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Forschungszentrum
Öffentlichkeit und Gesellschaft
Qualität der Medien
Studie 3/2020
Wie das Coronavirus die Schweizer
Twitter-Communitys infizierte
fög – Forschungszentrum Öffentlichkeit und
Gesellschaft / Universität Zürich
1
Wie das Coronavirus die Schweizer
Twitter-Communitys infizierte
Adrian Rauchfleisch, Daniel Vogler, Mark Eisenegger
Zusammenfassung
In Krisen sind Social Media wie Twitter wichtige Informationskanäle für die Bevölkerung. Welche Informa-
tionen zirkulieren und welche Akteure ihre Meinungen verbreiten können, beeinflusst, wie die Krise von den
Nutzerinnen und Nutzern wahrgenommen wird. Diese Studie untersucht auf Basis von rund 1,8 Millionen
Tweets des Projekts «Twitter Listener», wie die Corona-Debatte die Schweizer Twitter-Sphäre von Januar
bis April 2020 bewegt hat. Die Befunde zeigen, dass das Coronavirus die Agenda auf Twitter stark dominiert
hat und im Zeitverlauf eine Fokussierung auf Themen mit Bezug zur Schweiz erfolgte. Über Netzwerkana
lysen wurden die Nutzerinnen und Nutzer zu Communitys gruppiert, was eine differenzierte Betrachtung
der Twitter-Kommunikation zu COVID-19 erlaubt. So zeigt sich, dass die Communitys zu unterschiedlichen
Zeitpunkten anfingen, zur Corona-Pandemie zu tweeten. Nutzerinnen und Nutzer aus dem Tessin und von
international orientierten Communitys waren als Erste aktiv. In den Communitys der drei Sprachregionen
gehören etablierte Akteure, allen voran die Behörden und die Informationsmedien, zu den einflussreichsten
Nutzern. Sie werden über die Sprachregionen hinweg beachtet. Twitter erlaubt es auch anderen Akteuren,
wie Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern, ihre Meinung zu COVID-19 prominent zu verbreiten. Des-
information ist im Zusammenhang mit COVID-19 in der Schweizer Twitter-Sphäre ein marginales Problem.
Die wenigen Tweets zu Falschmeldungen finden kaum Beachtung.
1 Einleitung mationen zur Krise direkt und ohne Umwege über
Medien, sogenannte Gatekeeper, kommuniziert wer-
O b bei Naturkatastrophen, Anschlägen oder weit-
reichenden Pandemien: Das Internet und ins
besondere Social Media sind neben den klassischen
den. Drittens bieten Social Media die Möglichkeit
zum Dialog z wischen Behörden, Medienschaffenden,
Politikerinnen und Politiker und der Bevölkerung.
Medien zu wichtigen Informationsquellen in Krisen Neben diversen Vorteilen werden auch nega
geworden (Schultz et al., 2011). Soziale Medien wer- tive Effekte von Social Media in Krisenzeiten disku-
den von der Bevölkerung sowie von Journalistinnen tiert (Sommariva et al., 2018). Nutzerinnen und Nut-
und Journalisten genutzt, um sich über die Krisen zer, darunter Politikerinnen und Politiker sowie
und Gefahren in Echtzeit zu informieren, da Infor- Behörden, können Botschaften verbreiten, ohne dass
mationen auf traditionellen Kanälen oftmals nicht diese kritisch hinterfragt werden. Dabei werden
zeitnah zur Verfügung stehen (Rauchfleisch et al., Prinzipien der Fairness, wie sie im Journalismus
2017). Deshalb ist die Verbreitung von Informationen existieren, regelmässig verletzt, wenn aggressiv und
über Social Media ein zentraler Bestandteil von Stra- einseitig über die Krise, Massnahmen oder Betroffe-
tegien zur Bekämpfung der Corona-Pandemie. ne diskutiert wird. Besonders im Fokus stand zudem
Auch in der Schweiz haben die zuständigen Be- die Verbreitung von Desinformation, sogenannten
hörden umfangreiche Social-Media-Kampagnen auf Fake News. Auch im Zusammenhang mit der Corona-
Twitter, Facebook und Instagram lanciert. Ziel ist es Krise wird intensiv diskutiert und erforscht, w
elche
einerseits, die Menschen vor den unmittelbaren Rolle Social Media bei der Verbreitung von Ver-
Gefahren zu warnen. Andererseits werden Mass
schwörungstheorien und Falschinformationen ein-
nahmen zur Eindämmung des Virus, wie zum Bei- nehmen (Boberg et al., 2020; Depoux et al., 2020).
spiel Hygienemassnahmen, Social Distancing oder Twitter hat sich als wichtiger Informations
das Tragen einer Maske, an die Bevölkerung kommu- kanal in Krisenzeiten etabliert. Die Corona-Pande-
niziert. Über soziale Medien gelangen diese Informa- mie ist deshalb in der Schweizer Twitter-Sphäre ein
tionen gezielter und zeitnaher an die Bürgerinnen prägendes Thema. Nutzerinnen und Nutzer disku-
und Bürger (Eriksson & Olsson, 2016). Social Media tieren die Massnahmen der Behörden, den Umgang
bieten zudem weitere Vorteile: Erstens werden Ziel- mit dem Virus, die daraus entstehenden Schäden und
gruppen angesprochen, die mit klassischen Medien vieles mehr. Doch die Schweizer Twitter-Sphäre bil-
nicht mehr erreichbar sind. Zweitens können Infor- det keine homogene Community. Sie vereint unter-
2 Wie das Coronavirus die Schweizer Twitter-Communitys infizierte
schiedliche Nutzerinnen und Nutzer mit unter- 2 Methode
schiedlichsten Einstellungen, Themenpräferenzen
und unterschiedlich grossem Einfluss. Nicht alle
Akteure, die auf Twitter kommunizieren, erhalten
die gleiche Aufmerksamkeit (Vogler & Rauchfleisch,
D ie vorliegende Studie basiert auf Daten des Pro-
jekts «Twitter Listener», das vom fög – For-
schungszentrum Öffentlichkeit und Gesellschaft
2017). Besonders Meinungsführende wie Behörden, der Universität Zürich in Kooperation mit dem Insti-
Politikerinnen und Politiker, Expertinnen und Ex- tut für Kommunikationswissenschaft und Medienfor-
perten oder Medienschaffende nutzen das soziale schung der Universität Zürich (IKMZ) und der
Netzwerk, um sich zu informieren und gleichzeitig National T aiwan University durchgeführt wird. Der
die eigenen Meinungen zu verbreiten. Welche Ak «Twitter Listener» wurde im Rahmen der Ausschrei-
teure mit ihren Botschaften auf Twitter die Agenda bung «Digital Lives» durch den Schweize rischen
setzen und ein Publikum finden, entscheidet folglich Natio nalfonds gefördert (SNF; Projektnummer:
mit darüber, wie die Krise auf Twitter wahrgenom- 10DL15_183124).
