Unterscheidet sich die Nutzungszahlen von Blogs zwischen 2007 und 2008?

Mit einem Fokus auf Weblogs ist eine der ersten interessanten Zahlen die “gelegentliche oder regelmäßige” Nutzung von Web2.0-Diensten (“Weblog”) in den Jahren 2007 und 2008 (Tabell 3, S. 358). Von einer “gelegentlichen” Nutzung berichten 2007 11%, 2008 nur noch 6% aller Befragten. Die Zahlen für die “regelmäßige” Nutzung liegen bei 3% (2007) beziehungsweise 2% (2008). Naheliegend ist die Frage, ob die Unterschiede der Prozentwerte zwischen den beiden Erhebungszeitpunkten statistisch bedeutsam sind. Tatsächlich zeigt sich, dass die “gelegentliche” Nutzung von Weblogs zwischen 2007 und 2008 überzufällig stark gesunken ist (p = 0.00). Das 95%-Konfidenzintervall[1] der Prozentwertdifferenz liegt zwischen 0.026 und 0.073. Das heißt, die in der Stichprobe beobachtete Differenz von 5 Prozentpunkten kann in der Grundgesamtheit aller Onlinenutzer in Deutschland ab 14 Jahren auch bei 2.6 oder 7.3 Prozentpunkten liegen. Für die regelmäßige Nutzung von Weblogs hingegen finden sich keine bedeutsamen Unterschiede (p = 0.11). Zusammenfassend: Die gelegentliche Nutzung von Weblogs hat deutlich abgenommen, die regelmäßige Nutzung weist keine bedeutsamen Veränderungen auf.[2]

Bedeutung und Glaubwürdigkeit von Weblogs

Tabelle 8 (S. 360) enthält vier Aussagen zu Weblogs, denen “voll und ganz”, “weitgehend”, “weniger” oder “gar nicht” zugestimmt werden konnte. In früheren Beiträgen zu der ARD/ZDF-Online-Studie 2008 gehen weder Jan Schmidt noch Michael Blume auf die Tatsache ein, dass dieser Tabelle lediglich Aussagen von 283 von ursprünglich 1186 Befragten zugrunde liegen — eben genau die Teilstichprobe, die zuvor in Tabelle 7 angegeben hat, Weblogs zu kennen oder zu nutzen. Aus dieser Tabelle repräsentative Aussagen abzuleiten, finde ich gewagt; zumal sich aus Tabelle 7 auch ableiten lässt, dass diese Teilstichprobe eine etwas andere sozialstrukturelle Zusammensetzung aufweist, was wiederum zu Verzerrungen führen kann.

Verwunderlich ist auch, dass gerade einmal 4% der Befragten der Aussage zustimmen, dass die auf Weblogs verbreiteten Informationen voll und ganz glaubwürdig sind. Immerhin 12% stimmen voll und ganz der Aussage zu, dass Weblogs eine Konkurrenz zu professionellen journalistischen Angeboten darstellen. Möglicherweise schätze ich aber auch einfach die Verbindung von “glaubwürdig” und “professionellen journalistischen Angeboten” falsch ein…

Es ist im Kontext einer vergleichsweise allgemein gehaltenen Studie natürlich auch müßig darüber zu klagen, dass sämtliche Blogs in einen Topf geworfen werden und Wissenschafts-/WissenschaftlerInnenblogs mit anderen Bloggattungen verglichen werden. Es wäre jedoch interessant zu erfahren, ob auch W-Blogs in gleichem Maße ein Glaubwürdigkeitsproblem haben (immerhin 71% halten die Informationen für wenig oder gar nicht glaubwürdig). Gibt es Spill-over-Effekte?

Es ist bedauerlich, dass die Originaldaten nicht zur Verfügung stehen, mit deren Hilfe die Korrelationsmatrix für die vier Items konstruiert werden könnte. Danach könnte man sich anschauen, ob es ein gemeinsames latentes Konstrukt gibt. Gibt es Gruppen (Nutzungstypen, Bildungsgruppen etc.), wo diese Korrelationsstruktur variiert?

Fußnoten und Anhang

[1] Die Konfidenzintervalle wurden alle sehr naiv ermittelt, siehe dazu prop.test().

[2] Man sollte an dieser Stelle anmerken, dass ich gegen das Proportionalitätsgesetz verstoße, hier etwas besser erklärt. Mich interessieren aber vor allem die Konfidenzintervalle und die Faustregel, dass sich nicht überlappende Intervalle einen signifikanten Unterschied anzeigen.

Update: Besagte Faustregel ist, wie sich den Kommentaren entnehmen lässt, eher fraglich. Sich nicht-überlappende Konfidenzintervalle weisen auf einen signifikanten Unterschied hin.


## R-Code für die Berechnung der CI und die Konstruktion der Grafik ##
## Test auf Gleichheit von Anteilswerten (H0: p1 == p2 == ... == pn)
## Tabelle 3, S. 358

prop.test(x = c(126,72), n=c(1142,1186))
prop.test(x = c(35,23), n=c(1142,1186))
prop.test(x = c(126+35,72+23), n=c(1142,1186))

##Konstruktion der Grafik
library(lattice)
library(Hmisc)
jahr <- c(2007,2008,2007,2008)
type <- c("gelegentlich","gelegentlich","regelmaessig","regelmaessig")
anteile <-c(11,6,3,2)
lower <- c(
prop.test(x = c(126), n=c(1142))$conf.int[1]*100,
prop.test(x = c(72), n=c(1186))$conf.int[1]*100,
prop.test(x = c(35), n=c(1142))$conf.int[1]*100,
prop.test(x = c(23), n=c(1186))$conf.int[1]*100
)
upper <- c(
prop.test(x = c(126), n=c(1142))$conf.int[2]*100,
prop.test(x = c(72), n=c(1186))$conf.int[2]*100,
prop.test(x = c(35), n=c(1142))$conf.int[2]*100,
prop.test(x = c(23), n=c(1186))$conf.int[2]*100
)
ard <- data.frame(jahr,anteile)
xYplot(Cbind(anteile,lower,upper) ~ jahr, group = type,
ylim = c(-0.5,14), xlim = c(2006.5,2008.5), data = ard, type = "b",
main = "Nutzung von Weblogs", ylab = "Anteil in Prozent", xlab = "Jahr",
scales = list(x = list(at = c(2007, 2008))))