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Zeitreihenanalysen zur Messung von Agenda-Setting-Effekten - Eine empirische Untersuchung zum Einfluß der Medien auf die Wahrnehmung der Bevölkerung im Jahr 1994

Magisterarbeit 1995 133 Seiten

Medien / Kommunikation - Forschung und Studien

Leseprobe

Inhalt

1 Einleitung und Problemstellung

2 Allgemeiner Teil
2.1 Die Agenda-Setting-Forschung 1995: Theoretische Konzepte und empirische Befunde
2.1.1 Theoretische Hintergründe, Hypothese und Einordnung des Konzepts
2.1.2 Definitionen der Grundbegriffe: Agenda, Thema.
2.1.3 Empirische Befunde und Differenzierungen der Hypothese
2.2 Die Variable Zeit in der Agenda-Setting-Forschung
2.2.1 Theoretische Überlegungen zur Rolle der Zeit im Agenda-Setting-Prozeß
2.2.2 Operationalisierungen der Dynamik
2.2.3 Analyse-Methoden
2.2.4 Ergebnisse
2.2.4.1 Time-Lags
2.2.4.2 Themen.
2.3 Fazit: Gibt es eine adäquate Behandlung der Zeit-Komponente im Agenda-Setting-Prozeß?

3 Die Studie
3.1 Beschreibung der Primärerhebung
3.2 Fragestellung der Sekundäranalyse und Reoperationalisierung von Medien- und Rezipientenagenda
3.3 Methode
3.3.1 Zur Methode der Zeitreihenanalyse: ‘Mehr Kausalität’ durch Zeitreihen-Verfahren?
3.3.2 Die ‘Analyse-Strategie’ nach Box/Jenkins
3.3.3 Das Analyse-Modell

4 Ergebnisse zum Thema ‘Rechtsradikalismus / Ausländerfeindlichkeit’
4.1 Beschreibung der Zeitreihen und graphische Analyse
4.2 Univariate ARIMA-Modelle
4.3 Transferfunktionen für die Zusammenhänge zwischen Medieninhaltsanalyse-Variablen und Medienthemenwahrnehmung
4.4 Fehlermodelle
4.5 Bivariate Gesamtmodelle der Zusammenhänge zwischen Medieninhalt und Medienwahrnehmung
4.6 Multivariates Gesamtmodell der Zusammenhänge zwischen Medieninhalt und Medienwahrnehmung
4.7 Transferfunktion für den Zusammenhang zwischen Medienthemenwahrnehmung und Problembewußtsein
4.7.1 Exkurs: Untersuchung der Gegenhypothese
4.8 Fehlermodell
4.9 Gesamtmodell der Zusammenhänge zwischen Medienthemenwahrnehmung und Problembewußtsein
4.10 Diagnose
4.11 Interpretation
4.12 Multivariate Operationalisierung des Medien-Inputs?
4.13 Der Agenda-Setting-Effekt in Abhängigkeit vom Bildungsniveau
4.13.1 Univariate ARIMA-Modelle
4.13.2 Transferfunktionen
4.13.3 Fehlermodelle
4.13.4 Gesamtmodelle
4.13.5 Diagnose
4.13.6 Interpretation

5 Ergebnisse zum Thema ‘Wirtschaftliche Lage in Deutschland’
5.1 Beschreibung der Zeitreihen und graphische Analyse
5.2 Univariate ARIMA-Modelle
5.3 Transferfunktion
5.4 Fehlermodell
5.5 Gesamtmodell
5.6 Diagnose
5.7 Interpretation

6 Diskussion

Literatur

Anhang

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Intervenierende Variablen in der Agenda-Setting-Literatur

Tabelle 2: Datenstrukturen und Methoden von ‘issue-by-issue’-Analysen

Tabelle 3: Ergebnisse der ‘issue-by-issue’-Analysen

Tabelle 4: Telefoninterviews, Zeitungsmeldungen und Fernsehnachrichtenbeiträge in der Primärerhebung

Thema ‘Rechtsradikalismus / Ausländerfeindlichkeit’:

Tabelle 5: Mittelwerte und Standardabweichungen der Zeitreihen

Tabelle 6: ARIMA-Modelle für die Zeitreihen des Themas ‘Rechtsradikalismus / Ausländerfeindlichkeit’

Tabelle 7: Einfluß des Zeitungsinhalts auf die Medienthemenwahrnehmung der Rezipienten (bivariates Transfermodell)

Tabelle 8: Einfluß des Fernsehnachrichteninhalts auf die Medienthemenwahrnehmung der Rezipienten (bivariates Transfermodell)

Tabelle 9: Einfluß von Zeitung und Fernsehen auf die Medienthemenwahrnehmung der Rezipienten (multivariates Transfermodell)

Tabelle 10: Einfluß der Medienthemenwahrnehmung als Medien-Input auf die Problemwahrnehmung der Rezipienten (Transfermodell)

Tabelle 11: Einfluß der Medienthemenwahrnehmung als Medien-Input auf die Problemwahrnehmung der Rezipienten (Gesamtmodell)

Tabelle 12: Revidiertes Gesamtmodell

Tabelle 13: Inhaltliche Zusammenhänge zwischen Medien-Input und Problemwahrnehmung

Tabelle 14: Mittelwerte und Standardabweichungen der Zeitreihen unter Berücksichtigung des Bildungsniveaus

Tabelle 15: ARIMA-Modelle für die Zeitreihen unter Berücksichtigung des Bildungsniveaus

Tabelle 16: Einfluß der Medienthemenwahrnehmung auf die Problemwahrnehmung der Rezipienten mit niedrigerem Bildungsniveau (Transfermodell)

Tabelle 17: Einfluß der Medienthemenwahrnehmung auf die Problemwahrnehmung der Rezipienten mit höherem Bildungsniveau (Transfermodell)

Tabelle 18: Einfluß der Medienthemenwahrnehmung auf das Problembewußtsein der Rezipienten mit niedrigerem Bildungsniveau (‘Versuchsmodell’)

Tabelle 19: Einfluß der Medienthemenwahrnehmung auf das Problembewußtsein der Rezipienten mit höherem Bildungsniveau (‘Versuchsmodell’)

Thema ‘Wirtschaftliche Lage’:

Tabelle 20: Mittelwerte und Standardabweichungen der Zeitreihen

Tabelle 21: ARIMA-Modelle für die Zeitreihen des Themas ‘Wirtschaftliche Lage’

Tabelle 22: Einfluß der Medienthemennennung auf die Problemwahrnehmung (Transfermodell)

Tabelle 23: Einfluß der Medien auf die Problemwahrnehmung (Gesamtmodell)

Anhang:

Tabelle 24: Probleme, Themen und Ereignisse des Themenkomplexes ‘Rechtsradikalismus / Ausländerfeindlichkeit’

Tabelle 25: Problemwahrnehmung der Bevölkerung (Auszug)

Tabelle 26: Medienthemenwahrnehmung der Bevölkerung (Auszug)

Tabelle 27: Themen der Zeitungsartikel (Auszug)

Tabelle 28: Themen der Fernsehnachrichten (Auszug)

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: The Concept of Time Frame in Agenda-Setting

Abbildung 2: Die „ARIMA-Modellbildungsstrategie“

Abbildung 3: Klassisches Regressionsmodell vs Box/Jenkins-Methode

Abbildung 4: Die „Bivariate Modellbildungsstrategie“

Abbildung 5: Zweistufiges Analyse-Modell

Thema ‘Rechtsradikalismus / Ausländerfeindlichkeit’:

Abbildung 6: Medienthemenwahrnehmung und Problembewußtsein

Abbildung 7: Zeitungs- und Fernsehberichterstattung

Abbildung 8: Medieninhalt und Wahrnehmung (standardisiert)

Abbildung 9: Medienthemenwahrnehmung und Problembewußtsein (standardisiert)

Abbildung 10: Kreuzkorrelationen zwischen Zeitungsinhalt und Medienthemenwahrnehmung

Abbildung 11: Kreuzkorrelationen zwischen Fernsehnachrichteninhalt und Medienthemenwahrnehmung

Abbildung 12: Kreuzkorrelationen zwischen Medienthemenwahrnehmung und Problembewußtsein

Abbildung 13: Kreuzkorrelationen zwischen Problembewußtsein und Medienthemenwahrnehmung

Abbildung 14: Wirkung einer Medienthemenveränderung auf die Problemwahrnehmung

Abbildung 15: Kreuzkorrelationen zwischen Medienthemenwahrnehmung und Problembewußtsein (für Gruppe mit niedrigerem Bildungsniveau)

Abbildung 16: Kreuzkorrelationen zwischen Medienthemenwahrnehmung und Problembewußtsein (für Gruppe mit höherem Bildungsniveau)

Abbildung 17: Wirkung einer Medienthemenveränderung auf das Problembewußtsein bei Befragten mit unterschiedlichem Bildungsniveau

Thema ‘Wirtschaftliche Lage’:

Abbildung 18: Medienthemenwahrnehmung und Problembewußtsein

Abbildung 19: Medienthemenwahrnehmung und Problembewußtsein (standardisiert)

Abbildung 20: Medienthemenwahrnehmung und Problembewußtsein (differenzierte Reihen)

Abbildung 21: Kreuzkorrelationen zwischen Medienthemenwahrnehmung und Problembewußtsein

Abbildung 22: Wirkung einer Medienthemenveränderung auf die Problemwahrnehmung für das Thema ‘Wirtschaftliche Lage’

Abbildung 23 : Gemessene und geschätzte Problemwahrnehmung der Bevölkerung zum Thema ‘Rechtsradikalismus / Ausländerfeindlichkeit’

Anhang: Thema ‘Rechtsradikalismus / Ausländerfeindlichkeit’:

Abbildung 24: Autokorrelationsmuster der Problemvariable

Abbildung 25: Autokorrelationsmuster der Medienthemenvariable

Abbildung 26: Autokorrelationsmuster der Zeitungsvariable

Abbildung 27: Autokorrelationsmuster der Fernsehvariable

Abbildung 28: Residuen des ARIMA-Modells für die Problemvariable

Abbildung 29: Residuen des ARIMA-Modells für die Medienthemenvariable

Abbildung 30: Residuen des ARIMA-Modells für die Zeitungsvariable

Abbildung 31: Residuen des ARIMA-Modells für die Fernsehvariable

Abbildung 32: Residuen des Transfermodells

Abbildung 33: Residuen des Versuchsmodells

Abbildung 34: Kreuzkorrelationen zwischen Modell-Input und Residuen

Abbildung 35: Residuen des revidierten Versuchsmodells

Abbildung 36: Kreuzkorrelationen zwischen Modell-Input und Residuen (revidiertes Versuchsmodell)

Anhang: Thema ‘Wirtschaftliche Lage’:

Abbildung 37: Autokorrelationsmuster der Problemvariable

Abbildung 38: Autokorrelationsmuster der Medienthemenvariable

Abbildung 39: Residuen des ARIMA-Modells für die Problemvariable

Abbildung 40: Residuen des ARIMA-Modells für die Medienthemenvariable

Abbildung 41: Residuen der Transfermodells

Abbildung 42: Residuen des Gesamtmodells

Abbildung 43: Kreuzkorrelationen zwischen vorgeweißtem Input und Residuen

1 Einleitung und Problemstellung

„Students of public opinion and of the media, can, in short, ill afford to ignore the fundamental importance of temporal dynamics“ (Erbring/Goldenberg/Miller 1980, 46).

Dieses Zitat bildet den Schlußsatz einer viel zitierten1Medienwirkungsstudie und weist auf ei- ne grundlegende Diskrepanz in der Medienwirkungsforschung hin: Obwohl bei Medienwirkun- gen eine Abhängigkeit der Effekte von der Zeit generell angenommen wird, verfügt die Wir- kungsforschung nicht über konkrete ‘Zeit-Theorien’, und empirische Befunde sind in diesem Bereich bislang kaum eruiert wurden. Daß es in der Kommunikationswissenschaft so wenig Er- gebnisse zur Zeit-Komponente von Medienwirkungen gibt, liegt vor allem an zwei Gründen: Zeitreihenanalytische Untersuchungen haben höhere Anforderungen an Datenstrukturen und Analysemethoden als Querschnittanalysen.2

Ein Bereich der Medienwirkungsforschung, in dem der Faktor Zeit eine explizite Rolle spielt, ist der Agenda-Setting-Ansatz. Bei diesem Konzept wird davon ausgegangen, daß die Medien durch ihre Berichterstattung einen Einfuß darauf ausüben, welche Themen die Menschen für wichtig erachten bzw. wahrnehmen. Die Agenda-Setting-Funktion der Medien wird eindeutig als Prozeß gesehen. Die Beeinflussung der Rezipienten durch die Medienberichterstattung er- folgt nicht sofort oder zumindest nicht ausschließlich zeitgleich mit Erscheinen oder Rezeption der Berichterstattung, sondern weist eine zeitliche Struktur auf. Über diese Struktur, über ihre Abhängigkeit von Merkmalen auf der Medien-, Themen- oder Rezipientenseite, ist allerdings noch wenig bekannt.

