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Über Uns
2020 (GV. NRW. S. 524) erlässt die Landesanstalt für Medien Nordrhein-Westfalen (LfM) übereinstimmend mit den übrigen Landesmedienanstalten folgende Satzung: 1. Abschnitt: Allgemeine Vorschriften § 1 Zweck und Zielsetzung (1) Diese Satzung regelt gemäß [...] 29. Oktober 2021 Der Direktor der Landesanstalt für Medien Nordrhein-Westfalen (LfM) Dr. Tobias Schmid info@medienanstalt-nrw.de
UKW-Verständigungsverfahren in NRW: Meilenstein auf dem Weg der Einigung
Fortgang erfolgt auch die Einbeziehung der Wettbewerbsbehörden durch die LFM NRW. Alle weiteren Informationen zu dem geplanten Hörfunkprogramm und der Anbieter-Struktur werden zu gegebener Zeit veröffentlicht. Insgesamt umfasst die landesweite
"Hallo liebe Community!" - Online-Debatten können auch konstruktiv verlaufen
Kommentarspalten fest im Griff zu haben. In einer repräsentativen Befragung der LFM NRW gaben 2020 knapp 40 % der Befragten an, dass in Diskussionen und Debatten im Internet mehr Hasskommentare als sachliche Meinungsäußerungen stehen. Ziel: Das „ [...] aus Bei Präsenz: Sie können das Whitepaper auch als gedruckte Version über die LFM NRW bestellen und an die Teilnehmenden verteilen (ca. 14 Tage Vorlauf) 43 43 TIPPS ZUR NACHBEREITUNG Verschicken Sie die Präsentation als PDF-Version als Handout an
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LfM unterrichtet. Dauert der Rechtsverstoß fort oder wiederholt er sich, hat die LfM nach Anhörung die Weiterverbreitung endgültig zu untersagen. (4) Besteht ein [...] in den durch § 18 Absatz 2 bis 8 bestimmten Bereichen bedarf der Einwilligung der LfM. Hierzu legt der Kabelanlagenbetreiber ein Konzept vor, das von der LfM für verbindlich erklärt werden kann. 31/97 Die LfM erteilt die Einwilligung zum Digitalisierungskonzept [...] - oder Versuchsziels erforderlich ist. Das Nähere regelt die LfM durch Satzung. (2) Die LfM soll von den Veranstaltern und Anbietern in angemessenen zeitlichen Abstän- den einen Erfahrungsbericht über die laufenden Modell- und
KJM beschließt Sperrung von xHamster
Landeszentrale für neue Medien (BLM), die Landesanstalt für Medien NRW (LFM NRW), die Medienanstalt Berlin-Brandenburg (mabb) sowie die Medienanstalt Rheinland-Pfalz – haben entsprechende Bescheide zugestellt. Dr. Marc Jan Eumann , Vorsitzender
Medienkommission gibt grünes Licht für neuen privaten Radiosender in NRW
und eine umfangreiche Social Media-Berichterstattung geplant. „Ich danke der LFM NRW und allen Mitantragstellern für die konstruktiven Gespräche im Rahmen des Verständigungsverfahrens. Das Ergebnis ist ein guter Ausgleich aller Interessen und führt
Berichte
öffentlicher Weiterbildung. Gesellschafter sind neben der Landesanstalt für Medien NRW (LFM NRW) der Deutsche Volkshochschulverband e.V. (DVV), die Film- und Medienstiftung NRW GmbH, das Land Nordrhein-Westfalen, die Stadt Marl, der Westdeutsche Rundfunk ( [...] ) Gesellschafter Kapital Anteil DVV Film- und Medienstiftung NRW Land NRW LFM NRW Stadt Marl WDR ZDF 80.000,- € 20.000,- € 20.000,- € 20.000,- € 20.000,- € 20.000,- € 20.000,- € 40 % 10 % 10 % 10 % 10 % 10 % 10 % 200.000,-€ 100 % Vertreterinnen [...] 2021 der Grimme-Institut Gesellschaft für Medien, Bildung und Kultur mbH lag der LFM NRW leider zum Zeitpunkt der Berichterstellung noch nicht vor. 2/5 2. RTL Journalistenschule für TV und Multimedia GmbH Die RTL Journalistenschule für TV und Multimedia
Berichte
2018 und 2019. Bekanntmachung der Landesanstalt für Medien Nordrhein-Westfalen (LfM) 1/3 JAHRESABSCHLÜSSE UND GESCHÄFTSBERICHTE DER JAHRE 2017, 2018 UND 2019 Bekanntmachung der Landesanstalt für Medien Nordrhein- Westfalen (LfM) 22. März 2022 2/3 Nach [...] Haushalts- und Wirtschaftsführung der Landesanstalt für Medien Nordrhein-Westfalen (LfM) gemäß § 113 des Landesmediengesetzes Nordrhein-Westfalen (LMG NRW) geprüft. Die Ergebnisse seiner Prüfung hat der Landesrechnungshof der Landesanstalt für Medien NRW [...] 2017 bis 2019 wurde dem Ausschuss für Haushalt und Finanzen gem. § 10a Abs. 6 FinO LfM am 17.12.2021 zur Prüfung überwiesen. Die Medienkommission hat in ihrer 4. Sitzung am 4. März 2022 die Jahresabschlüsse 2017 bis 2019 mit folgendem Beschluss endgültig
Hass
Kommentarspalten fest im Griff zu haben. In einer repräsentativen Befragung der LFM NRW gaben 2020 knapp 40 % der Befragten an, dass in Diskussionen und Debatten im Internet mehr Hasskommentare als sachliche Meinungsäußerungen stehen. Ziel: Das „ [...] aus Bei Präsenz: Sie können das Whitepaper auch als gedruckte Version über die LFM NRW bestellen und an die Teilnehmenden verteilen (ca. 14 Tage Vorlauf) 43 43 TIPPS ZUR NACHBEREITUNG Verschicken Sie die Präsentation als PDF-Version als Handout an
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Influencing _06022022.indd POLITICAL INFLUENCING ÜBER SOCIAL MEDIA IM BUNDESTAGSWAHLKAMPF 2021 Wissenschaftliches Gutachten im Auftrag der Landesanstalt für Medien NRW Jörg Matthes, Mira Mayrhofer, Selina Noetzel, Helena Knupfer, Melanie Saumer, Sarah Juricek, Alice Binder Durchgeführt von 2 INHALTSVERZEICHNIS EXECUTIVE SUMMARY: DEUTSCH 3 EXECUTIVE SUMMARY: ENGLISH 4 1. EINLEITUNG 5 2. PROJEKTZIELE 5 3. LITERATURRECHERCHE 8 4. QUANTITATIVE INHALTSANALYSE 12 4.1. Methodisches Vorgehen 12 4.2. Ergebnisse 15 5. QUALITATIVE ANALYSE DER CLUSTER UND EINORDNUNG 24 DER ERGEBNISSE 6. FAZIT 26 7. LITERATURVERZEICHNIS 29 8. TABELLENVERZEICHNIS 34 9. ABBILDUNGSVERZEICHNIS 35 Impressum 36 3 Politische Ansprache rückt immer mehr in den Online-Bereich vor allem auf Sozialen Netzwerke. Dabei mischen sich zwischen klar werblichen Inhalten von kandidierenden Parteien und Politiker*innen auch Inhalte von anderen Ak- teur*innen, wie von ehemaligen Mandatsträger*innen und politischen Influencer*innen. Während für klar werbliche Inhalte von Parteien/Politiker*innen zumindest einige Regelungen existieren, sind Inhalte von anderen Meinungsfüh- rer*innen teilweise weniger reguliert. Dabei wird auch auf den ersten Blick nicht klar, ob eine finanzielle oder andere Entschädig für diese politischen Posts in einem Wahlkampfkontext erfolgte. Dieser Graubereich von Inhalten wird als (teil-)verdecktes politisches Agenda Setting bezeichnet. Inwieweit diese Inhalte eine Art der Regulierung bedürfen soll mittels dieses Forschungsprojektes am Beispiel des Bundestagswahlkamps 2021 nachgegangen werden. Die Definition des Begriffes (teil-)verdecktes politisches Agenda Setting wurde auf Basis der aktuellen Literatur mit- tels drei Kriterien festgelegt: a) Partei/Politiker*innen einer Partei werden genannt, b) die Ausführungen nehmen Bezug auf Thematiken außerhalb des persönlichen Lebensbereichs und c) es ist eine positive oder stark negative Valenz gegeben. Mittels einer akteurszentrierten, quantitativen Inhaltsanalyse wurden relevante Akteur*innen (ehemaligen Mandats- träger*innen: n = 156, politische Influencer*innen: n = 311) ermittelt, eine Stichprobe von politischen Posts im Zeit- raum von 01.09. – 26.09.2021 der zwei Follower*innenstärksten Kanäle dieser Akteur*innen gezogen (n = 4.916 Posts) und auf Basis der Literatur und der politischen werblichen Inhalte und der Wahlprogramme ein Kodebuch erstellt. Die Inhaltsanalyse zeigt auf, dass die meisten politischen Inhalte auf den Plattformen Twitter und Instagram gepostet wurden. Zudem wurde in Bezug auf die Parteien die CDU/CSU und SPD am häufigsten genannt, wobei ein starker Überhang zu einer negativen Valenz vorhanden war. Der Großteil der Posts bezog sich nicht ausschließlich auf den eigenen Lebensbereich. Während thematisch gesehen größtenteils keine Überschneidungen zu den thematischen Inhalten von klar werblichen Inhalten verzeichnet werden konnte, sollten einige Ansprachen genauer betrachtet wer- den. Einige Posts bestanden aus Reposts von klar werblichen Inhalten von Parteien/Politiker*innen. Je nach Begleit- text zu diesen Reposts können diese Posts durchaus werbliche Zwecke verfolgen. Zwei Regulierungsmaßnahmen wären denkbar: a) die werblichen Inhalte selbst, die repostet werden, könnten einen Disclaimer beinhalten, oder b) die Einführung eines Disclaimers für derartige Inhalte. Auch direkte Wahlaufrufe, der Einsatz von Testimonials, wie bei klassischen Produktwerbungen, und Partei-Filter bedürfen durchaus einer genaueren Betrachtung. Hierbei wäre es vor allem hilfreich, wenn Akteur*innen, die sich dieser Kommunikationsstrategie bedienen zumindest in ihrem Profil ersichtlich machen, ob sie eine politische Funktion innehaben oder -hatten. Trotz dieser möglichen Regulie- rung zeigt sich, dass solange kein eindeutiger Werbeauftrag bzw. keine Gegenleistung vorliegt eine Beschneidung der Meinungsäußerungsfreiheit nicht verhältnismäßig ist, da der offene Diskurs insbesondere vor Wahlen einen der Grundpfeiler demokratischer Gesellschaften darstellt. EXECUTIVE SUMMARY: DEUTSCH 4 Political speech is increasingly taking place online, in particular on social networking sites. In this environment, promo- tional messages from parties and politicians seamlessly blend in with contents from other (private) actors, such as former elected officials and political influencers. While some regulations are in place for promotional contents from parties and politicians, political messages from other opinion leaders are less regulated. Moreover, from the social media posts itself, it is not clear at first glance whether such opinion leaders have received financial compensation for their political posts. This gray area is referred to as (semi) covert political agenda setting. This research project aims to investigate the extent to which such contents require regulation using the example of the 2021 German Federal Election campaign. The definition of (semi) covert political agenda setting builds upon current literature and identifies three criteria: a) a party/ politician of a party is mentioned, b) the messages refer to topics outside the personal sphere, and c) a positive or strongly negative valence is given. By means of an actor-centered, quantitative content analysis, we first identified relevant actors (former elected officials: N = 156, political influencers: N = 311). For each, we selected the two strongest social media channels (based on follower- ship) and drew a sample of political posts in the period from 01.09. to 26.09.2021 (N = 4,916 posts). A coding manual was created based on literature, the parties’ manifestos, and their political advertisements during the election campaign. The content analysis reveals that most political content was posted on Twitter and Instagram. In addition, the CDU/CSU and SPD were mentioned most often, with a preponderance of negative valence. The majority of posts were not exclusively related to one‘s personal sphere. While we did not find a thematic overlap for the sampled posts with the argumentative basis of the parties’ advertisements, some posts need to be regarded more carefully. Some posts were marked as reposts of clearly promotional contents from parties/politicians. Depending