die digitale kluft als strukturelles problem ein ost… · fratest, weist ost/west-differenzen aus....

INTERNETNUTZUNG IN DEUTSCHLAND

DIE DIGITALE KLUFT ALS STRUKTURELLES PROBLEM EIN OST/WEST-VERGLEICH

Abschlussarbeit zur Erlangung des akademischen Grades

Bachelor of Arts

am

Institut für Kommunikations- und Medienwissenschaft Lehrstuhl Empirische Kommunikations- und Medienforschung

der Universität Leipzig

Eingereicht bei: Prof. Dr. Hans-Jörg Stiehler Zweitgutachter: Benjamin Bigl M.A. Vorgelegt von: Dirk Schultze Matrikelnummer 1390630 geb. am 05.11.1968 Leipzig, den 04.01.2011

I

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis ............................................................................................ II

Tabellenverzeichnis................................................................................................ III

1 Einleitung ......................................................................................................... 1

2 Ausgangslage .................................................................................................... 4

2.1 Forschungsstand – Ergebnisse verschiedener Studien .................................. 5

2.2 Überblick Sozialstruktur mit den Daten der AG.MA ................................... 7

2.3 Abbildung des Forschungsstandes mit den Daten der AG.MA .................. 12

2.4 Fazit Forschungsstand................................................................................. 17

3 Theoretische Ansätze ...................................................................................... 18

3.1 Diffusionstheoretischer Ansatz ................................................................... 19

3.1.1 Das Internet als Innovation ..................................................................... 21

3.2 Handlungstheoretische Ansätze und Sozialstruktur ................................... 22

3.2.1 Sozialisation ............................................................................................ 23

3.2.2 Situation .................................................................................................. 24

3.2.3 Lebensstile und Milieus .......................................................................... 26

3.2.4 Merkmale zur Strukturierung der Mediennutzer .................................... 27

3.3 Fazit theoretische Ansätze .......................................................................... 29

3.4 Hypothese vom Scheineffekt Ost/West ...................................................... 30

4 Methoden ........................................................................................................ 30

4.1 Forschungslogik .......................................................................................... 30

4.2 Herkunft der verwendeten Daten ................................................................ 31

4.3 Vorbereitung der Daten .............................................................................. 32

4.4 Gewichtung ................................................................................................. 33

4.5 Operationalisierung Forschungsstand ......................................................... 34

4.6 Operationalisierung Regressionsanalyse .................................................... 35

5 Prüfung der Hypothese ................................................................................... 37

5.1 Einfluss der Variable Ost/West................................................................... 38

5.2 Einflussgrößen im Zeitverlauf .................................................................... 40

6 Fazit ................................................................................................................ 43

