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Literaturnachweis - Detailanzeige

 
Autor/inn/enBatzdorfer, Veronika; Steinmetz, Holger; Bosnjak, Michael
TitelBig Data in der Radikalisierungsforschung.
Eine systematische Übersichtsarbeit.
QuelleIn: Psychologische Rundschau, 71 (2020) 2, S. 96-102Infoseite zur Zeitschrift
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Sprachedeutsch
Dokumenttyponline; gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN0033-3042; 2190-6238
DOI10.1026/0033-3042/a000480
SchlagwörterExperimentelle Forschung; Forschung; Methodologie; Interpersonale Kommunikation; Digitale Medien; Humanentwicklung; Datenanalyse; Extremismus; Soziale Bewegung; Religiöser Fundamentalismus
AbstractDie Erforschung extremistischer Radikalisierung hat durch digitale Verhaltensspurdaten, wie z. B. Social-Media-Posts oder öffentlich zugänglichen Medien, einen neuen Auftrieb erfahren. Vor dem Hintergrund, dass Big Data als "epistemologische Revolution" angesehen wird, liefert die vorliegende systematische Literaturübersicht einen Überblick darüber, welche Ziele, Datenquellen und Methoden im Rahmen von Spurdatenstudien in der Radikalisierungsforschung gewählt werden, ferner illustriert sie exemplarisch einige Ergebnisse dieser Studien und analysiert, welche Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu traditionellen Studien wie Fragebogen- oder Experimentalstudien bestehen. Grundlage für den Überblick bilden 63 Studien, von denen allerdings nur eine geringe Anzahl (k=18) digitale Verhaltensdaten nutzen, während der Großteil (k=52) aus traditionellen Zugängen besteht. Die Ergebnisse zeigen, dass Spurdatenstudien größtenteils darauf abzielten, Personen mit radikalen Einstellungen zu identifizieren und die Entwicklung radikaler Ansichten vorherzusagen. Insgesamt eröffnen sich durch Verhaltensspurdaten bisher ungenutzte Potentiale für die Analyse von Persönlichkeitsprofilen und die Untersuchung dynamischer sozialer Interaktionen derjenigen, die anfällig für extremistische Rekrutierung sind. (ZPID).
Erfasst vonLeibniz-Institut für Psychologie, Trier
Update2020/4
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