on the caption (i.e., the accompanying text provided by the user) in these reposts, they may serve advertising purposes. Two regulatory measures could be considered: a) the promotional content itself that is reposted could include an advertising disclaimer, or b) a new disclaimer for such content is introduced. The implementation of direct calls for vote, the use of testimonials, and party filters also require closer con- sideration. In this context, it would be helpful if actors that make use of these communication strategies disclosed when they hold or have held a political function in their social media profile. Despite these suggestions for regulation, curtailing freedom of expression is not justifiable as long as there is no distinct advertising mandate or quid-pro-quo. After all, open discourse, particularly within election periods, is one of the pillars of democratic societies. EXECUTIVE SUMMARY: ENGLISH 5 Die politische Ansprache ist ein fundamentaler Bestandteil moderner Wahlkämpfe (Podschuweit, 2016; Schmitt-Beck, 2002), der insbesondere im Bundestagswahlkampf zum Einsatz kommt. Im gleichen Maße, in dem soziale Medien für Wahlentscheidungen an Einfluss gewinnen, verlagern sich auch die Mittel politischer Ansprache immer mehr in den digitalen Raum (z. B. Schmidt, 2017; Medina Serrano et al., 2018). Wie klassische Werbemaßnahmen verfolgen auch sie persuasive Ziele und versuchen durch publizistisch-kommunikative Maßnahmen, die Einstellungen und das Wahlverhalten potenzieller Wähler*innen zu beeinflussen (Podschuweit, 2016; Sarcinelli, 1995; Weber & Fahr, 2013). Im Online-Bereich kann politische Werbung verschiedenste Formen annehmen. In jüngster Zeit ist personalisierte politische Werbung (Microtargeting) zunehmend in den Fokus europäischer Wissenschaftler*innen gerückt (Hege- lich & Medina Serrano, 2019; siehe auch Landesanstalt für Medien NRW, o.D.). Während Microtargeting im Kern auf klassische Werbebotschaften setzt, macht sich (teil-)verdecktes politisches Agenda Setting (oder „Political Influen- cing“) die Spezifika sozialer Netzwerke zunutze, um politisch-werbliche Inhalte (teil-)verdeckt zu verbreiten. Diese organisch verbreiteten und, bezogen auf etwaige Auftraggeber*innen, verschleierten Inhalte können selbst für ge- übte Nutzer*innen sozialer Netzwerke nur schwer oder gar nicht als politisch-werblich erkennbar sein. Bis dato ist sowohl über die Formen (teil-)verdeckten politischen Agenda Settings als auch über die Häufigkeit des Phänomens kaum etwas bekannt. Vor dem Feststellen eines etwaigen Regulierungsbedarfs sollte daher eine Aufbereitung des Forschungsstands, sowie eine Definition der Schlüsselbegriffe „politische Werbung“ und „(teil-)verdecktes politi- sches Agenda Setting“ erfolgen. Um im Anschluss eine adäquate Problemeinschätzung vorzunehmen, muss heraus- gefunden werden, welche Akteur*innen speziell im Bundestagswahlkampf 2021 (teil-)verdecktes politisches Agenda Setting forcieren (z. B. Parteien), wer die Verbreiter*innen dieser Inhalte sind (z. B. ehemalige Mandatsträger*innen, Influencer*innen) und auf welchen Plattformen sich derartige Inhalte finden lassen. Besonders relevant ist bei der Untersuchung und Bewertung politischer Inhalte, die in sozialen Medien geteilt werden, auch das Spannungsfeld zwi- schen Kennzeichnungspflicht politisch-werblicher Inhalte und Schutz der Meinungsäußerungsfreiheit, die ein Funda- ment demokratischer Gesellschaften darstellt. 1. EINLEITUNG 2. PROJEKTZIELE Um in der Diskussion des (teil-)verdeckten politischen Agenda Settings einen substantiellen Beitrag leisten zu kön- nen, muss zuallererst dargelegt werden, welche Formen von (teil-)verdecktem politischen Agenda Setting es gibt und wer die Schlüsselfiguren dieser neuen Form von politischer Ansprache sind. Zudem muss das Phänomen definiert werden. In einem weiteren Schritt soll (teil-)verdecktes politisches Agenda Setting im speziellen Kontext des Bundes- tagswahlkampfs 2021 untersucht und systematisch aufbereitet werden. Dadurch soll in Folge eine Einschätzung von etwaigen regulatorischen Erfordernissen, etwa bezogen auf Transparenz- und Kennzeichnungspflicht, ausgespro- chen werden. Folgende Teilfragen sollen behandelt werden: Wie kann (teil-)verdecktes politisches Agenda Setting definiert und von anderen Formen politisch-werblicher Inhalte abgegrenzt werden? Wie lässt sich (teil-)verdecktes politisches Agenda Setting empirisch typologisieren? Wer sind bezogen auf a) Parteien, b) Verbreitung (z. B. Mandatsträger*innen, Influencer*innen) und c) Infrastruktur (Plattformen) die Schlüsselfiguren von (teil-)verdecktem politischen Agenda Setting im Bundestagswahlkampf 2021? 6 Abbildung 1: Überblick der methodischen und inhaltlichen Herangehensweise In welchem Verhältnis stehen (teil-)verdecktes politisches Agenda Setting und politisch-werbliche Inhalte? Lässt sich auf Grundlage der theoretischen und empirischen Erkenntnisse ein etwaiger Regulierungsbedarf fest- stellen? Falls ja: welche konkreten Schritte könnte eine Regulierung beinhalten? Wie kann (teil-)verdecktes politisches Agenda Setting in Bezug zu Meinungsäußerungsfreiheit gesetzt werden? Welche Problemfelder spannen sich auch in Bezug auf etwaige Regulierungsvorschläge hin auf? Um diesen komplexen Fragestellungen strukturiert nachgehen zu können, ist eine sukzessiv-empirische Herange- hensweise, die sowohl qualitative als auch quantitative Methoden einbezieht, notwendig. Die unterschiedlichen me- thodischen Zugänge sind in Abbildung 1 dargestellt. Literaturrecherche Was ist (teil-)verdecktes politisches Agenda Setting? Definitionen Abgrenzung Regulierungspraktiken Quantitative Inhaltsanalyse Wie und wo wird (teil-) verdecktes politisches Agenda Setting eingesetzt? Systematische Bestandsaufnahme Diverse Akteure & Kanäle Qualitative Inhaltsanalyse Welche Formen von (teil-)verdecktem politischen Agenda Setting gibt es? Typologisierung Konkrete Beispiele Zu Beginn erfolgte eine Sichtung der aktuellen Literatur und Forschungslage, um dem weiteren Verlauf eine konkrete Definition von politischer Werbung und (teil-)verdecktem politischen Agenda Setting zugrunde zu legen. Auch be- stehende und verwandte Regulationspraktiken wurden im Zuge der Recherche aufbereitet. Im Anschluss beginnt die empirische Arbeit, die vereinfacht in Abbildung 2 dargestellt ist. 7 Abbildung 2: Überblick über das geplante empirische Vorgehen Gerade bei der Analyse verschiedener Social Media Plattformen kommt es mitunter zu Problemen beim Datenzu- griff, da notwendige technische Schnittstellen auch für Forscher*innen nicht bereitgestellt werden. Ein automati- sierter Aufgriff würde zusätzlich dadurch erschwert, dass (teil-)verdecktes politisches Agenda Setting ein junges Forschungsfeld darstellt. Um dem Neuheitscharakter des Phänomens Rechnung zu tragen, und es in allen Ausprä- gungsformen erfassen zu können, wurde ein manueller und akteurszentrierter Zugang gewählt. Diese Kombination aus quantitativen und qualitativen Verfahren ermöglicht es, verschiedene Formen (teil-)verdeck- ten politischen Agenda Settings ausfindig zu machen, in der Tiefe zu analysieren und sowohl nuancierte als auch generalisierbare und repräsentative Erkenntnisse zu gewinnen. Die Literaturrecherche bietet die notwendige Grund- lage für die empirischen Analysen. Katalogisieren offizieller politischer Argumente der Parteien (Wahlprogramme etc.) Stichprobe parteinaher oder politischer Akteure (z. B. Mandatsträger*innen, Influencer*innen; N = 500) Verwendete Kanäle jedes Akteurs identifizieren Politische Posts jedes Akteurs im Zeitrahmen der Analyse (1.9.–26.9.) identifizieren Vollerhebung / Zufallsauswahl A B Quantitative Inhaltsanalyse Qualitative Inhaltsanalyse • Systematische Bestandsaufnahme • Wo, bei wem und in welchem Ausmaß stimmen offizielle politische Argumente mit politischen Posts (B) überein? • Vertiefende Analyse • Typologisierung • Konkrete Beispiele 8 Die Theorie des (politischen) Agenda Settings erfreut sich seit jeher reger kommunikationswissenschaftlicher Auf- merksamkeit (McCombs, 2005; McCombs & Shaw, 1972) und lässt sich zunehmend auch auf soziale Netzwerke und deren Akteur*innen übertragen (Feezell, 2018). Sie besagt, dass die öffentliche Wahrnehmung bestimmter Themen von konkreter medialer Selektion beeinflusst wird. Die wichtigsten Punkte in beispielsweise den tagesaktuellen Nach- richten interagieren miteinander insofern, als dass traditionelle Massenmedien die Themen vorgeben, welche dann öffentlich (um und mit politischen/medialen Eliten) diskutiert werden, und wiederum Niederschlag in den Medien fin- den. Diese „Agenda” beeinflusst folglich nicht direkt was die Menschen denken sollen, durchaus aber worüber unter anderem nachgedacht wird – und worüber nicht. Dadurch werden bestimmte Themen in das Zentrum der medialen Aufmerksamkeit gesetzt, während andere Themen von der Agenda verdrängt werden. Nun lässt sich diese Theorie nicht nur auf traditionelle Medien und Nachrichten anwenden, sondern auch auf politische Diskurse in den sozialen Medien. Dies ist relevant, da sich vor allem junge Menschen immer mehr durch soziale Medien politisch informieren (Feezell, 2018). Hierbei kann Influencer*innen aber auch womöglich ehemaligen Mandatsträger*innen, die Rolle der selektierenden Meinungsführer*innen als dominante Eliten bzw. Akteur*innen zugeschrieben werden, was sich vor allem im politischen Kontext bevorstehender Wahlen deutlich abzeichnet (Harder et al., 2017; Towner & Muñoz, 2020): An diesem Punkt ergibt sich die Frage, ab wann (teil-)verdecktes politisches Agenda Setting und politische Werbung sich bezüglich ihrer persuasiven Kraft soweit annähern, dass sie zumindest zum Teil deckungsgleich sind und daher den gleichen Regularien wie politische offline-Werbung unterliegen sollten. Der vor allem unter jungen Wähler*in- nen stetig steigende Einfluss von Mitgliedschaft in online Netzwerken auf politisches Engagement (Kahne & Bowyer, 2018), von Filterblasen bzw. Echokammern auf politische Einstellungen (Lee et al., 2018) und diverse Einflüsse von Microtargeting Kampagnen (Papakyriakopoulos et al., 2018) wurde bereits eingehend – wenn auch nicht erschöpfend – untersucht und als globales Phänomen erkannt. Inwiefern diese Dynamiken jedoch nicht nur Einstellungen und Verhalten von Individuen beeinflussen, sondern sich auch im größeren Stil als politisch bedeutsames strategisches Agenda Setting Element einordnen lassen, bleibt in den spezifischen nationalen Kontexten zu erforschen: Jüngere Studien im Wahlkampfkontext zeigen, dass einerseits politische Eliten auch online eine „Anführer*innen-Rolle“ ein- nehmen, dadurch schnell zu medialen Meinungsführer*innen werden können und die so beeinflussten online Dis- kussionen die politische Agenda der Mainstreammedien, aber auch die Agenda und Sprache der politischen offline Kultur signifikant beeinflussen (Casero-Ripollés, 2021; Pérez Curiel, 2020). Andererseits kann anhand verschiedener Indikatoren, wie zum Beispiel der Reichweite, festgestellt werden, dass