Интернет не забывает, но он меняется. Любой, кто долгое время перемещается в высокосетевые и часто конфликтующие онлайн-сообщества, станет свидетелем увлекательных групповых динамических процессов. При взгляде на такие сети редко приходится просто различать ‘truth’ и ‘lies’. Гораздо более сложным и методологически показательным является вопрос о том, как информация обрабатывается в группе, оценивается лингвистически и, наконец, передается с разной степенью достоверности.
Eine detaillierte medienpsychologische Betrachtung aktueller Kommunikationsmuster – beispielhaft beobachtet im Livechat des Formats „Balkongeflüster #302“ – kann Aufschluss darüber geben, wie Gerüchte entstehen, wie sich Konfliktbilder verfestigen und wie dieselben Handlungen abhängig von der Gruppenzugehörigkeit unterschiedlich interpretiert werden.
Im Mittelpunkt steht dabei nicht die Härte einer einzelnen Beleidigung. Interessanter ist die Frage, wie Aussagen entstehen, aufgegriffen, verändert und innerhalb einer digitalen Gemeinschaft weitergetragen werden.
Methodischer Hinweis:
Die folgende Analyse beschreibt ausschließlich öffentlich sichtbares Kommunikationsverhalten von Accounts. Aus diesen Daten werden keine Aussagen über die tatsächliche Identität, Persönlichkeit oder die inneren Motive der hinter den Accounts stehenden Personen abgeleitet.
Eine Behauptung wird außerdem nicht deshalb als wahr behandelt, weil mehrere Accounts sie wiederholen. Entscheidend bleibt stets, ob für den zugrunde liegenden Sachverhalt unabhängig überprüfbare Belege vorliegen.
1. Vom Unsicherheitsmarker zur Tatsachenformulierung: Die epistemische Verfestigung
Einer der spannendsten Befunde digitaler Kommunikation ist die Beobachtung, wie sich der epistemische Status – also der sprachlich markierte Gewissheitsgrad – einer Behauptung innerhalb kürzester Zeit verändern kann.
Der objektive Wahrheitsgehalt oder die Faktenlage verändern sich dadurch nicht automatisch.
Was sich verändert, ist die kommunizierte Sicherheit.
Ein besonders anschauliches Beispiel aus der jüngsten systematischen Beobachtung ist die Chat-Diskussion darüber, ob ein bestimmter YouTube-Account namens „iKacki“ mit LautFunk identisch sein könnte.
Die Entwicklung lässt sich anhand der Zeitstempel nachvollziehen.
Der Einstieg ins Hörensagen
Die konkrete iKacki-Diskussion beginnt nicht mit einer Tatsachenbehauptung, sondern mit einer Formulierung, die das Hörensagen ausdrücklich markiert:
„Hinter iKacki sollen die noch stecken.“
Das Wort „sollen“ signalisiert Unsicherheit. Der Nutzer behauptet nicht, einen Nachweis zu besitzen, sondern gibt eine Vermutung oder ein Gerücht weiter.
Bereits zuvor hatte es im selben Chat allgemeinere Spekulationen darüber gegeben, ob LautFunk möglicherweise hinter anderen Kanälen stehen könnte. Diese vorherigen Zuordnungsfragen bilden den kommunikativen Kontext, sind aber nicht mit der konkreten iKacki-Behauptung gleichzusetzen.
Die erste kategorische Behauptung
Wenig später verschwindet die sprachliche Zurückhaltung.
Ein anderer Nutzer formuliert:
„IKacki ist auch Lautfunk.“
Aus dem zuvor mit „sollen“ markierten Hörensagen wird damit eine Aussage im Indikativ.
Es wird sprachlich nicht mehr zwischen Vermutung und feststehender Tatsache unterschieden.
Die anschließende Relativierung
Interessanterweise verläuft dieser Prozess nicht linear.
Kurz darauf schreibt ein weiterer Teilnehmer:
„ikacki 99% laut funk denk ich“.
Die Aussage enthält nun wieder deutliche Unsicherheitsmarker.
„99 %“ signalisiert zwar eine sehr hohe subjektive Überzeugung, aber eben keine vollständige Gewissheit. Das nachgestellte „denk ich“ macht zusätzlich deutlich, dass es sich um eine persönliche Einschätzung handelt.
Die Gewissheit steigt und fällt innerhalb weniger Minuten.
Die argumentative Unterfütterung
Später versucht ein Teilnehmer, die Vermutung argumentativ zu begründen.
Der Name „iKacki“ sei verdächtig, weil LautFunk das Format „Rektal Digital“ betreibe und dort unter anderem mit Toilettengeräuschen und entsprechenden Symbolen gearbeitet werde.
