Experience Sampling und multivariate Wachstumsmodelle zur Erfassung kurzfristiger selbstverstärkender Dynamiken in der Kommunikationswissenschaft

Autor: Otto, L.P., Thomas, F., Müller, P., Geiß, S., Schemer, C., Naab, T.K., Peter, C.
Přispěvatelé: Political Communication & Journalism (ASCoR, FMG)
Jazyk: němčina
Rok vydání: 2019
Zdroj: Dynamische Prozesse der öffentlichen Kommunikation: Methodische Herausforderungen, 301-324
STARTPAGE=301;ENDPAGE=324;TITLE=Dynamische Prozesse der öffentlichen Kommunikation
Popis: Innerhalb dieses Kapitels gehen wir auf die Erhebung und Analyse von kurzfristigen dynamischen Prozessen innerhalb der Kommunikationswissenschaft ein. Wir übertragen dabei das Reinforcing-Spirals-Model von Slater (2007), das einen reziproken und selbstverstärkenden Prozess zwischen zwei Variablen annimmt, auf die tägliche Nachrichtenrezeption. Der Schwerpunkt des Kapitels liegt einerseits auf der Vorstellung der Experience-Sampling-Methode zur Erfassung von kurzfristigen Dynamiken, andererseits in der Vorstellung einer geeigneten Analysemethode zur Modellierung dieser Daten mittels Multilevel-Modellen. Als Anwendungsbeispiel wird der reziproke, selbstverstärkende Zusammenhang zwischen emotionalen Reaktionen auf politische Information in den Nachrichten und der selbstberichteten Aufmerksamkeit gegenüber Nachrichten untersucht. In einer Experience-Sampling-Studie berichteten die Probanden ihre emotionalen Zustände und Aufmerksamkeit gegenüber politische Information direkt nach der Rezeption dieser Nachrichten. Ein solches Längsschnittdesign erlaubt eine genauere Erfassung und detaillierte Analyse von kurzfristigen Mustern und Dynamiken als klassische Panelstudien. Die Ergebnisse weisen auf die erwarteten Zusammenhänge zwischen den Emotionen ›Angst‹, ›Wut‹, ›Freude‹ und der Aufmerksamkeit hin, allerdings zeigen sich keine zeitverzögerten Effekte oder Spiralprozesse. Der Beitrag schließt mit einer Diskussion der Anwendbarkeit von experience sampling und dem Reinforcing-Spirals-Model zur Erfassung und Modellierung kurzfristiger dynamischer Prozesse.
Databáze: OpenAIRE
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