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Twitter als Wahlkampfmedium: Modellierung und Analyse politischer Social-Media-Nutzung
Die Veränderung der individuellen politischen Kommunikation ist ein wesentliches Element des Konzepts der Mediatisierung des Politischen. Immer mehr Politikerinnen und Politiker sowie Bürgerinnen und Bürger nutzen digitale Plattformen, um sich politisch auszutauschen und zu informieren. Dabei stellt sich die Frage, inwiefern Politiker/-innen selbst Austauschmöglichkeiten im Netz bieten und somit direkt Kommunikation fördern. Für die vorliegende Studie wurde die Nutzung des Microblogging-Dienstes Twitter durch Politiker/-innen während ausgewählter Landtagswahlkämpfe des Jahres 2011 auf partizipationsermöglichende Elemente hin untersucht. Diese Elemente wurden mithilfe des "Funktionalen Operatorenmodells" systematisiert und kategorisiert. Die Ergebnisse verdeutlichen nicht nur eine individuell ausgeprägte Nutzungsfrequenz der einzelnen Politiker/-innen, sondern auch unterschiedliche Stile der Twitternutzung, die sich als "persönlich-interaktiv" und "thematisch-informativ" klassifizieren lassen. In Hinblick auf deliberative Strukturen ist die Twitterkommunikation im Politiker-Bürger-Dialog hingegen noch ausbaufähig.The change of individual political communication is a crucial element in the debate about the mediatization of politics. More and more politicians as well as citizens make use of digital platforms to exchange their views on political issues and to inform themselves. This raises the question to what extent politicians offer options for digital interaction and thus encourage first-hand communication. This paper examines the use of the microblogging service Twitter by politicians during selected federal state election campaigns in Germany in 2011. The analysis focused on elements that facilitate participation and was conducted by using the "functional operator-model". Data analysis shows that politicians use twitter in either a "personal-interactive" or "topic-informative" style. Regarding deliberative structures of twitter communication, however, there is still much to gain - both on the part of the politicians and of the citizens
The performance with different settings on MirFlickr affect set by combining textual and visual features based on the D-S evidence theory.
<p>The best performance in each panel is indicated in bold.</p
The two types of emotion models.
<p>While (a) is a discrete emotion model from Kate Hevners Adjective Circle [<a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0183018#pone.0183018.ref023" target="_blank">23</a>], (b) is a dimensional model from Wundt’s [<a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0183018#pone.0183018.ref026" target="_blank">26</a>].</p
Performance of each visual feature on IAPS (a) & artistic photo (b).
<p>Performance of each visual feature on IAPS (a) & artistic photo (b).</p
Number of images per dataset and emotion category in IAPS and artistic photo.
<p>Number of images per dataset and emotion category in IAPS and artistic photo.</p
The description of the MirFlickr affect dataset.
<p>The description of the MirFlickr affect dataset.</p
Performance of each visual features on MirFlickr affect sets.
<p>Performance of each visual features on MirFlickr affect sets.</p
Performance of text features on MirFlickr affect set.
<p>Performance of text features on MirFlickr affect set.</p
The framework of proposed approach.
<p>Note that if there is no tags associated to the image, only the visual classifiers are combined to predict the results.</p