In der vorliegenden Arbeit wird daher der Versuch unternommen, die Dynamik von Agenda- Setting-Effekten zu modellieren. Dadurch soll zum einen das Wissen über die Rolle der Variab- le Zeit im Wirkungsprozeß vertieft werden. Zum anderen sollen durch die dynamische Model- lierung aber auch die Ergebnisse über Abhängigkeiten zwischen den substantiellen Variablen (Medieninhalt und Problemwahrnehmung) validiert werden. Damit ist gemeint, daß bei Zeitrei- henverfahren die Behauptung eines kausalen Zusammenhangs zwischen Variablen zumeist bes- ser unterstützt werden kann, als dies bei Vernachlässigung der zeitlichen Ordnung der Variab- len möglich ist.3

Die primäre Fragestellung dieser Arbeit ist die dynamische Modellierung von Agenda-Setting- Effekten. Dabei geht es vor allem um die Anwendung zeitreihenanalytischer Verfahren. Es sol- len methodologische und methodische Aspekte einer dynamischen Auswertung besprochen und

praktisch angewendet werden. Kritiker mögen gegen diese Fragestellung einwenden, daß sie theorielos sei. Die Modellierung von Effekten ist, wenn sie nicht auf substanzwissenschaftliche Theorien und daraus abgeleiteten Hypothesen aufbaut, eine scheinbar rein statistische Angele- genheit, und im Bereich des zeitlichen Verlaufs des Agenda-Setting-Effekts existieren keine Theorien und nur bruchstückhafte Einzelergebnisse. Dieser Kritik möchte ich entgegenhalten, daß eine ‘rein statistische’ Modellierung nicht stattfinden wird, da die Ergebnisse eines solchen Vorgehens kaum interpretierbar sind. Ich werde umfassend auf theoretischen Überlegungen und empirischen Befunde in diesem Bereich zurückgreifen. Andererseits wird es aber Untersu- chungsabschnitte in der Studie geben, die nicht von einer konkreten Forschungshypothese ge- leitet werden können, vor allem wenn es um die zeitliche Struktur der Effekte geht. Hierzu sol- len dann Zeitreihenverfahren hinzugezogen werden, deren Verhältnis zur Theorie Thome fol- gendermaßen beschreibt:

„Die statistische Zeitreihenanalyse will ... mit möglichst wenig vorausgesetzter Theorie auskommen - nicht, weil sie deren Bedeutung gering schätzt, sondern weil sie die Lücken unseres theoretischen Wissens in Rechnung stellt. Deshalb soll die spezifische Form der strukturellen Beziehung zwischen zwei Zeitreihen-Variablen nicht in einem theoretisch begründeten Modell vorgegeben, sondern auf möglichst empirische Weise identifiziert werden“ (Thome 1988, 105).

Die zweite Forschungsfrage ist die Integration intervenierender Variablen in ein Zeitreihenmo- dell. Durch die jahrzehntelange Forschung zur Agenda-Setting-Funktion der Medien sind viele Merkmale isoliert worden, die den Agenda-Setting-Effekt beeinflussen bzw. bedingen. Zeitrei- henanalytische Untersuchungen blenden aus methodischen Problemen meist die bekannten mo- dulierenden Variablen wieder aus und beschränken sich auf Medien-Input und Wahrnehmung der Rezipienten. Auf bekannte Einflußgrößen aber wissentlich zu verzichten, ist theoretisch wie statistisch äußerst problematisch und unbefriedigend. Ein weiteres Ziel neben der dynamischen Modellierung von Agenda-Setting-Effekten wird deshalb die Einbeziehung intervenierender Variablen in die Längsschnittanalyse sein.

Die Arbeit ist in zwei Teile gegliedert. Im ersten, dem Allgemeinen Teil, wird zuerst eine Be- schreibung des Forschungsstandes der Agenda-Setting-Forschung erfolgen, um in das theoreti- sche Konzept einzuführen. Das entsprechende Kapitel, Die Agenda-Setting-Forschung 1995: Theoretische Konzepte und empirische Befunde (Kapitel 2.1), wird aber nicht jede Verzwei- gung der umfangreichen Forschung verfolgen, da dies nicht Schwerpunkt dieser Arbeit ist.4Vielmehr wird eine Fokussierung auf den Forschungsgegenstand dieser Arbeit vorgenommen: Die Variable Zeit in der Agenda-Setting-Forschung (Kapitel 2.2). Dort wird es um die Zeitbe-züge in der Agenda-Setting-Literatur gehen. Welche Theoretischen Überlegungen zur Rolle der Zeit im Wirkungsprozeß (Kapitel 2.2.1) gibt es, welche Operationalisierungen der Dynamik (Kapitel 2.2.2) wurden von den Forschern bisher verwendet, mit welchen Analyse-Methoden wurden die Daten ausgewertet (Kapitel 2.2.3) und was sagen die Ergebnisse (Kapitel 2.2.4) aus? Den Schluß des allgemeinen Teils stellt dann ein Fazit dar, das die Frage: „ Gibt es eine adäquate Behandlung der Zeit-Komponente im Agenda-Setting-Prozeß?“ (Kapitel 2.3) beant- worten soll.

Im zweiten Teil der Arbeit wird dann eine Sekundäranalyse von Zeitreihen-Daten stattfinden. Dort werden zuerst die Daten der Primärerhebung - das DFG-Forschungsprojekt ‘Wählerwan- derung und Politikverdrossenheit’ - beschrieben (Kapitel 3.1). Anschließend werden die Er- kenntnisse aus dem Allgemeinen Teil in eine konkrete Fragestellung für die Sekundäranalyse übersetzt (Kapitel 3.2) sowie die Variablen der Primärstudie für die Zwecke der Sekundärana- lyse reoperationalisiert. Das folgende Kapitel (3.3 Methode) stellt die Vorgehensweise bei der Auswertung der Daten dar. Da diese Auswertung auf zeitreihenanalytischen Verfahren basiert, die in der Kommunikationswissenschaft bislang selten angewandt wurden, wird ein methodolo- gisches Kapitel eine kurze Einführung in die Zeitreihenanalyse und speziell in das von mir ver- wendete Verfahren geben (3.3.1 Zur Methode der Zeitreihenanalyse: ‘Mehr Kausalität’ durch Zeitreihen-Verfahren? und 3.3.2 Die ‘Analyse-Strategie’ nach Box/Jenkins).

Die theoretischen und empirischen Erkenntnisse aus dem Allgemeinen Teil der Arbeit und die methodischen und methodologischen Überlegungen werden dann in ein Analysemodell über- setzt, mit dem der Prozeß des Agenda-Setting besser abgebildet werden kann (3.3.3 Das Analy- semodell).

Die beiden folgenden Kapitel stellen anschließend die Ergebnisse der Auswertung für zwei Themen dar: ‘Rechtsradikalismus / Ausländerfeindlichkeit’ (Kapitel 4) sowie ‘Wirtschaftliche Lage in Deutschland’ (Kapitel 5).

Im abschließenden Kapitel Diskussion (Kapitel 6) werden die Ergebnisse und Erkenntnisse der dynamischen Modellierung übergreifend bewertet (Meta-Analyse). Inwieweit konnten die Ziel- setzungen ‘dynamische Modellierung’ und ‘Einbeziehung intervenierender Variablen in eine Längsschnitt-Betrachtung’ erreicht werden? Außerdem werden inhaltliche Schlußfolgerungen über den Agenda-Setting-Effekt aus den dynamischen Modellen für zwei Themen gezogen. Zu- letzt werden die Konsequenzen dieser Untersuchung für die weitere Forschung aufgezeigt.

Nach Ansicht vieler Forscher ist der Agenda-Setting-Ansatz keine eigenständige Theorie, son- dern eher eine Wirkungsform, die in allgemeinere Medienwirkungstheorien integriert werden kann (vgl. Brosius 1994, 285). Die Verknüpfungen zu anderen Ansätzen und Theorien der Medienwirkungsforschung sind vielfältig und das Konzept des Agenda-Settings wird daher in ver- schiedenen Teildisziplinen verwendet. Eine Einschränkung des hier untersuchten Agenda- Setting-Effekts ist daher notwendig. In der vorliegenden Analyse werden nur die Effekte be- trachtet, die sich zwischen den Massenmedien auf der einen und der Öffentlichkeit auf der an- deren Seite abspielen. Dieser Bereich läßt sich in Abgrenzung zu anderen Bereichen mit public agenda-setting5umschreiben. Es wird also nicht näher untersucht werden, wovon z.B. die A- genda der Massenmedien abhängt oder wie die Beziehungen zur Agenda politischer Eliten sind. Die Abgrenzung zum media agenda-setting ist allerdings eher theoretischer Natur. Zwar wer- den in dieser Arbeit Effekte der Massenmedien bei den Menschen postuliert und untersucht (public agenda-setting), aber da unser theoretisches Wissen unvollständig ist und das deshalb verwendete Zeitreihenverfahren Zusammenhänge zwischen ‘Medien und Menschen’ empirisch identifiziert, können z.B. auch rekursive Effekte entdeckt werden, die - strenggenommen - in den Bereich des media agenda-setting fallen.

Eine weitere Einschränkung bezieht sich auf die Frage: „Was ist Öffentlichkeit?“, die beim Begriff ‘öffentliche Agenda’ auftaucht. Sie wird an dieser Stelle forschungsökonomisch beant- wortet, da eine detaillierte Diskussion des Konzepts ‘Öffentlichkeit’ in der Kommunikations- wissenschaft zu weit vom Thema wegführen würde.6In der Analyse werden repräsentative Be- völkerungsstichproben benutzt, um Öffentlichkeit zu operationalisieren.

2 Allgemeiner Teil

2.1 Die Agenda-Setting-Forschung 1995: Theoretische Konzepte und empirische Befunde

2.1.1 Theoretische Hintergründe, Hypothese und Einordnung des Konzepts

Versucht man die Ursprünge des Agenda-Setting-Ansatzes aufzudecken, so lassen sich Aussa- gen von Wissenschaftlern zu diesem Bereich bis ins 19. Jahrhundert zurückverfolgen.7Der Begriff ‘Agenda-Setting’ wurde aber erst im Jahre 1963 von Bernard C. Cohen verwendet (vgl. McLeod/Becker/Byrnes 1974, 134). Er prägte mit seinem berühmten Zitat die theoretischen Hintergründe des Agenda-Setting-Konzepts:

„The press is significantly more than a purveyor of information and opinion. It may not be successful much of the time in telling people what to think, but it is stunningly successful in telling its readers what to think about. And it follows from this that the world looks different to different people, depending not only on their personal interests, but also on the map that is drawn for them by the writers, editors, and publishers of the papers they read“ (Cohen, 1963, 13).

Dieses Zitat muß im historischen Kontext betrachtet werden. Drei Jahre zuvor schrieb Klapper sein viel zitiertes Werk „The Effects of Mass Communication“ (Klapper 1960). In dieser Zu- sammenfassung des Forschungsstandes wurden den Massenmedien nur sehr geringe Wirkungen zugeschrieben. Die bis dahin vorherrschende Vermutung, daß die Massenmedien die Meinun- gen und Einstellungen der Menschen nachhaltig verändern, konnte empirisch nicht belegt wer- den. Deshalb leitet Cohen das Ergebnis seiner Studie ‘The Press and Foreign Policy’ mit der Bemerkung ein, daß die Presse vielleicht nicht sehr erfolgreich darin sei, den Menschen zu sa- gen, was sie zu denken haben. Er entdeckt aber trotzdem einen direkten Medieneffekt: Die Zei- tungen sind überaus erfolgreich darin, ihren Lesern zu sagen, worüber sie nachzudenken haben.

Bis ins Jahr 1972 blieb diese Vorstellung aber nur eine theoretische Überlegung ohne empiri- sche Evidenz. Dann lösten Maxwell E. McCombs und Donald L. Shaw mit ihrer Studie ‘The Agenda-Setting Function of Mass Media’ eine Flut von Agenda-Setting-Studien aus.8 Sie über- setzten das Zitat Cohens in eine konkretere Hypothese:

„While the mass media may have little influence on the direction or intensity of attitudes, it is hypothesized that the mass media set the agenda for each political campaign, influencing the salience of attitudes toward the political issues “ (ebd., 177).

Diese Grundannahme Cohens und die Hypothese von McCombs/Shaw sind jedoch noch sehr unspezifisch und nicht direkt für eine Operationalisierung innerhalb einer empirischen Studie

„Je mehr Beiträge die Medien in einem gegebenen Zeitraum über ein Thema veröffentli- chen, desto wichtiger ist für einen gegebenen Rezipienten dieses Thema bzw. desto mehr Rezipienten halten dieses Thema für wichtig“ (Brosius 1994, 270).

