Schwierigkeitslevel: BA-level | Datenerhebung ★★★☆☆ | Datenanalyse ★☆☆☆☆
Millionen von Zuschauern verfolgen Reality-Serien, in denen jemand auf der Suche nach der großen Liebe ist. Doch oft stellen die TeilnehmerInnen nach der Ausstrahlung fest, dass durch den Schnitt Situationen dramatischer dargestellt wurden, als sie wirklich waren, oder sie berichten, dass sie von der Redaktion in bestimmte Rollen gedrängt wurden, die durch den Schnitt noch verstärkt wurden. Beides lässt sich jedoch relativ einfach mit Hilfe der Netzwerkanalyse überprüfen.
Die Netzwerkanalyse ist eine Methode, mit der man unter anderem hinter die Kulissen einer Reality-Show blicken kann. Die folgende Demonstration basiert auf der fiktiven Serie “Liebe gesucht”. Darin geht es um Iris, die auf der Suche nach der großen Liebe ist. Insgesamt 20 Kandidatinnen begleiten sie zu verschiedenen romantischen Abenteuern und Dates. Jede Woche entscheidet Iris, welche Kandidatin nach Hause geschickt wird. Die Kandidatin, deren Beziehung zu Iris im Vergleich zu den anderen Kandidatinnen am wenigsten intensiv ist, scheidet aus.
Die ZuschauerInnen werden auf eine Achterbahnfahrt der Gefühle mitgenommen. In “Liebe gesucht” erobert Woche für Woche die liebe Lara nicht nur das Herz von Iris, sondern auch das der ZuschauerInnen, während ihre ärgste Konkurrentin Ella scheinbar nur darauf aus ist, die Show zu gewinnen. Das macht sie nicht nur bei ihren Konkurrentinnen reichlich unbeliebt. Doch sind das womöglich nur Rollen, die Ella und Lara von der Redaktion und dem Schnitt aufgezwungen wurden?
Um die Rollen der liebenswerten Lara und der ehrgeizigen Ella auf die Probe zu stellen, gehen wir zunächst einfach auf die Social Media Plattform unseres Vertrauens und dokumentieren, welche Kandidatinnen einander folgen.1 Zwei der Kandidatinnen haben ein privates Profil und sind somit nicht Teil des Netzwerks.
Zuerst schauen wir uns an, wie viele Follower jede Kandidatin unter allen Teilnehmerinnen der Sendung hat. Hier fällt sofort auf, dass sich die Hauptprotagonistin Iris und ihre Herzensdame Lara weit im Zentrum des Netzwerkes befinden, während Ella sich am Rande des Netzwerkes befindet, ihr also weniger Teilnehmerinnen folgen.
Lara ist bei allen beliebt, denn sie nimmt eine zentrale Rolle im Netzwerk ein. Aber was ist mit Ella? Können wir aus Abbildung 1 schließen, dass Ella wegen ihres Konkurrenzdenkens aus der Gruppe ausgeschlossen wurde?
Nein, denn wenn wir das Netzwerk in Cliquen unterteilen, ist keine der Gruppen besonders eng miteinander verbunden. Mit anderen Worten: Die Teilnehmerinnen scheinen im Großen und Ganzen ganz gut miteinander auszukommen.
Unser Ansatz geht jedoch davon aus, dass nur Kandidatinnen einander folgen, die sich auch mögen. Dies ist eine gewagte Annahme, zumal in diesem Beispiel 77,84% der Kandidatinnen einander folgen. Entweder mögen sich 77,84% der Kandidatinnen oder es gibt andere Gründe, warum die Kandidatinnen einander folgen, wie zum Beispiel als höfliche Gegenleistung für das Folgen der anderen Person.
Dennoch können wir die Gültigkeit unseres Ansatzes zumindest teilweise überprüfen. Denn bereits in der ersten Folge kommt es zu einer körperlichen Auseinandersetzung zwischen den beiden Kandidatinnen Ursa und Samantha, die beide aus der Show ausgeschlossen werden. Leider ist das Profil von Samantha privat, sie ist also nicht Teil des Netzwerks und deshalb können wir uns nur die Position von Ursa im Teilnehmerinnen-Netzwerk anschauen. Mit Hilfe eines Algorithmus suchen wir nun nach Cliquen innerhalb der Kandidatinnen. In Abbildung 2 sind die Mitglieder derselben Clique mit der gleichen Farbe gekennzeichnet. Die Tatsache, dass fast alle der roten Clique angehören, zeigt einmal mehr, dass die meisten Teilnehmer sich tatsächlich gut verstehen. Hier sehen wir auch nochmal, dass Ella zwar nicht im Zentrum der Clique steht, aber dennoch ein Teil der Gruppe ist.
Obwohl die Cliquenbildung also nicht sehr ausgeprägt ist, wurden einzelne Teilnehmerinnen aus der großen Gruppe ausgeschlossen. Ursa ist in keiner der Cliquen vertreten. Ähnliches trifft auf die Kandidatin Jana zu, die nach der Sendung schwere Vorwürfe gegen eine andere Kandidatin erhob, die sich jedoch nicht bestätigen ließen. Wie aus Abbildung 2 ersichtlich ist, gehört sie ebenfalls nicht zur Gruppe.
Das Beispiel zeigt, dass mit ein wenig kreativer Datenerhebung die Netzwerkanalyse eine gute Methode ist, um versteckte Verbindungen und Muster aufzudecken. Der Blick hinter die Kulissen der fiktiven Show zeigt, dass die Spannungen zwischen Ella und den anderen Kandidatinnen wahrscheinlich dramatischer dargestellt wurden, als sie tatsächlich waren.
Darüber hinaus veranschaulicht dieses Beispiel die vielseitige Anwendbarkeit der Netzwerkanalyse, denn diese Methode kann nicht nur Aufschluss über die Beziehungen der Kandidatinnen in Reality-Shows jenseits der Kameras geben, sondern auch für andere Fragestellungen eingesetzt werden. Beispielsweise könnten wir analysieren, welche Rolle Vertrautheit im Fußball spielt, indem wir untersuchen, ob die defensive Mittelfeldspielerin, wenn sie für die Nationalmannschaft spielt, eher ihrer Vereinskollegin den Ball zuspielt. Darüber hinaus kann die Netzwerkanalyse zum Beispiel eingesetzt werden, um Sympathien über Parteigrenzen hinweg in der Politik zu untersuchen oder um Verbindungen zwischen kriminellen Akteuren aufzudecken.
Wenn du jetzt Lust auf deine erste Netzwerkanalyse bekommen hast, dann ist Katherine Ognyanova’s (2016) “Network analysis with R and igraph: NetSci X Tutorial” genau das Richtige für dich.
- Ich danke Tabea Ernst, Moira Harter, Kathryn Younger-Khan und Julia König für ihre tatkräftige Unterstützung bei der Datenerhebung. ↩︎
Leslie Fischer 
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