idw – Informationsdienst Wissenschaft

Nachrichten, Termine, Experten

Grafik: idw-Logo
Science Video Project
idw-Abo

idw-News App:

AppStore

Google Play Store



Instanz:
Teilen: 
21.09.2020 14:00

Verschwörung oder Fakten? Forschungsergebnisse von Uni Graz und TU Graz zeigen Polarisierung in der Corona-Debatte auf

Mag. Gudrun Pichler Presse + Kommunikation
Karl-Franzens-Universität Graz

    Wurde das neue Corona-Virus auf die Menschheit losgelassen, oder haben wir einfach nur Pech gehabt? Machen Contact Tracing, Masken- und Impfpflicht Sinn, oder sind es Zwangsmaßnahmen, die Grundrechte gefährden, und Kontrollinstrumente der Regierungen? Bei diesen Fragen scheiden sich die Geister, zeigt ein gemeinsames Forschungsprojekt der Universität Graz und TU Graz. WissenschafterInnen aus Soziologie und Informatik präsentieren erste Ergebnisse zur Polarisierung der öffentlichen Meinung in der Corona-Debatte im deutschsprachigen Raum.

    Die ForscherInnen haben eine für InternetnutzerInnen repräsentative Stichprobe von über 2500 Personen im deutschsprachigen Raum (D, Ö, CH) befragt und die zugehörigen Accounts von 119 Twitter-UserInnen aus diesem Sample analysiert. „In den von uns untersuchten Fragen zeigt sich eine starke Polarisierung der Bevölkerung“, berichtet Markus Hadler, Projektleiter an der Universität Graz. „Etwas mehr als die Hälfte der Befragten glaubt an die natürliche Übertragung des Virus vom Tier auf den Menschen, während ein Drittel der Meinung ist, dass es bewusst vom Menschen im Labor entwickelt wurde“, fasst der Soziologe ein Ergebnis zusammen.

    Mit Blick auf Social Media zeigt sich, dass Facebook-NutzerInnen häufiger denken, das Virus sei bewusst entwickelt worden, während Twitter-UserInnen eher an einen natürlichen Ursprung glauben.
    Geteilte Ansichten gibt es auch hinsichtlich verordneter Sicherheitsmaßnahmen. Eine Impfpflicht und das Tragen von Schutzmasken lehnen Facebook-NutzerInnen tendenziell häufiger ab als Personen, die diesen Kanal nicht verwenden. Twitter-UserInnen hingegen befürworten Contact Tracing und eine Schutzmaskenpflicht öfter als die übrigen Befragten. Analysen der zugehörigen Twitter-Accounts bestätigen diese ersten Umfrage-Ergebnisse.

    Von 6. bis 8. Oktober 2020 werden diese und weitere Erkenntnisse im Rahmen der 12th International Conference on Social Informatics als Workshopbeitrag „Bridging the Gap of Polarization in Public Opinion on Misinformed Topics“ präsentiert und diskutiert.
    Zum Workshop-Programm:
    https://kdd.isti.cnr.it/socinfo2020/workshops.html

    Mehr Informationen:
    https://soziologie.uni-graz.at/de/neuigkeiten/detail/article/polarisierung-in-de...

    “Polarization in public opinion: Combining social surveys and big data analyses of Twitter“
    Ein Forschungsprojekt im Rahmen der Kooperation „Route 63“ von Universität Graz und TU Graz
    Projektleitung: Univ.-Prof. Mag. Dr. Markus Hadler, Institut für Soziologie der Universität Graz, und Ass.Prof. Dipl.-Ing. Dr. Elisabeth Lex, Institute of Interactive Systems and Data Science der TU Graz


    Wissenschaftliche Ansprechpartner:

    Beate Klösch, MA BSc
    Institut für Soziologie der Universität Graz
    E-Mail: beate.kloesch@uni-graz.at

    Dipl.-Ing. Markus Reiter-Haas, BSc
    Institute of Interactive Systems and Data Science der Technischen Universität Graz
    E-Mail: reiter-haas@tugraz.at


    Bilder

    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten
    fachunabhängig
    überregional
    Forschungsergebnisse, Forschungsprojekte
    Deutsch


     

    Hilfe

    Die Suche / Erweiterte Suche im idw-Archiv
    Verknüpfungen

    Sie können Suchbegriffe mit und, oder und / oder nicht verknüpfen, z. B. Philo nicht logie.

    Klammern

    Verknüpfungen können Sie mit Klammern voneinander trennen, z. B. (Philo nicht logie) oder (Psycho und logie).

    Wortgruppen

    Zusammenhängende Worte werden als Wortgruppe gesucht, wenn Sie sie in Anführungsstriche setzen, z. B. „Bundesrepublik Deutschland“.

    Auswahlkriterien

    Die Erweiterte Suche können Sie auch nutzen, ohne Suchbegriffe einzugeben. Sie orientiert sich dann an den Kriterien, die Sie ausgewählt haben (z. B. nach dem Land oder dem Sachgebiet).

    Haben Sie in einer Kategorie kein Kriterium ausgewählt, wird die gesamte Kategorie durchsucht (z.B. alle Sachgebiete oder alle Länder).