Wer auf Nachrichten in sozialen Medien stößt und sie aufmerksam liest, kann daraus lernen. Doch ist diese Form der Zuwendung im Alltag auf Plattformen, die entlang ökonomischer Interessen optimiert sind, realistisch? Die Arbeit untersucht das Potenzial sozialer Medien im Prozess des politischen Informierens unter systematischer Berücksichtigung ihrer technologischen Infrastruktur. Am Beispiel von Social-Media-Newsfeeds als plattformübergreifendem Design-Element wird illustriert, dass die implementierte "Infinite Scrollen"-Funktionalität keine neutrale Technologie darstellt, sondern ein Werkzeug, um das unmittelbare Verhalten der Nutzer:innen im ökonomischen Interesse der Plattformanbieter zu gestalten. Mit dem "Cycle of Distraction" wird ein theoretisches Modell formuliert, das erstmalig Befunde zur Persuasivität von Technologie, kommunikationswissenschaftliche Modelle (nicht-)intentionalen Nachrichtenlernens sowie Befunde der psychologischen Gewohnheitsforschung integriert. Im empirischen Teil werden Kernannahmen des Modells mittels ereignisbasiertem, signalkontingenten Experience Sampling, das durch die tatsächliche App-Nutzung ausgelöst wird, validiert. Die Arbeit adressiert damit Forschungsbedarfe von fachlicher ebenso wie gesellschaftlicher Relevanz: Aus theoretischer Sicht werden situative Prozesse während der Interaktion mit sozialen Medien berücksichtigt, um unmittelbare Einflusspotenziale der Kommunikationsarchitektur auf das Verhalten zu skizzieren. Gleichzeitig werden Annahmen darüber formuliert und empirisch geprüft, wie sich ein situativ variables Verhalten im Zeitverlauf zu Verhaltenstendenzen kumulieren kann. Auf diese Weise werden mittelbare gesellschaftliche Konsequenzen individuellen Handelns in den Blick genommen, die trotz situativer Funktionalität (Bedürfnisbefriedigung) mittel- bis langfristig dysfunktional sein können. Technologie wird so weder eine vollständige Determination unseres Verhaltens unterstellt noch naiv davon ausgegangen, dass eine durch gewinnorientierte Konzerne wie Facebook oder Google geprägte technologische Informationsinfrastruktur keinerlei Konsequenzen für relevante gesellschaftliche Aspekte wie die politische Informiertheit oder Kompetenzen im Umgang mit einer persuasiven Technologie impliziert.

Mareike Wieland, M.A., Wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Abteilung Computational Social Science am GESIS Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften in Köln. Zuvor wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Kommunikationswissenschaft der Universität Dresden sowie im Fachgebiet Journalistik und Kommunikationswissenschaft an der Universität Hamburg. Studium der Kommunikations- und Wirtschaftswissenschaften (B.A.) an der Universität Greifswald sowie der Angewandten Medienforschung (M.A.) an der Technischen Universität Dresden. 2023 Abschluss der Promotion an der Universität Hamburg. Preisträgerin des Herbert von Halem Promotions-Förderpreis 2022. Forschungsfelder: Nutzung, Wahrnehmung und Verarbeitung von politischen Informationen in automatisierten Informationsumgebungen wie Social Media und News Recommender Systems, Methoden der Smartphone-basierten Datenerhebung wie Experience Sampling, Entwicklung von Forschungssoftware

1. Einleitung 1.1 Problemstellung und Relevanz 1.2 Konkretisierung der Forschungsziele 1.3 Aufbau der Arbeit 1.4 Verwendung des Nachrichtenbegriffs 2. Politische Informiertheit als Folge nicht-intendierter Nachrichtenkontakte 2.1 Politische Informiertheit in der komplexen Informationsumgebung 2.2 Empirische Befunde zur politischen Informiertheit 2.3 Konkretisierung der Forschungsbedarfe 3. Charakterisierung der komplexen Informationsumgebung 3.1 Soziale Medien 3.2 Smartphones 3.3 Implikationen (I): Smartes Nutzungserleben als Konzept zur Integration technologischer Attribute der Informationsumgebung 4. Kognitive Verarbeitung nicht-intendierter Nachrichtenkontakte 4.1 Kognitionspsychologische Grundlagen des Nachrichtenlernens 4.2 Modelle nicht-intentionalen Nachrichtenlernens 4.3 Empirische Befunde zur kognitiven Verarbeitung nicht-intendierter Nachrichtenkontakte 4.4 Implikationen (II): Ebenen von Nicht-Intentionalität 5. Synthese: Nachrichtenkontakte und deren Verarbeitung im Cycle of Distraction 5.1 Automatismus: Newsfeed-Nutzung als Gewohnheitsverhalten 5.2 Cycle of Distraction: kognitive Verarbeitung trotz Ablenkung auf Mikroebene 5.3 Implikationen (III): Automatisierung von Selektion und Rezeption auf Mikroebene 6. Ziele der Studie: Empirisches Forschungsmodell 6.1 Ableitung empirischer Forschungsziele 6.2 Empirische Vorarbeiten: Exploration zentraler Konstrukte 6.3 Empirische Forschungsfragen und Hypothesen 7. Methodisches Vorgehen: App-basiertes Experience Sampling 7.1 Methodenwahl 7.2 Operationalisierung und Erhebungsinstrumente 7.3 Durchführung 7.4 Datenaufbereitung 7.5 Analysestrategie und Datentransformation 8. Ergebnisse: Automatisierte Interaktion mit Social-Media-Newsfeeds 8.1 Situative Ebene: Determinanten eines situativen Automatismus 8.2 Aggregierte Ebene: Automatismus und politische Informiertheit 9. Resümee 9.1 Zentrale Befunde und theoretischer Ertrag 9.2 Limitationen und Empfehlungen für zukünftige Forschung 9.3 Smart für wen? Gesellschaftliche Implikationen eines bequemen Nutzungserlebens 9.4 Fazit Literaturverzeichnis Anhang