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09.05.2019 14:11

Studie zu US-Präsidentschaftswahlkampf: Emotionen auf Twitter hängen mit Trumps Sieg zusammen

Simone Falk von Löwis of Menar Presse- und Öffentlichkeitsarbeit
Leibniz-Institut für Wissensmedien

    Die Wahl von Donald Trump zum Präsidenten im Jahr 2016 ist eines der überraschendsten Ergebnisse in der US-Politik. In den Medien dominierte die Überzeugung, dass nicht Argumente die Wählerinnen und Wähler motivierten, sondern überwiegend Emotionen. Eine jetzt veröffentlichte Studie des Leibniz-Instituts für Wissensmedien (IWM) belegt diesen Zusammenhang nun wissenschaftlich anhand von Emotionen in Tweets.

    Wut und gezielte Angstkampagnen prägten Donald Trumps Wahlkampf. Während andere Kandidatinnen und Kandidaten auf nüchterne Argumente setzten, traf der hochemotionale Trump die Stimmung vieler US-Bürgerinnen und Bürger. Seine Betonung gefühlter Wahrheiten war nach Ansicht vieler Expertinnen und Experten wie auch der Medien Grund für seinen überraschenden Einzug ins Weiße Haus. Inwieweit die Emotionen der US-Bürgerinnen und Bürger tatsächlich mit dem Ergebnis der Wahl 2016 zusammenhängen, untersuchte nun Dr. Katharina Bernecker vom Tübinger Leibniz-Institut für Wissensmedien. In ihrer Studie verknüpfte die wissenschaftliche Mitarbeiterin die Wahlergebnisse mit Twitter als gesellschaftliches Stimmungsbarometer: Dazu nutzte sie einen bestehenden Datensatz von 148 Millionen zufällig ausgewählter Tweets aus knapp 1.350 US-Landkreisen (Counties). Diese wurden im Zuge einer früheren Studie mit Hilfe von Sprachanalysesoftware in vier Emotionskategorien eingeteilt: Ärger, Angst, allgemein negative und positive Emotionen. Den Emotionen der Tweets stellte die Forscherin anschließend die Wahlergebnisse der jeweiligen Landkreise gegenüber.

    Dabei zeigt sich: Trump wurde stärker in den Landkreisen unterstützt, in denen mehr Ärger und negative Emotionen getweetet wurden und zwar unabhängig von sozialen Faktoren wie Bildung und sozioökonomischer Status. Das Ergebnis führt Katharina Bernecker auf das Prinzip der emotionalen Resonanz zurück: Wählerinnen und Wähler werden von politischen Appellen angezogen, die ihrem emotionalen Zustand entsprechen. Trump benutzte in seiner Kampagne mehr Wut und negative Emotionswörter als etwa Präsidentschaftskandidatin Hillary Clinton, wie ein Vergleich der Studie zwischen den verschiedenen Wahlkampfreden deutlich macht. „Die Ergebnisse liefern einen weiteren Hinweis dafür, dass Wählerinnen und Wähler sich manipulieren lassen, indem man versucht, ihre Stimmung aufzugreifen anstatt sie mit rationalen Argumenten zu überzeugen“, so die Psychologin.

    Trumps Wahlkampf ist nicht das einzige Beispiel für den erheblichen Einfluss von Emo-tionen auf politische Realität. Auch die Stimmungsmache vor dem Brexit–Votum ist vielen Medien zufolge Anzeichen eines postfaktischen Zeitalters. Politische Diskussionen werden dabei in den sozialen Medien ausgetragen, emotionalisiert und gelenkt: Algorithmen und Echokammern, in denen gleichgesinnte User nur eine einzige richtige Sichtweise vertreten und gegensätzliche abwerten, beeinflussen die Meinungsbildung auf Twitter, Facebook & Co. Diese Entwicklungen fordern von der Wissenschaft, den Fokus vermehrt auf emotionale Prozesse in den Social Media zu richten. Das Tübinger Leibniz-Institut setzt hier mit der Forschung zum Austausch von Wissen in sozialen Netzwerken an und beschäftigt sich unter anderem mit Echokammern auf Twitter.

    Studie:
    Bernecker, K., Wenzler, M., & Sassenberg, K. (2019). Tweeted Anger Predicts County-Level Results of the 2016 United States Presidential Election. International Review of So-cial Psychology, 32(1): 6, 1–14.


    Originalpublikation:

    DOI: https://doi.org/10.5334/irsp.256


    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten
    Medien- und Kommunikationswissenschaften
    überregional
    Buntes aus der Wissenschaft, Forschungsergebnisse
    Deutsch


    ine IWM-Studie zeigt: Trump wurde stärker in Counties unterstützt, in denen mehr Ärger und negative Emotionen getweetet wurden und zwar unabhängig von sozialen Faktoren.


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