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Agenda-Setting pp 351-375 | Cite as

Strukturaggregat- und Strukturindividualanalysen

  • Patrick Rössler
Part of the Studien zur Kommunikationswissenschaft book series (SZK, volume 27)

Zusammenfassung

Im Mittelpunkt der bisherigen Analysen standen Agenda-Setting-Mechanismen bezüglich eines einzelnen politischen Themas. Es wurde auf individueller Analyseebene beleuchtet, wie stark die Relevanz jedes Themas (»salience«) durch eine Reihe themenbezogener Konstrukte beeinflußt wird — und auch die Zusammenhänge zwischen diesen Konstrukten aufgezeigt. Kapitel 9 der Themenstudie Mittlerer Neckar wendet sich nunmehr einer zweiten Facette des Agenda-Setting-Ansatzes zu, nämlich der Untersuchung von Themenstrukturierungseffekten (»priorities«) der Medienberichterstattung.

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Literatur

  1. 1.
    Vgl. ausfuhrlich Kap. 3.5, hier bes. Schaubild 3–8.Google Scholar
  2. 2.
    Die Bündelung der einzeln eingestuften Themenwichtigkeiten zu einer Themenagenda erfolgt durch die “Rank”-Prozedur des SPSSGoogle Scholar
  3. 3.
    Programmpakets, wobei die fünfstufige Originalskala eine größere Zahl Ties (identische Rangplätze) bedingt. Zu dieser Problematik vgl. Hill (1985), S.345, Anm.5. Diese Vorgehensweise verkörpert eine verfeinerte Variante des Ansatzes von Lasorsa and Wanta (1990), die die individuelle Rangkorrela¬tion lediglich aufgrund der Positionierung eines Themas erschließen, und keinen individuellen Agendavergleich durchfiihren.Google Scholar
  4. 4.
    Da in der zweiten Welle der Indikator.Mehrheitsrelevanz« nicht abgefragt wurde, ergibt sich nur eine Agenda flir die persönliche Wichtigkeit der Themen.Google Scholar
  5. 5.
    Diese Zahl wurde aufgrund der in Kap. 3.5 ausgefuhrten statistischen Erwägungen als Mindestzahl einzuschätzender Themen beGoogle Scholar
  6. 6.
    stimmt; Befragte, denen weniger als vier Themen bekannt sind, werden von der weiteren Analyse auf Basis des Rangvergleichs ausge¬schlossen. Vgl. Hill (1985), 5.345, insbes. Anm. 5.Google Scholar
  7. Vgl. ausflihrlich Kap. 3.5; bei der vorliegenden Maximalzahl von neun zu vergebenden Rangplätzen ist ein Koeffizient von.60 nötig, um auf dem 5%-Niveau einen überzuralligen Zusammenhang zwischen den Rangfolgen annehmen zu können. Bei einer extrem klei¬nen Stichprobe (was in diesem Fall eine geringe Zahl von Themen bedeutet) von vier Themen ist sogar nur die perfekte Übereinstim¬mung (R=1.0) statistisch signifikant; vgl. Claud and Ebner (1982), S278.Google Scholar
  8. 8.
    Auch diese methodische Einschränkung wurde von Hill (1985) nicht berücksichtigt.Google Scholar
  9. 9.
    Da der Index auf einer linearen Übertragung der p-Werte beruht, lassen sich die originalen Signifikanzniveaus rekonstruieren: SoGoogle Scholar
  10. 10.
    bedeutet ein Indexwert von 950 z.B. eine auf dem 5%-Niveau signifikante Korrelation des Befragten, ein Wert von 700 dagegen ein Si¬gnifikanzniveau von.30 usw.; im vorliegenden Fall ist dieses Signifikanzniveau jedoch nur als standardisierender Indikator relevant.Google Scholar
  11. 11.
    Eine über diese Differenzbildung hinausgehende, denkbare Verrechnung der Konkordanzwerte etwa in Form von individuellen OberGoogle Scholar
  12. 12.
    kreuzkorrelationen wird nicht vorgenommen, da hierfür die methodischen Voraussetzungen nicht gegeben sind. Insbesondere ver¬kürzt sich der Befragungszeitraum bei drier Individualisierung der Berechnungen auf einen einzelnen Zeitpunkt, Cur den auf Medien¬seite kein Pendant mehr gefunden werden kann; vgl. hierzu Roadie and Campbell (1969), bes. S.78 sowie die Ausführungen in Ab¬schnitt 10.3 dieses Kapitels.Google Scholar
  13. 13.
    Vgl. einen ähnlichen Analyseansatz bei Hill (1985), S.346: “And because the fundamental purpose of this research is to identify con tingent conditions that affect agenda setting the most, not to measure the precise dimensions of the phenomenon, the actual magni¬tude of agenda-setting here is relatively unimportant.” [Hervorhebungen aus der Originalquelle übemommen]Google Scholar