men wird. Ob gemässigte Stimmen von Expertinnen Mit dem «Twitter Listener» wird seit April
und Experten dominieren oder Akteure mit emotio- 2019 die gesamte Schweizer Twitter-Sphäre kontinu-
nalen und alarmierenden Botschaften die gesamte ierlich erfasst. Dazu wurden über ein iteratives Ver-
Aufmerksamkeit monopolisieren, beeinflusst, wie fahren 296 841 Schweizer Twitter-Nutzerinnen und
relevant oder wie bedrohlich die Nutzerinnen und -Nutzer anhand ihrer Angaben in Location, Descrip
Nutzer die Pandemie empfinden. tion oder URL zu ihrem Account über automatisierte
Die vorliegende Studie untersucht die Debat- Verfahren identifiziert und wo notwendig manuell
ten über das Coronavirus in der Schweizer Twitter- validiert. Über die Twitter-API (Programmierzu-
Sphäre. Sie analysiert die Resonanz und die Dynamik griff auf Twitter-Daten) werden laufend sämtliche
der Debatten und zeigt, welche Themen im Zu Tweets, die von diesen eindeutig identifizierten
sammenhang mit der Pandemie diskutiert wurden. Nutzerinnen und Nutzern verfasst werden, über
In einem zweiten Schritt werden die Akteure, die einen Server heruntergeladen. Für den Zeitraum
Tweets zum Coronavirus verfasst oder weiterver- vom 1. Januar 2020 bis zum 30. April 2020 erfasste
breitet haben, mittels einer Netzwerkanalyse unter der «Twitter Listener» total 21 300 641 Tweets von
die Lupe genommen. Die Analyse zeigt auf, wie die 95 211 Unique Usern.
Pandemie die Communitys beeinflusst hat und wel- Für diese Studie wurden alle Tweets in unserer
che Nutzerinnen und Nutzer mit ihren Tweets viel Datenbank mit Bezug zum Coronavirus ermittelt.
Beachtung erhielten. Zum Schluss wird anhand von Durch eine umfassenden Stichwortsuche mit den
zwei Beispielen die Bedeutung von Desinformation wichtigsten Hashtags und Begriffen mit Bezug zum
im Zusammenhang mit dem Coronavirus untersucht. Virus auf Deutsch, Französisch, Italienisch und Eng-
Die Studie basiert auf 1,762 Millionen Tweets mit lisch (z.B. covid19, covid-19, coronavirus, social dis-
Bezug zum Coronavirus, die zwischen dem 1. Januar tancing, pandemie usw.) wurden die Tweets identifi-
2020 und dem 30. April 2020 von Schweizer Ac- ziert. Zusätzlich wurden alle Replies, das heisst
counts verfasst wurden. Die Daten stammen aus dem Antworten, erfasst, die sich auf Tweets mit Corona-
Projekt «Twitter Listener», das die Tweets von sämt Bezug im Datensatz bezogen, selbst aber keine expli-
lichen, aktiven Schweizer Twitter-Accounts (derzeit zite Erwähnung der Suchwörter erhielten. So konn-
rund 300 000) kontinuierlich erfasst. Für die vor ten 3,8% zusätzliche Tweets analysiert werden.
liegende Studie konnte somit auf die gesamte Kom- Daraus resultierte ein Datensatz von 1 762 262
munikation in der Schweizer Twitter-Sphäre im Tweets, der sich aus 412 753 originalen Tweets
entsprechenden Zeitraum zurückgegriffen werden
(23,4%), 1 150 618 Retweets (65,3%), 67 933 Quoted
(rund 21 Millionen Tweets). Tweets (3,6%) und 135 043 Replies (7,7%) zusammen-
setzt. Von den 297 967 Schweizer Twitter-Nutzerin-
nen und -Nutzern waren im Untersuchungszeitraum
95 211 aktiv. Davon haben sich 56 051 in Tweets zur
Corona-Thematik geäussert oder Inhalte mit Coro-
3 Wie das Coronavirus die Schweizer Twitter-Communitys infizierte
Januar Februar März April
1. 6. 11. 16. 21. 26. 31. 5. 10. 15. 25. 1. 6. 11. 16. 21. 26. 31. 5. 10. 15. 20. 25. 30.
200 000
150 000
100 000
50 000
0
Darstellung 1: Tägliches Volumen an Tweets
Die Darstellung zeigt das tägliche Volumen an Tweets mit Bezug zu Corona (grüne Linie) und das gesamthaft im «Twitter Listener» erfasste tägliche
Volumen an Tweets (violette Linie). Die gestrichelte Linie (rosa) zeigt, basierend auf den Daten der ersten zwei Monate, das vorausgesagte Volumen an.
na-Bezug retweetet. Dies entspricht 59% des gesamt- (vgl. auch Tabelle 1). Diese Gruppierung lässt sich
haft getrackten Samples an aktiven Nutzerinnen und durch das Prinzip der Homophilie erklären («gleich
Nutzern. Für alle Retweets wurde zusätzlich er und gleich gesellt sich gern»). Über den Algorithmus
mittelt, ob sie von einem der getrackten Schweizer wurden für den «Twitter Listener» 4108 Communi-
Twitter-Nutzer verfasst wurden (interne Retweets – tys mit jeweils mindestens mehr als 10 Accounts
beispielsweise Tweets vom Bundesamt für Gesund- identifiziert. Die grössten 227 Communitys mit mehr
heit BAG) oder von ausserhalb stammen (externe Re als 100 Accounts wurden manuell validiert und an-
tweets – beispielsweise Tweets von Donald Trump). schliessend benannt. Für diese Studie fokussieren
Die 297 967 Nutzerinnen und Nutzer des wir auf die 20 aktivsten Communitys im COVID-
«Twitter Listener» wurden anschliessend mit einer 19-Diskurs.