offizielle politische Eliten (Politiker*innen, die noch im Amt sind) und traditionelle Medien weniger Einfluss in der digitalen Sphäre zu haben scheinen, als dies bei nicht vorrangig politisch agierenden Influencer*innen oder auch ehemaligen Mandatsträger*innen der Fall ist (Acha- roui et al., 2020; Pérez Curiel, 2020). Definition politische Werbung Nach dem Medienstaatsvertrag wird Werbung als „jede Äußerung, die der unmittelbaren oder mittelbaren Förderung des Absatzes von Waren und Dienstleistungen, einschließlich unbeweglicher Sachen, Rechte und Verpflichtungen, oder des Erscheinungsbilds natürlicher oder juristischer Personen, die einer wirtschaftlichen Tätigkeit nachgehen, dient und gegen Entgelt oder eine ähnliche Gegenleistung oder als Eigenwerbung im Rundfunk oder in einem Tele- medium aufgenommen ist“ definiert (§ 2 Abs.2 Nr. 7 MStV). Weiters versteht sich Werbung „insbesondere [als] Rundfunkwerbung, Sponsoring, Teleshopping und Produktplatzierung“ (§ 2 Abs. 2 Nr. 7 MStV). Werbung wird in Deutschland durch das Gesetz gegen unlauteren Wettbewerb (UWG), den Medienstaatsvertrag (MStV) und auf euro- päischer Ebene durch die Richtlinie über irreführende und vergleichende Werbung (2006/114) gesetzlich geregelt. Für politische und religiöse Werbung gilt demnach, dass sie im Rundfunk und in rundfunkähnlichen Telemedien un- zulässig ist (§ 8 Abs. 9 MStV, § 74 Satz 1 MStV). Politische und religiöse Werbung ist nach diesem Gesetz unzulässig. Die Landesmedienanstalten bieten in der Werbesatzung (WerbeS) eine Begriffsbestimmung politischer Werbung. Als Werbung politischer Art gelten „Inhalte Dritter, die zur Darstellung oder im Interesse parteipolitischer, gesellschafts- politischer, sozialpolitischer oder vergleichbarer Ziele verbreitet werden“ (§ 11 Abs. 1 WerbeS der Landesmedien- anstalten). Darunter fallen auch redaktionelle Inhalte, die für Parteien oder andere politische Organisationen die Meinungsbildung von Rezipient*innen beeinflussen sollen (§ 11 Abs. 2 WerbeS). In Telemedien muss eine solche Wer- bung entsprechend gekennzeichnet sein (§ 22 Abs. 1 Satz 3 MStV), sodass erkenntlich ist, wer die Anzeige finanziert. Diese Kennzeichnung sollte dem Inhalt des Beitrages vorausgehen. Damit stellt sich die Frage, ob politische Werbung 3. LITERATURRECHERCHE 9 und die strenger regulierte Wahlwerbung auf regulatorischer Ebene gleichgestellt werden sollten. Wie jede Werbung muss auch in diesen Anzeigen gekennzeichnet werden, wer den Beitrag finanziert, also wer Werbetreibende*r bzw. Auftraggeber*in ist (§22 Abs. 1 Satz 3 MStV; die Medienanstalten, 2021b). In Telemedien ist explizite Wahlwerbung verboten. Allerdings dürfen politische Akteur*innen alle Plattformen für ihre Öffentlichkeitsarbeit – auch im Vorfeld eines Wahlkampfs – nutzen, solange bezahlte Anzeigen als solche gekennzeichnet werden (Deutscher Bundestag, 2019). In sozialen Netzwerken herrschen andere Regeln der Produktion, Ästhetik und Rezeption von Werbung als in klas- sischen Print- oder Rundfunkmedien. Niedrige Kosten für die Dissemination von politischer Werbung, hohe und ziel- genaue Reichweiten sowie Partizipationsmöglichkeiten der potentiellen Wähler*innen stellen Vorteile politischer Online-Werbung dar (Dommett & Power, 2019). Prinzipiell kann in sozialen Netzwerken zwischen zwei Arten von poli- tischer Werbung unterschieden werden: Werbung politischer Akteur*innen, die gegen Bezahlung von der Plattform an Nutzer*innen ausgestrahlt wird (paid content) und Werbung (politischer oder auch vermeintlich unpolitischer) von Akteur*innen, die auf freiwilliger Basis von Nutzer*innen der Plattform ausgestrahlt wird (organic content; Dommett & Bakir, 2020; Hegelich & Serrano, 2019). In letzterem Fall ist dann schwer festzustellen, ob der/die Akteur*in als politisch agierend einzustufen ist oder „nur” Meinungsäußerung betreibt. Während einige Social Media Plattformen, wie etwa Facebook oder Instagram, spezifische Auflagen an politische Werbung haben, die über die Plattform ge- schaltet werden sollen, ist die Lage bei organic content weniger klar. Daher erfordern manche Posts eine genaue Überprüfung, um feststellen zu können, ob es sich um persönliche Meinungsäußerung oder politische Werbung han- delt (Die Medienanstalten, 2021a; Hegelich & Serrano, 2019). Gerade im Vorfeld von Wahlen darf das persuasive Potenzial durch parteinahe und -zugehörige Nutzer*innen durch organic content nicht außer Acht gelassen werden. Allerdings gibt es bislang wenige Möglichkeiten, dieses Potenzial quantitativ zu erfassen. Während paid content in Archiven wie der Facebook Ad Library und der Google Cloud Big- Query verzeichnet wird, kann organic content nur schlecht als Werbung erkannt werden (Hegelich & Serrano, 2019). Tools wie CrowdTangle können zwar das Teilen von Beiträgen auf Facebook, Instagram und Reddit erfassen, aber sie erreichen ihr Limit, wenn Accounts oder Gruppen privat sind (Dommett & Bakir, 2020). Die gesetzliche Regulierung von politischer Werbung ist nicht einheitlich, sondern unterscheidet sich nach Art des Mediums. Während im öffentlich-rechtlichen und privaten Rundfunk (§ 8 Abs. 9 Satz 1 MStV) und im Print-Bereich (RL1.2 Pressekodex; Zimmer et al., o.D.) klare Regeln herrschen, ist die gesetzliche Grundlage in Bezug auf politische Werbung in den Telemedien aufgrund ihrer Variabilität besonders komplex (Medienstaatsvertrag). Demnach gilt für fernsehähnliche Telemedien dieselbe gesetzliche Grundlage wie für den öffentlich-rechtlichen und privaten Rundfunk (§ 74 i.V.m. § 8 Abs. 9 MStV). Ebenso wird mit Bezug auf Telemedien mit journalistisch-redaktionellen Inhalten darauf verwiesen, anerkannte journalistische Grundsätze zu achten (§ 19 Abs. 1 MStV). Allerdings wurde die Gatekeeping- Funktion von Massenmedien durch das Internet massiv geschwächt und es kann potenziell jede*r Internetnutzer*in zum Sender politischer und politisch-werblicher Ansprachen werden. Was ist also mit sozialen Netzwerken, Blogs oder anderen Online-Quellen? Hier liegen in der Regel die inhaltliche Richtigkeit und Gesetzeskonformität in der Ver- antwortung der Person oder Organisation, die über die Ausstrahlung der Werbung bestimmt. Die Verantwortung für paid content, der von Social Media Plattformen via Algorithmus an Nutzer*innen kommuniziert wird, obliegt somit den Unternehmen, während Nutzer*innen selbst für die Inhalte ihres organic contents verantwortlich sind (Die Me- dienanstalten, 2021a). Im November 2020 trat der neue Medienstaatsvertrag in Kraft, der Online-Plattformen dazu verpflichtet, ihre Inhalte gemäß journalistischen Grundsätzen auf ihren Wahrheitsgehalt hin zu prüfen (§ 19 Abs. 1 MStV; Laufer, 2019; Siebert, 2020). Darüber hinaus wurde eine Kennzeichnungspflicht für Bots eingeführt (§ 18 Abs. 3 MStV) und Streamer*innen, die durch die Verbreitung über Plattformen wie YouTube oder Twitch der Meinungsbildung dienen, müssen zum Teil eine Rundfunklizenz beantragen (§ 52 MStV; Siebert, 2020). Zusätzlich wird politische Werbung mitunter durch die Plattformen selbst reguliert (z. B. Facebook, Twitter; Zimmer et al., o.D.). Dabei stellt der Code of Practice on Disin- formation eine Selbstverpflichtungserklärung der Plattformen im Kampf gegen Desinformation dar, die in ihrer prak- tischen Umsetzung jedoch einige Mängel aufzeigt, welche im ERGA Monitoring on Disinformation dargelegt werden (Landesanstalt für Medien NRW, 2020a). So zeichnet sich ab, dass den privaten Plattformbetreibern die Definitions- hoheit über Schlüsselbegriffe wie „politische Werbung“ überlassen wird (Landesanstalt für Medien NRW, 2020a). Außerdem werden Nutzer*innen der Plattformen vor einen Graubereich gestellt, in dem politisch-werbliche Inhalte 10 von redaktionellen oder privaten politischen Inhalten nicht oder nur schwer zu unterscheiden sind (Landesanstalt für Medien NRW, 2020a). Obwohl digitale politische Werbung rechtlich eine große Komplexität und viele Grauzonen aufweist, existieren für den digitalen Raum noch deutlich weniger Regulierungen als in der klassischen Presse und im Rundfunk (Deutscher Bundestag, 2019). Ein Blick auf aktuelle Ergebnisse einer forsa-Umfrage zeigt, dass dieser Graubereich das Gegenteil von dem ist, was sich Nutzer*innen wünschen – nämlich Transparenz (Landesanstalt für Medien NRW, 2020b, S.7–10). Das Pro- blem sind mangelnde praxisnahe Regeln und uneinheitliche oder fehlende Kennzeichnungen (Jaursch, 2020). Die wichtigsten Orientierungspunkte bei der Identifikation von Wahlwerbung sind Partei-Logos und die Einordnung der Akteur*innen, etwa wenn die Inhalte von Politiker*innen präsentiert werden (Landesanstalt für Medien NRW, 2020b, S.6f). Allerdings setzen diese klassischen Indikatoren für politisch-werbliche Inhalte einerseits Vorwissen der Nut- zer*innen voraus und sind andererseits auf viele Formen von (teil-)verdecktem politischen Agenda Setting nicht über- tragbar. Für Nutzer*innen sind klar erkennbare Hinweise, die Aufschluss über die inhaltliche Verantwortung sowie die Finanzierung von Werbe-Posts geben, notwendig. Denn bei (teil-)verdecktem politischen Agenda Setting findet entweder eine bewusste Verschleierung der Auftraggeberschaft statt, oder es befinden sich hinter der augenscheinli- chen Meinungsäußerung versteckte Interessen. Bei einer Umfrage im Vorfeld der Bundestagswahl 2021 gab keine der Parteien an, Werbepartner*innen zu verpflichten, Parteiwerbung als solche zu kennzeichnen (Barthelmes et al., 2021) – eine Forderung, die etwa im Leitfaden für digitale Demokratie aufgestellt wurde. Gleichzeitig gab keine der Parteien an, mit Werbepartner*innen zu kooperieren. Was genau als Werbepartnerschaft verstanden wird, bleibt dabei jedoch offen. Zudem gibt es bei Blick auf mögliche Kooperationen ein weniger einheitliches Bild (Barthelmes et al., 2021). Definition (teil-)verdecktes politisches Agenda Setting Wie vorab beschrieben eignen sich die üblichen werblichen Indikatoren für (politische) Werbung, wie beispielsweise eindeutige Kennzeichnungen oder auch die Verwendung von einschlägigen Logos und bekannten Slogans, im Falle der Identifizierung von (teil-)verdecktem politischen Agenda Settings nicht. Folglich werden durch indirekte Indikato- ren politisch beeinflussende Intentionen erschlossen. Diese lassen sich in der Folge auch für die Definition des (teil-) verdeckten politischen Agenda Settings heranziehen. Dabei lässt sich der Untersuchungsgegenstand in zwei Ebenen aufteilen: Einmal Akteur*innen, die (teil-)verdecktes politisches Agenda Setting betreiben; und andererseits sich auf dem schmalen Grat zwischen Meinungsfreiheit und nicht gekennzeichneter politischer Werbung befindliche Posts, die einen persuasiven Zweck verfolgen und daher nicht als rein informativ einzustufen sind. Da dieses Phänomen weder juristisch noch wissenschaftlich eindeutig definiert ist, findet ein definitorischer Zugang vor allem über die vorläufige Identifikation von relevanten Akteur*innen statt, was zum momentanen Stand häufig während Wahlkampfphasen zum Beispiel in Spanien (Soares et al., 