7 Literaturverzeichnis ........................................................................................ 45

I I

7.1 Internetquellen und Datensatz .................................................................... 47

8 Anhang ........................................................................................................... 49

8.1 Code Sheet Forschungsstand/Sozialstruktur MA PM I 2007 ..................... 49

8.2 Code Sheet Multiple Regression MA PM I 2007 ....................................... 53

8.3 Code Sheet Multiple Regression MA PM II 2003 ...................................... 56

8.4 Output Multiple Regression MA PM I 2007 .............................................. 59

8.4.1 Regression DE gesamt 2007 (Reg1) ....................................................... 59

8.4.2 Regression DE gesamt ohne Variable Ost/West 2007 (Reg2) ................ 59

8.4.3 Regression Ost 2007 (Reg3) ................................................................... 60

8.4.4 Regression West 2007 (Reg4)................................................................. 61

8.5 Output Multiple Regression MA PM II 2003 ............................................. 62

8.5.1 Regression DE gesamt 2003 (Reg5) ....................................................... 62

8.5.2 Regression DE gesamt ohne Variable Ost/West 2003 (Reg6) ................ 63

8.5.3 Regression Ost 2003 (Reg7) ................................................................... 64

8.5.4 Regression West 2003 (Reg8)................................................................. 65

8.6 Breitbandkarte Deutschland Sommer 2010 ................................................ 67

Abbildungsverzeichnis

1. Anteil Internetnutzer i.d. Bundesländern. N(O)nliner Atlas 2010. ............. 5

2. Internetnutzung in Deutschland 2006. ...................................................... 12

3. Internetnutzung nach Alter 2006. .............................................................. 13

4. Internetnutzung nach Geschlecht 2006. .................................................... 14

5. Internetnutzung DE gesamt nach Haushaltseinkommen 2006.................. 14

6. Internetnutzung Ost/West nach Haushaltseinkommen im Jahr 2006. ...... 15

7. Internetnutzung nach Bildung im Jahr 2006. ............................................ 16

8. Internetnutzung nach Beschäftigung 2006. ............................................... 16

9. Übernahme Innovation im Zeitverlauf - Klassifikation der Übernehmer. 20

I I I

Tabellenverzeichnis

1. Verteilung Geschlecht in DE 2006. ............................................................ 9

2. Verteilung Alter in DE 2006. ...................................................................... 9

3. Formale Bildung in DE 2006. ................................................................... 10

4. Bildung nach Alter im Ost/West-Vergleich 2006. .................................... 10

5. Haushaltnettoeinkommen in DE 2006. ..................................................... 11

6. Beschäftigung in DE 2006. ....................................................................... 11

7. Beschäftigung nach Alter in DE 2006. ..................................................... 12

8. Internetnutzer mit Einkommen unter 500 Euro in DE 2006. .................... 15

9. Modellzusammenfassung aller Reg.-Analysen 2006. ............................... 38

10. Beta-Koeffizienten Multiple Reg. 2006 (Reg1). ....................................... 39

11. Vergleich Beta-Koeffizienten aller Reg.-Analysen 2006. ........................ 40

12. Modellzusammenfassung DE gesamt 2003/2006. .................................... 40

13. Vergleich Beta-Koeffizienten 2003/2006. (Reg1 & Reg5) ....................... 41

14. Modellzusammenfassung DE gesamt und Ost/West 2003. ...................... 42

15. Vergleich Beta-Koeffizienten Ost/West 2003. (Reg7 & Reg8) ................ 42

16. Vergleich Beta-Koeffizienten Ost/West im Zeitverlauf 2003/2006. ........ 43

1 E i n l e i t u n g S e i t e | 1

1 Einleitung

Einundzwanzig Jahre nach dem Ende der DDR sind die physischen Grenzen der

ehemals beiden deutschen Staaten verschwunden, stehen Mauerreste wie Kunst-

werke vor Botschaften und Stacheldrahtanlagen dienen als Anschauung für jünge-

re Generationen. Die Grenzen in den Köpfen, so zeigt sich hin und wieder, beste-

hen aber weiter. Vierzig Jahre unterschiedlicher Lebensweise und Sozialisation

eines Volkes sind zwar in gewisser Weise tragisch, geben den Sozialwissenschaf-

ten heute aber auch bedingt die Chance, Auswirkungen dieser besonderen Tren-

nung auf die betroffenen Individuen und deren folgenden Generationen zu unter-

suchen. Auch diese Arbeit, so verspricht der Titel, zieht eine Linie zwischen Ost

und West. Sie dient dem Zwecke des Vergleiches, des Auffindens von Unter-

schieden, aber auch als Werkzeug zum Aufzeigen von Gemeinsamkeiten unserer

Gesellschaft. Sie kann dementsprechend auch als Beitrag verstanden werden, die

Grenzen in den Köpfen einzureißen.

Es existieren die verschiedensten Ansätze und Erkenntnisse über Unter-

schiede der Menschen in Ost- und Westdeutschland, auch und besonders was das

Mediennutzungsverhalten der Deutschen betrifft. Unterschiede werden seit Jahren

bei der Fernsehnutzung im Ost/West-Vergleich festgestellt: in Deutschland Ost

sieht man länger fern und auch lieber kommerzielle Sender.1 Und wenn öffent-

lich-rechtlich, dann das Regionalangebot der Dritten der ARD.2 Menschen im

Westen hingegen wenden weniger Zeit für TV auf, mögen die Nachrichten des

öffentlich-rechtlichen Fernsehens und lesen mehr überregionale Tageszeitungen

und Zeitschriften.3 Kurz, der Ostdeutsche mit Interessen für Unterhaltung und

Nahwelt, der Westdeutsche mit Interessen für anspruchsvolle Sendungen sowie

Artikel zu Hochkultur und Politik. Auch bei der Nutzung von sinnvollen Innova-

tionen wie dem Internet stellen Arbeiten aus dem Bereich der Kommunikations-

und Medienwissenschaften Unterschiede fest. Aktuelle Studien zur Internetnut-

zung in Deutschland zeigen in ihren Ergebnissen eine digitale Kluft zwischen Ost

und West auf. Digitale Kluft oder auch digitale Spaltung ist eine Anspielung auf

1 Vgl. Reitze 2006, S. 39.

2 Vgl. Jandura, Meyen 2010, S. 211.

3 Vgl. ebd.


die Wissenskluft-Perspektive, nach deren Annahme Mitglieder einer Gesellschaft

mit höherem sozioökonomischen Status effektiver und somit schneller in der Lage

sind, Informationen aufzunehmen, als es Mitgliedern mit niedrigem sozioökono-

mischem Status möglich ist. Es entsteht eine Wissenskluft. Digitale Kluft bezieht

sich dementsprechend auf die neuen digitalen Medien, deren Übernahme durch

bestimmte Bevölkerungssegmente nur langsam erfolgt.

