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Digitale Kommunikation, insbesondere in algorithmisch kuratierten Umgebungen wie Suchmaschinen, Aggregatoren oder sozialen Netzwerkseiten, benötigt für die Forschung mitunter spezielle Formen der Datenerhebung. In einer neuen Publikation diskutiert Mario Haim (Universität Leipzig) verschiedene Ansätze und stellt mit dem „agentenbasierten Testen" ein eigenes Verfahren vor.

Digitale Kommunikation und Mediennutzung findet regelmäßig in sogenannten algorithmisch kuratierten Umgebungen statt. Damit sind etwa Suchmaschinen oder soziale Netzwerkseiten gemeint, in denen Algorithmen Inhalte auswählen und diese Auswahl mitunter nur einzelnen Nutzerinnen und Nutzern präsentieren. Klassische Erhebungsverfahren unserer Forschung stoßen hier an ihre Grenzen, denn eine Protokollierung, etwa wer welche Suchergebnisse wann gesehen hat, ist uns nicht zugänglich.

In der neu erschienen Publikation werden deshalb alternative Verfahren der Datenerhebung diskutiert. Vorgestellt werden etwa Beobachtungs-, kurzfristigerere Befragungs- und Simulationsansätze. Dabei zeigt sich, dass das perfekte Verfahren nicht existiert, sondern je nach Forschungsinteresse immer Abstriche gemacht werden müssen, etwa in der Validität oder der Reliabilität der Datenerhebung. 

Zuletzt wird mit dem „agent-based testing“ (agentenbasiertes Testen) ein vielversprechender Ansatz diskutiert, bei dem nach Vorbild der Informatik Software genutzt wird, um die algorithmisch kuratierten Umgebungen systematisch zu testen. Vorgestellt wird dabei neben ethischen, rechtlichen und forschungspraktischen Überlegungen auch ein Tool zur Umsetzung des „ABT“ -- der frei verfügbare ScrapeBot

Der Beitrag ist in englischer Sprache in der Fachzeitschrift Journalism Studies erschienen:

Haim, M. (2020). Agent-based testing: An automated approach toward artificial reactions to human behavior. Journalism Studies, 21(7), 895-911. https://dx.doi.org/10.1080/1461670x.2019.1702892