2018; Pérez Curiel, 2020), Marokko (Acharoui et al., 2020) oder auch in Saudi Arabien (Alsolami et al., 2021) angewandt wurde. So lassen sich die Akteur*innen auf- grund ihrer Follower*innenanzahl, ihrer sozialen Autorität (Deutungshoheit durch Meinungsführer*innenschaft) oder auch durch das Benutzen politischer Hashtags (Alsolami et al., 2021) als solche erkennen. Ähnlich wie bei klassischer Werbung spielt hierbei die Einseitigkeit sowie die „Schönfärbung“ eine Rolle, genauso wie häufige Verweise zu partei- nahen Personen/Inhalten (Garimella et al., 2018) Aufschluss darüber geben können, ob es sich bei Posts um (teil-) verdecktes politisches Agenda Setting handelt. Konkret und in Anlehnung an Werbeaspekte lassen sich folgende Indikatoren festhalten (ebd., 2018): „Partisanship“: Erstens muss ein direkter oder indirekter Verweis auf eine oder mehrere Parteien, Kandidat*innen oder anderen politischen Interessensvertreter*innen erfolgen. Parteinahe Verweise: Zweitens entstammen die kommunizierten Inhalte nicht aus dem persönlichen Erfahrungs- oder Lebensbereich des bzw. der Kommunikator*in – es handelt sich also um Inhalte, die z. B. vornehmlich in Parteiprogrammen bzw. der Parteiwerbung festgeschrieben sind. Persönliche Verweise schließen dies zwar nicht aus, sollten aber nicht im Vordergrund stehen. „Schönfärbung“ oder Einseitigkeit: Drittens muss die emotionale Färbung des Beitrags, also die Valenz, gegenüber einer Partei oder Kandidat*innen einer Partei positiv sein bzw. stark negativ und eindeutig identifizierbar gegen andere Parteien oder Kandidat*innen anderer Parteien gerichtet sein. Neutrale Inhalte ohne eindeutige Valenz werden als informativ, folglich ohne intendiert persuasives Potenzial, eingestuft. 11 Rechtliche Einordnung des (teil-)verdeckten politischen Agenda Settings Natürlich stellt sich mit Blick auf die Undurchsichtigkeit von (teil-)verdecktem politischen Agenda Setting die Frage, inwiefern diese Form der Ansprache reguliert werden kann, sofern es erstmal als solches identifiziert wurde. Schließlich unterliegt jegliche Art von politischer offline Werbung strengen Werbegesetzen in Deutschland (für eine kurze Übersicht siehe Zimmer et al., o.D.), aber auch international (Hiltunen, 2021; Kreiss & McGregor, 2019). Da Wer- bung allerdings nur dann als solche gekennzeichnet werden muss, wenn direkte werbliche Tendenzen beispielsweise durch eine Aufwandsentschädigung nachgewiesen werden können, gibt es im Falle von (teil-)verdecktem politischen Agenda Settings (noch) keine bewährte Vorgehensweise, sondern mehr Fragen als Antworten in der aktuellen Li- teratur. Da sich die allgemeinen Gesetze für die Regelung von politischer Werbung nicht auf den online Bereich er- strecken, haben sich die meisten großen Social Media Plattformen selbstregulativen Kodizes verschrieben. Demnach brauchen Akteur*innen politischer Werbung auf Facebook eine Authentifizierung ihrer Person (Kreiss & McGregor, 2019), während Twitter seit 2019 explizite Werbung für politische Kampagnen gar ganz verbietet (Medina Serrano et al., 2018). Es gibt reglementarische Vorstöße für kommerzielle Influencer*innen-Tätigkeiten, da jene als Vorbilder mit persuasi- vem Potenzial eingestuft werden (Zimmermann et al., 2020), allerdings findet die Persuasion oft unter der Wahrneh- mungsschwelle der Konsument*innen statt, sodass schon die eindeutige Identifikation von Einflüssen schwierig ist: Zwar geben Jugendliche an, wenig von Influencer*innen-Inhalten beeinflusst zu werden, dennoch wurden verkaufs- steigernde Effekte von Affiliate Marketing Strategien durch Influencer*innen Endorsement und anderen Akteur*innen im online Bereich nachgewiesen (Goanta & Ranchordás, 2020). Der Austausch von Gütern und/oder Dienstleistungen ist ebenfalls ein gesetzlich geregeltes Sujet, das auch bei Influencer*innen Anwendung findet, sofern diese beispiels- weise umsonst in einem Hotel schlafen dürfen, wenn sie dieses dafür (möglichst positiv) online vorstellen. Auch als Brand Ambassador unterliegen Influencer*innen einer gesetzlichen Kennzeichnungspflicht; selbes gilt für eigene (Ko-)Produktionen von Gütern/Dienstleistungen (ebd., 2020). Ein neueres Beispiel der Grenzen dieser, wenn zwar definierten, aber dennoch nicht gänzlich trennscharfen Regulationen ist der Fall der Influencerin Cathy Hummels, die vom Bundesgerichtshof (BGH) Recht bekam, dass Influencer*innen nicht alle vorgestellten Produkte automatisch auch als Werbung kennzeichnen müssen (Bialek, 2021). Gerade in Bezug auf Versuche der politischen Einflussnahme von Influencer*innen oder anderen relevanten Ak- teur*innen wie ehemaligen Mandats*trägerinnen wurde dieser Themenkomplex bislang kaum beachtet. Daher soll am Beispiel des Bundestagswahlkampfes 2021 eine erste Bestandsaufnahme des Vorkommens möglicher (teil-)ver- deckter politischer Agenda Setting Versuche durchgeführt werden. 12 Wie vorab beschrieben soll mittels einer quantitativen Inhaltsanalyse herausgefunden werden, inwieweit (teil-)ver- decktes politisches Agenda Setting eine Rolle in der politischen Ansprache im Bundestagswahlkampf 2021 spielt. Dabei wird auf die vorab dargelegte Definition von (teil-)verdecktem politischen Agenda Setting Bezug genommen. 4.1. Methodisches Vorgehen Kodierhandbuch Das Kodierhandbuch besteht aus zwei Teilen. Der erste Teil basiert auf der Arbeitsdefinition von (teil-)verdecktem politischen Agenda Setting und wurde genutzt, um die für die Fragestellung relevanten Posts zu identifizieren bzw. irrelevante Posts herauszufiltern (Screen-Out). Der zweite Teil des Kodierhandbuchs wurde induktiv auf Basis von Realbeispielen kreiert und im Rahmen der Kodiertrainings stetig erweitert. Im zweiten Teil des Kodierhandbuchs wurden außerdem die angesprochenen Themen und die genannten Argumente gelistet. Zur Erstellung dieser Liste wurden im ersten Schritt die Parteiprogramme aller genannten Parteien gesichtet und die jeweiligen Argumente bzw. Forderungen identifiziert. Ergänzend wurden auch die Werbeinhalte auf Online-Plattformen gesichtet (Facebook Ad Library, Google Transparency Report). Im zweiten Schritt wurden die übergeordneten thematischen Schwerpunk- te identifiziert und die zugehörigen Argumente entsprechend sortiert. Die finale Liste umfasst die einzelnen Argu- mente und Forderungen der Parteien nach Themenschwerpunkten sortiert. Der Kodierprozess Das Vorgehen während der Kodierung wird folgend illustriert und ist in Abbildung 3 visualisiert. Im ersten Schritt wurden Posts herausgefiltert, die keine politischen Inhalte aufwiesen. Diese Posts wurden nicht für den Kodierpro- zess berücksichtigt, da sie als eindeutig irrelevant eingeordnet werden konnten. Für alle Posts, die politische Inhalte aufwiesen, wurden anschließend die allgemeinen Informationen aufgenommen (ebd. Post-ID, Kommunikator*in, So- cial Media Kanal). Das zweite Screen-Out berief sich auf die Arbeitsdefinition von (teil-)verdecktem politischen Agen- da Setting. Entsprechend wurde kodiert, ob eine Partei implizit oder explizit genannt wurde (Schritt 3). Bei Nicht-Nen- nung wurde der Post als vorläufig irrelevant eingestuft und nicht weiter kodiert. Außerdem wurde festgehalten, ob der Post eine positive oder negative Valenz aufwies (Schritt 4). Bei einer neutralen Valenz wurde der Post wiederum als irrelevant markiert und nicht weiter kodiert. Die allgemeinen Informationen wurden auch für jene Posts kodiert, die entweder in Schritt drei oder vier herausgefiltert wurden, da dies größere Flexibilität mit Bezug auf den definito- rischen Teil dieser Studie zuließ. Hätte sich im weiteren Verlauf herausgestellt, dass die Arbeitsdefinition angepasst werden müsste, hätte so problemlos nachkodiert werden können. Deutlich wird dieser Punkt insbesondere mit Blick auf die dritte definitorische Komponente von (teil-)verdecktem politischen Agenda Setting: der Bezug zum persön- lichen Erfahrungs-/Lebensbereich. Per Arbeitsdefinition würden Posts, die einen reinen Bezug zum persönlichen Erfahrungs-/Lebensbereich auswiesen, nicht als (teil-)verdecktes politisches Agenda Setting verstanden. Im Verlauf der Kodierbucherstellung und des Kodierer*innentrainings kristallisierte sich heraus, dass diese Variable ein breites Spektrum von Posts abdecken würde. Um möglichst viel Varianz abbilden zu können, wurde diese Variable vorerst ohne Screen-Out kodiert. Im zweiten Teil des Kodierhandbuchs wurden Aspekte, die während der Kodierbucherstellung auffällig wurden, ko- diert. Entsprechend wurde kodiert, ob der Post einen direkten Wahlaufruf enthält (Schritt 6). Des Weiteren wurde erfasst, ob der Post den Social Media-Filter einer Partei enthält (Schritt 7), Parteiwerbung abbildet (Schritt 8) oder ob der/die Kommunikator*in offenlegt, wen er/sie gewählt hat oder wählen wird (Schritt 9). Weiters wurde kodiert, ob der Post explizit als Werbung gekennzeichnet wurde (Schritt 10). Den Abschluss bildet die Kodierung der ange- sprochenen Themen und Argumente (Schritt 11). Hierzu wurde zuerst die Liste der Themen präsentiert und kodiert. Basierend auf dieser Auswahl wurden anschließend die jeweiligen Argumente und Forderungen präsentiert und ausgewählt. 4. QUANTITATIVE INHALTSANALYSE 13 Abbildung 3: Übersicht Kodierhandbuch 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. Hat der Post politische Inhalte? Screen-Out Allgemeines kodieren Wird eine Partei genannt? Valenz Bezug zum persönlichen Erfahrungsbereich? Relevant, weiter mit Kodierhandbuch Wahlaufruf Filter Parteiwerbung Wahlstatement Werbehinweis Themen und Argumente Ja Ja, explizit positiv Ja Ja Ja Ja Ja Ja Ja, implizit negativ Nein Nein Nein Nein Nein Nein Nein Nein Neutral 14 Um eine einheitliche Kodierung der acht Kodierer*innen zu gewährleisten wurden zwei Probedurchgänge vorge- nommen. Zuallererst wurden 10 relevante Posts zufällig ausgewählt und diese wurden gemeinsam kodiert. In einem nächsten Schritt wurden 50 Posts wieder zufällig ausgewählt und die Kodierer*innen kodierten diese jeweils selbst- ständig. In einem letzten Schritt wurden diese 50 Posts gemeinsam durchgesprochen, um etwaige Unstimmigkeiten zu beseitigen und eine einheitliche Kodierung zu gewährleisten. Während der Kodierphase wurde bei Unsicherheiten das Vier-Augen-Prinzip angewandt. Es wurden folglich unklare Posts besprochen und entweder auf bestehende Regeln hingewiesen oder neue Kodierregeln anhand der neuen Anfordernisse erstellt und an alle weiteren Kodier- er*innen kommuniziert. Erhebung Akteur*innenliste Die Erhebung der Akteur*innen erfolgte im September 2021 durch ein Team an wissenschaftlichen Projektmitarbei- ter*innen. Dabei wurde in zwei Schritten vorgegangen. Erstens wurde eine Erhebung von ehemaligen Bundestags- abgeordneten und ehemaligen Landtagsabgeordneten durchgeführt. Hierbei wurden Akteur*innen gelistet, die auf mindestens einer der sechs definierten Plattformen (Twitter, Facebook, Instagram, Youtube, TikTok, Telegram) min- destens 1.000 Follower*innen auf einem öffentlichen Profil aufwiesen. Es wurde auf eine ausgewogene Verteilung im