  14. 14.
    Vgl. Lasorsa and Wanta (1990), bes. S.811 8c Tab.4.Google Scholar
  15. 15.
    Vgl. Noelle-Neumann (199 la), bes. 5.144, nach deren Befunden Kabelhaushalte keine stärkeren Medienwirkungen aufweisen.Google Scholar
  16. 16.
    Auch bezüglich der Parteipräferenz zeigen sich nur wenige signifikante Unterschiede; diese betreffen die Anhänger der Grünen und Republikaner. Aufgrund der insgesamt geringen Fallzahlen dieser Wählersegmente sollen diese Befunde nicht interpretiert werden.Google Scholar
  17. 17.
    So liegen hier die F-Werte der berechneten Regressionsmodelle fernab von statistischer Signifikanz. Nur in einem der vier Modelle erreicht überhaupt eine der Variablen einen statistisch signifikanten Einfluß: Je mehr ein Befragter Zeitung liest bzw. Fernsehnach¬richten schaut, desto weniger stimmen seine wahrgenommenen Medienagenden im Zeitverlauf überein. Da diese Nutzungsvariablen jedoch bereits im Vorfeld bei der Zuspielung der wahrgenommenen Medieninhalte einfließen, sind diese Befunde methodisch bedingt und entziehen sich einer Interpretation.Google Scholar
  18. 18.
    Vgl. Weaver et al. (1975a), S.8.Google Scholar
  19. 19.
    Dieser Wert ist nicht identisch mit der zuvor vorgenommenen Differenzberechnung zwischen Agenda-Setting-und Umkehreffekt.Google Scholar
  20. 20.
    Die Autoren benutzen hier die ß-Koeffizienten zur Spezifizierung eines Pfadmodells; vgl. hierzu Weede (1970), S.539: “Alle Regressi onskoeffizienten (Spezialfall) sind immer auch Pfadkoeffizienten (allgemeiner Fall), nicht aber umgekehrt.”Google Scholar
  21. 21.
    Vgl. Weaver et al. (1975a), S.10 and AnmzsGoogle Scholar
  22. 20.
    weisen etwa Beamte und leitende Angestellte bei der Analyse auf Individualniveau am ehesten einen Agenda-Setting-Effekt aufGoogle Scholar
  23. 21.
    während Facharbeiter sich von allen anderen Berufsgruppen wegen ihrer deutlichen Tendenz zu Umkehreffekten unterscheiden.Google Scholar
  24. 26.
    Die genannten generellen Variablen resultieren aus einer Aggregation der jeweiligen themenbezogenen Variablen; vgl. hierzu genauer die Variablenbeschreibungen in Kap. 8–3.Google Scholar
  25. 27.
    Nicht zuletzt handelt es sich hier um die einzigen Analysen, in denen die generellen Ausprägungen der Kontextvariablen verwendet werden.Google Scholar
  26. 28.
    Auf die Darstellung dieser Modelle wird wegen ihrer statistischen wie inhaltlichen Redundanz verzichtet.Google Scholar
  27. 30.
    File die Anwendung dieses Verfahrens in der Agenda-Setting-Forschung vgl. bes. Kap. 3.6.Google Scholar
  28. 32.
    Dies belegen ergänzende Methodentests, die hier aus Platzgrinden nicht wiedergegeben werden können.Google Scholar
  29. 33.
    Gleiches gilt iut die aus den gefilterten Mediendaten hergestellte Medienagenda, da die einzelnen Agenden für die Subgruppen mitGoogle Scholar
  30. 34.
    unterschiedlichem Orientierungsbedürfnis kaum differieren (Korrelationen von.91-.98).Google Scholar
  31. 35.
    Vgl. Rozelle and Campbell (1969), bes. S.78; fir die Anwendung im Bereich der Medienwirkungsforschung vgl. Tipton et al. (1975), hier die Formel in Fußnote 12.Google Scholar
  32. 36.
    Vgl. Heise (1970, 1977 ), S.7; fir die Anwendung im Bereich der Medienwirkungsforschung vgl. Tan (1980), S244ffGoogle Scholar
  33. 37.
    Von dieser Stelle an beruht die Publikumsagenda in allen weiteren Analysen dieses Abschnitts auf den Themenpräferenzen der Panelteilnehmer, die nahezu identisch mit denen der insgesamt Befragten zum jeweiligen Zeitpunkt sind (l.Welle perfekte Überein¬stimmun 2. Welle Korrelation = 39).Google Scholar
  34. 38.
    Die Verzögerungsspanne ergibt sich aus dem zeitlichen Abstand von ca. 4 Wochen zwischen der ersten und zweiten Befragungswelle.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden 1997

Authors and Affiliations

  • Patrick Rössler

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