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Twitter kann auf verschiedenen Ebenen untersucht werden. Netzwerke können auf Basis von statischen Follower-Beziehungen oder dynamischen Kommunikationsflüssen erstellt werden. Follower-Netzwerke sind relativ stabil über die Zeit und verändern sich nur langsam. Je näher sich zwei Nutzer in einem Follower-Netzwerk sind, desto ähnlicher sind sich die Nutzer, ganz nach dem Prinzip “Gleich und Gleich gesellt sich gern” (vgl. McPherson et al. 2001). Die Ähnlichkeit kann auf Interessen, geographischer Nähe oder eben wie in unserem Fall auf der politischer Einstellung basieren.
In unserem Follower-Netzwerk sind alle Beziehungen zwischen Usern (4694) abgebildet, die sich mindestens einmal zur Energiestrategie über einen Tweet, Retweet oder Reply in den letzten 6 Wochen geäussert haben (32’372 Tweets). Die einzelnen User wurden mit Hilfe eines Machine-Learning-Algorithmus in unterschiedlichen Communities zusammengefasst (vgl. Blondel et al. 2008). Für diese Analyse wurde der Algorithmus so eingestellt, dass eine eher tiefe Anzahl Communities entsteht (Lambiotte et al. 2008). Das Follower-Netzwerk für die ES2050 ist ein für die Schweiz typisches dichtes Netzwerk mit vier zentralen Communities.
Die grösste Community bildet der politisch-mediale Mainstream aus Meinungsführern und Massenmedien (violett; 1966 Unique User). In ihr befinden sich User, wie etwa der NZZ-Account, die viele Follower aufweisen und daher ein hohes Mobilisierungspotential besitzen. Diese Accounts nehmen durch ihre zentrale Position im Netzwerk eine verbindende Rolle zwischen den Communities ein.
Die rechtskonservative Community (gelb; 987 Unique User) wird vor allem durch SVP-Vertreter gebildet.
Als Gegenstück kann die links-grüne Community (grün; 752 Unique User) identifiziert werden. Beide Communities sind aber stark mit der Mainstream-Community vernetzt.
Einzig die Westschweiz und das Tessin sind ein wenig isolierter als die anderen Communities (blau; 989 User).