sozialen Netzwerkanalyse zu sogenannten Commu-
nitys aggregiert. Über den Infomap-Algorithmus
(Rosvall & Bergstrom, 2008) werden die Accounts 3 Resultate
anhand ihrer Follower-Beziehungen gruppiert. Über-
all dort, wo viele Beziehungen zwischen Accounts
bestehen, identifiziert der Algorithmus Communi-
tys. In der Regel gruppieren sich Communitys an-
D as Coronavirus hat die Schweizer Twitter-Sphäre
stark beeinflusst (vgl. Darstellung 1). Zu Spitzen-
zeiten wurden fast 50 000 Tweets mit Bezug zum
hand von geografischen, sprachlichen und thema Coronavirus pro Tag verfasst (grüne Linie). Der
tischen Merkmalen der Nutzerinnen und Nutzer Höchstwert von Tweets zu Corona wurde am4 Wie das Coronavirus die Schweizer Twitter-Communitys infizierte
Januar Februar März April Mai
coronavirus
coronavirus covid19
covid19
10000 covid19 coronavirus covid19
covid19 covid19
coronavirus
coronavirus covid_19
covid_19 coronainfoch
covid19 covid...19
stayathome
corona covid2019
wef20 covid19 coronainfoch stayathome
coronavirus
wwiii iwd2020 stayhome stayhome
stayathome
davos wef2020 internationalwomensday soschützenwiruns
coronavirus brexit stayhome
hanau covid2019 flattenthecurve earthday
covid_19 covid...19 stayhome
davos2020 coronakrise
cryptoleaks coronaviruspandemic
covid...19 coronakrise
1000 thüringen oscars worldhealthday
2020 ces2020 corona
happynewyear goldenglobes thueringen valentinesday coronainfoch versusvirus
iranvsusa brexitday kemmerich cesar2020 coronapandemie ostern earthday2020
covid19 covid_19
wuhan weremember womeninscience weltfrauentag covid19pandemic easter
happynewyear2020 togetherathome
wef20
kobebryant
worldcancerday
fdp kohlanta coronavid19 lmac
grammys coronalockdown happyeaster savepeoplenotplanes
worldwar3 lausanne2020 bvbpsg
coronarovirus sabine covid19
rogerwakeupnow holocaustmemorialday valentinstag macron20h02 ramadan
newyear sotu valentinesday2020
iranattacks wef2020 superbowl 2019ncov alix covid__19
dontrushchallenge villeneuvelagarenne
2020newyear ps752 rogerforclimate thueringenwahl womeninscienceday 25aprile
wwlll evakuierenjetzt kimjongun
hamburgwahl rtxon leopoldina
iranplanecrash klimahysterie confinementjour22
lauberhorn discreditsuisse westandwithquaden froheostern 11mai
organspende hanaushooting assassinscreedvalhalla evacuermaintenant ramadanmubarak
adamacisse confinementjour40 confinementjour43
confinementjour42 villeuneuvelagarenne
colombes
100 stopcaredrainers nobailoutwithoutchange
Darstellung 2: Überrepräsentation von Hashtags im Zeitverlauf
Die Darstellung zeigt die relative Bedeutung von einzelnen Hashtags pro Woche im gesamten Datensatz des «Twitter Listener». Das Verfahren vergleicht
für jede neue Woche die Anzahl Nutzerinnen und Nutzer, die einen Hashtag verwendeten, mit der Anzahl Nutzerinnen und Nutzer, die in allen bisheri-
gen Wochen spezifische Hashtags verwendeten. Dadurch konnten wir jeweils die acht wichtigsten Hashtags pro Woche eruieren, die in der aktuellen
Woche im Vergleich zu allen vorangegangenen Wochen signifikant überrepräsentiert sind. Die Frequenzen der Hashtags sind normalisiert (y-Achse; log-
arithmische Skalierung). Das heisst, es wurde gezählt, wie viele Nutzerinnen und Nutzer einen Hashtag pro Zeitraum verwendeten. Das verhindert
Verzerrungen über sehr aktive (z.B. Spam) oder automatisierte Accounts (Bots).
16. März 2020 gemessen. An diesem Tag erklärte der total erfassten Tweets pro Tag steigt in der Folge
Bundesrat die «ausserordentliche Lage» und kün- stark an. Vor diesem Tag verfassten die Schweizer
digte den Lockdown an. Wir testeten in einem statis Twitter-Nutzerinnen und -Nutzer täglich rund
tischen Modell für Zeitreihen (Brodersen et al., 2015), 175 000 Tweets. In den darauffolgenden Tagen setz-
ob die erste grössere staatliche Intervention in der ten sie bis zu 240 000 Tweets pro Tag ab.
Schweiz, die am 11. März 2020 ausgerufenen Notlage Vom 11. März bis zum 30. April 2020 wurden im
im Kanton Tessin, einen Einfluss auf das gesamte Vergleich zum statistisch prognostizierten Tweet-
Tweet-Volumen hatte. Die Analyse zeigt, dass sich be- Volumen des «Twitter Listener» 22% zusätzliche
reits am 11. März das Gesamtvolumen an Tweets Tweets erfasst. Die Corona-Pandemie hat die
signifikant verändert hat (violette Linie). Die Be Schweizer Twitter-Sphäre also stark bewegt. Ein
drohung durch das Coronavirus war spätestens ab grosser Teil der Tweets hatte aber keinen Bezug zum
dann unmittelbar in der Schweiz präsent, was zu Coronavirus. Selbst zu Spitzenzeiten machen die
erhöhter Twitter-Aktivität geführt hat. Die Menge der Corona-bezogenen Tweets lediglich 20% des Ge5 Wie das Coronavirus die Schweizer Twitter-Communitys infizierte
samtvolumens aus. Ein ähnliches Bild zeigt sich erfasst, kann die Twitter-Aktivität in den Sprachregi-
auf Ebene der Nutzerinnen und Nutzer. Von den onen valide abgebildet werden.
95 211 aktiven Nutzerinnen und Nutzern haben Die Bedeutung der Hashtags entwickelt sich
56 051 (59%) zu Corona getweetet. Etwa ein Drittel über die Zeit in den drei Regionen ähnlich. Sie weist
aller Nutzerinnen und Nutzer verfasste also keine jedoch auch einige Eigenheiten auf (vgl. Darstellun-
oder zumindest keine Tweets mit explizitem Bezug gen 3–5). Anfangs dominieren in allen drei Sprach
zu C orona. Dies legt die Vermutung nahe, dass regionen eher unspezifische Hashtags wie #corona-
COVID-19 und die damit verbundenen Massnahmen virus, und Bezüge zu China sind prominent (z.B.
(v.a. der Lockdown) insgesamt zu einer verstärkten #wuhan). Danach kann übergeordnet eine stärkere
Aktivität auf Twitter geführt haben. Fokussierung auf die Schweiz festgestellt werden.
