In der Studie mit dem Titel “Who speaks and who is heard on Facebook? Political mobilization and engagement patterns of partisanship and gender in Switzerland’s direct democracy”untersuchen Dr. Julian Maitra und Prof. Regula Hänggli vom Departement für Kommunikations- und Medienforschung öffentliche politische Kommunikation im Zusammenhang mit eidgenössischen Abstimmungen auf Facebook.
In der deskriptiven quantitativen Datenanalyse wird ein Datensatz von 226‘000 Facebook-Posts von 770 Facebook-Pages schweizerischer politischer Akteure untersucht, die während 20 Monaten, von 2019 bis 2021, mehr als 18 Millionen Mal von Facebook-Nutzerinnen gelikt, geteilt oder kommentiert wurden.
Die Resultate zeigen auf, dass es eine erhebliche Diskrepanz zwischen „sprechen“ und „gehört werden“ im schweizerischen politischen Diskurs auf Facebook gibt. Diese Diskrepanz wird einerseits auf Parteiebene ersichtlich: So erhält die Schweizerische Volkspartei (SVP) überproportional viele Interaktionen (Summe aus Likes, Shares, Comments) auf ihre Posts. Andere Parteien, die ähnlich oft auf Facebook Inhalte publizieren, erhalten hingegen weniger und zum Teil deutlich weniger Nutzer-interaktionen.
Es besteht auch eine erhebliche Diskrepanz zwischen weiblichen und männlichen Politikern: Schweizer Politikerinnen erhalten viel weniger Interaktionen – relativ zu der Anzahl Beiträge, die sie auf Facebook veröffentlichen – als ihre männlichen Kollegen. Solche Diskrepanzen zwischen Sprechen und Gehört werden im öffentlichen politischen Diskurs auf Facebook sind problematisch, gerade in einer direkten Demokratie in der es darum geht, dass die Argumente der verschiedenen politischen Akteure in ausgewogener Weise gehört werden.
Die Resultate könnten damit auch für die aktuellen europäischen und schweizerischen Debatten über die Regulierung von Internetplattformen relevant sein. Die deskriptive Studie hat jedoch eine wichtige Limitierung: Die Daten lassen keinen Rückschluss auf die Gründe für diese Diskrepanzen zu. Es ist also nicht klar, ob diese beispielweise durch algorithmische Verzerrungen von Facebook, Nutzerpräferenzen oder unterschiedlicher Qualitätsstufen der Inhalte politischer Akteure – oder einer Mischung dieser und weiterer Faktoren – zustande kommen.
Die Studie ist Open-Access im Journal of Quantitative Description: Digital Media hier verfügbar: https://journalqd.org/article/view/3706