Damit weist sich der Agenda-Setting-Ansatz in seiner ursprünglichen Form als medienzentrier- tes Konzept im Sinne eines einfachen Stimulus-Response-Modells aus: Die Stärke der Bericht- erstattung der Medien über ein Thema führt zu direkten Effekten bei den Rezipienten. Der grundlegende Unterschied zu den Theorien direkter Medieneffekte der frühen Medienwirkungs- forschung (z.B. hypodermic theory, one-step flow, observational learning)9besteht in der Wir- kungsdimension. Der Agenda-Setting-Ansatz behauptet keine persuasiven Wirkungen der Mas- senkommunikation auf das Publikum wie z.B. Einstellungsänderungen, sondern er geht von kognitiven Wirkungen der Massenkommunikation aus wie z.B. Wahrnehmungs-/Lerneffekten. Dieser Einfluß der Medien auf die Wahrnehmung von Themen bei den Rezipienten wird als Thematisierungseffekt bezeichnet.10Hinter dieser Trennung von persuasiven und kognitiven Medienwirkungen steht die Vorstellung der Existenz unterschiedlicher Wirkungsdimensionen, die in einer hierarchischen Abfolge zueinander stehen. McCombs und Shaw unterscheiden vier Dimensionen: awareness, information, attitude, behavior (Shaw/McCombs 1977, 4). Kognitive Wirkungen beziehen sich auf die Dimensionen awareness und information, persuasive Wir- kungen auf die Dimensionen attitude und behavior (vgl. Weiß 1989, 474). Demnach findet beim Rezipienten eine ‘Wirkungskette’ statt, deren Glieder voneinander abhängen: Zuerst muß eine Wahrnehmung des Themas stattfinden, um weitere Wirkungen zu ermöglichen (awareness). Dann kann ein Lernprozeß einsetzen, der das Wissen, die kognitive Einstellung des Rezipienten zum Thema, verändert (information). Erst dann ist eine Wirkung auf die Meinung und das Ver- halten des Rezipienten bezüglich des Themas möglich (attitude, behavior).

Der Agenda-Setting-Ansatz beschränkt sich auf den ersten Teil dieser Medienwirkungskette. Deshalb müßten Agenda-Setting-Effekte empirisch einfacher nachzuweisen seien als z.B. Ein- stellungsänderungen. Allerdings bedeuten die Trennung von Wirkungsdimensionen nicht, daß das Agenda-Setting-Konzept eine isolierte Größe darstellt. So schreibt Brosius in einer der neu- esten Zusammenfassung des Forschungsstandes, daß „Agenda-Setting ... nur die erste Stufe eirer Liste.

ner mehrstufigen Medienwirkungskette [sei], die bei einfachen Wahrnehmungen und Gewich- tungen von Themen beginnt und bei weitergehenden Einstellungs- und Meinungsänderungen endet“ (Brosius 1994, 280). Gladys und Kurt Lang hatten dies bereits 1981 formuliert:

What people think may not be as easily seperable from what they think about... Many differences of opinion originate from different weights people attach to elements in a complex situation“ (Lang/Lang 1981, 449, Hervorhebung A.D.).

2.1.2 Definitionen der Grundbegriffe: Agenda, Thema

Die grundlegenden Konzepte innerhalb des Agenda-Setting-Ansatzes sind ‘Agenda’ und ‘The- ma’. Die Agenda kann dabei noch relativ einfach und konsistent folgendermaßen definiert wer- den: „It is a list of issues and events that are viewed at a point in time as ranked in a hierarchy of importance“ (Rogers/Dearing 1988, 565).

Die ‘Tagesordnung der Massenmedien’, die Medienagenda, ist dabei ein Konstrukt, daß in der Agenda-Setting-Forschung wenig Probleme bereitet.11 Sie wird an physisch vorliegendem Ma- terial inhaltsanalytisch gemessen, wobei der Indikator für die ‘Hierarchie der Wichtigkeit’ meist die Anzahl der Beiträge pro Thema ist.12

Bei der öffentlichen Agenda gibt es hingegen verschiedene Konzepte. Ehlers unterscheidet z.B. die intrapersonale Agenda, die interpersonale Agenda und die wahrgenommene Themenwich- tigkeit (perceived issue salience) (Ehlers 168f.). Die meist verwendete Operationalisierung ist nach dieser Einteilung die perceived issue salience. In der Publikumsbefragung, die meist zur Messung der öffentlichen Agenda instrumentalisiert wird, wird dabei nach dem/den wichtigsten Problem/en im jeweiligen Land gefragt. In der Befragung, die dieser Arbeit zu Grunde liegt, heißt die Frage z.B.: „Was sind Ihrer Meinung nach zur Zeit in Deutschland die drei größten Probleme?“ Durch den Zusatz „in Deutschland“ wird ein gesellschaftlicher Bezugsrahmen ge- setzt, so daß sich die Antworten auf die nach Meinung des Befragten wichtigsten gesellschaftli- chen Probleme beziehen und nicht etwa auf persönliche. Auf die persönliche Rangfolge von Themen zielt die Erhebung der intrapersonalen Agenda, bei der „nach der individuellen Ein- schätzung durch den Rezipienten unabhängig von den thematischen Prioritäten seiner (sozialen) Umwelt“ (Ehlers 1983, 168) gefragt wird. Die interpersonale Agenda schließlich ist die ‘Rang- folge der Gesprächsthemen’: Hier wird meist nach den Gesprächsthemen mit Freunden und Be- kannten gefragt.

Allerdings ist diese Einteilung nicht allgemeiner Konsens in der Literatur. Je nach Perspektive

sind auch andere Zuordnungskriterien möglich. Renate Ehlers gibt folgende Beispiele aus A- genda-Setting-Texten (teilweise von denselben Autoren), die unterschiedliche Kategorisierun- gen liefern: McLeod/Becker/Byrnes (1974) unterscheiden „individual issue salience“, „com- munity issue salience“ und „perceived issue salience“ (entspricht nicht dem oben besprochenen Konzept, sondern bezieht sich auf „ein medienvermitteltes Realitätskonzept von in Zukunft für andere wichtige Themen“ (Ehlers 1983, 183)). Becker/McCombs/McLeod (1975) fassen dann

„individual issue salience“ und „percieved issue salience“ unter dem Begriff intrapersonal zu- sammen und bezeichnen die „community issue salience“ als interpersonal. DeGeorge (1981) unterscheidet wiederum in intrapersonal, interpersonal und „perceived community salience“. Ehlers nennt diese unterschiedlichen Kategorisierungen eine „terminologische Verwirrung“ (Ehlers ebd.). Ich möchte an dieser Stelle nicht auf die Vor- und Nachteile der einzelnen Kon- zepte und Kategorisierungen eingehen, da sie nicht richtig oder falsch sind, sondern lediglich verschiedene Bereiche und Perspektiven verkörpern. Wichtig ist allerdings die Einordnung der in dieser Studie verwendeten Operationalisierung. Betrachtet man die hier verwendete Frage nach den drei größten Problemen in Deutschland aus der ‘kommunikativen Perspektive’, so kann sie als intrapersonal bezeichnet werden. Die Antwort basiert auf individuellen Einschät- zungen und hat nichts mit einer Kommunikation mit Dritten zu tun (wie die Frage nach der in- terpersonalen Agenda). Aus der ‘thematischen Perspektive’ heraus zielt die verwandte Frage auf die „community issue salience“: Der Bezugsrahmen („in Deutschland“) ist eindeutig gesell- schaftlich gesetzt. Außerdem ist die gestellte Frage auf die „perceived“, also die wahrgenom- mene Wichtigkeit von gesellschaftlichen Problemen bezogen - eine Beurteilung von gesell- schaftlichen Problemen kann nur mit Hilfe von Umweltbeobachtung (Wahrnehmung, percepti- on) stattfinden. Eine angemessene Bezeichnung für die abgefragte Agenda wäre nach diesen Ausführungen der Terminus ‘intrapersonal perceived community issue salience’.

Die Definition des Begriffs Agenda wurde absichtlich in der englischen Version dargeboten (s.o. Zitat von Rogers/Dearing), weil bereits die Übersetzung ins Deutsche Probleme bereitet. Diese Probleme haben aber weniger mit sprachlichen als vielmehr mit konzeptionell- terminologischen Problemen mit dem Begriff ‘Thema’ zu tun.13 Was sind ‘Issues’ und ‘events’? Zudem kursieren in der angelsächsischen Literatur noch weitere Begriffe, die synonym oder in undefinierter Weise für den ‘Issue-Bereich’ stehen, so z.B. „topics“, „items“ oder „objects“. Auch im deutschen Sprachraum herrscht eine „fast babylonische Begriffsvielfalt“ (Brett- schneider 1994, 213): Es wird u.a. von „Sachverhalten“, „(politischen) Streitfragen“, „Pro- blemen“, „Ereignissen“ oder „Themen“ gesprochen (oder es werden englische Begriffe überzeigen, die nach ‘Leadstory/NonLeadstory’ unterscheiden.

nommen). Eine erste grobe Definition von ‘Events’ und ‘Issues’ bringt etwas Licht ins Dunkel:

(1) ‘Events’, hier übersetzt mit Ereignisse, sind diskrete Vorfälle, die durch Raum und Zeit be- grenzt sind, und (2) ‘Issues’, hier übersetzt mit Thema, ist die Bezeichnung für eine allgemeine, grobe Kategorie von kumulativer Medienberichterstattung über eine Serie von zusammenhän- genden Ereignissen (vgl. Rogers/Dearing 1988, S. 566).

Allerdings ist diese Definition relativ: Die Grenzen zwischen Ereignissen und Themen und zwischen Themen untereinander konnten bislang theoretische nicht zufriedenstellend gezogen werden. Es ist auch fraglich, ob dies überhaupt möglich ist. So zeigt z.B. Weiß (1989), daß auch punktuelle Ereignisse bei entsprechender journalistischer Aufbereitung ein Thema sein können. Die Entscheidung ob etwas ein Ereignis oder Thema ist, hängt sehr vom Standpunkt des Bet- rachters ab. Ebenfalls subjektiv ist die Abgrenzung verschiedener Themen voneinander sowie die Beurteilung der Beziehung zwischen verschiedenen Themen. Allerdings verliert die Agen- da-Setting-Forschung dadurch nicht völlig ihre Basis, denn die Ansichten der Menschen, was Themen sind und was nicht, sind - trotz terminologischer Definitionsprobleme von Wissen- schaftlern - relativ konsistent. Weiß kommt deshalb zu folgendem Schluß: „Wahrscheinlicher sind ad-hoc-Unterscheidungen, die zum Teil durch den Gegenstand selbst, zum Teil jedoch auch durch den Stil begründet sein können, in dem der Gegenstand in den Medien thematisiert wird“ (Weiß 1989, 476).

Eine Spezifikation des Thema-Begriffs ist die Konflikthaftigkeit. Zwar haben McCombs/Shaw ihren Begriff „objects“ ursprünglich sehr weit gefaßt, aber in den empirischen Studien wurden überwiegend politische Themen verwendet, die immer auch Konflikte beinhalteten.14In der Public-Agenda-Forschung plädieren viele Forscher für eine solche Eingrenzung des Themen- Begriffs.15Wenn der Agenda-Setting-Ansatz auf konflikthaltige Themen eingegrenzt wird, so ist der neutrale Begriff ‘Thema’ eine bessere Bezeichnung als der Terminus ‘Problem’.16Auch die bislang häufig verwendeten Operationalisierungen (oft aufgrund der Fragen von Meinungs- forschungsinstituten und nicht aufgrund theoretischer Überlegungen von Wissenschaftlern vor- genommen, vgl. Brosius 1994, 276f.) legen diesen Begriff nahe, da nach den „wichtigsten Pro- blemen“ gefragt wird. Ich benutze in meiner Arbeit den allgemeineren Begriff ‘Thema’ oder das eingrenzendere ‘Problem’ synonym.

Zwischen zwei der hier zitierten Artikeln, McCombs/Shaw (1972) und Brosius (1994), liegen jedoch über zwei Jahrzehnte umfangreicher Forschungsarbeit, die zu zahlreichen Modifikatio befaßt.

nen der Ursprungshypothese geführt haben. Die wichtigsten dieser Modifikationen werden im folgenden Kapitel zusammengetragen.

2.1.3 Empirische Befunde und Differenzierungen der Hypothese

In diesem Kapitel wird die Agenda-Setting-Literatur ergebnisbezogen ausgewertet, d.h. es wer- den nicht einzelnen Studien mit ihren spezifischen Problemen und in ihrem historischen Kon- text besprochen, sondern es sollen möglichst alle Größen herausgearbeitet werden, die in der Forschungsarbeit bislang als intervenierende Variablen der Agenda-Setting-Funktion der Mas- senmedien identifiziert werden konnten. Diese ‘Größen’ sind Variablen, die auf die Agenda- Setting-Funktion eine effekthemmende oder effektfördernde Wirkung haben und damit die un- spezifische Ursprungshypothese in differenziertere Wirkungsaussagen überführen. Diese Vari- ablen werden unterschiedlich benannt: z.B. Drittvariablen (Brettschneider 1994, 220), Randbe- dingungen (Hügel/Degenhardt/Weiß 1992, 144) oder contingent/contributory conditions (Mc- Leod/Becker/Byrnes 1974, 135). Ich werde im folgenden den modell-technischen Begriff inter- venierende Variablen verwenden.

Folgende Tabelle (Tabelle 1) stellt die von mir gefundenen intervenierenden Variablen zusam- men. Sie sind in drei Kategorien aufgeteilt, je nachdem ob sie Merkmale des Themas, der Rezi- pienten oder andere Merkmale betreffen. Einige Konzepte überschneiden sich dabei und einige ‘Etiketten’ stellen lediglich verschiedene Bezeichnungen für inhaltlich gleiche oder ähnliche Konzepte dar. Die wichtigsten dieser Konzepte werden im Anschluß besprochen. Die Reihen- folge der Variablen stellt keine Wertung dar und die Bezeichnungen sind meistens den engli- schen Originaltexten entnommen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Weiß (1989), 476.