Zudem wird die Themenagenda innerhalb des
COVID-19-Diskurses vielfältiger. Während zuerst
3.1 COVID-19 im Vergleich Hashtags zu Massnahmen gegen die COVID-19-Pan-
zu anderen Themen demie, wie #flattenthecurve, #wirbleibenzuhause
oder #maskenpflicht, wichtiger werden, dominieren
V on Januar bis April 2020 fand eine klare thema-
tische Fokussierung auf das Virus beziehungs-
weise die Pandemie in der Schweizer Twitter-Sphäre
im Anschluss Diskussionen zu den wirtschaftlichen
Massnahmen und deren Folgen. Beispiele sind die
Debatte zur finanziellen Unterstützung der Swiss
statt. Eine Analyse aller Hashtags im gesamten durch den Bund (#savepeoplenotplanes) oder zum
«Twitter Listener» (rund 21 Millionen Tweets) ver- Dividendenverbot.
deutlicht, dass das Coronavirus eine zunehmend Als grösster Unterschied zwischen den Sprach-
dominante Rolle einnahm. Das zeigt die Analyse der regionen fällt der Bezug zum jeweiligen Nachbarland
relativen Bedeutung der acht wichtigsten Hashtags auf. Dieser kommt vor allem dadurch zustande, dass
pro Woche über die Zeit (vgl. Darstellung 2). Tweets von ausländischen Userinnen und Usern in
Bis Mitte Februar haben andere Themen, wie der gleichen Sprache innerhalb der Schweiz retwee-
zum Beispiel der Konflikt zwischen den USA und tet werden (externe Retweets). Im Tessin dominiert
dem Iran, das World Economic Forum (WEF) oder der Bezug zu Italien (#coronavirusitalia), in der
die Geheimdienstaffäre Cryptoleaks, die Schweizer Suisse romande zu Frankreich (#coronavirusfrance)
Twitter-Agenda mitbestimmt. Immer wieder stachen und in der Deutschschweiz zu Deutschland (#covid-
auch sportliche Ereignisse wie Tennis mit Roger 19de). Spezifisch für die Suisse romande war das
Federer oder die Champions League heraus. Spätes- Zählen der Lockdown-Tage (#confinementjour1
tens ab Anfang März verdrängt die Debatte über das usw.). Dieser Hashtag wurde in Frankreich lanciert
Coronavirus andere Themen fast vollständig. Erst und zeigt exemplarisch die starke Vernetzung der
gegen Ende April erlangen Hashtags, die keinen sprachregionalen Schweizer Twitter-Sphären mit
Bezug zum Coronavirus haben, verhältnis
mässig denjenigen der Nachbarländer.
wieder mehr Aufmerksamkeit. Es tauchen dabei
Themen wie der Ramadan oder der Earth Day auf.
3.3 COVID-19 in den User-Communitys
3.2 Welche Themen prägen den Twitter-
Diskurs in den drei Sprachregionen? A uf sozialen Medien wie Twitter bewegen sich
Nutzerinnen und Nutzer mit ganz unterschied-
lichen Ansichten, Motiven und Präferenzen. Über
I nnerhalb der Schweizer Twitter-Sphäre wurden
unterschiedliche Schwerpunkte im Diskurs zu
Corona gelegt. Ein differenziertes Bild ergibt sich aus
Netzwerkanalysen können die Accounts auf Twitter
anhand ihrer Beziehungen untereinander, sogenann-
ten Follower-Beziehungen, zu Communitys gruppiert
der separaten Analyse der Hashtags in Tweets auf werden. Das Verfahren ermöglicht auch bei grossen
Deutsch, Französisch und Italienisch. Da der «Twit- Datensätzen differenzierte Aussagen zu verschiede-
ter Listener» nur Schweizer Nutzerinnen und Nutzer nen Nutzergruppen. Die Communitys des «Twitter6 Wie das Coronavirus die Schweizer Twitter-Communitys infizierte
Februar März April Mai
coronainfoch
stayathome
coronainfoch
covid19 covid_19 soschützenwiruns
coronakrise coronakrise coronakrise
1000 covid19
coronavirusde
wirbleibenzuhause
flattenthecurve
covid2019 stayhome lockdown
coronainfoch coronapandemie
covid_19
covid2019de versusvirus
covid...19 bleibensiezuhause
coronavirus ausgangssperre
ostern
covid19deutschland
coronavid19 coronakrise covid19de codevscovid19
covid_19 covid19pandemic
coronapanik coronapocalypse covidtracker
coronavirusde maskeauf maskenpflicht
coronavirusupdate opensource unibern maskenpflicht leopoldina coronaeltern
100 wuhan covid19 brentscheid coronvirus coronalockdown lockerungen
coronawebcams herdenimmunität
china coronavirusupdates ungarn coronaapp
coronaravirus coronazeit mailab evakuierenjetzt covid1984
covid19 italien socialdistancing
coronadeutschland karfreitag flattenthecurv fighteverycrisis
2019ncov
corona osternzuhause ostern2020 wissenusz
coronarovirus weltgesundheitstag zämehebbehilft dp3t
coronarivus osterappell matura
covid_19 schuloeffnung earthday
coronarvirus coronavirusgermany
coronarivus covid oktoberfest öffnungsdiskussionsorgien
virus ichbinkeinvirus faktencheck tessin
fakenews brexit savepeoplenotplanes covid__19
liwenliang cryptoleaks norditalien
wuhancoronavirus bayern lockdownend nobailoutwithoutchange
covid19italia
rassismus swiss coronavius dividendenverbot
coronarassismus sarscov2 venedig
coronaprofiteurestoppen
10 pandemieplan
srfclub
diamondprincess
coronaviruschina
wenliang covid
Darstellungen 3–5: Überrepräsentation von Hashtags im Zeitverlauf nach Sprache
Die Darstellung zeigt jeweils für Tweets auf Deutsch, Französisch und Italienisch die relative Bedeutung von einzelnen Hashtags in den Tweets mit
Bezug zum Coronavirus pro Woche. Das Verfahren vergleicht für jede neue Woche die Anzahl Nutzerinnen und Nutzer, die einen Hashtag verwendeten,
mit der Anzahl Nutzerinnen und Nutzer, die in allen bisherigen Wochen spezifische Hashtags verwendeten. Dadurch konnten wir jeweils die acht wich-
tigsten Hashtags pro Woche eruieren, die in der aktuellen Woche im Vergleich zu allen vorangegangenen Wochen signifikant überrepräsentiert sind. Die
Frequenzen der Hashtags sind normalisiert (y-Achse; logarithmische Skalierung). Das heisst, es wurde gezählt, wie viele Nutzerinnen und Nutzer einen
Hashtag pro Zeitraum verwendeten. Das verhindert Verzerrungen über sehr aktive (z.B. Spam) oder automatisierte Accounts (Bots).
Listener» wurden anhand ihrer Follower-Beziehun- (n = 43 670; das entspricht 78% der erfassten Userin-
gen unabhängig vom Diskurs zu Corona gebildet (fög, nen und User).
2020). Die Communitys zeigen ein sehr vielfältiges
Für diese Studie wurden die 20 wichtigsten und umfassendes Bild der Schweizer Twitter-Sphäre.