Damit verändert sich die argumentative Grundlage tatsächlich: Es wird erstmals eine Begründung angeboten.
Diese Begründung kann innerhalb der Gruppe plausibel erscheinen. Ein belastbarer Nachweis dafür, dass beide Accounts tatsächlich derselben Person oder demselben Betreiber zuzuordnen sind, ergibt sich daraus jedoch nicht.
Es handelt sich um eine Interpretation von Ähnlichkeiten, nicht um einen Identitätsnachweis.
Die erneute Festschreibung
Im weiteren Verlauf erscheint schließlich erneut die kategorische Formulierung:
„IKacki ist Lautfunk.“
Die vorherigen Unsicherheitsmarker sind damit wieder verschwunden.
Wir bezeichnen diesen beobachtbaren Vorgang hier als epistemische Verfestigung.
Gemeint ist damit nicht, dass sich der objektive Wahrheitsgehalt einer Aussage verändert.
Gemeint ist, dass sich der sprachlich kommunizierte Gewissheitsgrad verändert.
Aus:
„Dahinter sollen die stecken.“
wird:
„Das ist LautFunk.“
zwischendurch:
„Zu 99 Prozent, denke ich.“
und später erneut:
„Das ist LautFunk.“
Die tatsächliche Entwicklung ist damit sogar interessanter als eine einfache lineare Steigerung.
Die Gewissheit schwankt, während dieselbe Grundannahme innerhalb der Gruppe weiter zirkuliert.
Ein Mechanismus, der solche Prozesse grundsätzlich begünstigen kann, ist der sogenannte Эффект иллюзорной правды.
Er beschreibt den gut untersuchten Effekt, dass wiederholte Aussagen vertrauter wirken können und dadurch unter bestimmten Bedingungen leichter als wahr eingeschätzt werden.
Aus einem einzelnen Chatprotokoll lässt sich allerdings nicht ableiten, dass dieser Effekt bei bestimmten Nutzern tatsächlich stattgefunden hat.
Beobachtbar ist lediglich das kommunikative Ergebnis:
Die sprachliche Sicherheit einer Behauptung verändert sich deutlich, obwohl kein belastbarer Identitätsnachweis hinzukommt.
2. Die Dynamik der Rückkopplung zwischen Host und Community
Dieser Prozess kann in Livestreams zusätzlich durch die Interaktion zwischen Host und Zuschauern beeinflusst werden.
Livestreams sind keine Einbahnstraße.
Der Chat reagiert auf den Host – und der Host reagiert auf den Chat.
Wenn ein Host eine Vermutung aus dem Chat aufgreift, vorliest oder kommentiert, erhält diese Aussage zunächst einmal zusätzliche Sichtbarkeit.
Sie verschwindet nicht nach wenigen Sekunden im schnelllebigen Chatfenster, sondern wird Teil der gesprochenen Hauptspur der Sendung.
Dadurch kann die Aussage für weitere Zuschauer relevanter erscheinen.
Anschließend kann dieselbe Vermutung erneut in den Chat zurückfließen.
Andere Teilnehmer reagieren darauf, greifen sie auf, verändern sie oder formulieren sie bestimmter.
So entsteht eine Rückkopplung:
Chat → Host → Chat.
Damit ist nicht automatisch bewiesen, dass der Host die Überzeugungen seiner Zuschauer verändert.
Beobachtbar ist jedoch, dass eine Aussage durch das Aufgreifen im Stream eine zusätzliche Kommunikationsstufe durchläuft und anschließend erneut innerhalb der Community zirkulieren kann.
Gerade diese Rückkopplung macht Livestreams für die Analyse digitaler Gruppendynamik besonders interessant.
3. Feindselige Motivattribution: Wenn Beobachtung zur Bedrohung umgedeutet wird
Ein zweites Beispiel aus den Daten betrifft unmittelbar die Art und Weise, wie die systematische Analyse öffentlich zugänglicher Kommunikation von Teilen der beobachteten Community interpretiert wird.
Im Chat schreibt ein Teilnehmer an den Host sinngemäß, man müsse herausfinden:
„wer woher kommt etc alles über die Community“.
Anschließend wird LautFunk zugeschrieben, damit Menschen „einschüchtern“ zu wollen und Informationen weiterzugeben.
Hier ist die Trennung zwischen einer beobachtbaren Handlung und einem zugeschriebenen Motiv von entscheidender analytischer Bedeutung.
Die beobachtbare Handlungsebene
Die Methodik besteht in der Analyse öffentlich zugänglicher Daten, die YouTube selbst bereitstellt.