Tabelle 1: Intervenierende Variablen in der Agenda-Setting-Literatur

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Themenmerkmale

Obtrusiveness. Auf der Seite der Themenmerkmale ist das ‘Obtrusiveness-Konzept’ das be- kannteste und wichtigste. Es ist eng verknüpft mit den theoretischen Überlegungen, die schon vor der Formulierung der eigentlichen Agenda-Setting-Hypothese, z.B. von Walter Lippmann 1922, angestellt wurden. In seinem Buch Public Opinion schreibt er im Kapitel The World Out- side and the Pictures in Our Heads über die Abhängigkeit der Rezipienten von der Medienbe- richterstattung. Dabei wird deutlich, daß diese Abhängigkeit bei bestimmten Themen größer bzw. kleiner sein kann. Zucker (1978) formuliert diese Abhängigkeit folgendermaßen:

„People today live in two worlds: a real world and a media world. The first is bounded by the limits of the direct expirience of an individual and his aquaintances. The second spans the world, bounded only by the decisions of news reporters and editors. The individuals in our society have no real-world experience with many national and virtually all international problems. When they have to deal with ... these problems, media-world experience must suffice“ (Zucker 1978, 239).

Obtrusive (aufdringlich) ist ein Thema, wenn es zur direkten Lebensumwelt des Rezipienten gehört - wenn das Thema sich dem Rezipienten ‘aufdrängt’ - wie etwa das Problem der Inflati- on, das jeder beim Einkaufen ‘erleben’ kann. Unobtrusive (unaufdringlich) sind dementspre- chend Themen außerhalb der direkten Erfahrbarkeit des Rezipienten; als Beispiele werden hier meist außenpolitische Themen genannt. Bezogen auf den Agenda-Setting-Effekt wird aufgrund der stärkeren oder sogar ausschließlichen Abhängigkeit vom ‘Informationskanal Massenmedi-

en’ bei den ‘unaufdringlichen’ Themen eine stärkere Wirkung erwartet. Zwar wird das Obtrusi- veness-Konzept in der Literatur als Themenmerkmal bezeichnet, doch ist es nach meiner Ein- schätzung eher ein Rezipientenmerkmal. Ob ein bestimmtes Thema für einen Rezipienten zur direkten Lebenswelt gehört oder nicht, kann nicht vom Thema abhängen, sondern nur vom ein- zelnen Rezipienten selbst: Bestimmte Themen liegen für die einen Rezipienten außerhalb, für andere jedoch innerhalb ihrer Lebenswelt. 17

Die Ergebnisse zu diesem Konzept sind recht umfassend und konsistent. Bei vielen anderen in- tervenierenden Variablen trifft dies nicht zu. Es gibt wenige oder gar keine und zum Teil sich widersprechende Ergebnisse (basierend auf unterschiedlichen Operationalisierungen). Bei den restlichen Themenvariablen liegen wenige Ergebnisse vor:

Art des Themas. Für das Konzept ‘Art des Themas’ ist zwar intuitiv nachvollziehbar, daß es un- terschiedliche Themen gibt (nicht nur bezüglich obtrusiv/unobtrusive), die unterschiedliche Ef- fektverläufe generieren werden, aber eine Klassifizierung von Themen und die Untersuchung der entsprechenden Wirkungsunterschiede ist bislang selten erfolgt. Beispiele für solche mögli- chen ‘Themenarten’ liefern Rogers/Dearing (1988) und Neumann (1990). Rogers und Dearing unterscheiden phänomenologisch: rapid-onset news event (z.B. Bombardierung Libyens); slow- onset natural disaster issue (z.B. Hungersnot in Äthiopien); high-salience, short-duration issue (z.B. Flugzeugentführung); low-salience issue (z.B. Arbeitslosenrate); long-duration issue (z.B. Handelskonflikt USA-Japan). Neumann versucht eine allgemeinere Unterteilung der Themen in vier Kategorien: crisis (z.B. Vietnam, racial unrest, energy crisis), symbolic crisis (z.B. Water- gate, drugs, pollution), problems (z.B. inflation, unemployment) und nonproblems (z.B. crime).

Stadium der Themenkarriere. Auch der Vorstellung, daß jedes Thema eine bestimmte Karriere durchläuft, wird eine effektmodulierende Wirkung auf die Agenda-Setting-Funktion unterstellt. Ähnlich den Modellvorstellungen aus der Ökonomie über Produktlebenszyklen haben in der Kommunikationswissenschaft vor allem Downs (1972) und Luhmann (1972) die Vorstellung der ‘kommunikativen Karriere’ eines Themas geprägt. Ein Thema durchläuft demnach eine Karriere mit unterschiedlichen Stadien, die man nach Luhmann grob in vier Phasen einteilen kann: Latente Phase, Durchbruchsphase, Modephase und Ermüdungsphase (Luhmann 1972, 14f.). Bislang wurde aber in keiner Agenda-Setting-Studie die Karriere eines einzelnen Themas hinreichend genau untersucht, als daß zuverlässige Aussagen über Agenda-Setting-Effekte in den unterschiedlichen Phasen möglich wären (die intervenierende Variable peak of coverage

beschreibt inhaltlich einen sehr ähnlichen Effekt: Es wird bei Themen, die eine generell sehr hohe Medienberichterstattung aufweisen, ein anderer Agenda-Setting-Effekt vermutet, als bei Themen, über die generell nur sehr schwach berichtet wird; vgl. Brosius/Kepplinger 1990, 21).

Issue-information level. Die intervenierende Variable ‘issue-information level’18hängt unmit- telbar mit einem konzeptionellem Problem des Agenda-Setting-Ansatzes zusammen: die Opera- tionalisierung des Begriffs Issue. Vor allem bei Studien, die Rangkorrelationen zur Untersu- chung von Agenda-Setting-Effekten benutzten, wurde deutlich, daß das ‘Abstraktionsniveaus’ der Themenvariable starke Auswirkungen auf die Ergebnisse haben kann: Wurde die Agenda in groben, wenigen Themenkategorien gemessen, eruierte die Analyse andere Zusammenhänge als bei einer Messung der Agenda mit feinen und dadurch vielen Themenkategorien.19

Alle oben beschriebenen Konzepte weisen auf Merkmale von Themen hin, die den Agenda- Setting-Effekt modulieren können. Ein stärkerer Einfluß wird aber generell den intervenieren- den Variablen auf der Seite der Rezipienten zugesprochen (vgl. Hügel/Degenhardt/Weiß 1992,

S. 144). So werden Agenda-Setting-Modelle auch als „audience effect models“ (Erbring et al. 1980) oder „transactional“ (McCombs 1981) bezeichnet.

Rezipientenmerkmale

Issue sensitivity. Das Themenmerkmal ‘Obtrusiveness’ wurde bereits als eigentliches Rezipien- tenmerkmal eingeordnet. Ob sich ein Thema einem Menschen in seinem Alltag ‘aufdrängt’, hängt eben vom Alltag des Menschen und nicht vom Thema ab. Auch in der Literatur existieren Ansätze, die subjektive Nähe von Rezipienten zu Themen besser in Modelle zu integrieren, als dies mit dem ‘Obtrusiveness-Konzept’ der Fall ist. Erbring et al. (1980) sprechen von „issue sensitivity“ (Übersetzung von Hügel/Degenhardt/Weiß (1992): persönliche Themenrele- vanz/Problemrelevanz) und Iyengar (1988) von „personal experience“ (auch: „direct experien- ce“). Grenzen zwischen ‘Sensibilisierung’ und ‘persönlicher Erfahrung’ wurden dabei nicht ge- zogen; sie existieren vermutlich auch nicht. Autoren (wie z.B. Iyengar) haben die Begriffe dementsprechend auch synonym benutzt.

Das Hauptproblem dieser Konzepte, die unter dem Begriff ‘persönliche Nähe’ zusammengefaßt werden können, ist die Beliebigkeit ihrer effektmodulierenden Wirkung: Erbring et al. gehen davon aus, daß „issue sensitivity“ zu stärkeren Agenda-Setting-Effekten bei den Menschen führt, die für ein Thema ‘sensibel’ sind, weil sie aufgrund selektiver Aufmerksamkeit und Wahrnehmung diese Themen stärker in den Medien beachten (vgl. Erbring et al. 1980, 28f.).

Iyengar unterstellt in seiner experimentellen Forschung die gleiche Hypothese, die - wie auch bei Erbring et al. - von den Daten unterstützt wird, findet aber bei einem Fall auch die Gegen- hypothese bestätigt. In die ‘Gegenrichtung’ äußern sich auch Rogers und Dearing (1988): „Con- flicting evidence from personal experience or other communication channels“ (Rogers/Dearing 1988, 569) wirkt ihrer Meinung nach effekthemmend. Und auch das ‘Obtrusiveness-Konzept’ unterstellt eine andere Wirkungsrichtung als die ‘Themensensibilisierung’: Wenn ‘aufdringli- che’, in meiner persönlichen Lebenswelt direkt erfahrbare Themen mit den Themen gleichge- setzt werden, für die „personal experience“ bzw. „issue sensitivity“ besteht, widersprechen sich die Hypothesen dieser beiden Ansätze. Ein Beispiel soll diese Problematik verdeutlichen: Erbring und Kollegen haben festgestellt, daß für Menschen, die für das Thema Arbeitslosigkeit ‘sensibilisiert’ waren (Operationalisierung: Gewerkschaftler oder Arbeitsloser in der Familie) stärkere Effekte auftraten, als dies bei ‘nicht-sensibilisierten’ Rezipienten der Fall war. Iyengar hatte in einem seiner Experimente aber auch den entgegengesetzten Fall: Menschen, die über

„personal experience“ mit dem Thema Arbeitslosigkeit verfügten (Operationalisierung: arbeits- los), waren weniger anfällig für Agenda-Setting-Effekte.

Ob diese Widersprüche substanzieller Art sind oder verschwinden, wenn die einzelnen Begriffe (obtrusiveness, personal experience, issue sensitivity etc.) voneinander abgegrenzt werden, muß an dieser Stelle offen bleiben, da die „terminologische Verwirrung“ sowie die Fülle teilweise gegensätzlicher Einzelergebnisse keine eindeutigen Schlüsse zulassen.

Need for orientation. Ein weiteres, häufiger verwendetes Konzept ist das ‘Orientierungsbedürf- nis’ . Ein stärkeres Orientierungsbedürfnis des Rezipienten bei einem Thema führt zu einem stärkeren Agenda-Setting-Effekt der Medien.20 Dieses Konzept ist die Schnittstelle des Agen- da-Setting-Ansatzes zum ‘uses-and-gratifications approach’. Das Orientierungsbedürfnis ist ei- ne Mediennutzungsmotivation: Neben anderen Möglichkeiten (z.B. interpersonale Kommunika- tion) sind die Medien ein Mittel, ein Orientierungsbedürfnis zu befriedigen. Das Motiv Orien- tierung hat also Einfluß auf die Medienzuwendung, quantitativ wie qualitativ, und da die Me- dienzuwendung im Agenda-Setting-Ansatz eine substantielle Größe ist, wirkt sich das Orientie- rungsbedürfnis der Rezipienten auf den Thematisierungseffekt der Medien aus.

Interpersonal communication. Widersprüchlich sind die Antworten auf die Frage nach der Rol- le der interpersonalen Kommunikation. Es existieren Ergebnisse in beiden Richtungen: Ein in- terpersonales Kommunikationsnetzwerk kann Agenda-Setting-Effekte hemmen oder fördern. Die Verfügbarkeit anderer Informationsquellen kann den Einfluß der Medienberichterstattung auf die Rezipientenagenda in bestimmten Situationen also verstärken oder verringern.21

Politisches Interesse/Parteibindung. Die Merkmale ‘politisches Interesse’ und ‘Parteibindung’ sind bei politischen und parteiabhängigen Themen - also bei den meisten Agenda-Setting- Themen - interessant. Die Ergebnisse zum politischen Interesse sind rar und die Vorstellungen zwiespältig: Verstärktes politisches Interesse kann zu stärkerer Mediennutzung und damit zu größeren Agenda-Setting-Effekten führen; oder starkes politisches Interesse kann die Nutzung anderer Informationskanäle über ein Thema bedeuten, was tendenziell zu einer Verminderung des Medieneinflusses führt.22

Bildung/Sozialer Status. ‘ Bildung’ oder andere Variablen, die den ‘sozialen Status’ eines Rezi- pienten beschreiben, sind weitere intervenierende Größen. Hintergrund ist die Hypothese, daß Rezipienten mit unterschiedlicher Bildung bzw. unterschiedlichem sozialen Status eine generell unterschiedliche Mediennutzung und Themenwahrnehmung haben, was - unabhängig von allen anderen intervenierenden Variablen - zu unterschiedlichen Agenda-Setting-Effekten führt.