Communitys im COVID-19-Diskurs genauer unter- Pro Sprachregion wurde eine zentrale Mainstream-
sucht (vgl. Tabelle 1). Nutzerinnen und Nutzer Community identifiziert. Diese beinhaltet zentrale
der anderen Communitys wurden mittels eines Leitmedien, Medienschaffende, gemässigte Politike-
eigens entwickelten Algorithmus den grösseren
rinnen und Politiker, aber auch viele Nutzerinnen
Communitys zugeordnet. Der Algorithmus weist die und Nutzer mit einem breiten oder wenig spezifi-
Nutzerinnen und Nutzer derjenigen Community zu, schen Netzwerk auf Twitter. Die Mainstream-Com-
zu der sie am meisten Follower-Beziehungen auf munitys der Deutschschweiz und der Suisse roman-
weisen. So konnten für die Analyse der Communitys de haben die meisten Tweets verfasst. Von geringerer
ein Grossteil der Accounts berücksichtigt werden Bedeutung ist die Mainstream-Community des Tes-7 Wie das Coronavirus die Schweizer Twitter-Communitys infizierte
Februar März April Mai
covid...19
covid_19
restezchezvous
coronainfoch confinement
1000 covid19
covid19france
confinementtotal
covid19 stayathome
coronavirus
covid...19 covid2019france chloroquine
covid2019 covid_19 restezchezvous covid_19fr deconfinement
coronarovirus solidarité confinementotal
covid...19
coronavirusfr confinement raoult déconfinement confinementjour43
wuhan
cesars2020
macron20h voicicommentnousproteger villeuneuvelagarenne
covid_19 coronainfoch coronapandemie confinementjour31 confinementjour40
restecheztoi
coronavid19 confinementjour8 confinementjour7 11mai macron20h02
coronavirusfrance covid19fr confinementjour11 confinementjour22 toulouse
covid19 confinementjour16 confinementjour24
covid19france stats confinementjour9
100 covid19 unvraimerci confinementjour17
coronovirus cesar2020 coronavirusrts confinementjour23
confinementjour15 11mai2020 plusjamaisça
wuhancoronavirus confinementjour18
coronaravirus confinementjour14 confinementjour25
coronarvirus italie
jenesuispasunvirus buzyn confinementjour20 confinementjour19 confinementjour29
coronoavirus cesars2020 pâques
covid_19 confinementjour39 confinementjour26
polanski confinementjour21 covid__19
suisse covid19italia confinementjour27 confinementjour33
coronarivus griveaux
jaccuse confinementjour36 confinementjour32 confinementjour35
coronaviruschina
jesuisaccusé covid2019 covid confinementjour30
coronavius coronavirusitalla confinementjour42 confinementjour38
coronarivirus
liwenliang diamondprincess confinementjour44
pangolin coronavirusitalia
japan kawasaki
coronaviruse coronarvirusitalia confinementjour45
contamines
neuchâtel
animal
10 yaravirus
Februar März April Mai
iorestoacasa
covid_19
300 coronainfoch
covid19
coronavirusitalia
covid_19
covid...19 andratuttobene
100 restaacasa restiamoacasa
coronarvirusitalia covid2019
coronaviriusitalia agrigento distantimavicini
coronainfoch covid_19italia
coronavirus
covid19italia covid...19 25aprile
coronvirusitalia cosiciproteggiamo pasqua
coronavirusitalla covid19
coronavid19
codogno covid19italy italiazonarossa fase2
coronarvirus coronavirusitaly coranavirusitalia iorestoacasa stayathome orban cisalviamodasoli
spallanzani lombardia torniamoliberi
coronaviruslombardia zonerosse coronaviruschallenge bewegdieschweiz liberazione covid__19
30 wuhan coronavirusitalia coronvavirus curaitalia 31marzo sbbcffffs congiunti recoveryfund
coronvirus
21marzo albania 23marzo bougeonslasuisse fase2
coronarvirusitalia aiutaciadifenderti altaredellapatria
civitavecchia 25marzo 27marzo muoviamolasvizzera 19aprile sepulveda fasedue
roma cisalviamodasoli coronabond 1aprile pasqua2020
26marzo
eurogruppo commissariatelalombardia
covid19 28marzo 6aprile buonapasqua
riapertura 21aprile
coronarivus 8aprile 9aprile 10aprile 17aprile
coronarovirus coronaviruschina 25aprile2020 30aprile
10 coronavairus 16aprile 14aprile
coronaravirus coronarivirus immuniapp festadellaliberazione
egitto 28aprile 29aprile
buffon
sanremo2020
shanghai
usi frosinone
cuneo 10febbraio sarscov2
biomed
novax
speranza confederazione poliziotti
3 news 23gennaio
coronavirusoutbreak8 Wie das Coronavirus die Schweizer Twitter-Communitys infizierte
Community Anteil Tweets in % Anteil Unique User in % Typische User
Mainstream Deutschschweiz 30,76 27,81 @NZZ, @srfnews, @viktorgiacobbo
Mainstream Suisse romande 22,65 16,38 @RTSinfo, @DariusRochebin, @ChristianLevrat
NGO Geneva 15,10 8,75 @WHO, @UNHumanRights, @ICRC
Mainstream Ticino 5,17 2,93 @RSIonline, @CdT_Online, @MarcoRomanoPPD
Wissenschaft 4,83 7,70 @EPFL, @ETH, @UNIGEnews
Digital Switzerland 4,73 10,68 @Swisscom_de, @digitec_de, @dgt_switzerland
Finanzsektor 3,23 3,93 @UBSschweiz, @FintechCH, @finews_ch
Tourismus 2,83 3,01 @Switzerland Tourism, @zermatt_tourism, @regionduleman
Geneva Youth 2,37 4,30 1)
Sport 1,61 3,47 @Rogerfederer, @SteffiBuchli, @YannSommer1
Kommunikationsbranche 1,12 2,33 @swissmarketing
Behörden 0,94 0,83 @BR_Sprecher, @ignaziocassis, @vbs_ddps
WEF 0,89 0,61 @wef, @DavosCongress, @openforumwef
Healthcare 0,85 1,02 @BAG_OFSP_UFSP, @UniSpitalBasel, @santesuisse
Schutz und Rettung 0,56 0,79 @StadtpolizeiZH, @Bern_Stadt, @Alertswiss
Kunst 0,53 0,59 @ArtBasel, @Fond_Beyeler, @KunsthalleZH
Öffentlicher Verkehr 0,52 0,72 @Sbbnews, @PostAuto, @vbz_zueri_linie
Musik 0,45 1,41 @Ticketcorner, @gurtenfestival, @Mx3music
E-Sports 0,43 2,26 @eSportsCH, @esportsleaguech @switzerlanCH
Kirche 0,42 0,48 @Kathch, @AbtUrban, @refpunktch
Tabelle 1: Übersicht zu den Communitys
Die Tabelle zeigt die 20 analysierten Communitys im Diskurs zu Corona. Ausgewiesen sind die jeweiligen Anteile der Communitys am Tweet-Volumen und
an den Unique Usern sowie drei typische, einf lussreiche Twitter-Accounts.