politischen Spektrum geachtet, wobei durch das deutlich kürzere Bestehen der AfD nur eine deutlich geringere Anzahl an Akteur*innen einbezogen werden konnte. Anhand dieser Vorgehensweise wurden insgesamt 156 ehemali- ge Mandatsträger*innen aller sechs Parteien identifiziert (Linke: n = 32; SPD: n = 38; Grüne: n = 31; CDU/CSU: n = 35; FDP: n = 15; AfD: n = 5). Zweitens wurden politische Influencer*innen recherchiert. Dies geschah anhand einer Suche in Medienberichten zum Thema, durch die die relevantesten Influencer*innen identifiziert werden konnten. Weiters wurden die Plattformen nach Re-Posts von politischem Material einzelner Parteien untersucht, sowie nach der Verwendung von relevanten Hashtags zum Thema, wie beispielsweise der Hashtag „btw21“ oder „triell“. Auch wurde nach dem Schneeball-Prin- zip vorgegangen, da es oft zu Re-Posts einzelner Akteur*innen untereinander kam. Anhand dieser Vorgehensweise konnten 311 Akteur*innen unterschiedlicher politischer Ausrichtungen definiert werden, die auf mindestens einer der spezifizierten Plattformen mindestens 1.000 Follower*innen haben. Politisch gesehen könnten diese Akteur*innen folgendermaßen eingeordnet werden: Eher dem linken Feld waren n = 121 zuordenbar, eher dem rechten Feld n = 108 und bei n = 82 war keine politische Zuordnung möglich (z. B. Journalist*innen). Zudem wurden n = 5 Akteur*innen am Ende der Datensammlung nachgelistet, um die Plattform TikTok besser abzubilden. Fasst man alle Akteur*innen zusammen wurden somit N = 472 Akteur*innen untersucht. Plattformen Für alle definierten Akteur*innen wurde erhoben, auf welcher der vorab definierten Plattformen die Personen ein Konto betreiben. In Folge wurden die zwei Follower*innen-stärksten Plattformen der Akteur*innen analysiert, so diese mehr als eine Plattform betreiben. Somit wurden insgesamt N = 684 Konten analysiert. Es wurden n = 308 Twitter Profile, n = 148 Facebook Profile, n = 135 Instagram Profile, n = 49 Youtube Kanäle, n = 27 TikTok Profile und n = 17 Telegram Kanäle miteinbezogen. Es wurden jedoch nicht auf allen analysierten Plattformen im Zeitraum des Wahlkampfs politische Posts gefunden, die dem Forschungsgegenstand entsprachen (Anzahl der Profile ohne politische Inhalte im Wahlkampfzeitraum: Twitter: n = 34; Facebook: n = 59; Instagram: n = 50; Youtube: n = 25; TikTok: n = 6). Zudem konnte auf 15 Profile nicht zugegriffen werden, wobei 14 davon auf Twitter waren. Hier konnten die Posts nur bis zu einem bestimmten Datum geladen werden und somit konnte der Kodierungszeitraum nicht abgedeckt werden. Es ist jedoch unklar, ob dies eine Einstellung der Akteur*innen ist oder ein technisches Problem der jeweiligen Plattformen. Erhebung Posts Für jede behandelte Plattform wurde eine Voll- oder Stichprobenerhebung der Posts durchgeführt, die zwischen dem 1. September und 26. September um 18:00 vom Akteur oder der Akteurin hochgeladen wurden. So wurden alle politischen Posts abgespeichert, bis zu einer Maximalanzahl von 26 Posts (später auf Grund der großen Material- menge reduziert auf 13 für Twitter). Dies folgte der Logik, dass jeweils ein Post pro Tag gespeichert werden sollte. In dem Fall, dass ein/e Akteur*in mehr als einen Post pro Tag getätigt hat, wurde unter den Posts pro Tag zufällig ein Post ausgewählt. Es wurde jedoch auch darauf geachtet eher Posts auszuwählen, die den Kodierungskriterien 15 entsprachen. Es wurden folglich Posts präferiert, die eine explizite oder implizite Erwähnung einer politischen Partei beinhalteten. Hatte ein Akteur oder eine Akteurin mehrere Posts an einem Tag, gefolgt von Tagen ohne Posts, wurde bis zu einer Anzahl von 26 Posts (später in der Erhebungsphase reduziert auf 13 für Twitter) aufgefüllt. Dies führte zu einem Volumen von n = 4.916 Posts, wobei die Anzahl der kodierten Posts pro Akteur*in zwischen 1 und 52 liegt. 4.2. Ergebnisse Beschreibung kodierte Inhalte Die meisten kodierten Posts befanden sich auf Twitter (n = 3.289), gefolgt von Facebook (n = 674), Instagram (n = 400), Telegram (n = 299), TikTok (n = 150) und zu guter Letzt YouTube (n = 104). Die Follower*innen Anzahl dieser Accounts schwankte zwischen 1.007 und 4.300.000 und war im Schnitt M = 54.037,45 (SD = 192.983,97). Diese unausgewogene Verteilung der Posts kann anhand mehrerer Denkansätze interpretiert werden. Erstens muss die Rolle der unterschiedlichen sozialen Medien in dem analysierten gesellschaftlichen Feld gesehen werden. So kann die Überzahl der Posts auf Twitter auf dessen wichtige Rolle im allgemeinen politischen Diskurs zurückgeführt werden. So ist auffallend, dass besonders ehemalige Mandatsträger*innen Twitter als Plattform eher nutzen. Auch journalistischer Diskurs ist vermehrt auf Twitter zu finden, wodurch die Postzahlen unter den politischen Influen- cer*innen auf Twitter hoch sind. Telegram auf der anderen Seite, ist eine Plattform die sich klar abgrenzt und fast ausschließlich von rechts ausgerichteten Parteien genutzt wird. So konnten nur wenige Posts von nicht-AfD nahen Akteur*innen auf Telegram kodiert werden. Dadurch sinkt auch die gesamte Menge, an auf Telegram kodierten Posts im Datensatz. Zweitens ist die generelle Logik der sozialen Plattformen zu beachten. So fällt auf, dass die textbasierten sozialen Medien Twitter und Facebook am meisten Posts beinhalteten. Auch im Verhältnis zu den doch wenigen Telegram Profilen, die kodiert wurden, sind doch viele Posts von dieser Plattform im Datensatz vorhanden. Dies kann damit erklärt werden, dass ein textbasierter Post einfach und schnell absetzbar ist, beispielsweise im Vergleich mit einem Youtube Video. Vor allem auf Twitter ist die Anzahl der abgesetzten Posts pro Tag bei einigen Akteur*innen extrem hoch, was die Verminderung des Maximalwerts an Posts zur Folge hatte. Ganz klar ist die Logik bei Twitter vor allem, dass schnell, kurze, „heruntergebrochene“ Botschaften „getweetet“ werden. Dies ist bei Facebook weniger der Fall, da die Textmenge unlimitiert ist und oft Inhalte wie Fotos oder Videos dazu geteilt werden. Es muss jedoch erwähnt werden, dass von Instagram nur permanente Posts kodiert wurden. Diese sind zum größten Teil fotobasiert, was sich für einen politischen Inhalt weniger anzubieten scheint. TikTok ist als Plattform anhand der kurzen Dauer der Video- inhalte (max. 15 Sekunden) weniger komplex zu bespielen als die ebenfalls videobasierte Plattform Youtube. Im er- hobenen Sample fanden sich nur weniger politische Influencer*innen wieder, die vermehrt Inhalte auf TikTok posten. Zwar wurde nachkodiert, um einen genaueren Blick auf diese junge Plattform zu werfen, eine weitere Analyse wäre hier jedoch von Interesse. Auch muss als einschränkender Faktor die Nutzungslogik von Telegram erwähnt werden, wonach gerade auf dieser Plattform viele Inhalte in nicht-öffentlichen Nutzer*innenchats zu finden sind. Diese konn- ten im Rahmen der durchgeführten Analyse nicht miteinbezogen werden. Wie vorab beschrieben gab es drei wichtige Kriterien im Kodierprozess. Zuallererst musste eine Partei genannt werden, was circa bei 96,9% der Posts der Fall war (n = 4.077). Bei den meistens Posts wurde explizit eine Partei oder ein/e Politiker*in erwähnt (n = 3.774), während eine implizite Erwähnung (n = 153) bzw. eine sowohl explizite und implizite Erwähnung vergleichsweise kaum vorkam (n = 150). In der nachfolgenden Tabelle (Tabelle 1) ist ein Überblick der Häufigkeit der Parteien oder Politiker*innen der jeweiligen Parteien dargestellt, auf die explizit oder implizit verwiesen wurde. 16 Partei/Politiker*innen in der Partei CDU/CSU SPD Bündnis 90/ Die Grünen Die Linke FDP AfD Andere Explizit (Häufigkeit) 1.960 1.395 1.191 663 703 663 93 Implizit (Häufigkeit) 114 161 148 102 54 44 3 Diese 4.077 Posts wurden im nächsten Schritt weiter kodiert. Ein weiteres Screen-Out Kriterium war die positive oder negative Valenz. Wenn ein Post als neutral eingestuft wurde, wurde der Post folglich nicht mehr weiter kodiert. Dies war bei n = 500 Posts der Fall. Folglich wurden n = 3.577 Posts weiter betrachtet. Insgesamt zeigt sich, dass mehr negativer Diskurs als positiver Diskurs auf den sozialen Medien stattfindet. Es fällt auf, dass besonders bei CDU/CSU die Ratio von positiven zu negativen Erwähnungen sehr klar negativ (74,14% der Posts) ausfällt, wie auch in Tabelle 2 ersichtlich ist. Tabelle 1: Darstellung der Häufigkeiten von expliziten und impliziten Verweisen auf Parteien/Politiker*innen der Par- teien Partei/Politiker*innen in der Partei CDU/CSU SPD Bündnis 90/ Die Grünen Die Linke FDP AfD Andere Positive Valenz (Häufigkeit) 430 346 428 333 303 212 29 Negative Valenz (Häufigkeit) 1.233 783 526 243 243 342 38 Tabelle 2: Darstellung der Häufigkeiten von positiver und negativer Valenz in Bezug auf Parteien/Politiker*innen der Parteien 17 Ein weiches Kriterium war der Bezug zum eigenen Lebensbereich. Da sich die im Kodierprozess als eher schwierig darstellte, wurde, selbst wenn ein Bezug zum eigenen Lebensbereich vorlag mit diesen Posts weiter gearbeitet. Der reine Bezug zum eigenen Lebensbereich kam in den Posts jedoch kaum vor (n = 123). Aufgrund dieser geringen An- zahl an Posts, wurden diese Posts ebenfalls in die Auswertung miteinbezogen. Die nächsten Ausführungen beziehen sich nun auf die n = 3.577 Posts, die den vorab definierten Kriterien entsprachen. Vorab soll jedoch erwähnt werden, dass nur n = 4 der kodierten Inhalte als Werbung (mittels eines offiziellen Disclo- sures oder mittels eines verwendetet Hashtags z. B. #Werbung) gekennzeichnet wurde. Dementsprechend beziehen sich die folgenden Ausführungen größtenteils auf Posts, die für Rezipient*innen nicht als Werbung gekennzeichnet wurden. Beispielcluster Im Rahmen der Analyse der kodierten Inhalte konnten fünf relevante Beispielcluster identifiziert werden. Diese sollen nun nacheinander, nach Häufigkeit im Datensatz geordnet, beschrieben werden. Zudem wurden diese Beispielcluster auch nach Follower*innen-Anzahl der Accounts der jeweiligen Posts betrachtet. Dabei wurden zwei Gruppen (Makro vs. Micro-Accounts; Britt et al., 2020) verglichen: Jene Posts von Accounts ab 10.000 Follower*innen (n = 1.553) im Vergleich zu Accounts, die unter 10.000 Follower*innen haben (n = 1.999). Bei manchen Accounts war jedoch die Fol- lower*innen Anzahl nicht ersichtlich (nfehlend = 26 Posts). Der Werbungsreposts Der Werbungsrepost definiert sich dadurch, dass Wahlwerbung von etablierten Parteien re-postet (für bereits digita- le Inhalte) oder abfotografiert wird. Handelt es sich um ein Foto von Wahlwerbung z. B. eines Werbeplakates wurde dies nur als Werbungsrepost kodiert, wenn es der eindeutige Hauptfokus des Bildes war (also beispielsweise keine Fotos mit Personen und einem Wahlplakat im Hintergrund). Auch musste der Inhalt der Wahlwerbung, z. B. die Schrift auf einem Plakat, gut leserlich sein. Es musste die eindeutige Intention der Akteurin oder des Akteurs gegeben sein, Wahlwerbung zu machen. So wurden auch negative Kommentare zu Wahlwerbung nicht als Werbungsrepost kodiert. Die Abbildungen 