Erfolgsfaktoren politischer YouTube-Videos<br />Medieninnovationen<br />55. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Pu...
Forschungsinteresse<br /><ul><li>2009: Videoplattformen als Massenmedium in junger Zielgruppe
Erstmals Einsatz in Bundestagswahlen
Forschungsfragen:
Wie setzten die Parteien YouTube-Videos im Bundestagswahlkampf 2009 ein?
Wie häufig wurden die Videos von den Nutzern wahrgenommen und wie wurden sie bewertet?
Welche Faktoren beeinflussen den (Miss-) Erfolg von Parteivideos auf YouTube?</li></li></ul><li>Herleitung der Faktoren<br...
	Technische Möglichkeiten<br /><ul><li>Einbindung an anderem Ort
Interaktive Links
‚Bubbles‘</li></ul>Mögliche Faktoren<br />	Viral Marketing<br /><ul><li>Unterhaltsamkeit
Nützlichkeit
Neuheit
Einfache Verbreitung</li></ul>	Politische Kommunikation<br /><ul><li>Angesprochene Politikfelder
Politiker
Negative Campaigning
Wahlwerbespots</li></ul>	‚Web 2.0‘<br /><ul><li>‚user-generated‘  Machart
Mash-up
Nutzeransprache
Nutzereinbindung (Dialog)</li></li></ul><li>Methodisches Vorgehen<br />zwei<br />
Methode<br />	Quantitative Inhaltsanalyse der Parteivideos und Nutzerkommentare<br />Offizielle YouTube-Kanäle von CDU, SP...
Anzahl der Kommentare
Durchschnittliche Bewertung
Codierung der Kommentare mit explizitem Bezug zu Video</li></ul>	Schrittweise Regressionen zur Identifikation der einfluss...
Gestaltung der Videos<br />drei<br />
Gestaltung der Videos<br />
Gestaltung der Videos – Elemente<br />kommt nicht vor<br />
Gestaltung der Videos – Inhaltliche Gestaltung<br />
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Erfolgsfaktoren politischer YouTube Videos

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Veröffentlicht am

Vortrag auf der 55. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Publizistik- und Kommunikationswissenschaft

von
Marko Bachl
unter Mitarbeit von Julia Bischoff, Catrin Büttner, Gerrit Hummel und Christiane Schönweitz

Universität Hohenheim

Ilmenau, 13. Mai 2010

Veröffentlicht in: News & Politik
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Erfolgsfaktoren politischer YouTube Videos