Dazu gehören:
- öffentliche Videos,
- öffentlich sichtbare Kommentare,
- öffentliche Livechats.
Diese Daten werden teilweise über längere Zeiträume betrachtet.
Dadurch lassen sich beispielsweise folgende Fragen untersuchen:
Welche öffentlich sichtbaren Accounts treten regelmäßig in mehreren beobachteten Communities auf?
Welche Themen wandern zwischen verschiedenen Kanälen?
Wie verändern sich Formulierungen?
Welche Behauptungen werden wiederholt?
Welche Narrative tauchen über längere Zeit immer wieder auf?
Gegenstand der Analyse ist dabei der öffentlich sichtbare Account als Teil eines Kommunikationsnetzwerks.
Es geht nicht darum, welche Privatperson hinter einem Pseudonym steckt, wie diese Person bürgerlich heißt oder wo sie lebt.
Die Interpretationsebene
Aus der neutral beschreibbaren Handlung:
„Öffentlich sichtbare Kommunikationsstrukturen werden analysiert“
wird im Chat eine zusätzliche Schlussfolgerung:
„LautFunk will die Community einschüchtern.“
Der letzte Satz enthält eine Information, die aus der reinen Beschreibung der Handlung nicht hervorgeht.
Er enthält eine Aussage über die vermeintliche Absicht der handelnden Personen.
In der Kommunikationspsychologie lässt sich dies als Beispiel für eine Атрибуция враждебных мотивов diskutieren.
Der Begriff beschreibt die Tendenz, mehrdeutiges Verhalten einer anderen Partei innerhalb eines bestehenden Konfliktrahmens als feindselig oder gegen die eigene Gruppe gerichtet zu interpretieren.
Wichtig ist dabei eine klare methodische Grenze:
Wir diagnostizieren damit keine einzelnen Menschen.
Wir behaupten nicht, zu wissen, was bestimmte Nutzer tatsächlich denken oder empfinden.
Wir beschreiben ein beobachtbares Kommunikationsmuster.
Warum diese Motivattribution vorgenommen wird, lässt sich aus dem Chat allein nicht feststellen.
Feststellen lässt sich lediglich:
Eine öffentlich beschreibbare Handlung wird mit einer zusätzlichen Aussage über ein angeblich feindliches Motiv versehen.
4. Ingroup und Outgroup: Der asymmetrische Bewertungsmaßstab
Besonders interessant wird die Analyse, wenn man vergleicht, welche Maßstäbe an das Verhalten der eigenen Gruppe und an das Verhalten einer als Gegenseite wahrgenommenen Gruppe angelegt werden.
Während die systematische Auswertung öffentlicher Kommentare mit einer angeblich einschüchternden Absicht verbunden wird, werden im selben Chat personenbezogene und teilweise sensible Informationen über LautFunk diskutiert.
Die Daten zeigen unter anderem:
- Es wird im öffentlichen Chat gefragt:
„Ist das das Paar wo der Behindert ist, bei Lautfunk?“ - Die Erwerbssituation wird thematisiert. Ein Chatbeitrag behauptet sinngemäß:
„Sie arbeitet nur in einem Minijob und er ist Frührentner.“ - Ein anderer Nutzer behauptet über Sascha, er habe in einem Lebenslauf Doktortitel angegeben, die angeblich nicht auffindbar seien.
Damit werden gesundheitliche Informationen, berufliche Lebensumstände und akademische Angaben selbst zum Gegenstand der öffentlichen Diskussion.
Gleichzeitig wird die Analyse der öffentlich sichtbaren Kommunikation dieser Community als möglicherweise einschüchternde Handlung interpretiert.
Was sich daraus zunächst ableiten lässt, ist ein asymmetrischer Bewertungsmaßstab.
Die Beschäftigung mit personenbezogenen Informationen über die Outgroup erscheint im untersuchten Ausschnitt als Bestandteil des normalen Community-Gesprächs.
Die Analyse der öffentlich sichtbaren Kommunikation der eigenen Gruppe wird dagegen mit einer negativen Motivation verbunden.
Dabei handelt es sich nicht um exakt identische Handlungen.
Gerade deshalb sollte man nicht vorschnell von „Doppelmoral“ sprechen.
Interessant ist vielmehr die unterschiedliche Bewertung von Informationsbeobachtung und Informationsverarbeitung, abhängig davon, wer Gegenstand dieser Beobachtung ist.
Das lässt sich im Rahmen von Ingroup-/Outgroup-Dynamiken diskutieren:
Menschen bewerten das Verhalten der eigenen Gruppe und das Verhalten einer als gegnerisch wahrgenommenen Gruppe häufig nicht nach vollkommen identischen Maßstäben.