4 bis 6 zeigen zum besseren Verständnis Reposts digitaler Werbeanzeigen, während die Abbildun- gen 7 und 8 Reposts von Werbeplakaten oder Printanzeigen veranschaulichen. Abbildung 4. Thüringen, L. (2021, 11. September). Termin Hinweis für heute. [Status Update]. Telegram Abbildung 5. Höhn, B. (2021, 10. September). An alle Großeltern, Eltern. [Status Update]. Twitter t.me/Lilly_Thueringen/11477 twitter.com/BaerbelHoehn/status/1436299716338323461 18 Das Testimonial Als Testimonial wird klassisch eine werbende Empfehlung definiert, die sich auf der eigenen Erfahrung mit einem Produkt begründet. Im Falle der politischen Werbung wurde als Testimonial kodiert, wenn eine Person explizit dazu Stellung bezieht, eine bestimmte Partei gewählt zu haben oder wählen zu wollen (z. B. „Ich habe XY gewählt“; „Meine Stimme für XY“). Abbildung 6. Tilman van L. (2021, 22. September). [Status Update]. Twitter. Abbildung 8. Handanoezgueven (2021, 5. September). #bundestagswahl2021. [Status Update]. Instagram. Abbildung 7. Adrian (2021, 25. September). [Status Update]. Twitter. Insgesamt n = 400 der kodierten Posts entsprachen diesen harten Kriterien. Dies entspricht 11,18 % der kodierten Posts. In Bezug auf diese Kategorie zeigte sich zudem ein deutlicher Unterschied in Bezug auf die Follower*innen- anzahl der Accounts. Posts von Accounts mit unter 10.000 Follower*innen posteten Werbung von Politiker*innen/ Parteien häufiger (n = 312) als Posts von Accounts mit über 10.000 Follower*innen (n = 86). Abbildung 9. Ferner, E. (2021, 25. September). Ich wähle Olaf Scholz [Status Update]. Twitter. Hierbei kommen individuelle Äußerungen der Akteur*in- nen zum Einsatz, wie die Abbildungen 9 bis 11 zeigen. Die Parteien versuchen jedoch auch aktiv, Akteur*innen dazu zu bewegen, explizit Stellung zu beziehen. Dies ist vor allem der Fall, wenn Parteien Filter zur Verfügung stellen, sowie bei von Parteien entworfenen Hashtags, wie die Abbildungen 12 bis 16 zeigen. twitter.com/linke_sachsen/status/1440675581432000515 p_4nAAAA twitter.com/amelieehrlich/status/1441700957524533250 www.instagram.com/p/CTcN5o4jFcN/ twitter.com/wandt_sandra/status/1441733823855677444 cXRiIIoAAAA twitter.com/linke_sachsen/status/1440675581432000515 p_4nAAAA twitter.com/wandt_sandra/status/1441733823855677444 19 Abbildung 10. Mühsal, W (2021, 25. September). Sowohl Grüne als auch die CDU [Status Update]. Facebook. Abbildung 13. Humke, P. (2021, 18. September). [Profilbild]. Facebook. Abbildung 11. Levit, I. (2021, 22. September). Wir brau- chen radikalen Klimaschutz. [Status Update]. Twitter. Abbildung 12. Robbe, R. (2021, 25. September). [Profilbild]. Facebook. Abbildung 14. Müller-Sönksen, B. (2021, 24. September). [Profilbild]. Facebook. www.facebook.com/wiebke.muhsal/photos/a.768137503266847/4372513549495873/ twitter.com/igorpianist/status/1440710338513563655 jsCr9e2at_4nAAAA www.facebook.com/photo www.facebook.com/photo www.facebook.com/photo/ twitter.com/ILeukefeld/status/1439206117175930880 Vi_knAAAA Abbildung 15. Leukefeld, I. (2021, 18. September). [Status Update]. Twitter twitter.com/igorpianist/status/1440710338513563655 twitter.com/ILeukefeld/status/1439206117175930880 20 Insgesamt n = 393 der kodierten Posts entsprachen diesen harten Kriterien. Dies entspricht 10,99 % der kodierten Posts. Nach Follower*innen-Anzahl wurden diese expliziten Wahlstatements von Accounts unter 10.000 Follower*in- nen häufiger verwendet (n = 282) als von Accounts ab 10.000 Follower*innen (n = 109). Der direkte Wahlaufruf Ein direkter Wahlaufruf wurde kodiert, wenn in direkter Form zur Wahl einer bestimmten Partei aufgerufen wurde. Hierzu wurde sowohl der Imperativ kodiert als auch klare Aufforderungen (z. B. „Deine Stimme für XY“; „Wähl auch Du XY“; „Wir rufen dazu auf XY zu wählen“; „Beide Stimmen XY“; „Deshalb XY wählen“). Es wurden geteilte Inhalte kodiert also beispielsweise Fotos oder Videos, in denen ein Wahlaufruf zu sehen oder zu hören ist. Auch wurde der Begleittext des Posts kodiert, also der Text der über oder neben einem Foto, steht. Nicht kodiert wurden Aufforde- rungen, die an eine bestimmte Bedingung geknüpft wurden (z. B. „Wer XY will, muss XY wählen“). Die Abbildungen 17 bis 21 sollen im Detail darlegen, wie sich solche Wahlaufrufe gestalten können. Abbildung 17. Helm, O. (2021, 26. September). [Status Update]. Twitter. Abbildung 16. Hoffmann, T. (2021, 26. September). [Status Update]. Twitter. twitter.com/SerapGueler/status/1442016928042680321 MoAAAA twitter.com/MelanieWerySims/status/1442064800721166338 n4MoAAAA twitter.com/SerapGueler/status/1442016928042680321 twitter.com/MelanieWerySims/status/1442064800721166338 21 Abbildung 18. Schrum, F. (2021, 26. September). [Status Update]. Facebook. Abbildung 19. Benschndr (2021, 25. September). [Status Update]. Instagram. Insgesamt n = 360 der kodierten Posts entsprachen diesen harten Kriterien. Dies entspricht 10,06 % der kodierten Posts. In Bezug auf die Follower*innen-Anzahl zeigt sich doch ein großer Unterschied. Bei Posts von Accounts unter 10.000 Follower*innen zeigten sich deutlich mehr direkte Wahlaufrufe (n = 287), als bei Posts von Accounts ab 10.000 Follower*innen (n = 72). Der Partei-Hashtag Da soziale Medien Algorithmus-basiert arbeiten, werden häufig Hashtags verwendet, um Inhalte effizient zu ver- breiten. Diese werden auch von Parteien eingesetzt, die Hashtags selbst verbreiten, in traditionelle Medienformen einbetten oder gezielt Follower*innen dazu aufrufen, den Hashtag zu verlinken. Die Hashtags sind ein Teil einer Wer- bestrategie und beinhalten oft auch direkte Wahlaufrufe, deshalb wurde die Verwendung von Hashtags kodiert. Es wurden jedoch ausschließlich Hashtags kodiert, die von Parteien selbst kreiert und verbreitet wurden. Diese wurden im Laufe des zweiten Teils der Erstellung des Kodierhandbuchs auf Basis von Realbeispielen erhoben und im Rahmen der Kodierer*innentrainings stetig erweitert. Diese waren: Die Linke: #linksruck, #linksrutsch, #machtdaslandgerecht, #ichwählelinks #mietenwahl Bündnis 90/Die Grünen: #diesmalgrün, #bereitweilihresseid, #grünwählen, #allesistdrin, #beidestimmengrün SPD: #RespektFürDich, #ScholzPacktDasAn #SozialePolitikFürDich CDU/CSU: #wegenmorgen, #wählauchducdu, #lachetmachet, #eineUnion FDP: #vielzutun, #niegabesmehrzutun, #hartaberfair, #tatensprechenlassen AfD: #abernormal #deutschlandabernormal #GrueneVerhindern Die Verwendungen dieser Hashtags sollen mittels der Abbildungen 22 bis 25 dargestellt werden. www.facebook.com/photo/ www.instagram.com/tv/CUP-YEelewc/ 22 Insgesamt n = 293 der kodierten Posts entsprachen diesen harten Kriterien. Dies entspricht 8,19 % der kodierten Posts. Auch in Bezug auf diese Kategorie lässt sich ein Unterschied in Bezug auf die Follower*innen-Anzahl erken- nen: Posts von Accounts mit einer Follower*innen Anzahl unter 10.000 Follower*innen verwendeten häufiger Partei- Hashtags (n = 232), im Vergleich zu Posts von Accounts ab 10.000 Follower*innen (n = 61). Als Beispiel dient hierzu Bracht (2021). Der Partei- Filter Die Filter Funktion, die sich auf unterschiedlichen Medien auf das Profilbild anwenden lässt, wird für unterschied- lichste thematische Felder genützt. So können Unternehmen, Parteien, Organisationen oder Privatpersonen Filter erstellen, die über das eigene Profilbild gelegt werden können. Von Parteien wird diese Funktion im Wahlkampf ver- wendet, damit sich Unterstützer*innen klar positionieren. Oft ist im Filter auch ein Wahlaufruf oder ein Wahlstate- ment eingefügt (siehe Abbildungen12 bis 15). Abbildung 21. Koch T. (2021, 22. September). [Status Update]. Twitter. Abbildung 22. Niebel, D. (2021, 17. September). [Profilbild]. Facebook. Abbildung 20. Bas, A. (2021, 25. September). [Status Update]. Twitter. twitter.com/alibas76/status/1441750914734428162 twitter.com/MarianBracht/status/1440682463378825216 www.facebook.com/photo/ 23 Es zeigte sich hierbei in einer qualitativen Folgeanalyse der Posts, dass viele Posts Kandidat*innenbezogen sind, sich folglich nur auf das Verhalten, Aussehen, Aussagen usw. von konkreten Personen beziehen. Diese bekommen, vor allem in negativen Argumentationslinien, einen starken Spin. Weiters gibt es eine Reihe von Posts, die thematisch bestimmte Ereignisse des Wahlkampfes umkreisen, ohne ein politisches Thema zu haben. Als Beispiel kann hierbei die Diskussion rund um Armin Laschets Verhalten im Interview mit Kinderreporter*innen genannt werden oder sein Verhalten im Gespräch mit einem aggressiven Corona-Maskenverweigerer. Diese „tagesaktuellen“ Ereignisse führten zu einem Media-Spin und generieren in Folge viele Posts unter den in dieser Studie analysierten ehemaligen Mandatsträger*innen und politischen Influencer*innen. Vor allem unter den politischen Influencer*innen werden sol- che Ereignisse, besonders im negativen Feld, gerne kommentiert und repostet (sog. „Shitstorm“). Für weitere Analy- sen wäre es von Interesse, ob bestimmte Imageaspekte von Politiker*innen direkt von Akteur*innen übernommen werden. Dies könnte in Folgeforschungen kodiert werden. Dies kam in unserem gezogenen Sample jedoch kaum vor (n = 25; 0,70 % des Samples). Diese Filter wurden bei Posts von Accounts unter 10.000 Follower*innen (n = 18) etwas mehr verwendet als bei Posts von Accounts ab 10.000 Follower*innen (n = 6). Themen der Posts Die kodierten Posts zeigen thematisch kein klares Bild. So wurden die von Parteien klar kommunizierten Argu- mentationslinien analysiert und es zeigt sich, dass die Posts der Akteur*innen diese nur in wenigen Fällen direkt übernehmen. Die meisten Übereinstimmungen mit klaren parteipolitischen Argumentationslinien konnten im Bereich Umwelt/Klimaschutz gefunden werden. Die Mehrheit der Posts hatte jedoch kein von Parteien konkret genanntes Thema. Abbildung 23. Darstellung der Häufigkeiten der Themen der kodierten Inhalte 21 33 56 2 22 4 22 3 20 9 19 1 13 0 91 85 71 68 62 62 55 54 37 12 2 Kein Thema/anderes Thema Umwelt/Klimaschutz Soziales Migration/Integration/Asyl Finanzen/Steuern Gesundheit Geschlechtergerechtigkeit Sicherheitspolitik Inland Wohnen Infrastruktur Finanzen/Wirtschaft Staat/Verwaltung Außenpolitik Bildung Familie EU Medien Wissenschaft/Forschung Themen der Posts 24 Im Folgenden soll im Detail auf die unterschiedlichen Beispielcluster eingegangen werden, um eine vertiefende Ana- lyse zu ermöglichen und eine Typologisierung in Bezug auf (teil-)verdecktes politisches Agenda Setting vorzunehmen. Der Werbungsrepost Bei einem Repost von eindeutiger Wahlwerbung von einer Partei sollte diese als solche für Nutzer*innen erkennt- lich sein, auch wenn der Akteur bzw. die Akteurin in diesem Fall keine Gegenleistung bekommt. Dass die Quelle eines Posts bei der Evaluation des Posts ausschlaggebend sein kann, zeigt eine von der Landesanstalt für Medien NRW in Auftrag gegebene Studie (ebd., 2020b, S.6f). Da beim Werbungsrepost Inhalte unverändert weiterverbreitet werden, könnte also die Quelle des ursprünglichen Posts Aufschluss über die persuasive und möglicherweise sogar werbende Natur