1) Typische User sind überwiegend junge Erwachsene. Daher werden keine Accounts ausgewiesen.
sins. Die Nutzerinnen und Nutzer der französisch- counts der Behörden und von zentralen Infrastruk-
und der italienischsprachigen Schweiz waren aber turorganisationen (Schutz und Rettung, öffentlicher
überdurchschnittlich aktiv. Ihr Anteil am Tweet- Verkehr, Healthcare) präsent. Die Sport-Community,
Volumen ist deutlich höher als ihr Anteil an den mit Roger Federer als prominentestem User, hat
Unique Usern. überraschend viele Tweets verfasst. Die E-Sports-
Von hoher Bedeutung sind auch international Community, die Kunst- und Musikszene sowie die
orientierte Communitys, die meist einen professio- Kirchen waren im COVID-19-Diskurs auf Twitter
nellen oder institutionellen Bezug zur Schweiz vergleichsweise wenig aktiv.
haben. Zentral ist mit Bezug zu COVID-19 die NGO-
Geneva-Community, mit der WHO als prominentem
Account (Sitz in Genf ), sowie die WEF-Community. 3.4 Zeitliche Aktivierung der Communitys
Eine zentrale Rolle spielt zudem die Wissenschaft
mit prominenten Forscherinnen und Forschern, die
sich über Twitter zu Wort melden. Wirtschaftszwei-
ge wie der Finanzsektor, der Tourismus, die Kommu-
C OVID-19 war nicht in allen Communitys gleich
früh ein Thema. Die Communitys wurden des-
halb gemäss der Aktivität der Nutzerinnen und Nut-
nikationsbranche oder die zu Digital Switzerland zer geordnet (vgl. Darstellung 6). Den Schwellenwert
zusammengefasste Industrie 4.0 sind weitere be haben wir für unsere Analyse bei 2,5% der P
opulation
deutende Nutzergruppen. Im Weiteren sind die Ac- definiert, um den Diffusionsprozess der Corona-9 Wie das Coronavirus die Schweizer Twitter-Communitys infizierte
Januar Februar März April Mai
NGO Geneva
Geneva Youth
Mainstream Suisse romande
Finanzsektor
Mainstream Ticino
WEF
Healthcare
Behörden
Mainstream Deutschschweiz
Kunst
Wissenschaft
Schutz und Rettung
Kommunikationsbranche
Musik
Tourismus
Sport
Öffentlicher Verkehr
E−Sports
Kirche
Digital Switzerland
Darstellung 6: Aktivierung der Communitys
Die Darstellung zeigt für die einzelnen Communitys die Aktivierung der Userinnen und User in der Debatte zum Coronavirus. Die Höhe der Kurven gibt den
täglichen Zuwachs an Userinnen und Usern, die zum ersten Mal zum Coronavirus getweetet haben, an (normalisiert pro Community). Je weiter oben
eine Community, desto eher wurden die ersten 2,5% der Userinnen und User aktiv. Der Farbverlauf gibt die Diffusion der Debatte in der Community an.
Debatte in den einzelnen Communitys aufzuzeigen. verhielten sich die Mainstream-Communitys der bei-
Damit können wir eine Aussage dazu treffen, in den grossen Sprachregionen, die sich bereits früh
welchen Communitys das Virus früh ein Thema war mit dem Coronavirus beschäftigten, wobei die Suisse
und wo es schnell populär wurde. romande vor der Deutschschweiz eine erhöhte Akti-
Als Erstes wurde die Mainstream-Community vität verzeichnete. Die Behörden, darunter viele Ac-
des Tessins aktiviert. Die im Vergleich zum Rest der counts von Bundesräten und ihren Departementen,
Schweiz frühe Betroffenheit durch COVID-19 hat rangieren im Mittelfeld. Eher spät aktiv wurden die
offenbar auch zu einer frühzeitigen Aktivität auf
Wirtschafts-Communitys. Als Letzte nahmen Nut-
Twitter geführt. Die meist international orientierten zerinnen und Nutzer aus Nutzergruppen am Coro-
Nutzerinnen und Nutzer der NGO-Community und na-Diskurs teil, die vor allem vom Verbot von Gross-
der WEF-Community gehören ebenfalls zu den anlässen betroffen waren. Dazu gehören die Sport-,
Ersten, die über Corona auf Twitter diskutierten. Musik- oder die Kirchen-Community. Sport etwa
Früh präsent im Diskurs waren die Healthcare-Com- über die Einstellung der Fussball- und Eishockey
munity, zu der das Bundesamt für Gesundheit (BAG) ligen, Tourismus über die Einschränkungen in Hotel-
gehört, und die Wissenschafts-Community. Ähnlich lerie und Gastronomie.10 Wie das Coronavirus die Schweizer Twitter-Communitys infizierte
Healthcare Schutz und Rettung Behörden Wissenschaft
100%
75%
50%
25%
0%
Öffentlicher Verkehr Kirche Mainstream Deutschschweiz Digital Switzerland
100%
75%
50%
25%
0%
NGO Geneva Sport WEF E−Sports
100%
75%
50%
25%
0%
Kommunikationsbranche Mainstream Suisse romande Finanzsektor Mainstream Ticino
100%
75%
50%
25%
0%
Tourismus Musik Geneva Youth Kunst
100%
75%
50%
25%
0%
Jan Feb Mrz Apr Mai Jan Feb Mrz Apr Mai Jan Feb Mrz Apr Mai Jan Feb Mrz Apr Mai
Darstellung 7: Interne Orientierung in den Communitys
Die Darstellung zeigt die interne Orientierung der Communitys über die Zeit auf Tagesbasis. Dazu wurde pro Community das Verhältnis von internen
und externen Retweets ermittelt.11 Wie das Coronavirus die Schweizer Twitter-Communitys infizierte
3.5 Interne vs. externe Orientierung Netzwerkstruktur gibt somit auch Auskunft darüber,
welche Cluster von Akteuren innerhalb des Netz-
D ie verschiedenen Communitys wurden nicht nur
zu unterschiedlichen Zeitpunkten aktiv, sondern
auch unterschiedlich stark durch externe Inhalte be-
werks von den gleichen Nutzern beachtet werden.
Die Accounts im Netzwerk gruppieren sich nach
politischen, thematischen und geografischen Eigen-
einflusst. Über die Auswertung der Retweets können schaften.
wir bestimmen, wie wichtig Inhalte von Schweizer im Es gibt Akteure, die für alle drei Sprachregio-
Vergleich zu ausländischen Nutzerinnen und Nut- nen eine ähnlich hohe Bedeutung haben. So nimmt
zern sind. Dazu bestimmten wir das Verhältnis das Bundesamt für Gesundheit (BAG) in allen drei
von internen zu externen Retweets pro Community Sprachregionen eine zentrale Rolle ein. Auch die
und Tag. Die Communitys wurden nach ihrem Accounts der Bundesräte (Alain Berset, Simonetta
durchschnittlichen Anteil interner Tweets aufgeführt Sommaruga, Ignazio Cassis) und des Bundesrats-
(vgl. Darstellung 7). sprechers werden über die Sprachgrenzen hinweg
Generell zeigt sich ein Trend zu einer höheren stark beachtet. Diese Accounts tweeten oft in mehre-
internen Orientierung in den Communitys. Die Be- ren Landessprachen und fungieren somit auf Twitter
deutung der Tweets von Schweizer Nutzerinnen und als Brückenbauer zwischen den Sprachregionen.
