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Twitteria zwitschert mit denselben Wörtern

Menschen mit ähnlichen Interessen neigen dazu, sich durch ihre Sprache von der Umwelt abzugrenzen. Dieses alte Prinzip der Differenzierung konnten britische Forscher nun auch für das Soziale Netzwerk Twitter nachweisen: Allein durch eine Sprachanalyse könne man mit 80-prozentiger Trefferquote vorhersagen, welcher Community jemand angehöre.

Sprache 19.03.2013

Wer "pleasee" schreibt, ist demnach wahrscheinlich ein Fan von "The Bieb" - auch bekannt als Justin Bieber. "Anipals" statt "animals" und "furever" statt "forever" hingegen deuten auf die Zugehörigkeit zu einer Gruppe Tierschützer hin, schreiben John Bryden, Sebastian Funk und Vincent Jansen. Diese Tendenz zur Abgrenzung widerspreche der Ansicht, dass in Twitter, in dem eine Nachricht nicht länger als 140 Zeichen sein darf, jeder alles mit jedem teilen möchte, so die Forscher. "Stammesdenken" dürfte längst nicht überholt sein.

Die Studie

"Word usage mirrors community stucture in the online social network Twitter" erschien am 25. Februar 2013 im Journal "EPJ Data Science" (DOI:10.1140/epjds15).

Nachrichten innerhalb der Gruppe

75 Millionen Tweets von rund 250.000 Usern ließen die Wissenschaftler - allesamt Biologen mit Schwerpunkt auf Mathematik und Statistik - in ihre Analyse einfließen, wobei sie sich auf die englischsprachige Twitter-Welt konzentrierten. Sie entdeckten mehrere eng verwobene Gemeinschaften, die untereinander mehr Nachrichten austauschten als mit der Twitter-Umwelt.

Die größte Community im Sinn der meisten Mitglieder fanden die Forscher rund um die Wörter "Nigga", "poppin" und "chillin". Ihre Mitglieder - zumeist Afroamerikaner - versandten 90 Prozent der Nachrichten innerhalb ihrer Gruppe. Merkmal neben den speziellen Wörtern: Die Wortendungen werden weggelassen oder verkürzt, etwa "in" statt "ing" und "a" statt "er".

Twitter-Sprachgruppen

Den Forschern gelang es, eine Karte der wichtigsten englischen Sprachgruppen auf Twitter zu erstellen, indem sie mit Hilfe von Algorithmen aus der Physik und der Netzwerkanalyse die öffentlich geschickten Nachrichten analysierten.

Twitter-Sprachgruppen

Bryden et al.

Das oberste Wort ist das prägnanteste für die Gruppe, die als Kreis dargestellt ist. Je größer die Kreise, desto mehr Mitglieder hat die Community. Die Verbindungen zwischen den grauen Kreisen stellen dar, wie viele Nachrichten zwischen den Gemeinschaften ausgetauscht werden. Die Farbe der Schleifen wiederum symbolisiert die Menge an Nachrichten innerhalb der Community: von Gelb (keine bzw. wenige Nachrichten) bis Dunkelrot.

Für die Wissenschaftler um Bryden ist ihre Studie nicht nur ein Beleg dafür, dass sich die alte Sehnsucht nach Abgrenzung auch in Sozialen Medien manifestiert und Sprache dafür ein zentrales Werkzeug ist. Sie hoffen, mit ihrer Analysemethode neue Wege zur Kommunikation mit Onlinecommunitys öffnen zu können - und sie auch kommerziell nutzen zu können. Ein Patent wurde bereits angemeldet.

Elke Ziegler, science.ORF.at

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