Verteilung der Aufmerksamkeit in der Blogosphäre

21 01 2007

Aufmerksamkeitsökonomie ist ein beliebtes Schlagwort im Zusammenhang mit der digitalen Revolution und Informationsgesellschaft: Aufmerksamkeit als das knappste Gut moderner Gesellschaften.

Blogs haben durch die Tatsache, dass es sehr einfach wird, einen eigenen (politischen) Standpunkt massentauglich zu veröffentlichen, ein enormes demokratisierendes Potenzial. Dieser Umstand wurde und wird in der Blog-Euphorie auch ausgiebig gefeiert. Gleichzeitig – wenn die Informations- und Meinungsflut wächst – bedeutet dies auch, dass jede einzelne Stimme weniger Gewicht erhält.

Blogs sind wie kein anderes Medium mit politischer Relevanz dazu geeigent, Netzwerke zu bilden. Innerhalb der Blogosphäre begünstigen sog. „focal points“, das heisst von einer kleinen Anzahl leserstarker Blogs, die nicht unbedingt selbst Themen oder Argumente produzieren müssen. Drezner / Farell haben 2004 mit den Daten von NZ Bear die „reader distribution“ (Verteilung von Aufmerksamkeit auf politisch-journalistisch ausgerichteten Blogs) gemessen.

Gemäss Jan Schmidt (2006: 55) beruht die Aufmerksamkeit darauf, dass die Links innerhalb der Blogosphäre nicht gleichmässig verteilt sind, sondern einem „Power Law“ (Verteilung folgt einem exponentiellen Wachstum – auch in physikalischen und sozialen Netzwerken nachgewiesen) folgen: Eine relativ kleine Anzahl von Weblogs vereint eine grosse Zahl von eingehenden Links auf sich, während die überwiegende Mehrheit nur eine geringe Anzahl besitzt. Diese Muster ist in verschiedenen Studien nachgewiesen worden.

Drezner / Farell kommen allerdings in ihrer Studie nicht auf eine Power Law-Verteilung sondern auf eine log normal – Verteilung (=Normalverteilung) der Aufmerksamkeit auf Blogs gemessen an der Verlinkung von Blogs.

Rudimentäre Recherchen zu Power Law-Verteilung und logarithmische Normalverteilung ergeben:

Because both the power law and the log-normal distribution are asymptotic distributions, they can be easy to confuse without using robust statistical methods such as Bayesian model selection or statistical hypothesis testing.

Vielleicht liegt eine Verwechslung vor.  Jedenfalls sind meine statistischen Methoden nicht robust genug, um zu beurteilen, wer eher Recht hat. Power Law scheint mir allerdings plausibler, gerade weil es in anderen Wissensgebieten auch oft nachgewiesen wurde. Ich liesse mich gerne belehren. Bei Besserwissen ist keine Zurückhaltung geboten.

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4 responses

23 01 2007
regular

Meine 2 Cent:
Was das Wiki-Zitat glaube ich sagen will, ist das die beiden Verteilungskurven auf weite Strecken nahezu identisch sind und man sich schon sehr viel statistische Mühe geben muss, um ein Phänomen der einen oder der anderen zuzuordnen. Und da das Phänomen Blogrelevanz sowieso nur sehr grob angenährt werden kann (die Bewertungskriterien sind alles andere als exakt definiert, das n ist wie so oft viel zu klein, beide Kurven gelten für n gegen unendlich) wäre es unangemessen auf der einen oder anderen Verteilung zu beharren.
Soweit mein Vesuch der Besserwisserei.

23 01 2007
Sarah

Besten Dank! Dachte mir auch, dass es an sich keinen grossen Unterschied macht. War bloss erstaunt, dass die Herren Drezner und Farell betonen, dass es sich bei der Anzahl Verlinkung von Blogs eben um keine Power Law-Verteilung handle, sondern um eine log normal distribution. Und da schien es halt, dass das offenbar doch einen bedeutsamen Unterschied mache. Werde mich wohl mal noch vertiefen müssen.

24 01 2007
regular

Ah, verstehe! Dann hat’s nicht geklappt mit dem Besserwissen 🙂

12 04 2007
re:publica-Mittwoch « Blogs und Politik

[…] hier bereits erwähnte Power Law-Verteilung in der Blogosphäre zeigt deutlich auf, dass sich die meisten Bloggenden im “long tail” […]

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