Nutzern nimmt also im Laufe der Zeit zu. Am höchs- Dies gilt insbesondere auch für die drei News-
ten ist die Innenorientierung bei den Communitys Accounts der SRG SSR.
von Behörden, insbesondere bei Schutz und Rettung Tweets von Journalistinnen und Journalisten
sowie Healthcare. In den Mainstream-Communitys sowie Nachrichtenmedien, allen voran die Qualitäts-
des Tessins und der Suisse romande sind interne In- medien NZZ und Le Temps, werden oft weiter
halte weniger bedeutend als in der Deutschschweiz. verbreitet. Sie finden ihr Publikum auf Twitter je-
In allen drei Mainstream-Communitys ist zudem eine doch vorwiegend im jeweiligen Sprachraum. In ihrer
Tendenz zu mehr internen Retweets über die Zeit er- Sprachregion stark beachtet sind zudem die Ac-
kennbar. Nur die NGO-Geneva-Community, zu der counts von kantonalen Behörden (Zürich, Genf oder
die WHO gehört, weist über den gesamten Zeitraum Waadt) und Wissenschaftlern wie Marcel Salathé
eine leicht sinkende interne Orientierung auf. oder Didier Pittet. In der Deutschschweiz werden
vergleichsweise oft Inhalte von einzelnen Politikern
(Cédric Wermuth oder Roger Köppel) retweetet,
3.6 Wer bestimmt den Diskurs in den diese werden jedoch aus politischen Gründen nicht
drei Mainstream-Communitys? von den gleichen Nutzerinnen und Nutzern inner-
halb der Community retweetet. Die Analyse berück-
A uch auf Social Media gibt es Meinungsführende,
die den Diskurs stärker prägen können als an-
dere Nutzerinnen und Nutzer. Für die drei Main-
sichtigt auch Retweets von ausländischen Accounts
(externe Retweets). In allen drei Sprachregionen
werden Accounts aus den Nachbarländern oft re
stream-Communitys der Deutschschweiz, der Suisse tweetet. Dabei werden Tweets von Informations
romande und des Tessins haben wir deshalb unter- medien wie Der Spiegel, Le Monde oder La Repubblica
sucht, welche Akteure den Diskurs zu Corona am besonders stark weiterverbreitet.
stärksten bestimmten. Dazu haben wir pro Sprach
region ein sogenanntes Retweet-Repertoire ermittelt
und über Netzwerke visualisiert (vgl. Darstellungen 3.7 Die Rolle von Desinformation
8–10). Pro Community wurden dafür jeweils die
90 Accounts dargestellt (254 spezifische Accounts),
die am meisten Retweets verzeichneten. Je grösser
ein Account abgebildet ist, desto öfter wurde er von
I m Kontext der Corona-Pandemie wurde die Rolle
von Falschnachrichten und Verschwörungs
theorien auf Social Media intensiv diskutiert und
den Nutzerinnen und Nutzern der Community re erforscht (Boberg et al., 2020; Depoux et al., 2020).
tweetet. Je näher sich die Accounts sind, desto öfter Bislang deuten Studien darauf hin, dass Desinforma-
wurden sie von den gleichen Akteuren retweetet. Die tion in der Schweiz kein grösseres Problem darstellt12 Wie das Coronavirus die Schweizer Twitter-Communitys infizierte Darstellungen 8–10: Retweet-Repertoires pro Sprachregion Die Darstellungen zeigen die Retweet-Repertoires für die Mainstream-Communitys der einzelnen Sprachregionen. Dazu wurden für jede der drei Grup- pen die 90 Accounts, die am meisten retweetet wurden, über ein Netzwerk visualisiert. Je grösser die Labels, desto öfter wurde ein Account retweetet. Je näher die Accounts sind, desto öfter werden sie von den gleichen Nutzerinnen und Nutzern retweetet.
13 Wie das Coronavirus die Schweizer Twitter-Communitys infizierte
Darstellung 11: Bedeutung von Desinformation im Diskurs zum Coronavirus
Die Darstellung zeigt das Follower-Netzwerk für alle Nutzerinnen und Nutzer, die zu COVID-19 getweetet haben (n = 56 051). Blau markiert sind Nut
zerinnen und Nutzer, die mindestens einmal einen Tweet mit einer Referenz zur Entwicklung einer biologischen Waffe in einem Labor in Wuhan (links;
0,3%), zur 5G-Technologie (Mitte; 1,9%) oder zum Tragen einer Maske (rechts; 12,1%) verfasst haben.
(fög, 2019). Corona hat aber das Thema Desinforma- ronavirus verfasst haben. Blau markiert sind die
tion stärker auf die Agenda gebracht, da auch in der jenigen Nutzerinnen und Nutzer, die in mindestens
Schweiz Falschnachrichten und Verschwörungs einem Tweet eine Referenz zu den drei Themen
theorien zirkulieren und Leitmedien teilweise dar gemacht haben. Das Tweeten zu Verschwörungs
über berichteten. theorien und Falschnachrichten heisst nicht, dass
Wir haben die Bedeutung von Desinformation die Nutzerinnen und Nutzer daran glauben. Im Ge-
anhand von zwei prominenten Beispielen unter- genteil: Oftmals sind es Tweets, die die Behauptun-
sucht. Das erste Beispiel besagt, dass 5G-Antennen gen relativieren oder entkräften (sogenanntes De-
zur Verbreitung von COVID-19 beitragen. Dies ist bunking). Die Analyse zeigt aber, wie präsent diese
nachweislich falsch. Das zweite Beispiel behauptet, Themen in der Schweizer Twitter-Sphäre sind. Zu 5G
dass COVID-19 als biologische Waffe in einem Labor haben lediglich 1,9% der Nutzerinnen und Nutzer ge-
in Wuhan entwickelt wurde. Es handelt sich dabei tweetet, zum Wuhan-Labor sogar nur 0,3%. Zur
um eine in den Medien diskutierte Verschwörungs- Maske haben sich hingegen 12,1% aller Twitterinnen
theorie, für die es bisher keine stichhaltigen Beweise und Twitterer geäussert. Gemäss dieser Auswertung
gibt. Mit Stichwortsuchen haben wir die Tweets mit ist Desinformation in der Schweizer Twitter-Sphäre
Referenz zu den beiden Beispielen im Datensatz er- ein nachrangiges Problem. Es sind zwar Signale für
mittelt. Damit das Ausmass der Verbreitung dieser Falschinformationen vorhanden, die jedoch von
zwei Themen besser eingeordnet werden kann, peripherer Natur sind. Eine manuelle Validierung
haben wir zusätzlich als Referenzgrösse die Tweets der meistbeachteten Tweets zu 5G und der Ver-
erfasst, die das Tragen einer Maske zum Schutz ge- schwörungstheorie des Wuhan-Waffenlabors hat
gen das Coronavirus thematisierten. Dabei handelt zudem ergeben, dass die meisten Tweets sich kri-
es sich nicht um eine Falschnachricht, aber um ein tisch oder scherzhaft dazu äussern.
kontrovers diskutiertes Thema. Damit erhalten wir
einen Vergleich zu einem allgemeineren Thema und
können eine Aussage darüber machen, ob die erfass- 4 Fazit
ten Werte zu den beiden Verschwörungstheorien als
hoch oder tief einzustufen sind.