  1. 1. Erfolgsfaktoren politischer YouTube-Videos<br />Medieninnovationen<br />55. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Publizistik- und Kommunikationswissenschaft<br />Marko Bachlunter Mitarbeit von Julia Bischoff, Catrin Büttner, Gerrit Hummel und Christiane SchönweitzUniversität Hohenheim<br />Ilmenau, 13. Mai 2010 <br />
  2. 2. Forschungsinteresse<br /><ul><li>2009: Videoplattformen als Massenmedium in junger Zielgruppe
  3. 3. Erstmals Einsatz in Bundestagswahlen
  4. 4. Forschungsfragen:
  5. 5. Wie setzten die Parteien YouTube-Videos im Bundestagswahlkampf 2009 ein?
  6. 6. Wie häufig wurden die Videos von den Nutzern wahrgenommen und wie wurden sie bewertet?
  7. 7. Welche Faktoren beeinflussen den (Miss-) Erfolg von Parteivideos auf YouTube?</li></li></ul><li>Herleitung der Faktoren<br />eins<br />
  8. 8. Technische Möglichkeiten<br /><ul><li>Einbindung an anderem Ort
  9. 9. Interaktive Links
  10. 10. ‚Bubbles‘</li></ul>Mögliche Faktoren<br /> Viral Marketing<br /><ul><li>Unterhaltsamkeit
  11. 11. Nützlichkeit
  12. 12. Neuheit
  13. 13. Einfache Verbreitung</li></ul> Politische Kommunikation<br /><ul><li>Angesprochene Politikfelder
  14. 14. Politiker
  15. 15. Negative Campaigning
  16. 16. Wahlwerbespots</li></ul> ‚Web 2.0‘<br /><ul><li>‚user-generated‘ Machart
  17. 17. Mash-up
  18. 18. Nutzeransprache
  19. 19. Nutzereinbindung (Dialog)</li></li></ul><li>Methodisches Vorgehen<br />zwei<br />
  20. 20. Methode<br /> Quantitative Inhaltsanalyse der Parteivideos und Nutzerkommentare<br />Offizielle YouTube-Kanäle von CDU, SPD, FDP, Grüne, LINKE<br />1. bis 27. September<br />198 Videos, 2.269 Kommentare mit explizitem Bezug zu den Videos<br /> Erfolgsfaktoren (uV)<br />Inhaltliche Faktoren<br />Technisch-gestalterische F.<br />Inhaltlich-gestalterische F.<br /><ul><li>Dummy-Variablen</li></ul> Nutzerfeedback (aV)<br /><ul><li>Anzahl der Views (=Reichweite)
  21. 21. Anzahl der Kommentare
  22. 22. Durchschnittliche Bewertung
  23. 23. Codierung der Kommentare mit explizitem Bezug zu Video</li></ul> Schrittweise Regressionen zur Identifikation der einfluss-reichen Faktoren<br />
  24. 24. Gestaltung der Videos<br />drei<br />
  25. 25. Gestaltung der Videos<br />
  26. 26. Gestaltung der Videos – Elemente<br />kommt nicht vor<br />
  27. 27. Gestaltung der Videos – Inhaltliche Gestaltung<br />
  28. 28. Reichweite und Bewertung der Videos<br />vier<br />
  29. 29. Verteilung der abhängigen Variablen<br />
  30. 30. Verteilung der abhängigen Variablen<br /><ul><li>Ausreißer verzerren Ergebnis, sind ursächlich für Variablen im Modell und behindern Modell-Fit
  31. 31. Dilemma: Einflussreiche Fälle = erfolgreiche Videos</li></li></ul><li>Transformation der abhängigen Variablen<br />Transformation der aV mit natürlichem Logarithmus (ln)<br />Vorteil: Erfolgreiche Fälle können verwendet werden<br />Nachteil: Erfolg dieser Fälle wird relativiert, bei Inter-pretation zu beachten<br />
  32. 32. Identifikation der Erfolgsfaktoren<br />fünf<br />
  33. 33. Erfolgsfaktoren: Reichweite der Videos<br />Politische Themen<br />PolitikspezifischeElemente<br />Inhaltl. Stilelemente<br />Gestalt. Stilelemente<br />
  34. 34. Erfolgsfaktoren: Aktivierung der Rezipienten<br />Quelle<br />Politiker<br />PolitikspezifischeElemente<br />
  35. 35. Erfolgsfaktoren: Reichweite und Aktivierung<br />Reichweite<br />Klassischer Wahlwerbespot  offline bekanntestes Videomaterial<br />Humor  bekannter Faktor aus Viral-Marketing-Arbeiten<br />Negative Campaigning  Angriffswahlkampf zieht Aufmerksamkeit<br />Keine Anzeichen für Einfluss der ‚innovativen‘ Faktoren<br />Unabhängig von den Parteikanälen<br /><ul><li>Aktivierung