des Beitrags geben. So liegt ein werblicher Bezug für Nutzer*innen offensichtlicher vor, wenn der ursprüngliche Post von einem offiziellen Partei-Account aus gepostet wurde. Gleichzeitig sind Nutzer*innen auf sozi- alen Netzwerken mit so vielen Inhalten konfrontiert, dass sie nur in seltenen Fällen den Hintergrund der Quelle jedes Posts überprüfen und dadurch Rückschlüsse auf etwaige werbende Absichten ziehen können. Ein weiterer Fallstrick beim Repost ist das Verhältnis von Post und Begleitinformationen wie z. B. Infotexte oder Captions. So ist durchaus denkbar, dass ein Akteur eine Wahlwerbung auf Instagram repostet, sich in der Caption jedoch von der Wahlwerbung distanziert oder diese kritisch hinterfragt. Analog dazu könnten formale Wahlargumente (Werbeinhalte) und/oder eine Werbekennzeichnung z. B. in die Bildunterschrift eingearbeitet sein. Während ein Erwähnen von Wahlargumen- ten in Begleitinformationen den Verdacht des (teil-)verdeckten politischen Agenda Settings eher erhärtet, spannen Werbehinweise in den Bildunterschriften ein anderes Problemfeld auf. Denn bei einem Repost über verschiedene Plattformen hinweg werden Begleitinformationen nicht automatisch übernommen – z. B. verschwinden TikTok-Cap- tions, wenn die Videos von TikTok heruntergeladen und bei Instagram geteilt werden. Ein möglicher Lösungszugang bestünde daher darin, bei den ursprünglichen Posts anzusetzen. Denn enthielte das Bild oder Video selbst einen Werbehinweis, würde dieser auch beim Repost übernommen. Bei Inhalten, die unver- ändert z. B. von Partei Accounts übernommen werden, wäre eine Kennzeichnung des Beitrags, etwa in Form eines Disclaimers auf dem jeweiligen Bild oder Video für Nutzer*innen unter Umständen hilfreich. Die Kennzeichnung auf dem Beitrag selbst würde sicherstellen, dass der Disclaimer auch beim Teilen über verschiedene Plattformen hinweg erhalten bleibt. Abseits von sozialen Netzwerken sollten Telemedien dazu angehalten werden, Social Media-Beiträge so in die Website einzubetten, dass Begleittexte wie Captions etc. übernommen werden. Dadurch wird Nutzer*innen der Website eine Kontextualisierung der Inhalte vereinfacht und Transparenz erhöht. Der direkte Wahlaufruf und das Testimonial Der direkte Wahlaufruf nutzt die formale Struktur sozialer Netzwerke am offensichtlichsten aus, um über direkte Wahlempfehlungen Einfluss auf die Wahlentscheidung anderer Nutzer*innen zu nehmen. In der Regel wird hier freier argumentiert als bei einem einfachen Repost, teilweise sind auch Verweise auf die persönliche Lebensrealität der Nutzer*innen zu finden. Gerade dieser Punkt macht es schwierig, direkte Wahlaufrufe allgemein einzuordnen und zu regulieren, da die Abgrenzung zur Meinungsäußerung fließend ist. Gleichzeitig beinhaltet der Wahlaufruf eine klare Handlungsempfehlung und verfolgt eindeutig persuasive Ziele. Die Grenzen zwischen Wahlaufruf und Testimo- nial sind fließend. Der größte Unterschied besteht darin, dass der Wahlaufruf ein implizites Wahlstatement enthält, während das Testimonial ein explizites Wahlstatement enthält. Zwar suggeriert auch das Testimonial eine Wahl- empfehlung, es enthält jedoch keine direkte Handlungsanweisung. Diese persönliche Überzeugungsarbeit geschieht mitunter über soziale Lernprozesse (Bandura, 1977). Trotz der möglichen starken persuasiven Effekte, die sich durch die persönliche Färbung der Posts ergeben, sollte auch bei direkten Wahlaufrufen und Testimonials der Inhalt des Posts bei etwaigen Regulierungspraktiken entschei- dend sein. Aus Nutzer*innensicht sollte klassische politische Werbung oder Wahlwerbung, die von Akteur*innen gepostet wird, auch als solche gekennzeichnet sein. Da das Wahlstatement oft auf die individuelle Wahlentscheidung des Akteurs bzw. der Akteurin eingeht, spielt bei diesem Beitragstyp der Lebensbereich des Users bzw. der User*in 5. QUALITATIVE ANALYSE DER CLUSTER UND EIN- ORDNUNG DER ERGEBNISSE 25 eine größere Rolle, was in der Praxis verstärkt für eine legitime Meinungsäußerung und gegen eine generelle Regu- lierung spricht. Dabei spielt es jedoch auch eine Rolle, in welcher Funktion der Akteur bzw. die Akteurin politische Inhalte postet. Im Telemediengesetz (§ 5 Abs. 1) ist festgelegt, dass Social Media-Profile, die nicht ausschließlich pri- vat genutzt werden, über ein Impressum verfügen müssen. Im Sinne der Transparenz wäre es empfehlenswert, wenn politische Akteur*innen durch eine eindeutige Beschreibung ihres Social Media-Profils deutlich machen, in welcher Funktion sie posten. So wäre für Nutzer*innen zumindest auf den zweiten Blick ersichtlich, dass es sich unter Um- ständen um eine*n Akteur*in mit parteipolitischen Interessen handelt. Partei-Filter und Partei-Hashtag Der Partei-Filter wird meist von der jeweiligen Partei gestellt und kann von Nutzer*innen über eigene Inhalte gelegt werden (z. B. das Profilbild). Darüber hinaus sollte beachtet werden, dass der Partei-Filter durch seine vorrangige Anwendung im Profilbild der Nutzer*innen eine vermeintlich stärkere Präsenz aufweist, als ein Post. Während ein einfacher Post im restlichen Feed der Nutzer*innen als „einer von vielen” übersehen werden könnte, ist das Profilbild bei jedem Post sichtbar. Während also die Bezugnahme kürzer ausfällt als in einem Post, in dem der/die Nutzer*in die eigene politische Positionierung deutlich macht, beschreibt die Änderung des Profibilds mit einem Partei-Filter eine längerfristige und übergreifende Positionierung über verschiedene Posts und somit verschiedene Themen hinweg. Da Partei-Filter die politischen Präferenzen von User*innen in visueller Form darstellen, können sie ebenfalls als Wahlaufruf bzw. -statement eingeordnet werden. Darüber hinaus werden jedoch keine konkreten Wahlargumente der jeweiligen Partei genannt. Daher sind Partei-Filter weniger als politische Werbung zu verstehen, sondern fallen eher in den Bereich der persönlichen Wahlempfehlung. Bei Influencer*innen und ehemaligen Mandatsträger*innen ergibt sich wiederum dieselbe Problematik, die bereits im Rahmen des direkten Wahlaufrufs und der Testimonials beschrieben wurde. Daher decken sich die Regulierungsempfehlungen für die Nutzung von Partei-Filtern mit denen, die in jenem Rahmen in Bezug auf Transparenzbestrebungen ausgesprochen wurden. Auch Partei-Hashtags erfreuen sich großer Beliebtheit, nicht zuletzt da sie ein Auffinden der Posts ermöglichen. Während diese zumeist nur in der Caption sichtbar sind, werden sie zeitweise auch in den eigentlichen Post auf- genommen. Partei-Hashtags signalisieren für Eingeweihte zwar eine Parteiaffinität oder -zugehörigkeit, können für sich genommen aber noch nicht als (teil-)verdecktes politisches Agenda Setting bezeichnet werden, da sie vor allem für das Auffinden von Posts geradezu notwendig sind. Somit wird für Partei-Hashtags keine direkte Regulierungs- empfehlung ausgesprochen. Für Hashtags, die nicht zu den gängigen Partei-Hashtags zählen, muss jedoch weiter differenziert werden. Zum einen ist es möglich, dass Hashtags als konkreter Werbehinweis genutzt werden (z. B. #werbung). Des Weiteren können Werbebotschaften natürlich auch in Form von Hashtags formuliert werden. Daher sollten bei der Prüfung von Posts auf vermeintlich werbliche Inhalte auch Hashtags berücksichtigt und im jeweiligen Kontext eingeordnet werden. 26 Im Folgenden soll nun noch einmal konkret auf die eingangs erwähnten Forschungsfragen eingegangen werden. Wie lässt sich (teil-)verdecktes politisches Agenda Setting empirisch typologisieren? Auf Basis der Literatur wurden drei Hauptkriterien für eine politische, persuasive Ansprache definiert: Partei- oder Politiker*innen-Nennung, positive oder negative Valenz und Verortung außerhalb des eigenen Lebensbereiches. Auf- grund von diesen Kriterien konnten insgesamt 70,26 % (n = 3.454) der Posts zumindest dem politischen Agenda Setting zugeordnet werden. Inwieweit womöglich (teil-)verdecktes politisches Agenda Setting, also eine Art von Wahlkampfansprache vorhanden ist, wurde mittels Clustern (Werbungsreposts, Testimonials, direkter Wahlaufruf, Partei-Hashtag, Partei-Filter) und mittels Überschneidung der Themen in den kodierten Posts zu politischen Posts von Parteien oder Politiker*innen und deren Wahlprogrammen überprüft. Dabei zeigt sich, dass zwar kaum eine thematische Überschneidung vorhanden ist, da die Posts größtenteils kein konkretes Wahlthema ansprechen, jedoch die dargelegten Beispielcluster Indizien für (teil-)verdecktes politisches Agenda Setting liefern. Vor allem Reposts von Wahlwerbungen, die explizite Erwähnung der eigenen Wahl, der direkte Wahlaufruf und die Verwendungen von offiziellen Partei-Hashtags stellen dabei klar Indizien dar. Partei-Filter spielen zumindest in diesem Sample eine eher untergeordnete Rolle. Wer sind bezogen auf a) Parteien, b) Verbreitung (z. B. ehemalige Mandatsträger*innen, Influencer*innen) und c) Infra- struktur (Plattformen) die Schlüsselfiguren von (teil-)verdecktem politischen Agenda Setting im Bundestagswahlkampf 2021? a) Inwieweit eine konkrete Beauftragung von Parteien vorlag kann mit dieser Analyse nicht festgestellt werden. Es war jedoch ein klarer Überhang von Posts die sich auf die CDU/CSU, die SPD und Bündnis 90/die Grünen bezogen. Jedoch zeigte sich gleichzeitig ein Überhang zur negativen Konnotation dieser Posts, welcher sich am deutlichsten bei der CDU/CSU (74,14 % negativ) gefolgt von der SPD (69,35 % negativ) zeigt. b) Betrachtet man die analysieren Posts, die eine Partei oder Politiker*innen einer Partei erwähnten und eine emo- tionale Färbung aufwiesen, zeigt sich ein klarer Überhang von Posts von politischen Influencer*innen (n = 2.537) im Vergleich zu Posts von ehemaligen Mandatsträger*innen (n = 1.040). Folglich scheinen politische Influencer*innen hier eine wichtigere Rolle einzunehmen. c) Die ehemaligen Mandatsträger*innen und politischen Influencer*innen hatten die meisten Follower*innen auf Twitter, gefolgt von Facebook, Instagram, Youtube, TikTok und Telegram. Diese Kanäle wurden durchaus auch für politische Inhalte genutzt, da die meisten Posts auf Twitter, Facebook und Instagram kodiert wurden, wobei mit Ab- stand die meisten Inhalte auf Twitter gesichtet wurden. Telegram nahm trotz der verhältnismäßig wenigen analysier- ten Profilen eine nicht zu außer Acht lassende Rolle ein, wobei Youtube und TikTok zumindest in dem hier angeführten Sample eher eine untergeordnete Rolle im politischen Diskurs spielten. Diese Verteilung lässt sich vor allem darauf zurückführen, dass jene Plattformen, auf denen die meistens Posts gesichtet wurden vorrangig textbasiert arbeiten, während YouTube und TikTok auf visuelle Inhalte setzen. Die Überzahl der Posts auf Twitter kann auf die wichtige Rolle im allgemeinen politischen Diskurs zurückgeführt werden. Besonders ehemalige Mandatsträger*innen benutzen Twitter im Wahlkampf. Auch journalistischer Diskurs findet vermehrt auf Twitter statt, was die hohe Anzahl an Posts von politischen Influencer*innen auf Twitter erklärt. In welchem Verhältnis stehen (teil-)verdecktes politisches Agenda Setting und politisch-werbliche Inhalte? Betrachtet man die inhaltliche Ebene der Posts, in anderen Worten die Themen der Posts, kann kaum eine Über- schneidung der Themen der ehemaligen Mandatsträger*innen und politischen Influencer*innen im Vergleich zu poli- tischen-werblichen Inhalten festgestellt werden. Folglich kann eine Eingrenzung kaum über den Einzelfall hinaus gehen. Bei den Reposts von politischen Werbungen sieht es anders aus, da hier werblicher Inhalt weiterverbreitet wird. Bei 11,18 % der Posts ist diese Überschneidung folglich uneingeschränkt gegeben. 