Die (N)Onliner Studie 2010 der Initiative D21, durchgeführt von TNS In-

fratest, weist Ost/West-Differenzen aus. Der Unterschied im Mittelwert zwischen

Ost und West liegt hier bei 8,7 Prozent.4 Auch die Studie Massenkommunikation

VII aus dem Jahr 2005 weist Ost/West-Unterschiede bei der Internetnutzung aus.

So betrug 2005 die Tagesreichweite von Personen ab 14 Jahren im Westen

Deutschlands 29 Prozent, im Osten hingegen 23 Prozent.5 Auch bei der Nut-

zungsdauer wurden Unterschiede deutlich: der westdeutsche Internetnutzer war

im Jahr 2005 im Schnitt täglich 46 Minuten, der ostdeutsche hingegen 34 Minuten

am Tag online.6

Trotz zwanzigjährigem gemeinsamen kulturellen Zusammenlebens schei-

nen die eingangs aufgeführten Unterschiede in der Mediennutzung zwischen Ost-

deutschen und Westdeutschen plausibel, da man von differenter Sozialisation und

auch Situation der Gruppen Ost und West ausgehen kann. Gelernte oder situative

Verhaltensmuster können sicherlich in Bezug auf Presse und Rundfunk abgebildet

werden, die Neuen Medien in Form des Internets sind aber nach der Wiederverei-

nigung in den 1990iger Jahren in ganz Deutschland aufgekommen. Mit dem der-

zeitigen Wissensstand bedeutet dies: ein gemeinsamer Start des Internets in

Deutschland, aber unterschiedliche Nutzungsmuster in Ost und West.

Die vorliegende Arbeit zielt auf Unterschiede bzw. Gemeinsamkeiten der

Menschen bei der Internetnutzung in Ost- und Westdeutschland. Sie untersucht

den Einfluss von Merkmalen dieser Gruppen im Vergleich. Im Rahmen einer Se-

kundäranalyse soll die Frage beantwortet werden:

Wie unterscheidet sich das Internetnutzungsverhalten der Menschen in Ost- und

Westdeutschland?

4 Vgl. Initiative D21 e.V. 2010b, S. 10. Eigene Rechnung.

5 Vgl. Reitze 2006, S. 35.

6 Vgl. ebd. S. 39.


Zunächst erfolgt eine Analyse der Gegebenheiten. Sie vertieft die in der Ein-

leitung aufgeführten Probleme und stellt den Forschungsstand des Themas in un-

mittelbarem Bezug auf die Forschungsfrage dar. Der Forschungsstand wird ein-

gangs mithilfe fremder Studien skizziert und später mit den Daten der AG.MA7

nachgezeichnet. Die Abbildung der Ausgangssituation mit diesen Daten bereitet

die theoretischen Überlegungen vor. Aus der Argumentation auf Ebene der Theo-

rie ergibt sich die Vorstellung zur Notwendigkeit der Vorgehensweise und Ver-

wendung der Variablen in dieser Sekundäranalyse. Vor Prüfung der Hypothese

soll aus methodischer Sicht kurz auf die Quelle des verwendeten Datensatzes so-

wie auf die Methoden in dieser Arbeit selbst eingegangen werden. Die Aufberei-

tung des Datensatzes für die Prüfung der Hypothese und zur einführenden Dar-

stellung von soziodemografischen Gegebenheiten unterscheidet sich nicht. Diver-

genzen bestehen allein bei den Analysen und diese werden unter Punkt 4.3 Vorbe-

reitung der Daten S. 32 näher erklärt.