  36. 36. Negative Campaigning  Polarisierung führt zu Diskussionen
  37. 37. FDP, LINKE, Westerwelle  polarisierende Parteien / Politiker
  38. 38. Wahlwerbespot  relativ zu Anzahl der Klicks eher passive Rezeption</li></li></ul><li>Erfolgsfaktoren: Bewertung der Videos I:Durchschnittliche Bewertung<br />Quelle<br />Zielgruppenpassung<br />
  39. 39. Erfolgsfaktoren: Bewertung der Videos II:Anzahl negativer Kommentare<br />Quelle<br />Inhaltl. Stilelemente<br />
  40. 40. Erfolgsfaktoren: Bewertung der Videos III: Anzahl positiver Kommentare<br />Quelle<br />Technische Elemente<br />
  41. 41. Erfolgsfaktoren: Bewertung<br /><ul><li>Kontinuierliches Muster: Videos der CDU mit schlechterer Bewertung, mehr negativen und weniger positiven Kommentaren
  42. 42. Plausible Erklärung: Folge von #zensursulaund Stasi 2.0
  43. 43. Einsatz von Humor führt zu negativen Kommentaren
  44. 44. Plausible Erklärung: aktiviert Anhänger der angegriffenen Partei
  45. 45. Mehr Verlinkungen führen zu mehr positiven Kommentaren
  46. 46. Plausible Erklärung: Leiten eigene Anhänger auf die Plattform
  47. 47. Kaum Einfluss der ‚innovativen‘ Faktoren aus den Bereichen Web 2.0 und direkter Wählerkommunikation, teils sogar negative Auswirkung (Anpassung an Zielgruppe durch ‚jugendliche‘ Sprecher)</li></li></ul><li>Fazit & Ausblick<br />sechs<br />
  48. 48. Zentrale Ergebnisse<br />Die neuen Möglichkeiten der technischen Umsetzung und zur Einbeziehung der Nutzer werden von den Parteien kaum genutzt<br />Nur ein kleiner Teil aller Videos erreicht überhaupt eine (annähernd) relevante Reichweite, der weitaus größere Anteil wird kaum beachtet.<br />Die Ergebnisse zur Reichweite zeigen die Bedeutung des aus Arbeiten zum viralen Marketing bekannten Faktors Humor. Zudem erhalten die klassischen Werbespots auch auf YouTube die größte Aufmerksamkeit. <br />Die Videos des CDU-Kanals werden nach allen erfassten Kriterien schlechter bewertet. Darüber hinaus ergibt sich kein klares Muster.<br />Es zeigen sich nur geringe Auswirkungen der neuen Kommunikations-möglichkeiten, die YouTube bietet – möglicherweise auch wegen der seltenen und wenig überzeugenden Implentierung.<br />
  49. 49. Limitationen<br /><ul><li>Kann bei der beobachteten Resonanz überhaupt von Erfolgsfaktoren gesprochen werden?</li></ul>Beschränkung auf Videos der großen Parteien  keine Innovatoren?<br /><ul><li>kein ‚voter-generatedcontent‘
  50. 50. Keine Videos anderer Parteien (Piratenpartei)
  51. 51. Zuverlässigkeit der Daten: Mehrfachzählung und systematische Verzerrung nicht ausgeschlossen, eher sogar wahrscheinlich</li></ul>Analyse im Querschnitt<br />Wie entwickeln sich Nutzerzahlen?<br />Wie entwickeln sich Diskussionen in den Kommentaren?<br />
  52. 52. Allgemeine Perspektiven für die (politische) Kommunikationsforschung<br />Analyse von Nutzungsstatistiken und ‚user-generatedcontent‘ als relativ einfach zugängliche Datenquelle noch wenig genutzt<br /><ul><li>Großes Potenzial vorhanden</li></ul>Allerdings kritische Reflexionen über deren theoretische und methodische Einordnung notwendig<br />Wie zuverlässig sind die Daten?<br />Indikator für Rezipientenreaktionen vs. Veränderung der Stimuli<br />Berücksichtigung der zeitlichen Dynamik <br />Methodisch: Verhältnis von unabhängiger und abhängiger Variable<br />
  53. 53. Kontakt:Marko Bachlmarko.bachl@uni-hohenheim.de<br />für Ihre Aufmerksamkeit<br />danke<br />

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