11100 Masterprojekt

Digitale Gesundheitskommunikation ist keine Randerscheinung mehr. Das Angebot an Online-Gesundheitsinformationen wächst stetig. Ob via Google, Apps, Podcasts, soziale Medien oder Online Support Groups: Die Anzahl derer, die sich online über Gesundheitsthemen informieren, gesundheitsrelevante Informationen verbreiten oder nutzen, digitale Medien für das Selbstmanagement von Krankheiten einsetzen oder Fitnesstracker tragen, um physiologische Daten zu Bewegungsverhalten, Schlafqualität und Herzfrequenz zu überwachen, steigt zunehmend. In diesen Kontexten werden positive wie negative Folgen diskutiert – etwa erleichterter Zugang zu Gesundheitsinformationen durch digitale Kanäle, bessere Erreichbarkeit bestimmter Zielgruppen, Möglichkeiten des Online Social Supports und effektivere Gesundheitsförderung auf der einen Seite, aber auch Verbreitung von Falschinformationen, negative Folgen sozialer Vergleichsprozesse auf Social Media, Stigmatisierung, Vermittlung ungesunder Verhaltensweisen oder negative Auswirkungen der Selbstüberwachung.

Das Masterprojekt setzt sich systematisch mit solchen Fragestellungen im Kontext digitaler Medien in der Gesundheitskommunikation auseinander. Hierfür werden zunächst relevante theoretische Ansätze und aktuelle Befunde aufgearbeitet und anschließend in Arbeitsgruppen Konzepte für eigene Forschungsprojekte entwickelt, die im Laufe des zweiten Semesters des Masterprojekts umgesetzt werden. Das begleitende Forschungsseminar liefert methodische Vertiefungen und unterstützt die Planung und spätere Umsetzung der Forschungsprojekte.

Die schiere Masse und stete Verfügbarkeit digitaler Kommunikationsdaten – beispielsweise digitale Verhaltensspuren der Nutzer*innen von sozialen Medien oder umfassende Textarchive von Nachrichtenmedien – hat zur Herausbildung des Fachbereichs Computional Communication Science und damit zusammenhängend zur (Weiter-)Entwicklung sogenannter computationaler Methoden geführt. Damit gemeint sind methodische Ansätze, die kommunikationswissenschaftliche Theorien anhand großer Datensätze „natürlich auftretender“ Daten mittels algorithmischer Verfahren überprüfen und weiterentwickeln.

Im Masterprojekt untersuchen wir mit diesem methodischen Zugang die Merkmale und Veränderungen der Wahlkampfkommunikation im Internet. Hierzu sollen Fallstudien im Wahljahr 2020 (z. B. zur US-Präsidentschaftswahl) konzipiert und durchgeführt werden, die sich dem Themenkomplex aus drei Perspektiven nähern:

1. Bürgerinnen und Bürger: Informationsverhalten vor Wahlen online, z. B.: Welche Rollen spielen soziale Medien für die Wahlinformation? Welche Inhalte präsentieren Suchmaschinen im Vorfeld von Wahlen?
2. Journalismus: Wahlkampfberichterstattung online, z. B.: Welche Tendenzen gibt es in der Wahlkampfberichterstattung online (Framing, Personalisierung)? Wie unterscheidet sich die Wahlkampfberichterstattung in unterschiedlichen Kontexten (z. B. Ländervergleiche, soziale Medien/Website)?
3. Politik: Parteienkommunikation online, z. B.: Welche Strategien der Wähleransprache verfolgen Parteien und Politiker in SNS? Welche Inhalte finden sich in der Parteienwerbung in sozialen Medien?

Das Seminar beginnt mit einem Blockseminar zur Einführung in die Computational Communication Science und zur theoretischen Einführung in die aktuelle politische Kommunikationsforschung. Darauf aufbauend werden im Sommersemester in Gruppen Forschungsprojekte konzipiert (theoretische Konzeption, Erstellen und Testen von Erhebungsinstrumenten etc.), die dann im Wintersemester durchgeführt und ausgewertet werden. Die notwendigen Methodenkenntnisse werden in der zugehörigen methodischen Vertiefung praxisnah und anschaulich vermittelt.