Es erfolgt nun noch die Festlegung der Konventionen des Wortsinns von In-

ternet und Internetnutzung für diese Arbeit. Die Medienwissenschaften betrachten

den Begriff Internet inzwischen als einen „Sammelbegriff für verschiedene

‚Dienstleistungen‘ oder ‚Kommunikationspraxen“8. Dies ist vergleichbar mit dem

Begriff Rundfunk, hinter dem sich entweder das Medium Radio oder Fernsehen

verbergen kann. Da es dem Zweck dienlich ist, wird in dieser Arbeit nicht zwi-

schen verschiedenen Diensten wie eMail, World Wide Web oder UseNet unter-

schieden, ebenso wenig zwischen den möglichen Übertragungsprotokollen. Das

Internet ist ein digitales Medium. Es wird zu den Neuen Medien gerechnet, eben-

so wie der Computer und seine Derivate Notebook, Handheld, Tablet PC, Mobil-

telefone mit den entsprechenden Funktionen etc. Streng genommen ist Internet

nicht eMail und auch nicht UseNet. Internetnutzung wird hier der Nutzungswahr-

scheinlichkeit gleichgesetzt. Weiterhin soll daraufhin gewiesen werden, dass in

dieser Arbeit die regelmäßige Nutzung untersucht wird. Das Verständnis von re-

gelmäßig ist jedoch divergent – je nach Einstellung oder Absicht. Regelmäßig

kann zum Beispiel einmal, viermal oder zwölfmal im Jahr bedeuten. Betrachtet

man alle derzeit bekannten Funktionen des besprochenen Mediums, so geht es

7 Auf die AG.MA wird unter Punkt 4.2 S.31 näher eingegangen.

8 Faulstich 2004, S. 147.

2 A u s g a n g s l a g e S e i t e | 4

weit über die textbasierten Ursprünge hinaus. Es ist heute kein Problem, Waren

online zu bestellen, interpersonell über Messenger-Programme zu interagieren

oder über Videospiele in virtuellen Arenen gegeneinander anzutreten. Das Internet

ist Information, Unterhaltung, Bildung, Orientierung und auch direkte bzw. indi-

rekte interpersonelle Kommunikation. Die Palette der Anwendungsmöglichkeiten

ist groß. Findet ein Medium mit solch vielfältigem Charakter nur einmal im Mo-

nat Verwendung, dann kann dies nur als Hinweis darauf gelten, dass der Nutzer

diese Innovation testet, jedoch noch nicht für sich entdeckt, also übernommen hat.

Außerdem wird in wissenschaftlichen Untersuchungen das Internet zum Teil für

den Vergleich mit tagesaktuellen Medien herangezogen.9 Aus den genannten

Gründen wird regelmäßig im engeren Sinne betrachtet. Internetnutzung bedeutet

demnach für diese Arbeit: innerhalb der letzten sieben Tage online gewesen.

2 Ausgangslage

Obwohl diese Arbeit Ende 2010 verfasst worden ist, wurden Daten aus vorigen

Jahren verwendet. Entsprechend wird bei der Präsentation der jeweiligen Ergeb-

nisse auf die Erhebungszeit hingewiesen. Gründe liegen in der Verfügbarkeit der

benötigten Zahlen. In den folgenden einleitenden Aspekten soll es zunächst nur

darum gehen, einen Überblick zu verschaffen. Für die Darstellung allgemeiner

soziodemografischer Werte ist es deshalb nicht schädlich, wenn bereits hier der

Datensatz der Ag.MA Pressemedien I 2007 verwendet wird. Es muss jedoch da-

rauf hingewiesen werden, dass trotz Gewichtung der Daten die Grundgesamtheit

nicht korrekt abgebildet wird. Zuvor werden jedoch die bereits oben eingeführten

Studien näher erläutert. Die Methoden und Zeiträume dieser Arbeiten sind unter-

schiedlich, so dass die Ergebnisse teilweise stark voneinander abweichen.10

Sie

können und sollen dementsprechend nicht miteinander verglichen werden. Für die

Vertiefung in die Problematik des Untersuchungsgegenstandes werden dann eben-

falls die Daten der AG.MA verwendet.

9 Vgl. Reitze 2006, S. 32ff.

10 Bei Studie Massenkommunikation VII ist der Internet-Nutzeranteil im Jahr 2005 sehr viel

geringer als z.B. bei ARD/ZDF Onlinestudie aus dem Jahr 2003, siehe 2.1 Forschungsstand.


2.1 Forschungsstand – Ergebnisse verschiedener Studien

Eine Studie aus 2010, die Unterschiede bezüglich der hier betrachteten Internet-

nutzung untersuchte und eben auch einen Regionen bezogenen Vergleich durch-

führte, ist der (N)Onliner Atlas 201011

. Wie in der Einleitung kurz eingeführt, hat

diese Untersuchung einen digitalen Graben zwischen Ost und West ausgemacht.

Dieser Studie zufolge haben die westlichen Bundesländer, mit Ausnahme des

Saarlands, anteilig allesamt mehr Internetnutzer als die Länder im Osten. Der Ab-

stand vom westlichen Spitzenreiter Bremen zum Schlusslicht Mecklenburg-

Vorpommern im Osten betrug im Jahr 2010 17,5 Prozent. Im Mittel gab es im

Osten 8,7 Prozent weniger Onliner als im Westen. Eine Übersicht bietet Abbil-

dung 1.

