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Rechte Wutwelt: Emojis in den Facebookkommentaren deutscher Parteien

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In einer Untersuchung der Facebookreactions auf Beiträge deutscher Parteien konnte ich bereits zeigen, dass auf AfD-Meldungen vor allem mit der Reaktion „Wut“ reagiert wurde. Dies bedingt sich auch dadurch, dass die AfD vor allem Beiträge veröffentlicht, welche diese Emotion schüren soll – Wut wirkt auf sozialen Netzwerken wie ein Brandbeschleuniger. Auf Facebook existiert ein „Empörungswettbewerb“ (danke an Ingrid Brodnig für diesen herrlich passenden Begriff) – wer die Nutzer dazu bringt, sich aufzuregen, wird mit größerer Aufmerksamkeit bedacht . Und diesen Wettbewerb gewinnt derzeit die AfD; im Vergleich zu den anderen deutschen Parteien schafft sie es derzeit auf die höchste Anzahl an Fans und verbucht auch die meisten Kommentare unter Artikel. Über 330.000 Profile haben den Facebookauftritt der rechtspopulistischen Partei mit einem „Gefällt mir“ markiert, im vergangenen Jahr kommentierten 97.358 Nutzer über 600.000 mal die Beiträge der Partei, weit mehr als bei anderen Parteien.

Mich hat interessiert, was diese denn so kommentieren – und da ich keine 600.000 Kommentare lesen wollte, habe ich mich damit begnügt herauszufinden, welche Emojis denn in den Kommentaren der Nutzer am häufigsten die Beiträge begleiten. Nicht nur bei der AfD sondern auch bei der SPD, CDU/CSU, FDP, den Grünen und der Linken. Hierfür habe ich 1,3 Millionen Kommentare ausgewertet, welche im Zeitraum von Juli 2016 bis Juli 2017 geschrieben wurden. Hier die Ergebnisse:

Für mobile Nutzer sind die interaktiven Grafiken leider oft schwer zu lesen, deshalb gibt es zu jeder interaktiven Darstellung auch einen Link zur statischen Grafik.

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Wenig überraschend: 😂 und 👍 sind bei allen Parteien die am häufigsten verwendeten Emojis. Es handelt sich bei diesen beiden Emojis nämlich um die am häufigsten verwendeten Bildchen weltweit. Der „Emojis-Gebrauch“ schwankt dabei zwischen den Ländern teilweise erheblich – französischsprachige Menschen posten vier Mal häufiger ❤️ als der Rest der Welt, spanischsprachige Nutzer posten von allen Emoji-Smileys 😍 am häufigsten.
Auch wenn der Tränenlachsmiley meiner Meinung nach eine Ausgeburt der Hölle ist: Bei allen Parteien wird sich auf Platz 1 und 2 der Top-Emojis amüsiert und Zustimmung gezeigt. Interessant wird der Unterschied zwischen den Parteien abseits von 😂 und 👍.

Bei AfD, CDU und CSU folgen nämlich Emojis mit negativer Konnotation. Der wütende Smiley landet bei den Grünen erst auf Platz 7, bei den Linken auf Platz 6, in den Kommentaren der SPD findet man ihn erst an neunter Stelle – Platz 1 bis 6 sind bei den Sozialdemokraten nur mit positiven Emotionen besetzt.

Immer noch wenig überraschend: Die Deutschlandfahne ist bei den linken Parteien nicht unter den Top 15 zu finden. Bei der AfD schafft es diese auf Platz 7, bei der CDU noch auf Platz 14. Es ist also durchaus ein Unterschied in der „Emoji-Nutzung“ auf den Parteiseiten festzustellen. Mich hat interessiert, ob sich denn tatsächlich ein signifikanter Unterschied in der „Emoji-Verteilung“ feststellen lässt – und das hab ich natürlich auch überprüft:


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Es bestätigt sich die Vermutung: Positiv besetzte Emojis finden sich vor allem bei den Kommentaren der linken Parteien (SPD, Grüne, Linke), in den rechten Parteien dominiert Wut – und die Deutschlandfahne. Wer sich jetzt über das 💙 wundert: Es wird nahezu ausschließlich bei der AfD und findet sich deshalb besonders weit am rechten Rand. Eine kurze Erklärung der Werte (zusätzliche Werte werden angezeigt, wenn ihr die Emojis anklickt): Ein Odds-Ratio Wert von 28 bedeutet, dass eine 28-fach höhere Chance besteht, dieses Emoji in einem Kommentar einer politisch rechten Partei anzutreffen.
Zur besseren Veranschaulichung der Ergebnisse wird für die X-Achse der natürliche Logarithmus der Odds Ratio genutzt. Dies führt zu negativen Werten, wenn ein Emoji eher auf linken Seiten zu finden ist und zu positiven Werten, wenn die Chance höher ist, dass sich ein Emoji auf rechten Seiten finden lässt. Emojis, welche sich nahe dem Wert 0 befinden haben ein ausgewogenes Quotenverhältnis. Die Idee für diese Darstellung habe ich von hier. In der Darstellung wurden 😂 und 👍 nicht berücksichtigt, sie hätten die Grafik dominiert und sind beide relativ ausgewogen auf beiden Seiten zu finden (😂 ln(Odds Ratio): -0,04535, 👍 ln(Odds Ratio): 0,26803). Es werden nur Emojis dargestellt, welche mindestens 200 mal gepostet wurden.