Darstellung 11 zeigt das Follower-Netzwerk für
alle Accounts, die mindestens einen Tweet zum Co-
W ahrscheinlich hat selten zuvor ein Ereignis die
Schweizer Medienlandschaft so geprägt wie
das Coronavirus. Es handelt sich um das erste globale14 Wie das Coronavirus die Schweizer Twitter-Communitys infizierte
Krisenereignis, das in einem digitalisierten Medien- deutlich, dass die Behörden und die Regierung on-
umfeld stattfindet und von dem die Schweiz unmit- line zu den wichtigsten Informationsquellen der
telbar betroffen ist. Dementsprechend wissen wir Schweizer Twitter-Sphäre gehören. Doch Twitter er-
noch wenig darüber, wie solche Krisen auf sozialen möglicht auch anderen Akteuren, Resonanz zu fin-
Medien wie Twitter diskutiert werden, welche Dyna- den. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler wie
miken dabei entstehen und welche Akteure mit Marcel Salathé gehören zu den wichtigen Meinungs-
welchen Themen die Debatte prägen können. Diese führern und haben Twitter dazu genutzt, um ihre
Studie leistet einen Beitrag dazu, um solche Krisen Meinung zu verbreiten. Social Media wie Twitter ver-
auf sozialen Medien besser zu verstehen. Sie zeichnet ändern so die Agenda-Setting-Prozesse grundlegend
dabei ein umfassendes Bild der Twitter-Kommuni (Vogler et al., 2019).
kation im Kontext von Corona. Gemäss unserer Studie ist Desinformation – in
Unsere Resultate zeigen, dass auf Twitter viel unserer Studie über offensichtliche Falschnach
über das Virus diskutiert wurde. Mit dem verwende- richten erfasst – ein nachgelagertes Problem in der
ten Ansatz können wir die Twitter-Aktivität zu Coro- Schweizer Twitter-Sphäre (fög, 2019). Die Verbrei-
na mit der Aktivität zu anderen Themen vergleichen. tung von Desinformation dürfte eher über private
Das ist ein grosser Vorteil. Unsere Studie zeigt, dass Kanäle und in geschlossenen Gruppen stattfinden,
nicht nur eine Fokussierung auf das Thema statt- etwa über WhatsApp oder auf Facebook. Unsicher
fand, sondern die Krise einen signifikanten Einfluss heiten in der Bevölkerung müssen jedoch nicht nur
auf das Gesamtvolumen der Tweets hatte. Das The- durch gezielte Desinformation entstehen. Das Ge-
ma hat die Debatte zwar geprägt, die Mehrheit der genbeispiel zum Tragen einer Maske ist keine
Tweets weist jedoch keinen expliziten Bezug zum Falschnachricht. Trotzdem wurde kontrovers über
Virus auf. Das heisst, es gab auch in der heissen P
hase den Nutzen der Maske diskutiert, auch auf Twitter.
mehr Tweets zu Corona-fremden Themen. Es kursierten verschiedene, oft widersprüchliche
Die Analyse verdeutlicht weiter, dass Twitter- Meinungen dazu. Gerade solche Beispiele zeigen, wie
Nutzerinnen und -Nutzer keine homogene Masse wichtig fundierte, journalistische Einordnung in Kri-
sind. Die Analyse der Twitter-Sphäre über die soziale senzeiten ist. Sie verdeutlichen zudem, dass in man-
Netzwerkanalyse bietet dabei einen grossen Mehr- chen Situationen Behörden und politische Akteure
wert. Das Coronavirus hat die Communitys unter- offener mit Unsicherheit umgehen sollten, da eine
schiedlich früh und intensiv beschäftigt. Die Diskus- falsch vermittelte Sicherheit ohne validierte empi
sion auf Twitter hat dabei einen deutlichen Bezug rische Evidenz zu einem Vertrauensverlust führen
zur Realität: Die Community aus dem Tessin, das in kann.
der Schweiz zuerst und am stärksten vom Virus be- Unser Ansatz ermöglicht eine umfassende und
troffen war, hat intensiver und früher zum Thema trotzdem zielgenaue Analyse der Schweizer Twitter-
getwittert. Trotz der globalen Auswirkung der Pan- Sphäre. Die Studie hat dennoch ihre Grenzen. Nut-
demie findet im Zeitverlauf zudem eine Fokus- zerinnen und Nutzer, die sich auf Twitter anonym
sierung auf nationale Akteure statt. Inhalte der bewegen oder keinen direkten Bezug zur Schweiz in
Schweizer Nutzerinnen und Nutzer finden mehr den Account-Informationen ausweisen, fehlen in
Beachtung, und Themen mit Bezug zur Schweiz
unseren Daten. Nur sehr populäre Accounts, die oft
werden stärker verhandelt. Dieser Trend konnte bei retweetet wurden, konnten wir manuell überprüfen
fast allen Communitys aufgezeigt werden. und wenn nötig ergänzen. Twitter wird zudem in der
Im Diskurs zu Corona auf Twitter gehören Schweiz von vergleichsweise wenigen Personen ge-
Journalistinnen und Journalisten sowie Informa nutzt. Von Twitter kann und soll deshalb nicht auf
tionsmedien, darunter insbesondere der öffentliche die Gesamtpopulation geschlossen werden. Trotz-
Rundfunk, zu den wichtigsten Meinungsführern. dem ist Twitter wichtig, da Meinungsführende das
Auch etablierte Akteure wie Behörden sowie Bundes- soziale Netzwerk nutzen. Sie informieren sich über
rätinnen und Bundesräte, die schon immer Zugang Twitter und nutzen es zur Verbreitung ihrer An
zu Publizität hatten, sind wichtig. In unserer Analyse sichten und Meinungen. Twitter nimmt somit im
der wichtigsten geteilten Informationsquellen wird Meinungsbildungsprozess eine wichtige Rolle ein.15 Wie das Coronavirus die Schweizer Twitter-Communitys infizierte
Literatur
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