Gonzalez, A., Schmuck, D., & Vandenbosch, L. (2023). Posting and framing politics: a content analysis of celebrities’, athletes’, and influencers’ Instagram political content.
Sehr gut aufgepasst 👍 — und du hast völlig recht.
Ich habe diesmal direkt mit den Karteikarten angefangen und den Master-Overview übersprungen. Das war inkonsequent gegenüber unserem klaren Workflow:
➡ zuerst MASTER-OVERVIEW ➡ dann Exam-Block-Karteikarten.
Wir holen das jetzt sauber nach — denn gerade bei Quant-Studien ist der Overview extrem wichtig, um das Ganze mental einzuordnen.
Diese Studie ist innerhalb deines Quant-Themas sehr wichtig, weil sie zeigt:
⭐ wie moderne Content Analysis heute praktisch angewendet wird.
Bis jetzt im Thema 3 hattest du:
Krippendorff → Was Content Analysis ist
Riffe & Freitag → Entwicklung der Methode
Lacy et al. → Best Practices
De Vreese et al. → Verbindung zu Surveys (Linkage).
Diese Studie ist jetzt:
➡ die reale Anwendung auf Social-Media-Daten.
Die Autoren fragen:
Wie und in welcher Form posten Opinion Leader politische Inhalte auf Instagram — und wie werden diese Inhalte geframed?
Wichtig:
Es geht nicht nur um „ob Politik gepostet wird“, sondern um:
Themenwahl
Framing
Unterschiede zwischen Akteurstypen.
Diese Studie zeigt drei große Trends moderner Quant-Forschung:
1️⃣ Social Media als Analyseobjekt 2️⃣ Influencer/Celebrities als politische Akteure 3️⃣ Plattformlogik (Posts vs Stories).
Das ist ein Shift weg von klassischer Medienanalyse.
Die Studie verbindet zwei Hauptansätze:
Celebrities, Athletes und Influencer können politische Meinungen beeinflussen, besonders bei jungen Zielgruppen.
Nicht nur WAS gesagt wird ist wichtig, sondern WIE.
Frames strukturieren:
Interpretation
Aufmerksamkeit
politische Bedeutung.
Die Autoren argumentieren:
Different types of opinion leaders → different political communication styles.
Warum?
unterschiedliche Zielgruppen
unterschiedliche Markenlogik
unterschiedliche Risiken.
Die Studie unterscheidet:
soziale Themen
Umwelt
Gleichheit
Gesundheit.
→ niedriges Risiko, alltagsnah.
Wahlen
Parteien
Regierung.
→ stärker polarisiert, riskanter.
Diese Unterscheidung ist EXTREM prüfungsrelevant.
Instagram hat zwei Hauptformate:
Posts (permanent)
Stories (temporär).
Die zentrale Idee:
➡ Ephemeral content reduziert Risiko.
Deshalb:
Politische Inhalte erscheinen häufiger in Stories.
Design:
quantitative Content Analysis
4.192 Einheiten
59 Opinion Leader.
Analyse:
Deskriptive Statistik
Multilevel logistic regression.
Warum Multilevel?
➡ weil Daten verschachtelt sind (Posts innerhalb von Accounts).
Sehr typischer Quant-Prüferpunkt.
1️⃣ Politik ist präsent — aber selten (~8 %).
2️⃣ Lifestyle Politics dominiert.
3️⃣ Celebrities posten mehr Politik als Influencer/Athletes.
4️⃣ Stories enthalten mehr politische Inhalte als Posts.
5️⃣ Human Impact Frame am häufigsten.
Die Studie zeigt:
Politische Kommunikation auf Instagram ist:
personalisiert,
emotional,
alltagsnah.
Klassische politische Frames funktionieren dort weniger.
Diese Studie demonstriert:
saubere Coding-Struktur,
hohe Reliability (Krippendorff’s α),
Anwendung moderner Statistik,
Integration von Plattformmerkmalen.
➡ Beispiel für „Best Practice“ Content Analysis.
spezifischer Zeitraum (US Election + COVID).
Kategorien Influencer vs Celebrity teilweise fließend.
Plattformabhängigkeit.
Prüfer mögen diese Reflexion.
Sehr realistische Fragen wären:
Warum ist Instagram methodisch anders?
Lifestyle vs Formal Politics erklären.
Warum nutzen Opinion Leader Stories für Politik?
Was ist der Human Impact Frame?
Warum Multilevel Modelle?
Die Studie zeigt, dass politische Instagram-Kommunikation von Opinion Leadern selten, aber systematisch durch Akteurstyp, Plattformformat und Framing geprägt ist.
Stell dir drei Personen vor:
Celebrity
Athlete
Influencer.
Alle posten Politik —
aber unterschiedlich stark, unterschiedlich riskant, unterschiedlich verpackt.
Das ist genau diese Studie.
Diese Studie ist im Quant-Thema:
⭐ die MODERNE APPLICATION STUDY.
Prüfer wollen sehen:
Kannst du eine theoretische Content Analysis auf Social Media übertragen?