62,7%

62,9%

65,4%

65,4%

65,8%

67,8%

72,0%

72,2%

72,4%

72,9%

73,9%

74,2%

75,0%

75,2%

76,0%

80,2%

Mecklenburg-Vorpommern

Sachsen-Anhalt

Saarland

Thüringen

Sachsen

Brandenburg

Bayern

Schleswig-Holstein

Nordrhein-Westfalen

Rheinland-Pfalz

Niedersachsen

Hessen

Hamburg

Berlin

Baden-Württemberg

Bremen

Anteil Internetnutzer in den Bundesländern

Abbildung 1: Anteil Internetnutzer i.d. Bundesländern. N(O)nliner Atlas 2010.

11

Vgl. Initiative D21 e.V. 2010b.


Seit Beginn dieser Studienreihe im Jahr 2001 wurden Ost/West-Unterschiede

festgestellt.12

Außerdem ergab diese Untersuchung Divergenzen bei der Internet-

nutzung in Abhängigkeit des Alters, Geschlechts, der Bildung, der Berufstätigkeit

und des Einkommens.13

Der Status für 2010:

je älter die Menschen, desto weniger waren diese online,

Männer nutzten das Internet häufiger als Frauen,

je höher das Haushaltseinkommen, desto eher wurde das Internet genutzt.

Mit der Höhe des formalen Bildungsabschlusses stieg außerdem die Inter-

netnutzungswahrscheinlichkeit.

Auch die Abhängigkeit von berufstätig/nicht berufstätig wurde geprüft. Zwar

konnten hier ebenfalls Unterschiede zwischen den Gruppen festgestellt werden.

Der Anteil an Internetnutzern unter den Berufstätigen lag bei 85,8 Prozent, der der

Nichtberufstätigen bei 55,8 Prozent, jedoch sind diese Gruppen unglücklich zu-

sammengesetzt. Die Gruppe der Nichtberufstätigen besteht aus Schülern und Pen-

sionären. Alter, so stellt der (N)Onliner Atlas selbst heraus, scheint Internetnut-

zung zu determinieren. Die Berufstätigen werden hingegen mit Arbeitslosen und

denen vermischt, die regelmäßig einer bezahlten Beschäftigung nachgehen. Die

Intension der Gruppierung offensichtlicher Gegensätze ist unklar. Für die hier

vorliegende Arbeit wird eine pragmatische Einteilung zur Prüfung des Einflusses

von Tätigkeit erfolgen.

Auch die Studie Massenkommunikation VII mit Erhebungsergebnissen

aus dem Jahr 2005 stellt Ost/West Unterschiede heraus. Sie differenziert zwischen

den genannten Regionen im Verlauf der Ergebnisdarstellung jedoch nur andeu-

tungsweise oder gar nicht. Der Studie zufolge waren Menschen im Osten zu 23

Prozent und Menschen im Westen zu 29 Prozent online.14

Individuen mit hoher

formaler Bildung nutzten 2005 das Internet häufiger als Personen mit niedriger

formaler Bildung. Dieser Umstand wird von den Autoren zunächst der älteren

Bevölkerungsgruppe und der damit verbundenen geringen Verbreitung höherer

Bildungsabschlüsse zugeschrieben. Berufstätigkeit wird auch hier als beeinflus-

sende Variable der Internetnutzung dargestellt, sie schlug sich „in einer deutlich

12

Vgl. Initiative D21 e.V. 2001, Folie 14. 13

Vgl. Initiative D21 e.V. 2010a. 14

Vgl. Reitze 2006, S. 34ff.


höheren Reichweite nieder“15

. Auch dies wird über das Alter erklärt. Eine große

Gruppe nicht berufstätiger Menschen sind Rentner. Laut Massenkommunikation

VII beeinflusst die Variable Alter die Internetnutzung in besonderer Weise. Dem-

entsprechend wurden Alterskohorten untersucht und letztendlich auch nach Ge-

schlecht und wiederum nach Bildung differenziert. Die Untersuchung der Kohor-

ten zeigte Unterschiede bei den Geschlechtern: Männer waren häufiger online als

Frauen. Außerdem wurden nochmals Unterschiede bei der Bildung kommuniziert:

Menschen mit hoher formaler Bildung waren häufiger online als Menschen mit

niedriger formaler Bildung.16

Auch die Untersuchung der täglichen Nutzungsdau-

er des Internets ergaben differente Ergebnisse bei den betrachteten Gruppen, all-

gemein lag die in West bei 46 Minuten, in Ost bei 34 Minuten.17

Die Ergebnisse

dieser Untersuchung sind im Zeitverlauf dargestellt. Demnach gab es zwar seit

Beginn der Messung von Internetnutzung Ost/West-Unterschiede, diese können

aber als gering bezeichnet werden. Im Jahr 2000 lag der Anteil an Onlinern in Ost

bei 9 und in West bei 10 Prozent. Die Unterschiede bei der Nutzungsdauer belie-

fen sich auf 4 Minuten. Auch hier war die Nutzungsdauer in West höher.

