Impliziter und expliziter Rassismus in Nachrichtenmedien und sozialen Medien

Projektleiter/innen Dr. Chung-hong Chan, Prof. Dr. Hartmut Wessler, Dr. Philipp Müller Mitarbeiter/innen Dr. Rainer Freudenthaler, M.A. Katharina Ludwig BMFSFJ-gefördert 2022 – 2025

Forschungsfrage/Ziel:

Das Projekt untersuchte impliziten und expliziten Rassismus in der deutschen Medienöffentlichkeit – in etablierten wie auch alternativen Medien – sowie dessen Auswirkungen auf rassistische Stereotype. Es verband theoretische und methodische Innovationen mit groß angelegten empirischen Analysen und nutzte Inhaltsanalysen und ein Experiment, um zu erforschen, wie Medien gesellschaftliche Wahrnehmungen prägen.
Methodisch setzte das Projekt Wort-Embeddings ein, um implizite Assoziationen ethnischer Gruppen mit spezifischen Emotionen (Furcht/Bewunderung) in deutschen Medientexten zu messen. Eine experimentelle Befragung bestätigte, dass die Wahrnehmungen der Teilnehmenden mit den Embedding-basierten Assoziationen übereinstimmten und stützte damit die semantische Validität der Methode. Mithilfe dieser Instrumente sowie Latent Semantic Scaling wurden mehrere Analysen von fast 700.000 Artikeln durchgeführt, die sowohl explizite als auch subtile Formen der Stigmatisierung aufzeigten. Gruppen aus ärmeren oder kulturell ferneren Ländern wurden am negativsten dargestellt. Muslimische und geflüchtete Gruppen erfuhren starke implizite Stigmatisierung, selbst ohne explizit negative Berichterstattung – ein Hinweis auf zugrunde liegende gesellschaftliche Verzerrungen in der Berichterstattung.

Eine fokussierte Analyse der fünf meistberichteten Gruppen im Jahr 2022 (Pol:innen, Ukrainer:innen, Russ:innen, Brit:innen, Amerikaner:innen, Französ:innen) zeigte, dass Boulevardzeitungen am positivsten berichteten, gefolgt von Qualitätsmedien, während rechte Alternativmedien die negativsten Darstellungen aufwiesen. Nur Boulevard- und Qualitätsmedien vermittelten auf expliziter wie impliziter Ebene positive Darstellungen. Eine geplante Folgestudie wird Few Shot Learning mit großen Sprachmodellen einsetzen, um medienspezifische Unterschiede in der Berichterstattung über Migrantinnen und Migranten, mehrheitlich muslimische sowie europäische Länder zu erfassen.

Ein Multi-Stimulus-Medienwirkungsexperiment mit 2.139 Teilnehmenden konfrontierte Leserinnen und Leser mit einem zufällig ausgewählten Nachrichtenartikel aus einem größeren vorklassifizierten Corpus. Es prüfte den Einfluss emotionaler Hinweisreize auf gruppenbezogene Emotionen, Kognitionen und Verhaltensintentionen. Artikel, die Gruppen mit Bewunderung verbanden, führten zu positiveren Bewertungen, veränderten jedoch keine impliziten Einstellungen.

Das Projektteam schließt daraus, dass rassifizierte Gruppen in der journalistischen Berichterstattung weiterhin unterrepräsentiert sind und die Themenauswahl häufig negativ geprägt ist. Eine breitere Themenvielfalt und eine stärkere Einbindung von Journalistinnen und Journalisten mit Migrationshintergrund sind entscheidend, um ausgewogenere Darstellungen zu fördern und Vorurteile abzubauen.


Publikationen

Buchkapitel

  • Nürnbergk, Christian, Jörg Haßler, Jonas Schützeneder, Nina Schumacher (Eds.) Ludwig, Katharina, Chung-hong Chan, Rainer Freudenthaler, Philipp Müller, Hartmut Wessler (2024): Differenzieller Rassismus in den Nachrichten: Implizite und explizite Stigmatisierungen. 113-130. Baden-Baden, Nomos. More

Zeitschriftenartikel

  • Müller, Philipp, Chung-hong Chan, Katharina Ludwig, Rainer Freudenthaler, Hartmut Wessler (2023): Differential Racism in the News: Using Semi-Supervised Machine Learning to Distinguish Explicit and Implicit Stigmatization of Ethnic and Religious Groups in Journalistic Discourse. Political Communication, 40, 4, 396-414. More

Präsentationen

  • Freudenthaler, Rainer, Philipp Müller, Katharina Ludwig, Chung-hong Chan (2024): Mapping patterns of ethnic group coverage in German news media and social media to detect traces of racial prejudice and political alliance-building. [21st IMISCOE Annual Conference, Lissabon, 02/07/2024 - 05/07/2024]. More
  • Freudenthaler, Rainer, Philipp Müller, Katharina Ludwig, Chung-hong Chan (2024): Muster der Berichterstattung über ethnische Gruppen in deutschen Nachrichtenmedien und sozialen Medien. [DeZIM-Tagung, Mannheim, 09/10/2024 - 11/10/2024]. More
  • Ludwig, Katharina, Nevena Nikolajevic, Philipp Müller (2023): (De-)Polarization in the ”Filter Bubble“? Attitudinal Impact of News Recommender Systems Based on Users’ Political Preferences. [73th Annual Conference of the International Communication Association (ICA), Toronto, 25/05/2023 - 29/05/2023]. More