Mediennutzung. Der Einfluß der Variablen ‘Mediennutzung’ liegt auf der Hand. Ein Effekt, der von der Medienberichterstattung abhängt, wird ebenfalls stark abhängig sein von der Intensität der Nutzung dieses Inhalts. Allerdings kann die Mediennutzung nicht als notwendige Bedin- gung betrachtet werden, wie z.B. Zucker bemerkt:

„An individual who pays little attention to the media world is nonetheless affected by it, because the only information he has about the world beyond his small, direct expirience, real world is through people who do pay attention to the media“ (Zucker 1978, 239).23

Verschiedene Nachrichtenwerte. Nachrichtenwerte, also Faktoren, die ein Ereignis zu einer Nachrichtenmeldung in den Medien werden lassen, sind, wie der Begriff bereits impliziert, Wertvorstellungen. Und (Nachrichten-)Wertvorstellungen sind keine anthropologischen Kon- stanten, sondern unterscheiden sich von Mensch zu Mensch, von Gesellschaft zu Gesellschaft, von Zeit zu Zeit. Wenn nun bei Nachrichtenredakteuren und Publikum stark unterschiedliche Nachrichtenwerte vorherrschen, wird der Rezipient die Themengewichtung der Medien nicht nachvollziehen und akzeptieren können, was eine effekthemmende Wirkung bedeutet.

Andere Merkmale

Neben den Randbedingungen, die verschiedene Merkmale der Themen und der Rezipienten für den Agenda-Setting-Effekt darstellen, gibt es noch weitere Variablen, die es bei einer Untersu- chung zu beachten gilt.

Real-world indicators. Die erste ist eng verknüpft mit der Diskussion über die Funktion der Medien in der Gesellschaft. Sind die Medien lediglich ein Spiegelbild der Realität? Ist ihre Funktion nur der maßstabsgetreue Transport von Informationen? Dann wäre ein Agenda- Setting-Effekt der Berichterstattung kein Medieneffekt, sondern ein ‘Realitätseffekt’: Die Rezi- pientenagenda richtet sich zwar evtl. nach der Medienagenda, aber da diese lediglich die Reali- tät ‘durchreicht’, hat sie keine eigenständige Wirkung. Oder funktionieren die Medien als selb- ständiger ‘Konstrukteur von Wirklichkeit’? Hat ihre Berichterstattung nichts (oder nur wenig) mit der Realität zu tun, sondern erzeugt sie ihre eigene Wirklichkeit? Dann wäre ein Zusam- menhang von Medien- und Rezipientenagenda eindeutig ein Medieneffekt.24

Über die Funktion der Medien gibt es sehr geteilte Meinungen. Die beiden oben beschriebenen Extreme werden jedenfalls nicht zutreffen. Die elementaren Auswirkungen, die die Favorisie- rung der einen oder anderen Richtung für die Schätzung des Agenda-Setting-Effekts hat, macht jedoch deutlich, daß eine vollkommene Vernachlässigung der Realität problematisch ist. Ten- denziell wird dadurch die Stärke des Medieneffekts überschätzt. Da es ‘die Realität’ natürlich nicht gibt, können nur Annäherungen herangezogen werden, um zwischen Medien- und Nicht- medieneffekt zu unterscheiden: Realwelt-Indikatoren. Eine tiefergehende ‘Realitätsdiskussion’ kann an dieser Stelle nicht erfolgen.

Medium. Welches Medium den stärksten Agenda-Setting-Effekt ausübt, kann nicht abschlie- ßend beantwortet werden. Zu Beginn der Forschung wurde die Agenda-Setting-Funktion haupt- sächlich der Zeitung zugesprochen (vgl. Schönbach 1983). Dem Fernsehen wurde eher die Funktion des „spotlightning“ unterstellt (McCombs 1977). Neuere Studien weisen aber auch starke Agenda-Setting-Effekte des Fernsehens nach. Brosius vermutet als Grund eine veränder- te Berichterstattung des Fernsehens oder ein verändertes Informationsverhalten der Bevölke- rung (vgl. Brosius 1994, 273).

Media credibility. Ähnlich wie das Botschaftsmerkmal ‘Quelle des Beitrags’ interveniert die generelle Glaubwürdigkeit des Mediums / der Medien in den Agenda-Setting-Prozeß. Es wird dabei angenommen, daß der Rezipient das Thema zwar wahrnimmt, er ihm aber aufgrund feh-

lender Glaubwürdigkeit keine Bedeutung beimißt. Bei diesem Konzept ist zu bedenken, daß die Quellenglaubwürdigkeit einer zeitlichen Veränderung unterliegt, wie z.B. Hovland et al. inner- halb der Persuasionsforschung zeigen konnten.25

Issue competition. Ein anderer Aspekt ist der Wettstreit der Themen. Die Variable verkörpert vornehmlich einen ‘Kapazitätseffekt’: Auf der Seite der Medien ist die Kapazität klar durch Raum bzw. Zeit begrenzt, auf der Seite der Rezipienten sind die kognitiven Kapazitäten eben- falls begrenzt. Da es aber mehr Themen als Kapazitäten dafür gibt, liegen Themen naturgemäß miteinander im ‘Wettstreit’: Die Berichterstattung zu einem Thema vermindert die Chance und Kapazität für die Berichterstattung aller anderer Themen. Und so kann die Berichterstattung bzw. Wahrnehmung eines Themas nicht nur von diesem Thema selbst, sondern auch von der Berichterstattung bzw. Wahrnehmung von Konkurrenz-Themen abhängen.26Zu diesem Kon- zept existieren bislang nur wenige empirische Befunde. Zhu (1992) zeigt, daß eine Vernachläs- sigung des Themenwettstreits den Agenda-Setting-Effekt eines Themas (ohne ‘Konkurrenten’) tendenziell überschätzt.

Neben diesem eher technischen Effekt27gibt es aber auch Behauptungen, daß Themen nicht nur im Wettstreit liegen, sondern sich auch gegenseitig bedingen oder fördern können aufgrund in- haltlicher Zusammenhänge. Empirische Ergebnisse gibt es zu dieser Vermutung aber nicht.

Time. Die letzte intervenierende Variable der Übersichtstabelle soll im folgenden Kapitel ge- sondert diskutiert werden, da sie den Schwerpunkt der vorliegenden Arbeit bildet: Welche Rol- le spielt die Zeit im Agenda-Setting- Prozeß ?

2.2 Die Variable Zeit in der Agenda-Setting-Forschung

Die ‘Väter’ des (empirischen) Agenda-Setting-Ansatzes, Maxwell E. McCombs und Donald L. Shaw, bezeichnen ihr Konstrukt im Abschlußsatz ihrer Pionierstudie The Agenda-Setting Func- tion of Mass Media sinngemäß als ein „Kommunikationskonzept, das zur Untersuchung des Prozesses der politischen Meinungsbildung bzw. Konsensfindung nützlich ist“ (vgl. McCombs/Shaw 1972, 187). Damit wird schon in der Ursprungsformulierung deutlich, daß A- genda-Setting eine zeitliche Komponente besitzt.

Sowohl die Medien- als auch die Rezipientenagenda sind keine monolithischen Konzepte, die als konstant über die Zeit bezeichnet werden könnten. Sie werden vielmehr als „volatile“ be- schrieben (Behr/Iyengar 1985, 53): „unbeständig“, „flüchtig“, „flatterhaft“. Die Medienbericht- erstattung weist starke, oft geradezu dramatische und sehr kurzfristige Schwankungen in ihrer Themenstruktur auf. Unterstellt man eine Beziehung dieser Strukturen zur Rezipientenagenda, so ist auch auf der Publikumsseite mit heftigen Oszillationen der Themenwahrnehmungen zu rechnen.28 Und nur wenn diese ‘Schwingungen’ der Berichterstattung und der Wahrnehmung vollkommen zeitgleich abliefen, wäre eine Vernachlässigung der Zeit statthaft. Theoretisch wie empirisch ist aber die Annahme eines simultanen Ablaufs absolut unrealistisch. So ist z.B. aus der Lerntheorie oder der Diffusionsforschung bekannt, daß die Verbreitung und Verarbeitung von Informationen kein punktuelles Ereignis darstellt, sondern mit einem (zeitlichen) Prozeß charakterisiert werden kann.

Der Agenda-Setting-Effekt ist ein zeitabhängiger Medieneffekt. Eine valide Identifikation und Schätzung dieses Effekts kann nur unter Einbeziehung der zeitlichen Ordnung der Modellvari- ablen geschehen. Agenda-Setting ist ein dynamischer Prozeß per definitionem, die Vernachläs- sigung der dynamischen Komponente führt zu (bestenfalls) unvollständigen Ergebnissen.

2.2.1 Theoretische Überlegungen zur Rolle der Zeit im Agenda-Setting-Prozeß

Da der Agenda-Setting-Effekt zeitabhängig ist und in der empirischen Analyse Messungen und Vergleiche von Medien- und öffentlicher Agenda über die Zeit vorgenommen werden, sollte die Variable Zeit eine entscheidende Rolle spielen (vgl. Eyal/Winter/DeGeorge 1981, 212). Ei- ne Durchsicht der Literatur zeigt aber, daß dies bislang nicht der Fall war.

Sichtet man die Fachliteratur nach Konzepten zur Behandlung der Zeit im Agenda-Setting- Prozeß, so lassen sich drei Gruppen von wissenschaftlichen Texten finden: In der ersten Gruppe wird das Problem überhaupt nicht erwähnt. Es scheint weder theoretisch noch empirisch einen Grund dafür zu geben, eine zeitliche Struktur des Agenda-Setting-Effekts anzunehmen oder zu untersuchen. Die zweite Gruppe geht nur bzw. immerhin theoretisch auf das Problem ein. Die theoretische Meinung zur Rolle der Zeit ist dabei absolut konsistent: Die Variable Zeit ist von grundlegender Bedeutung für den Agenda-Setting-Effekt und daher von elementarer Wichtig- keit zur Auffindung und zum besseren Verständnis dieser Medienwirkung. Außer dieser Be- merkung erfolgt aber keine weitere Berücksichtigung der Zeit: Die anschließende empirische Studie ist nicht in der Lage, die zeitliche Komponente zu modellieren. Die dritte Gruppe von Texten versucht explizit, die zeitliche Struktur des Prozesses einzubeziehen. Die theoretischen Konstrukte zur Variable Zeit in diesen Texten, die Operationalisierungen in den empirischen Untersuchungen und ihre Methoden und Ergebnisse werden in den folgenden Unterkapiteln de- tailliert besprochen.

Einer der wenigen Texte, die sich schwerpunktmäßig mit der Rolle der Zeit im Agenda-Setting- Prozeß beschäftigen, stammt von Eyal, Winter und DeGeorge aus dem Jahre 1981. Die Autoren unterscheiden fünf ‘Zeit-Merkmale’, die in der empirischen Agenda-Setting-Forschung in Be- tracht gezogen werden müssen:

(1) time-frame: der Gesamt-Zeitrahmen der Untersuchung
(2) time-lag: die Verzugszeit zwischen Messung der unabhängigen Variable (Medienagenda) und der abhängigen Variable (öffentliche Agenda)
(3) duration of the media agenda measure: die Dauer der Messung der Medienagenda
(4) duration of the public agenda measure: die Dauer der Messung der öffentlichen Agenda
(5) optimal effect span (peak association): die optimale Wirkungsspanne zwischen Medienbe- richterstattung und Themenwahrnehmung (vgl. Eyal/Winter/DeGeorge 1981, 212).

Allerdings ist die Terminologie von Eyal/Winter/DeGeorge etwas abweichend von der meistens gebräuchlichen. Ihr time-lag bezeichnet ein design-technisches Problem. Die Verzugszeit zwi- schen unabhängiger und abhängiger Variable meint die Zeit zwischen den Messungen der A- genden. Dagegen wird in der übrigen Literatur der Begriff time-lag für das Phänomen verwen- det, daß Eyal/Winter/DeGeorge mit optimal effect span gewissermaßen als eine Unterkategorie des time-lag bezeichnen: Die Verzugszeit, bei der die Betonung eines Themas in der Medienbe- richterstattung zur stärksten Beachtung dieses Themas bei den Rezipienten führt.

Die fünf Zeit-Merkmale veranschaulichen Eyal/Winter/DeGeorge auch graphisch:

Abbildung 1: The Concept of Time Frame in Agenda-Setting

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

OPTIMAL EFFECT SPAN

Quelle: Eyal/Winter/DeGeorge (1981), S. 213. (Die drei Kurven zwischen Media Agenda Duration und Public Agenda Duration bezeichnen dabei die Stärke des Zusammenhangs zwischen Medien- und Rezipientenagenda bei verschiedenen time-lags.)

Nach Eyal/Winter/DeGeorge gibt es neben vielen anderen Fragen hinsichtlich der ‘Zeit- Formulierungen’ vor allem zwei substantielle Fragen:

(1) Wie ist die optimale Wirkungsspanne, also wieviel Zeit brauchen die Medien, um ein Thema auf die öffentliche Agenda zu bringen?
(2) Gibt es einen kumulativen Medieneffekt?

Während Frage (1) auf das Zeit-Merkmal optimal effect span rekurriert, und Frage (2) über die genannten fünf Zeit-Merkmale hinausführt, sind die übrigen vier Merkmale eher von methodi- schem Interesse. Hier gibt es z.B. folgende Fragen: Beeinflußt die Dauer der Medien-/Rezi- pientenmessung die Ergebnisse? Wie kann ein ‘richtiger’ time-lag gewählt werden? Und wie sollte der gesamte Zeitrahmen der Untersuchung angelegt sein (ebd., 213)?

