The reliability and temporal stability of self-reported media exposure: A meta-analysis
Diese Studie beantwortet eine grundlegende Frage der Kommunikationsforschung:
Wie zuverlässig sind Self-Reports über Mediennutzung wirklich?
Das ist zentral, weil:
fast alle Media-Effects Studien auf Self-Reports basieren,
obwohl digitale Trace-Daten existieren.
⭐ Self-Reports bleiben das „workhorse“ der Forschung. Scharkow, M. (2019). The reliab…
Du hattest bisher:
Lenzner → Verständlichkeit → Messfehler
Tourangeau & Yan → soziale Verzerrung
Moy & Murphy → Total Survey Error
De Vreese → Exposure als Survey-Problem.
Jetzt kommt:
⭐ die meta-analytische Gesamtbewertung, wie gut Self-Reports überhaupt funktionieren.
Die gesamte Studie dreht sich um:
➡ Wie konsistent ist eine Messung?
Wenn dieselbe Person mehrfach gefragt wird:
entstehen ähnliche Antworten?
➡ Wie stabil bleibt Mediennutzung über Zeit?
Nicht Messfehler, sondern:
echte Stabilität des Verhaltens.
Das ist ein Prüfer-Liebling.
Reliability:
Messqualität.
Stability:
echte Konstanz des Konstrukts.
Die Studie trennt beides mit dem:
⭐ Heise Model (1969). Scharkow, M. (2019). The reliab…
33 Studien
264 Media Exposure Measures
ca. 62.000 Personen. Scharkow, M. (2019). The reliab…
Paneldaten notwendig, weil:
➡ mindestens 3 Messzeitpunkte gebraucht werden.
Das Modell erlaubt:
Reliability von Stability zu trennen.
Wichtig:
Normale Test-Retest-Korrelation reicht nicht.
Self-Reported Media Exposure ist:
➡ moderat reliabel.
Meta-Estimate:
≈ .69. Scharkow, M. (2019). The reliab…
Sehr hoch:
≈ .90. Scharkow, M. (2019). The reliab…
Bedeutet:
Mediennutzung ist fast trait-artig.
Erwachsene: höhere Reliability (~.72)
Jugendliche: niedriger (~.59). Scharkow, M. (2019). The reliab…
Aber:
Stability bleibt hoch in beiden Gruppen.
Wenn gefragt wird:
„Wie oft schauen Sie Nachrichten?“ → schlechter.
„Wie oft nutzen Sie CNN/Zeitung X?“ → besser.
➡ spezifische Outlet-Fragen reliabler. Scharkow, M. (2019). The reliab…
Das verbindet direkt zu De Vreese (Linkage).
Media Exposure ist:
⭐ extrem stabil über Zeit.
Konsequenz:
kurzfristige Panelstudien finden schwer Veränderungen.
Das hat starke theoretische Auswirkungen.
Wenn Mediennutzung stabil ist:
➡ Media Effects entstehen vielleicht nicht durch Nutzungsänderung,
sondern durch:
Inhaltsunterschiede.
Das ist die Brücke zu Linkage Studies.
Die Studie misst:
Reliability,
aber NICHT Accuracy.
Menschen können:
➡ zuverlässig falsch berichten.
Sehr wichtiger Satz für Prüfungen.
Forscher sollten:
Measurement Error berücksichtigen,
spezifische Outlet-Items nutzen,
Veränderung vorsichtig interpretieren.
Stell dir vor:
Jemand sagt jedes Mal:
„Ich schaue viel News.“
→ konsistent → hohe Reliability
Aber vielleicht:
❗ objektiv falsch.
Das ist der Kern.
Sehr realistisch:
Unterschied Reliability vs Stability?
Warum Heise Model?
Warum hohe Stability problematisch?
Warum Outlet-specific Items besser?
Warum Reliability ≠ Accuracy?
Self-reported media exposure ist moderat reliabel, aber äußerst stabil über Zeit, weshalb Messfehler und fehlende Veränderung zentrale Herausforderungen für Media-Effects Forschung darstellen.
