Erfahrungen von Alltagsrassismus und medienvermittelter Rassismus in der (politischen) Öffentlichkeit

Fragestellung/Ziel: 

Das Projekt untersucht medienvermittelten Rassismus. Als Medienvermittlung verstehen wir die Berichterstattung in Nachrichtenmedien (NM) sowie die Kommunikation in sozialen Netzwerken (SN). Wir unterscheiden drei Dimensionen: 1) explizite Feindseligkeit gegenüber Gruppen ethnisch/kulturell definierter "Anderer", 2) implizit diskriminierende Verzerrungen im Sprachgebrauch und 3) Emotionalität von Intergruppen-Beziehungen
Die Fragestellungen beziehen sich jeweils auf eine Dimension:
1. Welche Formen der expliziten rassistischen Herabsetzung und Feindseligkeit finden sich in welchem Ausmaß in den Nachrichtenmedien und in sozialen Netzwerken?
2. Welche Formen der impliziten rassistischen Diskriminierung finden sich in welchem Ausmaß in den Nachrichtenmedien und in sozialen Netzwerken?
3. Mit welcher emotionalen Färbung konstruieren Journalist:innen und SN-Nutzer:innen die Beziehungen zwischen ethnisch/kulturell definierten Gruppen?
In Bezug auf Rassismus in SN und im Alltag sollen verschiedene Rassismuserfahrungen untersucht werden:
4. Inwiefern erleben Menschen mit Migrationshintergrund Rassismus in Online- und Offline-Kontexten und wird die Frage nach der Herkunft als Rassismus wahrgenommen?
Schließlich interessieren wir uns für den geographischen Kontext von Rassismus in SN:
5. Wird rassistische Sprache durch den geografischen Kontext der Nutzer:innen beeinflusst?
Folgende methodische Vorgehensweise wird für die Beantwortung der Forschungsfragen angewandt:
Das Ausmaß und die Zielgruppe von Abwertungen und Angriffen werden durch die Kombination von named entity recognition, Satzstrukturanalyse und semantischer Analyse gemessen. Zur Erkennung rassistischer Sprache wird ein Wörterbuch erstellt.
Die Messung von racial bias verwendet Worteinbettungen (Stanford GLoVE Word Embeddings), die die Bedeutung einzelner Wörter oder Ausdrücke durch die Kookkurrenz (das Miteinandervorkommen) mit anderen Wörtern im Text rekonstruiert. Für diesen Vergleich wird der Word Embedding Association Test (WEAT) verwendet.
Die Emotionalität von Intergruppen-Beziehungen wird ebenfalls durch named entity recognition sowie durch die Verwendung kontextuell validierter Wörterbücher für positive und negative Emotionen analysiert.
Um die Rassismuserfahrungen von Immigrant:innen zu untersuchen, führen wir eine Online-Befragung mit Personen durch, die Migrationshintergrund haben. Dafür nutzen wir ein Non-Probability Access Sample, mit der wir diese Population gezielt ansprechen können (z.B. mit dem Anbieter Respondi). Ein Online-Sample bietet sich an, da wir explizit Befragte suchen, die Erfahrungen mit Rassismus in Online-Kontexten gemacht haben könnten. Wir zielen auf eine Stichprobengröße von ca. 2.000 Befragten ab, um eine breite Basis von Daten über entsprechende Erfahrungen zu sammeln, Häufigkeiten von Erfahrungen besser schätzen zu können und Unterschiede zwischen verschiedenen Immigrant:innengruppen zu identifizieren.
Die Aufenthaltsorte der Twitternutzer:innen werden durch eine Mischung aus geo-tagging, Textanalyse und Netzwerkanalyse bestimmt. Mithilfe dieser Daten wird eine Karte rassistischer Twitternutzung, sowohl einer Stichprobe der Twitter-Bevölkerung als auch politischer Akteur:innen erstellt und in einer App verarbeitet.

Fact sheet

Finanzierung: 
BMFSFJ
Laufzeit: 
2020 bis 2022
Status: 
laufend
Datenart: 
Umfragedaten, Daten sozialer Netzwerke, Inhaltsanalyse von Medienberichten
Geographischer Raum: 
Deutschland

Veröffentlichungen