Die vorgenannten Ergebnisse entsprechen der ARD/ZDF Onlinestudie

2009.18

Die beeinflussenden Variablen sind hier ebenfalls: Alter, Geschlecht und

Berufstätigkeit.19

Es wurden so wie bei den anderen beiden Studien auch hier Un-

terschiede im Anteil von Internetnutzern zwischen Ost und West festgestellt.

2.2 Überblick Sozialstruktur mit den Daten der AG.MA

Ausgehend vom formulierten Forschungsstand haben Alter, Geschlecht, Bildung,

Einkommen, Berufstätigkeit und Ost/West-Zugehörigkeit eine wichtige Stellung

bei der Mediennutzung. Das Alter scheint eine zentrale Komponente zur Be-

schreibung des betrachteten Problems zu sein. So nutzten laut ARD/ZDF Medien-

kommission bereits im Jahr 2006 fast alle jungen Leute zwischen 14 und 19 Jah-

ren das Internet, ihr Anteil lag bei 97,3 Prozent, der Anteil der 50 bis 59 Jährigen

15

Ebd. S. 34. 16

Vgl. ebd. S. 147ff. 17

Vgl. ebd. S. 39. 18

ARD/ZDF Onlinestudie 2010 lag vor, wurde jedoch wegen der veränderten Grundgesamtheit

und den daraus resultierenden Problemen der Vergleichbarkeit der Ergebnisse nicht verwendet.

Vgl. Eimeren van, Frees 2010, S. 334. 19

Vgl. Eimeren van, Frees 2009, S. 336.


lag beispielsweise bei nur 60 Prozent.20

Diese Werte zeigen, dass die Nutzung

dieses Mediums mit zunehmendem Alter abnimmt. Der Umgang mit Medienin-

novationen wird von verschiedener Seite als ein Generationenphänomen disku-

tiert.21

Die Innovationsfreude nimmt demnach mit zunehmendem Alter ab.22

Selbst Bildung kann in Deutschland kaum ohne Beachtung des Alters betrachtet

werden. Wie bereits ausgeführt, in Massenkommunikation VII formulieren

Reitze/Ridder den Zusammenhang Mediennutzung und Bildung anfangs unter

Vorbehalt, da unter den älteren Bevölkerungsgruppen, von denen ein Großteil das

Internet nicht nutzt, höhere Bildungsabschlüsse weniger verbreitet seien. Es liegt

also nahe, das Alter als eine zentrale Komponente zu betrachten, über die soziale

Gruppen beschrieben werden können. Jedoch hat diese Arbeit einen Ost/West-

Vergleich zum Gegenstand, so dass ein Überblick über die Verteilung sozialer

Merkmale zu allererst über die Regionen Ost und West erfolgen wird. Um Ergeb-

nissen mehr Aussagekraft zu verleihen, wird die Variable Alter jedoch bei Bedarf

hinzugezogen.

Für einen Überblick der Sozialstruktur in Deutschland wird bereits hier auf

die Daten der AG.MA zugegriffen. Der Datensatz wurde zwar gewichtet, die dar-

gestellten Ergebnisse können jedoch nicht als Referenz für die Grundgesamtheit

herangezogen werden.23

Vergleiche mit Werten der Ämter für Statistik der Länder

und des Bundes ergaben teilweise differente Ergebnisse. Probleme bei der Dar-

stellung der Grundgesamtheit mithilfe von Umfragen trotz nachträglichem Red-

ressement werden in den Sozialwissenschaften seit Jahren diskutiert.24

Die fol-

genden Darstellungen verschaffen dem Leser einen guten Überblick über die Ver-

teilung der betrachteten Merkmale in Deutschland. Der verwendete Datensatz ist

immerhin die Basis kommender Analysen für diese Arbeit.