Diese Studie ist:
⭐ der methodische Abschluss des Survey-Themas.
Sie verbindet:
Measurement Error
Panel Designs
Exposure Measurement
Linkage Logic.
a) Grundidee?
b) Hauptbeitrag?
c) Kernaussage?
d) Zentrale Prüfungsbotschaft?
a) Meta-Analyse zur Reliability und Stabilität von Self-Reported Media Exposure.
b) empirische Gesamtbewertung über viele Studien hinweg.
c) Self-Reports sind moderat reliabel, aber sehr stabil über Zeit.
d) Self-reported media exposure ist relativ stabil, aber nur moderat reliabel, weshalb Messfehler eine zentrale Herausforderung der Medienwirkungsforschung darstellen.
a) Reliability?
b) Temporal Stability?
c) Unterschied?
a) Konsistenz der Messung.
b) tatsächliche Stabilität des Verhaltens über Zeit.
c) Reliability = Messqualität; Stability = reales Verhalten.
a) Warum Heise Model?
b) Vorteil?
c) Methodische Bedeutung?
a) trennt Reliability von Stability.
b) benötigt 3 Messzeitpunkte.
c) verhindert falsche Interpretation von Test-Retest-Korrelationen.
a) Datengrundlage?
b) Umfang?
c) Ziel?
a) Panelstudien mit wiederholter Exposure-Messung.
b) 33 Studien, 264 Maße, ~62k Befragte.
c) generelle Schätzung von Reliability & Stability.
a) Wie reliabel sind Self-Reports?
b) Interpretation?
c) Problem?
a) moderat (~.69).
b) erheblicher Messfehler vorhanden.
c) Effekte können abgeschwächt werden.
a) Stability-Wert?
b) Bedeutung?
c) Konsequenz?
a) sehr hoch (~.90).
b) Mediennutzung ist trait-ähnlich stabil.
c) Veränderungen schwer messbar.
a) Erwachsene vs Jugendliche?
b) Reliability?
c) Stability?
a) Erwachsene zuverlässiger.
b) Jugendliche niedriger.
c) Stability bleibt in beiden Gruppen hoch.
a) Warum besser?
b) Ergebnis?
c) Verbindung?
a) konkreter Recall einfacher.
b) höhere Reliability.
c) wichtig für Linkage Studies.
a) Hauptproblem?
b) Einfluss auf Effekte?
a) random measurement error.
b) Effekte werden unterschätzt.
c) Interpretation vorsichtig.
a) Warum Unterschied?
b) Beispiel?
c) Prüfungsantwort?
a) konsistente Antworten können trotzdem falsch sein.
b) systematisches Overreporting.
c) Reliability misst nicht Validität.
a) Was bedeutet hohe Stability theoretisch?
b) Problem für Panels?
a) Mediennutzung verändert sich wenig.
b) Veränderungen schwer nachweisbar.
c) Inhalte statt Nutzung stärker untersuchen.
a) Warum wichtig für Linkage?
b) Problem?
c) Lösung?
a) Exposure ist Basisvariable.
b) Measurement Error schwächt Effekte.
c) bessere Messung & Korrekturmodelle.
a) Was kann Studie nicht zeigen?
b) Warum?
a) tatsächliche Accuracy.
b) keine objektiven Vergleichsdaten.
c) zuverlässige Falschmessung möglich.
a) Empfehlung für Forscher?
b) Frageformat?
c) Analytische Konsequenz?
a) Measurement Error berücksichtigen.
b) spezifische Outlet-Fragen nutzen.
c) Veränderungen vorsichtig interpretieren.
Wenn du das kannst → sehr sicher:
1️⃣ Reliability vs Stability 2️⃣ Heise Model 3️⃣ moderate Reliability 4️⃣ sehr hohe Stability 5️⃣ Reliability ≠ Accuracy
Mit dieser Studie ist:
⭐ Prüfungsthema 4 abgeschlossen.
Und damit:
🏁 Dein kompletter Prüfungsstoff (alle 4 Themen).
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