Diese wenigen Beispiele machen deutlich, daß die Behandlung der zeitlichen Komponente von ausschlaggebender Bedeutung bereits für das Design - und damit letztendlich auch für die Er- gebnisse - einer Untersuchung der Thematisierungsfunktion der Medien ist. Die Frage nach konkreten, theoretischen Konzeptionen und praktischen Umsetzungen der zeitlichen Abhängig- keit des Agenda-Setting-Effekts läßt sich am besten mit folgendem Zitat von Eyal/Winter/De- George beantworten, welches den Schluß ihrer theoretischen Einleitung bildet:

„Decisions on appropriate time formulation are difficult to make. The theoretical conceptualization of the Agenda-Setting phenomen does not stipulate the nature of the time frame. Consequently, researchers have resorted to intuition and guesswork in designing their investigations“ (ebd., 213).

Auch Renate Ehlers kommt zwei Jahre später (1983) in einer Zusammenfassung des For- schungsstandes zu einem ähnlichen Ergebnis. Sie schreibt im Abschnitt Zeitrahmen:

„Es ist ... höchst fraglich, ob sich bei Untersuchungen der gesamten politischen Themen- struktur der Medien vorher ein auch nur annähernd ‘richtiger’ Zeitrahmen bestimmen läßt, der für alle Einzelthemen und ihre Übernahme durch das Publikum gültig ist. Denn jedes Thema hat seine eigene zeitliche Karriere ... “ (Ehlers 1983, 180).

Mit diesen wenigen grundlegenden Gedanken zu den Zeit-Aspekten in der Agenda-Setting-For- schung ist die theoretische Fundierung in diesem Teilbereich abgeschlossen. In der Fachlitera- tur finden sich keine weiterführenden, theoretischen Konzepte, wie die zeitliche Struktur von Agenda-Setting-Effekten aussehen könnte. Zwar sind einige Zeitstrukturen und ihre Abhängig- keiten intuitiv nachvollziehbar und allgemeiner Konsens, wie z.B. daß unterschiedliche Themen unterschiedlich schnell einen Agenda-Setting-Effekt aufweisen, aber „welche Prozesse im ein- zelnen für die Länge der Zeitverzögerung verantwortlich sind, ist bisher völlig ungeklärt“ (Bro- sius 1994, 274). Die schwache theoretische Basis bezüglich der Zeit-Komponente ist ein immer noch aktuelles Problem, wie dieses Zitat aus einer der neuesten Zusammenfassungen der Agen- da-Setting-Forschung von Hans-Bernd Brosius zeigt. Schon 1982 schrieb Gandy:

„Some kinds of issues or events move easily to the public agenda, others take more time, and the theoretical base of agenda-setting research is incapable of predicting just what that optimal lag should be“ (Gandy 1982, 7, zitiert nach: Rogers/Dearing 1988, 572).

Eine ‘Theorie der zeitlichen Struktur des Agenda-Setting-Effekts’ existiert also nicht. Daher ist es notwendig, die zeitlichen Prozesse, die zwischen Medienberichterstattung und Themenwahr- nehmung der Rezipienten ablaufen, empirisch zu identifizieren, um Rückschlüsse auf den Zeit- Aspekt der Agenda-Setting-Funktion der Massenmedien ziehen zu können.

2.2.2 Operationalisierungen der Dynamik

Für das Design einer Agenda-Setting-Studie gibt es vor allem drei ‘Zeitfragen’, die die Operati- onalisierung des dynamischen Prozesses betreffen:

(1) Innerhalb welcher Zeit soll die Medienagenda gemessen werden?
(2) Innerhalb welcher Zeit soll die Rezipientenagenda gemessen werden?
(3) Soll zwischen der Messung der Agenden eine ‘Verzugszeit’ liegen, und wenn ja, wie lang soll dieser ‘time-lag’ sein?

Die Entscheidung zu jeder dieser Fragen legt die Möglichkeiten der dynamischen Modellierung fest. Werden z.B. Daten in monatlichen Intervallen erhoben, ist eine Untersuchung von Agen- da-Setting-Effekten, die innerhalb eines Monats ablaufen, nicht möglich.

In der Literatur ist die Spanne der Antworten auf diese Fragen außerordentlich groß. Zuerst sei auf die Frage nach der Messung der Medienagenda eingegangen. Die kürzeste hier vorliegende Zeiteinheit ist die tägliche Erhebung der Medienagenda. Bislang hat aber nur eine Studie Ta- gesintervalle benutzt (Watt/Van Den Berg 78). Zwar haben mehrere Studien Tageszeitungen analysiert, jedoch wurden die Meßdaten meist auf Wochenbasis aggregiert.29

Eine ‘wöchentliche Medienagenda’ verwenden vor allem neuere Untersuchungen (Brosius/ Kepplinger 90, Brosius/Kepplinger 92, Zhu 92, Brosius/Esser 95).

Studien aus den 80ern haben vor allem Monatsintervalle benutzt (Zucker 78, MacKuen 81, Sto- ne/McCombs 81, Winter/Eyal 81, Atwater/Salwen/Anderson 85, Behr/Iyengar 85, wobei die letzten beiden Studien zweimonatliche Daten verwendet haben). In der Analyse wurden die monatlichen Daten oft zu kumulativen Zeitspannen addiert, so daß Medienagenden entstanden, die auf bis zu sechs Monaten Medieninhalten beruhen.

Auch auf Jahresbasis wurden Agenda-Setting-Effekte untersucht, was zu einer Erhebung einer ‘Jahres-Medienagenda’ führte (Funkhouser 73, Smith 87).

Die temporalen Vorstellungen und Konzepte zur Medienagenda differieren also stark. Ein deut- liches Beispiel für die Unklarheit über die zeitliche Komponente auch bei der Messung der Medienagenda liefern Tipton/Haney/Baseheart (75): In ihrer Studie vergleichen sie Agenden von zwei Zeitpunkten. Die Medienagenda des ersten Zeitpunkts wird aus dem Medieninhalt ei- nes Monats gebildet, während die zweite Agenda nur auf dem Inhalt zweier Wochen beruht.

Die Auswirkungen der zeitlichen Basis, auf der eine Agenda berechnet wird, sind leicht nach- vollziehbar. Tägliche Messungen werden sehr viel stärkere Schwankungen der Medienbericht- erstattung aufdecken, als dies z.B. wöchentliche Messungen tun, weil z.B. Tages-Spitzenwerte ‘herausgemittelt’ werden.

Der Erhebungszeitraum für die Messung der öffentlichen Agenda ist dagegen kürzer. Die Um- fragen, die zu diesem Zweck durchgeführt werden, werden meist innerhalb weniger Tage been- det. Wie auf der Medienseite hat eine tägliche Messung der Rezipientenagenda bislang selten stattgefunden (Watt/Van Den Berg 78 und Zhu 92, der allerdings bei der Analyse auf Wochen aggregiert hat, um das der Inhaltsanalyse vergleichbare Zeitintervall zu erhalten). Beim über- wiegenden Teil der Studien ist die exakte Dauer der Erhebung leider nicht nachvollziehbar, da kaum genauere Angaben zur Befragung gemacht werden (seltenes positives Beispiel sind Atwa- ter/Salwen/Anderson 85, die das Datum ihrer Telefoninterviews angeben). Ebenso verhält es sich bei den meisten amerikanischen Untersuchungen, die sehr oft Gallup-Umfragen zur Fest- stellung der öffentlichen Agenda verwendet haben. Zwar werden monatliche Medien- und Re- zipientenagenden gegenübergestellt und verglichen, aber zu welcher Zeit die öffentliche Agen- da gemessen wurde, wird nicht erläutert. Verzerrungen, die sich aus dieser Ungenauigkeit erge- ben, mögen praktisch gering oder sogar unerheblich sein, die theoretischen Probleme bleiben aber:

Welche Zeit ist ‘die richtige’ zur Messung einer Agenda, und wie ist die zeitliche Reihenfolge der Variablen zu bewerten, wenn exakte Zeitangaben fehlen? 30

Längere Meßzeiträume sind auf der Rezipientenseite selten, wahrscheinlich auch weil sich die Meßmethoden durch die kommerzielle Umfrageforschung ‘verschnellert’ haben. Der längste Erhebungszeitraum stammt aus den Anfängen der Forschung: McLeod/Becker/Byrnes (1974) führten die Interviews zur Messung der öffentlichen Agenda in über vier Wochen durch.

Bezüglich des ‘time-lags’, also in der Terminologie von Eyal/Winter/DeGeorge der Verzugszeit zwischen der Messung der Medienagenda einerseits und der Rezipientenagenda andererseits, sind die Operationalisierungen einheitlicher. Dies ist darauf zurückzuführen, daß die Auswir- kungen der Wahl eines bestimmten time-lags auf die Ergebnisse der Untersuchung offensichtli- cher ist, als dies bei den anderen Zeit-Aspekten (duration of media agenda measure, duration of public agenda measure) der Fall ist. Da keine gesicherten Theorien oder eindeutigen Ergebnisse über den zeitlichen Wirkungsverlauf vorliegen, haben die meisten Studien folgerichtig auf ein time-lag schon bei der Messung der Agenden verzichtet. Die simultane Erhebung von Medien- und öffentlicher Agenda erlaubt die ‘nachträgliche’ Verwendung unterschiedlicher time-lags bei der Analyse. Die Untersuchung wird dadurch flexibler und ist in der Lage, unterschiedliche time-lag-Modelle zu identifizieren bzw. zu testen. Es kommen allerdings auch vorher festgeleg- te time-lags von bis zu neun Monaten in der Literatur vor (Sohn 78, zitiert nach Ey- al/Winter/DeGeorge 81).

2.2.3 Analyse-Methoden

In diesem Kapitel werden vor allem jene Methoden und Modelle besprochen, die Agenda- Setting-Effekte in ihrer Prozeßhaftigkeit abbilden können. Weniger Augenmerk wird auf ‘stati- sche Analyse-Methoden’ gelegt, die durch die lange Forschungstradition natürlich auch ausdif- ferenziert wurden (z.B. Hügel/Degenhardt/Weiß 1992: Strukturgleichungsmodelle oder Neu- mann 1990: logistisch Regressionen).

Die erste in der Agenda-Setting-Forschung verwendete Datenanalyse-Methode ist solch eine ‘statische’ Methode. McCombs und Shaw untersuchten in ihrer Chapel-Hill-Studie das Ver- hältnis von Medien- und Rezipientenagenda mit Hilfe der sogenannte Rangkorrelation („Spear man Rho“). Für dieses Zusammenhangsmaß, das auch in vielen Nachfolgestudien benutzt wur- de, werden Medien- und Rezipientenagenda zu einem Zeitpunkt in eine Rangfolge (Hierarchie der Wichtigkeit) gebracht. Diese beiden Rangfolgen werden dann miteinander korreliert. Diese Methode wurde bereits kurz nach Veröffentlichung der Studie kritisiert. McLeod/Becker/ Byr- nes (1974) weisen auf die Nachteile dieses Maßes hin: Die Stabilität dieses Korrelationskoeffi- zienten hängt nicht von der Anzahl der Befragten ab, sondern von der Anzahl der Themen, die korreliert werden. Dadurch werden - bei der normalerweise eher geringen Zahl von Themen - sehr hohe Korrelationen benötigt, um statistische Signifikanz zu erreichen.31 Darüber hinaus ist anzumerken, daß die Rangkorrelation ein non-parametrisches Maß ist. Im Gegensatz zu para- metrischen Maßen - wie z.B. dem Pearson-Korrelationskoeffizienten - wird beim Spearman- Rho-Koeffizienten auf vorhandene Informationen verzichtet: Die Rangfolge spiegelt nicht mehr die unterschiedlichen Abstände zwischen Rangplätzen wieder. Zeitverläufe von Effekten kön- nen mit dieser Methode nur ansatzweise analysiert werden, indem Rangordnungen verschiede- ner Zeitpunkte verglichen werden (diese ‘Kreuzkorrelationen’ werden aber überwiegend mit dem Pearson-Koeffizienten errechnet, um parametrische Informationen nutzen zu können). Zu- sammenfassend betrachtet ist die bivariate und zeitgleiche Rangkorrelation ein erstes, sehr ‘o- berflächliches’ Maß, um den Zusammenhang von Medien- und Rezipientenagenda zu untersu- chen. Für die Aufdeckung von Zeitstrukturen ist sie gänzlich ungeeignet.32

In den folgenden Forschungsjahren - nach der Chapel-Hill-Pionierstudie von McCombs/Shaw (1972) und der Kritik von McLeod/Becker/Byrnes (1974) - kamen dann Methoden zum Einsatz, die die Nachteile der simultanen Rangkor relation auszugleichen versuchten: Statt des Sperman- Rho-Koeffizienten wurde der Pearson-Koeffizient verwendet, um Dateninformationen besser zu nutzen, und statt Daten nur im Querschnitt, also zu einem einzigen Zeitpunkt, zu analysieren, wurden nun Daten zweier (oder mehrerer) Zeitpunkte erhoben und in Beziehung gesetzt. Diese Korrelationsmethode, die sogenannte Kreuzkorrelation, verwendeten u.a. McLe- od/Becker/Byrnes (1974), Siune/Borre (1975), Tipton/Haney/Baseheart (1975), Watt/Van Den

Berg (1978), Zucker (1978), Stone/McCombs (1981) und Winter/Eyal (1981).

