title: Das deutschsprachige #MeToo: Erste Ergebnisse einer Langzeitanalyse auf Basis von Twitterdaten
Creators: name: Siemon, Miriam
name: Reißmann, Wolfgang
name: Lünenborg, Margreth
Publisher: name: SSOAR -   GESIS Leibniz Institute for the Social Sciences
Year: 2023
Subjects: subject: 20200 Women´s Studies, Feminist Studies, Gender Studies
subject: 1080404 Interactive, electronic Media
subject: German-speaking area
subject: twitter
subject: Internet
subject: network analysis
subject: social media
subject: sexual offense
subject: woman
subject: violence
subject: feminism
subject: communication research

description: Die Relevanz von #MeToo zur Sensibilisierung für alltägliche sexualisierte Gewalt gegen Frauen, als Forum der Solidarität, aber auch als Anschauungsgegenstand für Polarisierung und antifeministisches Backlash sind unbestritten. Zugleich mangelt es an empirischen Forschungsarbeiten, die Verlauf und Struktur der Debatte in sozialen Medien in Langzeitperspektive analysieren. Vor dem Hintergrund des Konzepts der performativen Öffentlichkeiten präsentiert der Beitrag erste Ergebnisse einer dynamischen Netzwerkanalyse des deutschsprachigen Twitter-Diskurses von Oktober 2017 bis Dezember 2021. Das Instrument macht es möglich, verschiedene Phasen der Beteiligungsintensität, Community-Strukturen sowie wechselnde Kräfteverhältnisse im Netzwerk darzustellen. Der Fokus unserer Analyse liegt zum einen auf der polarisierten Struktur zwischen feministischen sowie rechtspopulistischen und -extremen Communities. Zum anderen betrachten wir die Rolle institutionalisierter Medien, die sich in zwei Communities strukturieren. Ungeachtet enormer Schwankungen erweist sich #MeToo als kontinuierlich genutztes Hashtag, das dem "multi-spike pattern" folgt. Bei der Verteilung in Communities zeigt sich eine relative Strukturkonstanz. Doch Beteiligung und Interaktion variieren nicht nur phasenspezifisch enorm, sondern auch innerhalb und zwischen den Communities. Wir diskutieren mit der vorgelegten Datenanalyse die Potenziale von computational methods für die feministische Kommunikationsforschung.
description: The relevance of #MeToo for raising awareness of the everyday nature of sexualized violence against women is uncontested. The hashtag creates a space for solidarity, but also became a symbol for polarization and antifeminist backlash. At the same time, there is a lack of empirical research that analyzes the course and structure of the debate in social media in a long-term perspective. Using the concept of performative publics, this paper presents first results of a dynamic network analysis based on German-language Twitter data from October 2017 to December 2021. The instrument enables to depict different phases of participation intensity, community structures as well as changing power relations within the network. The focus of our analysis is on the polarized structure between feminist and right-wing communities, and the position of two communities dominated by media accounts. Despite tremendous fluctuations, #MeToo is a continuously used Twitter hashtag that follows the "multi-spike pattern". Our results show some structural constancy concerning the emerging communities. However, participation and interaction vary enormously not only between different time periods, but also within and between communities. With this data analysis we discuss the potential of computational methods for feminist media studies.
description: Medien und Ungleichheiten (Trans-)nationale Perspektiven auf Geschlecht, Diversität und Identität, S. 1-19