Für die Analyse digitaler Konflikte ist diese Asymmetrie von besonderem Interesse.
5. Systematische Langzeitbeobachtung: Langzeitdaten statt Momentaufnahmen
Genau an diesem Punkt zeigt sich der besondere Erkenntniswert einer systematischen Langzeitbeobachtung öffentlich zugänglicher YouTube-Kommunikation.
In Online-Konflikten werden häufig einzelne Screenshots oder kurze Videoclips als Belege verwendet.
Ein Screenshot zeigt jedoch nur einen Moment.
Er kann dokumentieren, что это jemand etwas geschrieben hat.
Er erklärt aber nicht unbedingt, wie eine Behauptung entstanden ist oder wie sie sich weiterentwickelt hat.
Langzeitdaten ermöglichen dagegen die Analyse von Prozessen.
Damit lassen sich Fragen untersuchen wie:
- Wer bringt eine Behauptung erstmals in einen Diskurs ein?
- Ist sie zunächst als Frage, Vermutung oder Tatsache formuliert?
- Wann verschwinden sprachliche Unsicherheitsmarker wie „vielleicht“, „soll“, „angeblich“ oder „ich denke“?
- Wie verändert sich die Häufigkeit einer Behauptung, nachdem ein Host sie aufgegriffen hat?
- Welche öffentlich sichtbaren Accounts tragen bestimmte Narrative zwischen verschiedenen Communities weiter?
- Gibt es Widerspruch innerhalb einer Community?
- Wie reagiert das Netzwerk auf widersprechende Stimmen?
- Welche Behauptungen verschwinden wieder und welche bleiben über längere Zeit bestehen?
Damit verändert sich auch die Art der Analyse.
Aus:
„Dieser Nutzer hat diesen Satz geschrieben.“
wird:
„So ist diese Behauptung entstanden, so hat sie sich sprachlich verändert und über diese Accounts und Kanäle hat sie sich weiterverbreitet.“
Genau darin liegt der Mehrwert longitudinaler Kommunikationsanalyse.
Es geht ausdrücklich nicht darum, einzelne Nutzer privat auszuforschen oder reale Identitäten hinter Pseudonymen aufzudecken.
Gegenstand ist das öffentlich sichtbare Kommunikationsverhalten von Accounts.
Fazit: Beobachtung, Interpretation und Hypothese auseinanderhalten
Die Auswertung von Livechats kann einen Einblick in die Mechanik digitaler Auseinandersetzungen geben.
Das Beispiel „iKacki“ zeigt eine epistemische Verfestigung:
Eine zunächst mit Unsicherheit formulierte Zuordnung wird innerhalb weniger Minuten kategorisch behauptet, anschließend wieder relativiert, argumentativ begründet und später erneut ohne Unsicherheitsmarker formuliert.
Dabei entsteht kein belastbarer Identitätsnachweis.
Es verändert sich vor allem der sprachliche Grad der Gewissheit.
Das zweite Beispiel zeigt eine Атрибуция враждебных мотивов:
Aus einer neutral beschreibbaren Handlung – der Analyse öffentlich zugänglicher Kommunikationsdaten – wird zusätzlich die Absicht abgeleitet, Menschen einschüchtern zu wollen.
Ob diese Motivation tatsächlich besteht, lässt sich aus der Handlung selbst nicht ableiten.
Die Daten können nicht erklären, was einzelne Beteiligte innerlich motiviert.
Sie können aber sichtbar machen:
- wie sich Behauptungen sprachlich verändern,
- wie sie zwischen Accounts zirkulieren,
- wann Unsicherheitsmarker verschwinden,
- wann neue Begründungen hinzukommen,
- wie Hosts Aussagen aus dem Chat aufgreifen,
- und wie Narrative über längere Zeit zwischen verschiedenen Communities wandern.
Genau darin liegt der Wert einer langfristigen, datenbasierten Medienanalyse.
Sie ersetzt Interpretation nicht durch vermeintliche Gewissheit.
Sie zwingt vielmehr dazu, drei Ebenen konsequent auseinanderzuhalten:
Was können wir tatsächlich beobachten?
Was interpretieren Beteiligte daraus?
Und was bleibt lediglich eine Hypothese?
Gerade in digitalen Konflikten ist diese Unterscheidung entscheidend.
Wichtige Fachbegriffe einfach erklärt
Epistemische Verfestigung
Beschreibt den Prozess, bei dem eine zunächst unsicher formulierte Behauptung im Verlauf einer Diskussion immer bestimmter und schließlich wie eine feststehende Tatsache formuliert wird – auch wenn kein belastbarer neuer Beweis hinzukommt.