Aber auch die einfache Kreuzkorrelation ist eine unangemessene Methode, zeitliche Abhängig- keiten zwischen Variablen zu analysieren. Sie ist nicht in der Lage, typische Probleme von Längsschnitt-Untersuchungen zu lösen (die Problematik von Zeitreihen-Analysen wird in Kapitel 3.3 Methode detailliert besprochen), und sie ist vom Ansatz her bivariat33. Außerdem trifft sie das Problem der Wahl eines ‘sinnvollen’ time-lags, für das keine theoretisch oder empirisch fundierten Annahmen vorliegen, wie in den vorangehenden Kapiteln dargestellt wurde. Unter- suchungen mit nur wenigen Meßzeitpunkten unterliegen deshalb stark der Gefahr von Zufalls- ergebnissen aufgrund des ‘zufällig’ gewählten time-lags. Einige Studien haben versucht, dieses Risiko zu minimieren, indem sie Mediendaten zu mehreren Zeitpunkten erhoben und diese (einzeln und kumuliert) mit den Rezipientendaten in Beziehung setzten (Stone/McCombs 1981, Winter/Eyal 1981, vgl. auch die Diskussion bei Zucker 78).

Den Nachteilen der Kreuzkorrelationen wurde in der Folgezeit mit Regressionsansätzen begeg- net: Behr/Iyengar (1985), Smith (1987) und Brosius/Kepplinger (1990) sind einige Vertreter dieser ‘neuen’34 Generation. Zwar verwenden sie nicht alle dasselbe Modell, doch benutzen sie alle die lineare Kleinst-Quadrat-Schätzung (Ordinary Least Square, OLS) mit zeitgleichen und/oder zeitversetzten unabhängigen Variablen. Brosius/Kepplinger (1992) und Zhu (1992) schätzen außerdem auch nicht lineare Modelle; ebenso Neumann (1990), jedoch ohne zeitver- setzte Variablen. Seiner Schlußfolgerung auf die Frage, inwieweit nicht-lineare Modelle wie „threshold“, „acceleration“, „inertia“ oder „echo models“ (vgl. Brosius/Kepplinger 1992) oder die von ihm verwendete logistische Regression, Vorteile gegenüber der linearen Herangehens- weise bieten, möchte ich mich anschließen: „...the use of nonlinear modeling may ultimately prove to be more of a refinement than a breakthrough in understanding the dynamics of the public agenda“ (Neumann 1990, 172). Lineare Modelle sind aufgrund ihrer Robustheit meistens eine gute Annäherung, wenn der Zusammenhang nicht eindeutig nicht-linear ist; die Ergebnisse der genannten Studien belegen dies erneut.35

Smith (1987) und Brosius/Kepplinger (1990) setzen ein Regressionsmodell ein, das unter dem Namen „Granger-Methode“ bekannt ist.

Allen genannten Regressionsansätzen ist gemeinsam, daß sie zum ersten Mal Zeitreihendaten im engeren Sinne multivariat auswerten. Die bisherigen Ansätze modellierten Dynamik mit Hil- fe weniger Datenpunkte, deren zeitliche Abstände voneinander teilweise erheblich variierten. Solche Datenstrukturen sind nicht geeignet, um Zeiteffekte auffinden und statistisch abbilden zu können - für den Einsatz ‘echter’ Zeitreihenverfahren sind längere Datenreihen mit gleichen Zeitintervallen zwischen den einzelnen Datenpunkten notwendig. Die genannten neueren Stu- dien verfügen über diese geeigneten Datenstrukturen (eine frühe Studie, die ebenfalls statistisch geeignete Zeitreihen verwendet, ist Watt/Van den Berg 78: 253 tägliche Meßwerte). Und die Auswertung findet auf einem höheren Niveau statt, als dies bei den bisherigen Verfahren (Rangkorrelationen, Kreuzkorrelationen) der Fall war: multivariat und unter Einbeziehung der zeitlichen Reihenfolge sowie dem Versuch, wenigstens ansatzweise die Probleme von Zeitrei- hendaten zu kontrollieren.

Trotzdem sind diese regressionsanalytischen Ansätze noch zu inflexibel, zu mechanistisch an- gewendet worden, um unbekannte Zeiteffekte aufspüren zu können. Da keine theoretisch fun- dierten Hypothesen über den Zeitverlauf des Agenda-Setting-Effekts vorliegen, ist der Einsatz eines einzigen, a priori festgelegten Modells unzureichend. Diese - in anderen Forschungszu- sammenhängen sinnvolle Analysemethode - stößt hier an ihre Grenzen.

Neben diesem inhaltlichen Problem der Regressionsansätze der neueren Forschungsgeschichte bestehen auch erhebliche statistische Schwierigkeiten. Bei Zeitreihen sind vor allem serienin- terne Korrelationen (Autokorrelationen) sowie Trend- und Saisonkomponenten Faktoren, die bei vielen Schätzverfahren (Korrelationen, OLS-Schätzungen) zu verzerrten und/oder ineffi- zienten Ergebnissen führen können. Die genannten Studien haben auf unterschiedliche Weise versucht, diese Probleme zu kontrollieren.

Behr und Iyengar (1985) verwenden beispielsweise neben dem einfachen OLS-Schätzer auch die Maximum-Likelihood-Methode und beziehen in ihr Modell „Determinants of the Public Agenda“36zur Kontrolle der Autokorrelationen einen autoregressiven Fehlerterm erster Ord- nung ein (‘Autoregessive Regression’).

Smith (1987) arbeitet dagegen nur mit OLS-Regressionen, bei denen er schrittweise zuerst die vergangene Problemwahrnehmung und dann die (zeitlich vorausgehende) Medienberichterstat- tung als erklärende Faktoren in das Schätzmodell aufnimmt (die sogenannte ‘direkte Granger- Methode’). Seine Berechnungen basieren auf jährlichen Daten und er verwendet als autoregres- sive Parameter „Public Concerns T-1“ und „Public Concerns T-2“.

Mit einer ähnlichen Technik verfahren Brosius/Kepplinger (1990). Auch sie verweisen auf die Granger-Kausalität und schätzen schrittweise zwei Modelle: Im ersten wird die aktuelle Prob- lemwahrnehmung mit der Problemwahrnehmung der vergangenen vier Meßzeitpunkte (wö- chentliche Daten) erklärt. Dann wird die Medienberichterstattung der vergangenen vier Wo- chen dem Modell hinzugefügt. Mit einem partiellen F-Test wird überprüft, ob die Medienbe- richterstattung eine signifikante Wirkung auf die Problemwahrnehmung hat. Hier werden also vier autoregressive Parameter (in der ‘Transferfunktion’) verwendet, um Autokorrelationen zu kontrollieren.37

Vergleichen wir die drei Studien (Behr/Iyengar 1985, Smith 1987 und Brosius/Kepplinger 1990), werden die Probleme ihrer Vorgehensweise deutlich: (1) Es gibt keine theoretisch ab- leitbare Hypothese, welcher time-lag bei der serieninternen Struktur oder beim eigentlichen Agenda-Setting-Effekt (Wirkung der Medienberichterstattung) anzunehmen ist. Infolgedessen haben alle Studien andere time-lags gewählt. (2) Es ist unklar, wie die verwendeten time-lags ausgewählt wurden. Zwar wird auf ‘Tests’ verwiesen, jedoch werden diese nicht näher be- schrieben und die Systematik und Angemessenheit dieser Tests muß bezweifelt werden.38

Bislang wurden also - eher intuitiv und weniger systematisch begründet - time-lags festgelegt und in allen Modellen für alle Issues mechanisch in den Schätzungen benutzt. Brosius/ Kepplinger (1990) versuchten diese Inflexibilität zu verringern, indem sie die Granger- Kausalität nicht nur in Richtung der Agenda-Setting-Hypothese, sondern auch in der Gegen- richtung („reverse agenda setting“) anhand ihres Regressionsansatzes überprüften.

Aber immer noch bleiben auch bei dieser Vorgehensweise typische Problem bei der Auswer- tung von Zeitreihendaten ungelöst. Als Fortentwicklung des Instrumentariums zur Auffindung von Agenda-Setting-Effekten kann deshalb die ‘ARIMA-Modellierung’ bezeichnet werden. Die aus den Ingenieurwissenschaften stammende Methode wird im kommunikationswissenschaftli- chen Bereich erstmalig von Brosius/Esser (1995) verwendet. In anderen Forschungsfeldern, auch in sozialwissenschaftlichen, ist sie schon etwas länger bekannt (Norpoth wertet z.B. Daten über die Falklandkrise aus dem Jahre 1982 aus, vgl. Norpoth 1988). Sie wird aber auch dort wegen ihren hohen Anforderungen an Datenstrukturen und statistischem Know-how selten an- gewendet (ihre genaue Darstellung erfolgt im methodischen Kapitel 3.3.2 Die ‘Analyse- Strategie’ nach Box/Jenkins). Mit ARIMA-Modellen ist es möglich, zeitreihentypische Proble- me zu kontrollieren. So können z.B. Autokorrelationen, Trends und saisonale Komponenten i- dentifiziert und anschließend adäquat behandelt werden oder wie es Brosius/Esser (1995) for- mulieren:

„Mit solchen ARIMA-Modellen kann man sämtliche Bestandteile aus Zeitreihen entfer- nen, die eine kausale Interpretation verhindern. Die nach der Modellierung der Zeitreihen übrig bleibenden Residuen sind die Bestandteile einer Zeitreihe, die nicht auf ihre interne Dynamik, sondern auf andere Faktoren, z.B. externe Einflußgrößen, zurückgeführt wer- den können“ (Brosius/Esser 1995, 135f).

Allerdings schöpfen Brosius/Esser die Möglichkeiten der ARIMA-Modellierung nicht aus. Zwar unterziehen sie jede ihrer insgesamt 24 Zeitreihen zum Thema fremdenfeindliche Gewalt

Zeitreihen zugrundeliegender Trend kann zu Scheinkorrelationen führen. Brosius/Kepplinger rechnen ihre Mo- delle deshalb nicht mit den Originalreihen, sondern verwenden die Residuen nach einer Regression über die Zeit (diese Methode zur Trendbereinigung wird im methodischen Teil dieser Arbeit kritisch diskutiert).

einer univariaten Überprüfung mit dem ARIMA-Instrument, jedoch argumentieren sie anschlie- ßend nur noch mit bivariaten Kreuzkorrelationen. Ihre Kreuzkorrelationsmuster sind zwar bes- ser interpretierbar als dies die früheren Ergebnisse von Kreuzkorrelationen waren, da verzer- rende Zeitreihen-Faktoren kontrolliert wurden.39ARIMA-Modelle sind jedoch auch multivariat verwendbar und liefern erst mit Hilfe der sogenannten Transferfunktion Hinweise auf die Struktur des zeitlichen Verlaufs der Wirkung der unabhängigen Variable (z.B. Medienbericht- erstattung) auf die abhängige Variable (z.B. Problemwahrnehmung der Rezipienten).40Außer- dem ist erst durch den multivariaten Einsatz die Abgrenzung zwischen konkurrierenden erklä- renden Variablen möglich (Korrelationen zwischen unabhängigen Variablen können in der bi- variaten Auswertung zu Scheinkorrelationen zwischen unabhängiger und abhängiger Variable führen; die Unterscheidung, welche Variable wie stark wirkt, ist nur mit einer multivariaten Analyse möglich).41

Allerdings gibt es auch Kritik an den Zeitreihenverfahren. Sie entzündet sich an ihrer Analyse ‘issue-by-issue’. Zu Beginn der Agenda-Setting-Forschung wurden - wie es die Metapher imp- liziert - die ‘Tagesordnung’ der Medien und der Bevölkerung verglichen. Diese Tagesordnun- gen waren Ranglisten von unterschiedlichsten Themen, die gerade aktuell waren. Es ist intuitiv nachvollziehbar, daß solche Listen außerordentlich heterogene Gebilde sind. Es können so un- terschiedliche Themen wie die Reaktorkatastrophe von Chernobyl und die Arbeitslosenzahlen in Deutschland aufeinander folgen. Solch unterschiedliche Themen werden unterschiedliche Zeitverläufe bei ihrer Thematisierung generieren. Die gemeinsame Untersuchung und Aufde- ckung eines time-lags für (z.B.) zehn unterschiedliche Themen erscheint deshalb äußerst frag- würdig. Stone/McCombs (1981) interpretieren ihre Ergebnisse von ‘Agenden-Vergleichen’ sogar folgendermaßen: „The study has indicated that it might take from two-to-six months for an average national interest topic to be registered among the first few such topics on peoples’ minds“ (Stone/McCombs 1981, 55, Hervorhebungen im Original). Sie schließen also von einer Themenliste auf ein „durchschnittliches Thema“. An späterer Stelle weisen sie selbst auf das Problem ihrer Interpretation hin: „... the present findings only relate to an ‘average’ national interest topic, if there is such topic “ (ebd., Hervorhebungen A.D.). Meines Erachtens existiert

[...]


1 In einer Untersuchung der Zitationen innerhalb der Agenda-Setting-Literatur rangiert diese Studie auf Platz 6 von über 200 Studien; siehe Rogers/Dearing/Bregman (1993), S. 78.