Entsprechend der Daten der AG.MA ist die Grundgesamtheit die deutsch-

sprachige Bevölkerung ab 14 Jahren. Sie umfasste im Erhebungsjahr 2006 circa

65 Millionen Personen.25

Das Verhältnis der Bevölkerungsverteilung betrug 1:4,

20

Vgl. ARD/ZDF-Medienkommission 2007, S. 3. 21

Vgl. Jäckel 2010, S. 247. 22

Vgl. ebd. S. 253. 23

Die Aufbereitung des Datensatzes wird unter Punkt 4.3 Vorbereitung der Daten ab S. 32 be-

schrieben. 24

Vgl. Rothe 1990 und Frey-Vor et al. 2008, S. 123. 25

Vgl. ag.ma · Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse e.V. 2006, S. 2.


dies entspricht 20,1 Prozent Ost und 79,9 Prozent West. Im Folgenden wird die

Bevölkerungsstruktur nach Geschlecht, Alter, Bildung, Einkommen und Berufstä-

tigkeit dargestellt.

Grundsätzlich gibt es mehr Frauen als Männer in Deutschland. Wie aus

Tabelle 1 ersichtlich, gestaltet sich die Verteilung der Geschlechter in Ost und

West zwar uneinheitlich, die Unterschiede hier sind aber marginal.

Geschlecht

Ost West DE gesamt

männlich 48,3% 47,9% 48,0%

weiblich 51,7% 52,1% 52,0%

Gewichtet nach Person (pgew).

Tabelle 1: Verteilung Geschlecht in DE 2006.

Dies trifft auch auf die Verteilung des Alters zu. In Ost liegt der Anteil der jünge-

ren Generation mit 14 bis 29 Jahren etwas über dem in West. Den größten Teil der

Bevölkerungsgruppe bilden die 30 bis 49 Jährigen. Mit 34,6 Prozent ist diese

Fraktion in West etwas stärker vertreten als in Ost. Auch der Anteil der ab 65 Jäh-

rigen ist in West etwas höher, die Personengruppen von 50 bis 64 Jahren sind

nach den verwendeten Daten in Deutschland annähernd gleich verteilt.

Alter (gruppiert)

Ost West DE gesamt

14 - 19 Jahre 9,0% 7,6% 7,9%

20 - 29 Jahre 13,0% 11,9% 12,1%

30 - 49 Jahre 32,8% 34,6% 34,2%

50 - 64 Jahre 23,2% 22,8% 22,8%

ab 65 Jahre 22,0% 23,2% 23,0%


Tabelle 2: Verteilung Alter in DE 2006.

Bei der Betrachtung von Bildung in Deutschland sind erste größere Unterschiede

erkennbar.26

Diese ergeben sich in den unteren und mittleren Abschlüssen. Man

kann davon ausgehen, dass zumindest ein Teil dieser Unterschiede auf die diffe-

renten Bildungssysteme der ehemals getrennten deutschen Staaten zurückzufüh-

ren ist.

26

Siehe Tabelle 3.

2 A u s g a n g s l a g e S e i t e | 1 0

Höchster allgemeiner Schulabschluss

Ost West DE gesamt

keine Angabe oder

(noch) kein Abschluss

3,7% 4,1% 4,0%

Haupt- bzw. Volks-

Schulabschluss

26,8% 47,0% 43,0%

Abschluss Real- oder

polytech. Oberschule

51,9% 31,1% 35,3%

Fach- oder allgemeine

Hochschulreife

17,6% 17,8% 17,8%


Tabelle 3: Formale Bildung in DE 2006.

Das Bildungsniveau nimmt mit den jüngeren Generationen zu. Der geringe Anteil

höherer Bildung unter den 14 bis 19 Jährigen in Tabelle 4 ist darauf zurückzufüh-

ren, dass die meisten diesen Alters Abiturienten sind und demzufolge noch keinen

Abschluss haben.

Höchster allgemeiner Schulabschluss nach Alter

Haupt- bzw.

(Volks-)Schule

Real- oder polytech.

Oberschule

Fach- oder allg.

Hochschulreife

Ost West Ost West Ost West

14 - 19 Jahre 14,3% 16,2% 47,8% 40,3% 3,0% 4,6%

20 - 29 Jahre 15,1% 29,1% 54,4% 36,7% 30,1% 32,8%

30 - 49 Jahre 8,4% 37,2% 72,8% 39,6% 18,3% 22,1%

50 - 64 Jahre 24,3% 56,9% 56,4% 26,5% 19,0% 15,7%

ab 65 Jahre 68,9% 71,1% 16,4% 17,0% 13,6% 10,1%


Tabelle 4: Bildung nach Alter im Ost/West-Vergleich 2006.

