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Inhaltsanalytisch Forschen mit “rtweet“ – ein studentischer Erfahrungsbericht

Im vorliegenden Beitrag stellt Moritz Kühn seine Erfahrungen im Umgang mit dem R-Paket „rtweet“ vor. Er stellt dabei die Anwendung von rtweet anhand von Fussball-Hashtags vor, da ihn Beziehungsgeflechte zwischen den Fans der Bundesligavereine interessiert haben.

Moritz Kühn ist Student im Masterstudiengang Soziologie an der Universität Kassel und forscht zu Fragen im Themenbereich sozialer Beziehungen in sozialen Medien.

Das R-Paket „rtweet“ ist eine Erweiterung der Programmiersprache R, die in R oder Rstudio installiert werden kann. In Rstudio lässt sich rtweet zunächst wie jedes andere R-Paket relativ einfach per Befehl installieren. Das Paket ermöglicht es dem Nutzer, verschiedene Arten von Twitter-Daten organisiert zu erfassen und herunterzuladen. Der Zugriff auf die öffentlichen Twitter-Daten, die Twitter-Nutzer wissentlich mit der Öffentlichkeit geteilt haben, erfolgt über die von Twitter zur Verfügung gestellten Applikationsprogrammierschnittstellen (Application Programming Interfaces = TwitterAPI). Um die TwitterAPI nutzen zu können muss sich vorher auf dem Twitter Developer Portal registriert werden und eine Applikation erstellt werden. Der gesamte Authentifizierungsprozess in Rstudio wird durch ein integriertes Tutorial (Befehl: vignette(„auth“, package = „rtweet“)) verständlich erklärt.

Bevor rtweet jedoch sinnvoll in einem Forschungsprojekt oder einer Abschlussarbeit eingesetzt werden kann, müssen das Forschungsthema und die Forschungsfrage festgelegt werden. Aus der Forschungsfrage ergibt sich, welche Twitter-Daten für das Forschungsprojekt oder die Hausarbeit relevant sind. Um die gesammelten Daten einzugrenzen, bietet rtweet die Möglichkeit, nur nach Tweets mit einem bestimmten Hashtag oder Suchbegriff, in einer ausgewählten Sprache und in einem bestimmten Zeitraum zu suchen. Darüber hinaus gibt es weitere Filter, die zusätzlich Retweets, Antworten und zitierte Tweets ausgeben oder nur Tweets ausgeben, in denen Nachrichtenartikel verlinkt sind. Durch die flexiblen Filteroptionen können mit rtweet für eine Vielzahl von Forschungsfragen geeignete Tweets ausgewählt und heruntergeladen werden.

In meiner Hausarbeit habe ich mich mit der Frage beschäftigt, ob sich in den erhobenen Twitterdaten ein Beziehungsgeflecht zwischen verschiedenen Fußballvereinen und ihren Fans erkennen lässt, das mit der theoretischen Grundlage „Etablierte und Außenseiter“ vergleichbar ist. Norbert Elias und John L. Scotson (2016) untersuchen in „Etablierte und Außenseiter“ eine englische Vorstadtgemeinde und die sozialen Beziehungen ihrer Bewohner. Das Beziehungsgeflecht der Bewohner wird als Etablierte-Außenseiter-Konfiguration beschrieben, in der Machtungleichgewichte und Stigmatisierungen zwischen Etablierten und Außenseitern vorherrschen. Dementsprechend habe ich untersucht, ob sich ein ähnliches Beziehungsgeflecht zwischen den Fans der Bundesligavereine erkennen lässt. In meiner Hausarbeit konnte ich mit Hilfe von rtweet alle Tweets mit ausgewählten Hashtags erfassen, die in einem bestimmten Zeitraum in deutscher Sprache getwittert wurden. Die Hashtags der Tweets repräsentierten dabei einzelne Spiele der 1. Bundesliga, die sich auf Twitter jeweils aus den Kürzeln der gegeneinander antretenden Vereine zusammensetzen und unter denen die Nutzer über das jeweilige Spiel diskutieren.

Dargestellt werden die Filteroptionen des R-Befehl, die im Text beschrieben werden.
R-Befehl mit Filteroptionen

Als Zeitraum für die Erfassung der Tweets mit diesen Hashtags wurde jeweils das Spieltagswochenende (Freitag-Sonntag) gewählt, an dem die Bundesligaspiele stattfanden. Da sich das Forschungsinteresse explizit auf das Beziehungsgeflecht der lokalen Fans bezieht, wurden ausschließlich deutschsprachige Tweets berücksichtigt. Alle der genannten Filteroptionen konnten mit einem R-Befehl vorgenommen werden, dessen Bestandteile im integrierten Codebuch von rtweet einfach erklärt sind. Dadurch konnte ich meine eigenständige Datenerhebung mit rtweet problemlos durchführen. Außerdem eignet sich das R-Paket durch die verständlichen Tutorials und Hilfen auch für Personen ohne viele Vorkenntnisse in R. Im vorliegenden Beispiel wurden die erhobenen Twitterdaten anschließend in einer inhaltlich strukturierenden qualitativen Inhaltsanalyse mit MAXQDA verwendet (Kuckartz & Rädiker 2022: 100ff.). Weiterhin können auch Netzwerkanalysen oder Geodatenanalysen mit den durch rtweet erhobenen Twitterdaten durchgeführt werden. Rtweet bietet Studierenden somit die Möglichkeit eigenständige Datenerhebungen durchzuführen, die in hohem Maße auf die entsprechenden Bedürfnisse angepasst werden können. Außerdem eröffnet es Studierenden die Chance Themen zu untersuchen und Forschungsfragen zu beantworten, zu denen sonst keine verfügbaren Daten zur Verfügung stehen. Ohne rtweet hätte ich beispielsweise keine vergleichbaren Daten zur Verfügung gehabt um die Forschungsfrage meiner Arbeit zu beantworten.

Leider ist bei X der Zugang zu den Daten mit rtweet aktuell nicht mehr kostenfrei verfügbar. Der günstigste Zugang kostet derzeit 100$ pro Monat (keine Angabe, ob monatlich kündbar) und ist damit nicht für alle Studierenden finanziell nicht tragbar. Durch diese finanzielle Hürde wird Studierenden die Möglichkeit genommen in Eigeninitiative Daten zu erheben und erste Erfahrungen mit Big Data und zu Social Media zu sammeln. Auch vorherige Daten können nicht kostenfrei erhoben werden, da über das R-Paket „rtweet“ mithilfe der TwitterAPI nur Tweets mit dem gesuchten Hashtag ausgegeben werden können, die maximal eine Woche bis 10 Tage vorher getwittert wurden.

Literatur

Elias, Norbert & Scotson, L. John (2016): Etablierte und Außenseiter (8 Aufl.). Berlin: Suhrkamp Taschenbuch Verlag

Kuckartz, Udo & Rädiker, Stefan (2022): Qualitative Inhaltsanalyse. Methoden, Praxis, Computerunterstützung (5 Aufl.). Weinheim: Beltz Juventa


OpenEdition schlägt Ihnen vor, diesen Beitrag wie folgt zu zitieren:
moritzkuehn (18. Dezember 2023). Inhaltsanalytisch Forschen mit “rtweet“ – ein studentischer Erfahrungsbericht. Sozialwissenschaftliche Methodenberatung. Abgerufen am 11. Mai 2026 von https://doi.org/10.58079/vexv


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