Unsicherheitsmarker
Wörter und Formulierungen wie „vielleicht“, „angeblich“, „soll“, „ich denke“ или „wahrscheinlich“. Sie zeigen sprachlich an, dass eine Aussage nicht als gesicherte Tatsache präsentiert wird.
Epistemischer Status
Der Grad an Sicherheit, mit dem eine Information dargestellt wird. Eine Frage, eine Vermutung und eine kategorische Tatsachenbehauptung haben unterschiedliche epistemische Status.
Эффект иллюзорной правды
Auch Wahrheitseffekt genannt. Wiederholte Aussagen können vertrauter wirken und dadurch leichter als wahr eingeschätzt werden. Das bedeutet nicht, dass jede wiederholte Behauptung automatisch geglaubt wird.
Feindselige Motivattribution
Die Zuschreibung einer feindlichen oder schädlichen Absicht zu einem Verhalten, obwohl diese Absicht aus der beobachtbaren Handlung selbst nicht eindeutig hervorgeht.
Враждебная атрибуция
Englischer Fachbegriff für die Tendenz, mehrdeutiges Verhalten anderer eher als feindselig oder gegen die eigene Person beziehungsweise Gruppe gerichtet zu interpretieren.
Ingroup
Die Gruppe, zu der sich eine Person selbst zugehörig fühlt – also das wahrgenommene „Wir“.
Outgroup
Personen oder Gruppen, die als außerhalb der eigenen Gemeinschaft stehend oder sogar als Gegenseite wahrgenommen werden – das wahrgenommene „Die anderen“.
Ingroup-/Outgroup-Dynamik
Beschreibt, wie Verhalten abhängig von der Gruppenzugehörigkeit unterschiedlich bewertet werden kann. Handlungen der eigenen Gruppe werden dabei möglicherweise anders eingeordnet als vergleichbare Handlungen einer als gegnerisch wahrgenommenen Gruppe.
Asymmetrischer Bewertungsmaßstab
Ein unterschiedlicher Maßstab für vergleichbare Verhaltensweisen. Was bei der eigenen Gruppe als normal oder akzeptabel erscheint, kann bei der Gegenseite deutlich negativer interpretiert werden.
Rückkopplungsschleife
Ein Kommunikationsprozess, bei dem sich verschiedene Beteiligte gegenseitig beeinflussen. In einem Livestream kann beispielsweise eine Behauptung aus dem Chat vom Host aufgegriffen und anschließend erneut vom Chat weitergetragen werden:
Chat → Host → Chat
Soziale Bestätigung
Der Eindruck, dass eine Aussage glaubwürdiger oder akzeptierter sein könnte, weil mehrere andere Personen sie ebenfalls äußern oder unterstützen.
Narrativ
Eine wiederkehrende Deutung oder Erzählung, mit der Ereignisse, Personen oder Konflikte eingeordnet werden. Ein Narrativ kann richtige, falsche und interpretative Bestandteile miteinander verbinden.
Longitudinale Analyse
Eine Untersuchung über einen längeren Zeitraum. Statt nur einen einzelnen Screenshot oder einen bestimmten Zeitpunkt zu betrachten, wird analysiert, wie sich Aussagen, Narrative und Kommunikationsmuster verändern.
Kommunikationsnetzwerk
Das Geflecht öffentlich sichtbarer Beziehungen und Interaktionen zwischen Accounts, Kanälen und Communitys – beispielsweise durch Kommentare, Livechats, Erwähnungen oder wiederkehrende Beteiligung an Diskussionen.
Multiplikator
Ein Account oder Akteur, der eine Aussage oder ein Narrativ aufgreift und in weitere Diskussionen oder Communitys hineinträgt.
Faktenlage
Die Gesamtheit der überprüfbaren Informationen, die zu einer Behauptung tatsächlich vorliegen. Sie ist von Vermutungen, Interpretationen und subjektiver Überzeugung zu unterscheiden.
Beobachtung, Interpretation und Hypothese
Beobachtung: Was können wir in den Daten tatsächlich feststellen?
Interpretation: Welche Bedeutung geben wir dieser Beobachtung?
Hypothese: Welche mögliche Erklärung ergibt sich daraus, die noch überprüft werden müsste?
Diese drei Ebenen konsequent zu trennen, ist eine der wichtigsten Grundlagen einer sauberen medienpsychologischen Analyse.
Denn manchmal verändert sich nicht die Faktenlage.
Es verändert sich nur, wie sicher über sie gesprochen wird.
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