Auf der linken (Kommentar-)Wiese finden sich 🌈, ❤️, ✌️, 💚 und 🌹 – im politisch rechten Lager eher 😡, 😠, 🇩🇪 und 💙. Gerade die Deutschlandfahne in Verbindung mit den wütenden Smileys zeigt, wie perfekt der Begriff „Wutbürger“ doch passen kann.

Wer postet am meisten Emojis?

Ich hatte vermutet, dass Emojis häufiger durch politisch rechte Personen genutzt werden. Diese Vermutung begründete sich nicht durch eine rationale Herleitung sondern eher durch meine bisherige Erfahrung in den Kommentarspalten dieser Parteien. Meine Vermutung bewahrheitete sich nicht.

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Zwar finden sich bei der AfD, der CDU und der CSU die meisten Kommentare, die aktivsten „Emoji-Nutzer“ finden sich aber in den Kommentaren auf der SPD-Seite. Platt gesagt: Fast 20% der Kommentare auf der SPD Seite sind mit einem Emoji gespickt. Die „Emoji-Muffel“ (zu denen ich mich übrigens auch zähle, ich habe noch nie so viele Emojis genutzt wie in diesem Text) sind am ehesten bei der CDU zu finden (zu denen ich mich übrigens nicht zähle).
Einige AfD-Unterstützer haben sich bei meinem Beitrag über die von den Parteien genutzten Hashtags echauffiert, dass ich die AfD in meinen Grafiken die braun eingefärbt habe, allerdings werde ich daran nichts ändern.

Ein paar Worte zur Erhebung: 
Mit der letzten Unicode 10 Veröffentlichung gibt es derzeit 2.666 unterschiedliche Emojis, wobei hier auch die durch Geschlecht und Hautfarbe angepassten Emojis einzeln gezählt werden. Ich habe keine Auswertung nach Geschlecht und Hautfarbe durchgeführt, da sonst das Sample viel zu sehr fragmentiert worden wäre – ob ein 👍 in helleren oder dunkleren Hauttönen, die Bedeutung bleibt die selbe – und sie werden auch alle in meiner Erhebung als 👍 gezählt, egal welche Hautfarbe. 
Die Daten wurden über netvizz erhoben und in einer SQL Datenbank gespeichert. Es ist auch möglich, sich ein eigenes Script zu schreiben, welches über die Graph API von Facebook alle Daten einer Facebookseite herunterlädt. Anschließend habe ich alle Kommentare über ein R Script ausgewertet. Hier habe ich das Script von Jessica Peterka-Bonetta angepasst – dieser hatte eine Emoji-Auswertung für Twitter geschrieben. Die Anpassung bezog sich darauf, dass nun die Daten von meinem SQL-Server heruntergeladen werden, statt diese über die Stream API von Twitter abzugreifen. Außerdem habe ich das Programm auf Multicore-Nutzung optimiert. Ursprünglich war das Script für 3200 Tweets geschrieben worden, eine Auswertung von 1,3 Millionen Kommentare musste ich nach 12 Stunden abbrechen. Mit dem neuen Script dauert eine Auswertung von 1,3 Millionen Kommentaren ca. 4 Stunden (5 Cores, 8 GB RAM – wobei der Arbeitsspeicher hier die Geschwindigkeit limitiert).

Das Script für die Auswertung findet ihr auf github. Das Original-Script findet ihr hier.

5 Kommentare

  1. Pingback: Analyse: Diese Emojis nutzen die Anhänger der Parteien auf Facebook – netzpolitik.org

  2. Sehr cool! Kannst du das auch noch abgleichen, ob die Kommentatoren auch die FB Page der jeweiligen Partei geliked haben?

    • Moin Daniel, danke für deinen Kommentar. Das ist leider sehr schwer möglich, die Facebook Graph API erlaubt keinen Zugriff auf die UserIDs, welche eine Seite liken. Ich müsste es irgendwie an der Graph API vorbei machen, dazu bin ich aber nicht in der Lage und man würde vermutlich auch viele Profile nicht sehen, weil sie ihre Privatsphärenseinstellung entsprechend schützt.
      Ein abgleichen mit den „tatsächlichen“ Likern einer Seite ist deswegen leider nicht möglich.
      https://developers.facebook.com/docs/graph-api/reference/v2.10/object/likes

      • Moin Daniel, moin Josef, erstmal Hut ab vor deiner coolen Analyse! Bei dem Kommentar von Daniel dachte ich gerade daran, dass man zwar nicht nicht die Likes auf die jeweilige FB Seite abgleichen kann, aber sehr wohl die User IDs der Kommentatoren mit den User IDs derer, die auf den Post reagiert haben matchen kann. Meiner Erfahrung nach kann man ca. 1/3 alle Kommentatoren mit einer Reaktion auf den Post verbinden.

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