2 Vgl. Thome (1992), S. 80.

3 Siehe Erläuterungen im Kapitel 3.3.1 Zur Methode der Zeitreihenanalyse

4 In den letzten Jahren sind mehrere Beschreibungen des Forschungsstandes von renommierten Wissenschaftlern erschienen, auf die für weitergehende Informationen verwiesen wird: Edelstein (1993), Kosicki (1993), McCombs/Shaw (1993), Rogers/Dearing/Bregman (1993) - alle anläßlich des 25jährigen Jubiläums im ‘Journal of Communication’; außerdem Rogers/Dearing (1988) und - in deutscher Sprache - Brettschneider (1994, eher politikwissenschaftlich orientiert) und Brosius (1994).

5 Rogers/Dearing (1988) unterscheiden je nach abhängiger Variable, also je nach Agenda, die beeinflußt wird, pub- lic agenda-setting, policy agenda-setting und media agenda-setting

6 Siehe dazu z.B. Gerhards/Neidhardt (1990).

7 Einen geschichtlichen Abriß geben z.B. McLeod/Becker/Byrnes (1974) und Rogers/Dearing (1988).

8 So zählen Rogers/Dearing/Bregman 1993 bereits 223 Studien und glauben selber nicht an die Vollständigkeit ihbrauchbar. Eine spezifische, operationalisierbare Formulierung der Grundhypothese des Agen- da-Setting-Ansatzes, die in den meisten empirischen Studien verwendet wurde, lautet:

9 Eine Einteilung von Medieneffekten in sechs Kategorien liefern Watt/Van Den Berg (1978): Sie unterscheiden zwischen direkten Effekten, indirekten Effekten, Null-Effekten (limited effects), Agenda-Setting-Effekten sowie zwischen ‘revers effects’ („Spiegelbild“ der direkten Effekte) und ‘reverse agenda setting’.

10 McCombs (1977) unterscheidet dabei zwischen ‘awareness’-, ‘priorities’- und ‘salience’-Modell, was Ueker- mann/Weiß mit Thematisierungs -, bzw. Themenstrukturierungsfunktion der Medien übersetzt haben (nach Ehler 1983, 169). Da die Untersuchung der Themenstrukturierungsfunktion (‘priorities’-Modell) einen Vergleich von Agenden voraussetzt und diese Studie jedoch einzelne Themen im Zeitverlauf analysieren wird, beschränke ich mich auf die Darstellung der Thematisierungsfunktion.

11 Von den allgemeinen Problemen des Meßinstruments Inhaltsanalyse abgesehen.

12 Zuweilen wird auch die Einbeziehung von Präsentationsmerkmalen (z.B. Umfang, Foto) gefordert oder unter- nommen, aber da die Anzahl mit solchen Merkmalen hoch korreliert, ist sie als Indikator zulässig. Von größerer Bedeutung ist allerdings sicherlich die Unterscheidung nach prädestinierter Stellung innerhalb der Massenmedien (Seite 1 in der Zeitung bzw. Leitartikel, erster Beitrag in einer Nachrichtensendung), wie Behr/Iyengar (1985)

13 An dieser Stelle soll nur eine kurze Übersicht über die Probleme der Themendefinition gegeben werde. Sehr viel tiefergehend hat sich Galinowski (1995) mit der Problematik des Themenbegriffs in der öffentlichen Diskussion

14 So ist in der Policy-Agenda-Forschung der Begriff ‘Issue’ per Definition konflikthaltig, vgl. z.B. Cobb/Elder (1971) oder Eyestone (1974).

15 Z.B. Lang/Lang (1981) und Weiß (1989), der die These aufstellt, „daß das Agenda-Setting-Konzept an Prägnanz gewinnt, wenn man es auf Issues im Sinne von öffentlich umstrittene Themen eingrenzt“ (ebd., 476)

16 Auch Schulz (1984) schlägt als beste Übersetzung des Begriffs ‘Issue’ das deutsche Wort ‘Problem’ vor; vgl.

17 In der Praxis wird die ‘ungenauere’ Operationalisierung des Obtrusiveness-Konzepts als Themenmerkmal aber wahrscheinlich als Annäherung an die ‘genauere’ Operationalisierung als Rezipienteneigenschaft ausreichen, da für den überwiegenden Teil der Rezipienten die direkt erfahrbare Lebenswelt, und damit die zugehörigen The- men, gleich sind. In der Operationalisierung spiegelt sich vor allem ein meßtechnisches Phänomen wider: Die Er- hebung als Rezipienteneigenschaft ist sehr viel aufwendiger (sie müßte einzeln abgefragt werden) als die Eintei- lung der Themen in obtrusive/unobtrusive (sie kann mittels Definition oder Faktorenanalyse einmalig festgelegt werden).

18 Der Ausdruck stammt von Benton/Frazier (1976), die auch eine empirische Studie über die Auswirkungen des in- formation level durchführten. In vielen anderen Studien wird das Problem, meist nicht mit diesem speziellen Na- men, nur erwähnt.

19 Der Unterschied der Ergebnisse ging dabei über rein statitische Schwankungen aufgrund der unterschiedlichen Anzahl von Analyseeinheiten bei der Berechnung von Rangkorrelationen hinaus.

20 Die Ergebnisse zum Orientierungsbedürfnis sind nicht vollkommen konsistent, was aber weniger am Konzept selbst als vielmehr an seiner Operationalisierung liegt. Da das „Orientierungsbedürfnis“ nicht direkt abgefragt werden kann, muß es je nach Thema über verschiedene Indikatoren erhoben werden, was bei Unangemessenheit der Indikatoren zu nicht-validen Ergebnissen führt.

21 Vgl. Ergebnisse von Rogers (1973), Erbring et al. (1980), Want/Wu (1992) oder Weaver/Zhu/Willnat (1992).

22 Das politische Interesse wird - in Verbindung mit der Sicherheit des Wahlentscheids oder anderen Größen - oft als Indikator für das Orientierungsbedürfnis benutzt.

23 Dieses Zitat ist außerdem eine theoretische Begründung, warum interpersonale Kommunikation auch effektför- dernd wirken kann. Bei geringerer Mediennutzung kann es „kommunikativ vermittelte“ Agenda-Setting-Effekte geben.

24 Modell-technisch bedeutet der erste Fall (‘Spiegelbild der Realität’), daß eine Aufnahme ‘der Realität’ (Realwelt- Indikatoren) in ein Agenda-Setting-Modell - mit der Publikumswahrnehmung als abhängiger und der Medienbe- richterstattung als unabhängiger Variable - für die Medienberichterstattung zu einem Null-Ergebnis führt, der an- dere Fall (‘Konstruktion einer Medienrealität’), daß die Aufnahme ‘der Realität’ ins Modell keinerlei Auswir- kungen auf das Ergebnis für die Medienberichterstattung hat.

25 Bei Experimenten zeigte sich, daß die ‘schlechte’ Herkunft von Argumenten mit der Zeit in Vergessenheit gerät und die Argumentation aus der unglaubwürdigen Quelle so nachträglich an Überzeugungskraft gewinnen konnte. Hovland/Weiss (1951) nannten dieses Phänomen „sleeper effect“.

26 Vgl. Zhu (1992). Der Themenwettstreit ist intuitiv nachvollziehbar, aber seine praktische Umsetzung ist proble- matisch. Welche Themen liegen wann im Wettstreit? Verwendet man ein Thema als Untersuchungsobjekt und al- le anderen Themen zusammengefaßt als „Konkurrenz-Variable“, so ist diese Variable lediglich das Komplement der eigentlichen Themenvariable mit genau demselben Informationsgehalt. Ein Schätzmodell mit diesen Variab- len wäre überspezifiziert und nicht rechenbar.

27 Behr/Iyengar (1985) verwenden ebenfalls konkurrierende Themen, nennen diese Faktoren aber ‘Kontroll- Variablen’ und interpretieren sie nicht inhaltlich.

28 Zu dieser Annahme ist die Unterstellung einer Beziehung der Agenden untereinander nicht einmal notwendig: Daß die Problemwahrnehmung der Menschen keine konstante Größe ist, ist aus der angewandten Umfragefor- schung hinlänglich bekannt.

29 Die folgende Meta-Analyse von Studien bezieht sich, wie das gesamte Kapitel, vornehmlich auf Untersuchungen, die Zeitreihen-Daten benutzt haben.

30 Selten weisen Forscher explizit daraufhin, was sie als „zeitlich nachfolgend“ oder als „simultan“ in ihren Mes- sungen und Analysen operationalisieren. Die Verwendung des Zeit-Begriffs ist in manchen Studien durch opera- tionale Definitionen weit vom üblichen Sprachgebrauch entfernt, ohne daß dies expliziert wird. Ein positives Beispiel ist folgendes, das nochmals deutlich macht, wie tiefgreifend diese „zeitlichen Definitionen“ für spätere Ergebnisse bzw. Interpretationen sind: „...we are assuming that the frequency of mention of issues in the media (from Sept.18-Oct.15) is simultaneous with time two of the respondent interview (the weekend of Oct.15); and that the media content from Oct.16 through the rest of the campaign [Nov. 2] is simultaneous with time three of respondent survey (the weekend following the election day [Nov. 2])“ (Tipton/Haney/Baseheart 75, 17, Hervor- hebungen A.D.)

31 McLeod/Becker/Byrnes zeigen in einem Beispiel, daß bei sechs Themen und einem üblichen Signifikanzniveau (a=0.05, einseitig) der „Spearman Rho rank order coefficient“ mindestens 0.83 groß sein muß, um die Signifi- kanzschwelle zu überwinden (McLeod/Becker/Byrnes 1974, 140f.). Eyal/Winter/DeGeorge geben die Schwelle für 7 issues an: 0.71 (Eyal/Winter/DeGeorge 1981, 216).

32 Infolgedessen hat sich die Agenda-Setting-Forschung angemesseneren Methoden zugewandt. Aber noch 1985 findet sich ein Agenda-Setting-Artikel, der ausschließlich auf Basis von Rangkorrelationen argumentiert: Atwa- ter/Salwen/Anderson (1985).

33 Es lassen sich zwar über partielle Korrelationen auch intervenierende Variablen integrieren, wie dies z.B. Mc- Leod/Becker/Byrnes (1974) getan haben. Diese Methode stößt aber schnell an Kapazitätsgrenzen, auch was Ver- ständnis und Darstellung betrifft.

34 Die Methoden sind natürlich nicht wirklich neu. Mit ‘neu’ meine ich ihren Einsatz in diesem Forschungsfeld.

35 In einige Fällen muß allerdings aus statistischen Gründen ein nicht-lineares Schätzverfahren verwendet werden, so z.B. bei binär codierten abhängigen Variablen, bei denen die Anforderung für linearen Kleinst-Quadrat- Schätzungen ‘Homoskedastizität’ verletzt ist.

36 Ihre Studie beruht auf 42 zweimonatlichen Meßwerten.

37 Brosius/Kepplinger kontrollieren außerdem ein anderes Problem von Zeitreihendaten: den Trend. Ein mehreren

38 Smith verwendet generell autoregressive Faktoren der letzten zwei Jahre, Brosius/Kepplinger benutzen generell die Werte der vergangenen vier Wochen. Das bei 16 unterschiedlichen Issues, die Brosius/Kepplinger einzeln auswerten, die Zeitstrukturen immer gleich sein sollen, ist unplausibel.

39 Ihre ‘Kontrollmethode’, das sogenante Prewhitening von unabhängiger und abhängiger Variablen mit unter- schiedlichen Filtern, wird in der Literatur jedoch sehr kritisch bewertet. Siehe Kapitel 3.3.2 Die ‘Analyse- Strategie’ nach Box/Jenkins

40 Die Autoren, die ARIMA-Modelle bekannt gemacht haben sind v.a. Box/Jenkins. Auswertungen nach der Box/Jenkins-Methode verwenden u.a. ARIMA-Modelle und Transferfunktionen. In der Literatur ist der Begriff ARIMA-Modell etwas bekannter, weshalb ich ihn angeführt habe. Der Zusammenhang zwischen unabhängiger und abhängiger Variable wird aber in der Transferfunktion beschrieben, weshalb Auswertungen mit der Box/Jenkins-Methode besser ‘Transferfunktionsanalysen’ genannt werden sollten. Dann wäre auch terminolo- gisch eine Abgrenzung zwischen Studien, die lediglich univariate ARIMA-Modelle verwenden und solchen, die multivariate ARIMA-Modelle bzw. Transferfunktionen benutzen, möglich.

41 Das weitverbreitete Statistik-Programm SPSS bietet in seiner PC-Version bisher (Windows-Version 6.1) keine Transferfunktionsanalyse an. Vielleicht liegt es auch daran, daß Zeitreihen-Daten bislang nicht dementsprechend ausgewertet wurden.

Details

Seiten
133
Jahr
1995
ISBN (eBook)
9783638100687
Dateigröße
1004 KB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v93
Institution / Hochschule
Freie Universität Berlin – Institut für Publizistik- und Kommunikationswissenschaft
Note
1,0
Schlagworte
Zeitreihenanalysen Messung Agenda-Setting-Effekten Eine Untersuchung Einfluß Medien Wahrnehmung Bevölkerung Jahr

Autor

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Titel: Zeitreihenanalysen zur Messung von Agenda-Setting-Effekten - Eine empirische Untersuchung zum Einfluß der Medien auf die Wahrnehmung der Bevölkerung im Jahr 1994