6. FAZIT 27 Lässt sich auf Grundlage der theoretischen und empirischen Erkenntnisse ein etwaiger Regulierungsbedarf feststellen? Falls ja: welche konkreten Schritte könnte eine Regulierung beinhalten? Wie bereits an anderer Stelle erläutert, beziehen sich bestehende Regulationspraktiken auf Werbung für Produkte/ Dienstleistungen in (meist vertraglich abgesicherter) Kooperation mit kommerziellen Unternehmen – dennoch ließen sich zumindest einige dieser Ansätze auch auf (teil-)verdecktes politisches Agenda Setting übertragen. Vorschläge zu Regulierungskriterien leiten sich aus der eingangs dargebotenen Definition von (teil-)verdecktem politische Agenda Setting ab: Sofern „Partisanship“ durch eindeutig als parteinah zuzuordnende Verweise auf eine einseitige und schönfärbende (positive) Art festgestellt werden kann, sollte zumindest die Frage nach politischen Werbeintentionen gestellt werden. Ist diese nachweisbar, braucht es eindeutige Kennzeichnungsregelungen. Auch ergäbe sich die Mög- lichkeit, dass vor allem Influencer*innen für politische Inhalte keinen oder deutlich weniger Klick-basierten Lohn von der jeweiligen Social Media Plattform erhalten sollen. Weiters sollten relevante Aspekte wie ob der/die Influencer*in Mitglied einer Partei ist deutlich sichtbar beispielsweise im Profil sein. Transparenz bezüglich der Hintergründe von politischen Posts (Herkunft des Posts, Zielgruppe bzw. Kriterien für das Targeting) wird als zentrales Kriterium für eine potenzielle Regulierung (teil-)verdeckten politischen Agenda Settings angesehen und gilt als erster Schritt, rechtliche Klarheit zu schaffen (Ghosh & Scott, o.D.). Auch eine finanzielle Rechenschaftspflicht, differenziertere Authentifizierungsnachweise, aber vor allem die eindeutige Kennzeichnung werblicher Inhalte sind konkrete For- derungen an die Legislative. Daraus können sich dann inhaltliche Kriterien ableiten lassen, die Wähler*innen vor Irreführung und Manipulation durch (teil-)verdeckte politische Kampagnen besser schützen soll, was sich durch die Ausweitung des Gesetzes gegen unlauteren Wettbewerb auf den Bereich der politischen online Werbung umsetzen ließe (Helberger & Dobber, o.D.; Medina Serrano et al., 2018). Transparenz hat auch für Nutzer*innen sozialer Netzwerke einen besonderen Stellenwert (Landesanstalt für Medien NRW, 2020b, S.7–10). Schließlich kann ein gewisses Maß an Transparenz ausschlaggebend dafür sein, wie Nutzer*in- nen Informationen wahrnehmen und verarbeiten – etwa, wie sie mit persuasiven Inhalten umgehen, ob sie diese kri- tisch prüfen etc. Neben der Medienkompetenz der Nutzer*innen, die oftmals bereits als wichtige Voraussetzung für selbstbestimmte und mündige Social Media-Nutzung erkannt wird, sollte auch die Medienkompetenz der Akteur*in- nen gestärkt werden. Während z. B. Journalist*innen meist über eine Berufsausbildung verfügen und formalisierte Verhaltenskodexe haben, ist Influencer*in ein heterogener Sammelbegriff, der an keine formale Berufsethik geknüpft ist. Die Reichweite und Bekanntheit von Influencer*innen ist oftmals nicht auf politische Inhalte zurückzuführen – es ist durchaus denkbar, dass viele von ihnen über keine dezidierte Vorbildung in politischen Themen und deren Kommunikation verfügen. Insofern wäre eine Sensibilisierung bestimmter Nutzer*innen-Gruppen für den eigenen politischen Einfluss (z. B. Influencer*innen, die sich bislang nicht hauptsächlich politisch in sozialen Netzwerken ge- äußert haben) empfehlenswert. Neben Appellen an Transparenz und Selbstverantwortung wäre es der Transparenz in einigen Fällen förderlich, politisch-werbliche Inhalte in sozialen Netzwerken eindeutiger zu kennzeichnen. Dies könnte etwa ein Banner oder Disclaimer im jeweiligen Beitrag sein, also in den visuellen Beitrag eingebettet. Würde dieser Beitrag geteilt werden, wäre die Kennzeichnung an den Inhalt geknüpft und automatisch übernommen und nicht z. B. durch ein Anpassen der Caption gelöscht. Insgesamt ist jedoch festzuhalten, dass für Regulierungsempfehlungen über den Einzelfall hinaus weitere Studien bezüglich der Hintergründe, Prävalenz und Effekte von (teil-)verdecktem politischen Agenda Setting nötig sind. Wie kann (teil-)verdecktes politisches Agenda Setting in Bezug zu Meinungsäußerungsfreiheit gesetzt werden? Welche Problemfelder spannen sich auch in Bezug auf etwaige Regulierungsvorschläge hin auf? In Anbetracht der Vielschichtigkeit des Phänomens und der rechtlich unklaren Lage bezüglich politischer Werbung und (teil-)verdecktem politischen Agenda Setting ist es schwierig, allgemeingültige Regulierungsempfehlungen auszuspre- chen. Hinzu kommt, dass wir auf Basis der vorliegenden Untersuchung nicht feststellen können, ob es sich bei den unter- suchten Beiträgen um Werbung handelt, für die der Akteur bzw. die Akteurin eine Gegenleistung erhalten hat, oder nicht. Man bräuchte weiterführende Studien, um diesen Zusammenhang aufzudecken. Vielmehr gehen wir davon aus, dass eine hohe inhaltliche Deckungsgleichheit von Akteur*innenbeiträgen und offiziellen Wahlargumenten auf mögliches (teil-)ver- decktes politisches Agenda Setting hinweist. Diese Unterscheidung ist mit Blick auf etwaige Regulierungspraktiken essen- tiell. Abgesehen von möglichen Gegenleistungen, die ein eindeutiger Indikator für politische Werbung wären, bleibt durch die Zusicherung der Meinungsäußerungsfreiheit nur die Einzelfallprüfung. Solange kein eindeutiger Werbeauftrag bzw. keine Gegenleistung vorliegt, ist eine Beschneidung der Meinungsäußerungsfreiheit nicht verhältnismäßig, da der offene Diskurs insbesondere vor Wahlen einen der Grundpfeiler demokratischer Gesellschaften darstellt. 28 Jedoch können anhand der Beispielcluster durchaus Problemfälle, die einer genaueren Betrachtung bedürfen, fest- gestellt werden. Vor allem die Weiterverbreitung von klar werblichen Inhalten (Werbungsreposts) kann einen sol- chen Problemfall darstellen. Je nach Begleittext zu diesen Reposts können diese Posts durchaus werbliche Zwecke verfolgen. Hier wären zwei Regulierungsmaßnahmen denkbar: a) die werblichen Inhalte selbst, die repostet werden, könnten einen Disclaimer beinhalten, oder b) man gibt einen Disclaimer für derartige Inhalte vor – speziell für Inhalte, die völlig unverändert weiterverbreitet werden. Auch direkte Wahlaufrufe, der Einsatz von Testimonials, wie bei klassischen Produktwerbungen, und Partei-Filter bedürfen durchaus einer genaueren Betrachtung. Hierbei wäre es vor allem hilfreich, wenn Akteur*innen, die sich dieser Kommunikationsstrategie bedienen zumindest in ihrem Profil ersichtlich machen, ob sie eine politische Funktion innehaben oder -hatten. 29 Acharoui, Z., Alaoui, A., Ettaki, B., Zerouaoui, J., & Dakkon, M. (2020). Identifying Political Influencers on YouTube during the 2016 Moroccan General Election. Procedia Computer Science, 170, 1102-1109. doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.061 Adrian (2021, 25. September). [Status Update]. Twitter. twitter.com/amelieehrlich/status/1441700957524533250 Alsolami, A., Mundy, D., & Hernandez Perez, M. (2021). A structured mechanism for identifying political influencers on social media platforms: top 10 Saudi political Twit- ter users. International Journal of Humanities and Social Sciences, 15(4), 366-372. Bandura, A. (1977). 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Darstellung der Häufigkeiten von positiver und negativer Valenz in Bezug S. 16 auf Parteien/Politiker*innen der Parteien 35 9. ABBILDUNGSVERZEICHNIS Abbildung 1. Überblick der methodischen und inhaltlichen Herangehensweise S. 06 Abbildung 2. Überblick über das geplante empirische Vorgehen S. 07 Abbildung 3. Übersicht Kodierhandbuch S.13 Abbildung 4. Thüringen, L. (2021, 11. September). Termin Hinweis für heute. [Status Update]. Telegram. S. 17 Abbildung 5. Höhn, B. (2021, 10. September). An alle Großeltern, Eltern. [Status Update]. Twitter. S. 17 Abbildung 6. Tilman van L. (2021, 22. September). [Status Update]. Twitter. S. 18 Abbildung 7. Adrian (2021, 25. September). [Status Update]. Twitter. S. 18 Abbildung 8. Handanoezgueven (2021, 5. September). #bundestagswahl2021. [Status Update]. Instagram. S. 18 Abbildung 9. Ferner, E. (2021, 25. September). Ich wähle Olaf Scholz [Status Update]. Twitter. S. 18 Abbildung 10. Mühsal, W. (2021, 25. September). Sowohl Grüne als auch die CDU [Status Update]. Facebook. S. 19 Abbildung 11. Levit, I. (2021, 22. September). Wir brauchen radikalen Klimaschutz. [Status Update]. Twitter. S. 19 Abbildung 12. Robbe, R. (2021, 25. September). [Profilbild]. Facebook. S. 19 Abbildung 13. Humke, P. (2021, 18. September). [Profilbild]. Facebook. S. 19 Abbildung 14. Müller-Sönksen, B. (2021, 24. September). [Profilbild]. Facebook. S. 19 Abbildung 15. Leukefeld, I. (2021, 18. September). [Status Update]. Twitter. S. 19 Abbildung 16. Hoffmann, T. (2021, 26. September). [Status Update]. Twitter. S. 20 Abbildung 17. Helm, O. (2021, 26. September). [Status Update]. Twitter. S. 20 Abbildung 18. Schrum, F. (2021, 26. September). [Status Update]. S. 21 Abbildung 19. Benschndr. (2021, 25. September). [Status Update]. Instagram. S. 21 Abbildung 20. Bas, A. (2021, 25. September). [Status Update]. S. 22 Abbildung 21. Koch T. (2021, 22. September). [Status Update]. S. 22 Abbildung 22. Niebel, D. (2021, 17. September). [Profilbild]. S. 22 36 IMPRESSUM Herausgeberin: Landesanstalt für Medien NRW Zollhof 2 D-40221 Düsseldorf info@medienanstalt-nrw.de www.medienanstalt-nrw.de Verantwortlich: Sabrina Nennstiel (Leiterin Kommunikation) Dr. Meike Isenberg (Leiterin Forschung) Redaktion: Dr. Meike Isenberg Autorinnen und Autoren: Prof. Dr. Jörg Matthes, Dr. Mira Mayrhofer, Selina Noetzel, Helena Knupfer, Melanie Saumer, Sarah Juricek, Dr. Alice Binder (Institut für Publizistik- und Kommunikationswissenschaft, Universität Wien) Gestaltung: Merten Durth (disegno kommunikation GbR) Diese Publikation wird unter der Creative-Commons-Lizenz veröffentlicht (CC BY-SA 4.0). creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/legalcode.de EXECUTIVE SUMMARY: DEUTSCH EXECUTIVE SUMMARY: ENGLISH 1. EINLEITUNG 2. PROJEKTZIELE 3. LITERATURRECHERCHE 4. QUANTITATIVE INHALTSANALYSE 4.1. Methodisches Vorgehen 4.2. Ergebnisse 5. QUALITATIVE ANALYSE DER CLUSTER UND EINORDNUNG DER ERGEBNISSE 6. FAZIT 7. LITERATURVERZEICHNIS 8. TABELLENVERZEICHNIS 9. ABBILDUNGSVERZEICHNIS Impressum
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