Online-Nachrichten: Menschen konsumieren passend zur eigenen politischen Über­zeugung

Im digitalen Zeitalter zeigen sich deutliche individuelle Unter­schiede im Online-Nachrichtenkonsum, insbesondere in Bezug auf politische Inhalte. Eine neue Studie des GESIS – Leibniz-Instituts für Sozial­wissenschaften in Zusammenarbeit mit der Universität Mannheim hat ergeben, dass politischer Nachrichtenkonsum im Vergleich zu nicht-politischen Inhalten seltener ist und stärker mit der eigenen politischen Vorprägung zusammenhängt. Besonders auffällig ist diese Entwicklung in den USA, wo die konservativsten Nachrichtennutzer*innen dazu neigen, stark rechts­gerichtete Quellen für politische Nachrichten zu bevorzugen.

Die Unter­suchung basiert auf den Web-Browsing-Daten und Umfragedaten von über 7000 Teilnehmenden aus sechs entwickelten Demokratien. Die Ergebnisse zeigen, dass auf Nachrichtenseiten politische Inhalte deutlich seltener konsumiert werden als nicht-politische Inhalte wie Sport oder Unter­haltung. Wenn politische Nachrichten konsumiert werden, entsprechen die Nachrichtenquellen oft der ideologischen Vorprägung der Nutzer*innen. Beispielsweise bezogen konservative amerikanische Teilnehmende politische Nachrichten am häufigsten von Fox News. In den USA ist dieses Muster besonders ausgeprägt, aber auch in europäischen Ländern wie Spanien und Italien zeigt sich ein ähnliches, wenn auch weniger stark ausgeprägtes Muster. Ein Blick auf die Dauer der individuellen Nachrichtennutzung zeigt zudem, dass sich Menschen intensiver mit politischen Nachrichten auseinandersetzen, die ihrer eigenen politischen Ideologie entsprechen. „Die Ergebnisse sind überwiegend konsistent mit der Literatur zu Medien­systemen und jüngeren Studien aus den USA. Neu ist jedoch, dass die Nutzer*innen bei der Auswahl von Nachrichtenquellen so stark von ihren Nutzungs­interessen wie Politik oder Unter­haltung geleitet werden“, so Sebastian Stier, Koautor der Studie und Professor für Computational Social Science an der Universität Mannheim sowie Leiter der Abteilung Computational Social Science bei GESIS.

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