenn Schlagzeilen die Runde machen und in aller Munde sind, kann man heutzutage davon ausgehen, dass Twitter im Verbreitungsprozess dieser Nachricht eine Rolle spielte. Twitter ist eine Web 2.0-Anwendung, mit der kurze Informationen geschrieben und geteilt werden können und die es ermöglicht, Nachrichten einfach zu verbreiten. Da Nachrichten einen wichtigen Teil unseres Lebens ausmachen, kommt den Verbreitungsmechanismen eine besondere Bedeutung zu. Mithilfe von Twitter und seiner leicht zu bedienenden Verbreitungsfunktion des Retweeting ist es nun nicht mehr nur Journalisten möglich, Nachrichten zu verbreiten, sondern auch durchschnittlichen Internetnutzern. Angesichts der immer größer werdenden Menge an verfügbaren Nachrichten stellt sich allerdings die Frage, welche Nachricht verbreitet wird und welche nicht. Die vorliegende Dissertation will diese Frage beantworten. Dafür werden Charakteristiken des Inhalts einer tweet-Nachricht ebenso betrachtet wie Charakteristiken des Kontexts. Hinsichtlich der Inhaltskriterien wird auf die Nachrichtenwerttheorie zurückgegriffen, eine kommunikationswissenschaftliche Theorie, die Annahmen darüber aufstellt, welche Nachrichten von Journalisten und Rezipienten ausgewählt werden. Weil nun auch durchschnittliche Internetnutzer am Verbreitungsprozess von Nachrichten teilhaben, werden die sogenannten Nachrichtenfaktoren aus psychologischer Sicht betrachtet und, daraus folgend, das Konzept informational value eingeführt. Informational value meint die Eigenschaft von Nachrichten, ein großes Publikum zu betreffen und/oder das Potenzial zu haben, Verhalten oder Gedanken des Publikums zu beeinflussen. Hinsichtlich der Kontextkriterien wird auf Forschung zu awareness und sozialer Navigation zurückgegriffen. Da in Computer-vermittelten Kommunikationsszenarien bestimmte Informationen üblicherweise fehlen (z.B. Informationen über Präferenzen oder Interessen anderer Personen), können sie verfügbar und salient gemacht werden. Entsprechend werden Nutzer dann solcher Informationen gewahr, weswegen diese Informationen auch awareness Informationen heißen. Im Twitter-Kontext können solche Awareness Informationen aus zwei Perspektiven betrachtet werden: Erstens können Informationen über das Publikum bereitgestellt werden (audience awareness), die dann zu audience design führen sollten. Audience design bedeutet, dass das Kommunikationsverhalten bestimmten Eigenschaften des Publikums angepasst wird. Zweitens können Informationen über Agenten bereitgestellt werden (agent awareness). Agenten sind andere Twitter-Nutzer, die ebenfalls Nachrichten verbreiten. Diese Informationen sollten in sozialer Navigation resultieren, das bedeutet, dass das Verhalten dem gezeigten Verhalten anderer Nutzer angepasst wird. Um den Einfluss dieser möglichen Kriterien zu überprüfen, wurden fünf experimentelle Studien (eine Onlinestudie und vier Laborstudien) durchgeführt. Die Ergebnisse bestätigen die Annahmen über informational value und zeigen über alle Studien hinweg, dass hoher informational value einen stabilen Einfluss darauf hat, dass Nachrichten zur Verbreitung in Twitter ausgewählt werden. Zusätzlich führt audience awareness tatsächlich zu audience design, was bedeutet, dass Nutzer ihr Retweeting-Verhalten den Interessen des Publikums anpassen. Außerdem konnte gezeigt werden, dass auch agent awareness das Retweeting-Verhalten dahingehend beeinflusst, dass dem bereits gezeigten Verhalten anderer Nutzer gefolgt wird. Allerdings moderieren weder audience awareness noch agent awareness den Einfluss von informational value auf die Retweeting-Entscheidungen. Lediglich die zusätzliche Information, wer genau die Agenten sind, hat einen moderierenden Effekt auf die Wirkung von informational value auf das Retweeting. Die vorliegende Dissertation gibt Einblicke in die Mechanismen der Nachrichtenverbreitung im Web 2.0. Obwohl der Inhalt von Nachrichten einen starken Einfluss auf die Selektionsentscheidungen ausübt, darf ein anderer Aspekt nicht vernachlässigt werden, der gleichzeitig ein zentrales Merkmal des sozialen Webs ist: andere Nutzer. Die Forschung für diese Dissertation wurde in interdisziplinärer Art und Weise durchgeführt und soll dazu ermutigen, auch bei weiterer Forschung zu diesem Thema Methoden und Ansätze verschiedener Disziplinen miteinander zu verbinden.

Abstract:

In today’s society, whenever breaking news is subject of discussion, one can be quite sure that Twitter played a role in the dissemination process of the news. Twitter is a Web 2.0-application for writing and sharing short information, and makes it easy to spread news. As news is an integral part of our lives, mechanisms of spreading news become crucial. With Twitter, and its easy sharing feature of retweeting, not only journalists are able to disseminate news but also average Internet users. However, against the background of an uncountable amount of existing news, the question arises which news is going to be shared and which one is not. The present dissertation aims to answer this question by considering two categories of characteristics: first, characteristics of the tweets’ content, and second, characteristics of the particular context. Regarding content criteria, the dissertation draws on news value theory, a theory that makes assumptions about which news is selected by journalists and recipients from the perspective of communication research. Since also average Internet users take part in the dissemination process of news, the so-called news factors are re-examined from a psychological perspective. As a result, the notion of informational value is introduced. Informational value is defined as the property of news to affect a large audience and/or to have the potential to impact the audience’s minds. Regarding contextual criteria the dissertation draws on research on awareness and social navigation. As in computer-mediated communication settings usually certain information is missing (e.g., information about others’ preferences or interests), it can be provided and made salient, hence users can get aware of it. Therefore, such provided additional information is called awareness information. Awareness information in the Twitter context can be seen from two perspectives: First, awareness information about the audience can be provided. Such audience awareness should lead to audience design, that is, adaption of the communication behavior according to the audience’s properties. Second, awareness information about agents, that is, other Twitter users who also share news, can be provided. This agent awareness should result in social navigation, that is, following the behavior of many others. Agent awareness could be also seen as recommendations about what to retweet. In order to test the potential influence of these criteria of content and context, five experimental studies (one online study and four laboratory studies) were conducted. The results confirm the assumptions about informational value and show that high informational value has a strong and stable influence on retweeting across all studies. Further, audience awareness indeed leads to audience design, meaning that retweeting behavior is adapted according to the audience’s interests. Next, also agent awareness influences retweeting behavior in a way that retweeting decisions are adapted according to what others have already often retweeted. However, neither audience awareness nor agent awareness moderates the influence of informational value on retweeting decisions. Only information about who the agents actually are does so. This means, if it is known of whose traces the recommendation stem from, the influence of informational value on retweeting is moderated. Taken together, this dissertation provides insights into mechanisms of news selection in the Web 2.0 context. Indeed, content of news has a meaningful impact on whether news is going to be shared or not. However, also another aspect, which is a central characteristic of the social Web, affects retweeting decisions: other people. Research for this dissertation was done in an interdisciplinary fashion and encourages further research on this topic combining methods and approaches of different disciplines.

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