Martin Wettstein / Andreas Fahr / Alexander Ort

Beyond Eyeballing: Automatische Mustererkennung in Prozessdaten

Die Kommunikationswissenschaft hat zunehmend Zugriff auf umfangreiche und feingliedrige Beobachtungsdaten, mit denen unter anderem Prozesse der Mediennutzung, -rezeption und -wirkung beschrieben werden. Neue Erhebungsmethoden erlauben es etwa, das Online-Verhalten von MediennutzerInnen (z. B. die Kommunikation auf Twitter), die physiologischen Reaktionen (z. B. Augenbewegungen von Probanden) oder das Nutzungsverhalten auf Websites detailliert und in Echtzeit zu beobachten. Um diese – teilweise sehr umfangreichen – Daten quantitativ wie qualitativ auswerten zu können, müssen Muster in den Daten erkannt und verlässlich charakterisiert werden.
In diesem Beitrag wird anhand zweier Beispielstudien gezeigt, wo die Kommunikationswissenschaft mit diesen Prozessdaten in Berührung kommt und welche quantitativen Methoden sich anbieten, um Muster in den Daten verlässlich zu finden. Zwei neue Verfahren zur Identifikation bekannter Verlaufsmuster und repetitiver Sequenzen werden vorgestellt und in einem frei verfügbaren Statistikprogramm implementiert. Anhand der Beispielstudien wird die Anwendung der Verfahren demonstriert, die wertvolle Informationen zu den Prozessen liefern und zur Beantwortung von Forschungsfragen herangezogen werden können.

[PDF-Download]