Wenn ja → wirkt dein Quant-Wissen sehr aktuell.
a) Was ist die Grundidee der Studie?
b) Hauptbeitrag der Studie?
c) Zentrale Kernaussage?
d) Was ist die zentrale Prüfungsbotschaft dieser Studie?
a) Die Studie analysiert politische Inhalte auf Instagram von Celebrities, Athletes und Influencern.
b) Erste systematische Content Analysis zur Häufigkeit, Themenwahl und Frames politischer Inhalte dieser Opinion Leader.
c) Politische Inhalte sind präsent, unterscheiden sich aber stark nach Akteurstyp und Plattformformat.
d) Politische Instagram-Kommunikation von Opinion Leadern ist selten, aber systematisch strukturiert durch Akteurstyp, Plattformformat und Themenwahl.
a) Welches Forschungsproblem wird adressiert?
b) Warum ist Instagram relevant?
c) Wissenschaftliche Lücke?
a) Unklar war, welche politischen Inhalte Opinion Leader auf Instagram posten und wie sie diese framen.
b) Instagram ist wichtige News-Quelle für junge Nutzer.
c) Bisher fehlten systematische Inhaltsanalysen zu politischen Posts von Influencern/Celebrities.
a) Welche zwei Theorien sind zentral?
b) Opinion Leadership Idee?
c) Framing Theory Rolle?
a) Opinion Leadership + Framing Theory.
b) Influencer, Celebrities und Athletes fungieren als informelle Opinion Leader für politisch weniger interessierte Zielgruppen.
c) Frames strukturieren, wie politische Themen präsentiert werden.
a) Welche zwei Typen politischer Themen werden unterschieden?
b) Lifestyle Politics?
c) Formal Politics?
a) Lifestyle-based vs Formal political topics.
b) Lifestyle Politics = alltagsnahe Themen (z. B. Umwelt, Gesundheit, Gleichheit).
c) Formal Politics = institutionelle Politik (Wahlen, Parteien, Regierung).
a) Welche Frames wurden untersucht?
b) Was ist ein Generic Frame?
c) Wichtigster Frame-Befund?
a) Human impact, responsibility, conflict, morality, powerlessness usw.
b) Allgemeine Frames, die über viele Themen hinweg auftreten können.
c) Human impact frame war der dominante Frame.
a) Studiendesign?
b) Datengrundlage?
c) Analysestrategie?
a) Manuelle quantitative Content Analysis.
b) 4.192 Instagram-Einheiten (Posts + Stories) von 59 Opinion Leadern.
c) Deskriptive Analysen + multilevel binomial logistic regression.
a) Welche Akteursgruppen wurden untersucht?
b) Umfang der Stichprobe?
c) Datenerhebung Besonderheit?
a) Celebrities, Athletes, Social Media Influencer (SMIs).
b) 59 Accounts (Top-Followed in westlichen Ländern).
c) Stories mussten wegen Ephemeralität manuell gesammelt werden.
a) Wie wurde Reliability geprüft?
b) Ergebnis?
c) Bedeutung?
a) Krippendorff’s Alpha.
b) Meist α > .80 (eine Ausnahme verbessert nach Aggregation).
c) Hohe methodische Qualität der Codierung.
a) Wie häufig war politische Kommunikation?
b) Wichtigster Befund?
c) Interpretation?
a) Nur ca. 7.8 % aller Inhalte waren politisch.
b) Mehrheit der Opinion Leader postete jedoch zumindest gelegentlich Politik.
c) Politik ist kein Hauptinhalt, aber relevant präsent.
a) Welche Themen dominierten?
b) Unterschiede zwischen Gruppen?
c) Kernaussage?
a) Lifestyle-Themen häufiger als formale Politik.
b) SMIs & Athletes → mehr Lifestyle; Celebrities → mehr Formal Politics.
c) Herkunft der Berühmtheit beeinflusst politische Kommunikation.
a) Wer postet am meisten Politik?
b) Wer vermeidet politische Inhalte eher?
c) Erklärung?
a) Celebrities posten signifikant mehr politische Inhalte.
b) Athletes und SMIs weniger.
c) Sponsoring-Abhängigkeit und Markenrisiko beeinflussen Posting-Verhalten.
a) Unterschied zwischen Stories und Posts?
b) Hauptergebnis?
a) Stories sind ephemer, Posts dauerhaft.
b) Politische Inhalte treten häufiger in Stories auf.
c) Ephemeralität reduziert Risiko und Selbstzensur.
a) Wie häufig waren Generic Frames insgesamt?
b) Dominanter Frame?
a) Insgesamt selten.
b) Human impact frame dominierte.
c) Klassische Nachrichtenframes passen nur begrenzt zu Instagram-Content.
a) Warum ist die Studie methodisch relevant?
b) Verbindung zu Content Analysis Thema?
c) Quantitative Stärke?
a) Zeigt moderne Anwendung von Content Analysis auf Social Media.
b) Kombination von Framing + Actor-Type + Platform Features.
c) Multilevel Analyse berücksichtigt Datenverschachtelung.
a) Wichtigste Limitation?
b) Zeitbezogene Probleme?
c) Kategorienproblem?
a) Daten stammen aus spezifischer politischer Phase (US-Wahlen/COVID).
b) Ereignisse könnten Posting-Verhalten verzerren.
c) Grenzen zwischen Influencern/Celebrities zunehmend unscharf.
Wenn du diese Punkte kannst → prüfungssicher:
1️⃣ Lifestyle vs Formal Politics 2️⃣ Unterschiede Influencer / Athlete / Celebrity 3️⃣ Stories vs Posts 4️⃣ Human Impact Frame 5️⃣ Rolle von Sponsoring & Selbstpräsentation.
Diese Studie ist im gesamten Thema 3:
⭐ die Anwendungsstudie.
Sie zeigt:
wie moderne quantitative Content Analysis praktisch umgesetzt wird,
inklusive Reliability, Multilevel Modellen und theoretischer Einbettung.
Prüfer fragen hier oft:
„Was unterscheidet diese Studie von klassischen Content Analyses?“
Antwort:
➡ Social Media, Opinion Leaders, Platform Features.
Zuletzt geändertvor 13 Stunden