Ein Vergleich des Haushaltnettoeinkommens in Tabelle 5 ergibt weitere, zum Teil

starke Unterschiede zwischen Ost und West. Mit den Ergebnissen der Daten der

AG.MA kann dargestellt werden, der Anteil an Menschen mit niedrigem Ein-

kommen ist in Ost größer als in West. Nur im mittleren Bereich zwischen 1000

und 2500 Euro gleichen sich die Gruppen etwas an. Größere Unterschiede erge-

ben sich dann wieder bei den oberen Einkommen. Der Anteil an wohlhabenderen

Haushalten liegt in West um 10 Prozentpunkte höher als in Ost.27

27

Siehe Tabelle 5: Einkommen ab 3000€.


Haushaltnettoeinkommen Ost West DE gesamt

bis unter 500 € 4,4% 1,3% 1,9%

500 € bu. 1.000 € 20,0% 11,7% 13,4%

1.000 € bu.1.500 € 24,5% 22,3% 22,7%

1.500 € bu.2.000 € 20,8% 19,8% 20,0%

2.000 € bu.2.500 € 15,9% 17,5% 17,2%

2.500 € bu.3.000 € 6,6% 9,8% 9,2%

Ab 3.000 € 7,7% 17,7% 15,7%

Gewichtet nach Haushalt (hhgew).

Tabelle 5 Haushaltnettoeinkommen in DE 2006.

Im (N)Onliner Atlas fand Berufstätigkeit in Zusammenhang mit Internetnut-

zung Erwähnung, jedoch sind die Ergebnisse aufgrund der Zusammensetzung der

Gruppen diesbezüglich wenig informativ.28

Für die hier folgende Darstellung und

die spätere Analyse wurden die Fraktionen nach rein pragmatischen Aspekten

gebildet. Jede Person, die einer regelmäßigen Tätigkeit nachgeht, zählt zur Gruppe

der Beschäftigten. Dies betrifft zum Beispiel Teilzeitbeschäftige, Schüler, Lehr-

linge, Studenten oder auch Umschüler. Zur Gruppe der nicht Berufstätigen zählen

Rentner, Hausfrauen und Arbeitslose.

Beschäftigung

Ost West DE gesamt

nicht berufstätig 47,9% 43,0% 44,0%

beschäftigt 52,1% 57,0% 56,0%


Tabelle 6: Beschäftigung in DE 2006.

Tabelle 6 und Tabelle 7 weisen zum Teil große Divergenzen zwischen den unter-

suchten Gruppen aus. Der Anteil an Personen mit regelmäßiger Beschäftigung ist

bei allen relevanten Altersgruppen in West höher als in Ost.

28

Siehe 2.1 Forschungsstand – Ergebnisse verschiedener Studien.


Beschäftigung nach Alter

nicht berufstätig beschäftigt

Ost West Ost West

14 - 19 Jahre 5,0% 3,3% 95,0% 96,7%

20 - 29 Jahre 26,7% 17,5% 73,3% 82,5%

30 - 49 Jahre 26,3% 19,9% 73,7% 80,1%

50 - 64 Jahre 58,1% 48,3% 41,9% 51,7%

Ab 65 Jahre 99,4% 98,3% ,6% 1,7%


Tabelle 7: Beschäftigung nach Alter in DE 2006.

Die Sozialstruktur in Deutschland gestaltet sich nach den Daten der AG.MA

uneinheitlich. Zwar sind die Unterschiede in Bezug auf Alter und Geschlecht nur

marginal, betrachtet man aber Beschäftigung und Einkommen, so kann von einer

Kluft zwischen Ost und West gesprochen werden. Die Bildung nimmt eine Aus-

nahmestellung im Kreis der möglichen beeinflussenden Variablen ein. In Ost liegt

der Anteil der mittleren formalen Bildungsabschlüsse weit über dem in West.

Dementsprechend niedrig sind hier die Abschlüsse auf unterem Niveau. Inwieweit

die unterschiedliche Verteilung der besprochenen Merkmale Effekt auf die Inter-

netnutzung haben könnte, wird unter anderem im nächsten Kapitel besprochen.

2.3 Abbildung des Forschungsstandes mit den Daten der AG.MA

In dieser Arbeit meint regelmäßige Internetnutzung: innerhalb der letzten sieben

Tage online gewesen.

Abbildung 2: Internetnutzung in Deutschland 2006.

41,8%

50,6% 49,0%

Nutzung Internet in den letzten 7 Tagen

Internetnutzung in Deutschland 2006

ost west DE gesamt


Wie aus Abbildung 2 ersichtlich, nutzten im Jahr 2006 entsprechend der

AG.MA29

49 Prozent aller Deutschen das Internet mindestens einmal in der Wo-

che. In Deutschland Ost lagen die Nutzerzahlen unter denen in West.

Bei der Betrachtung von Internetnutzung in Abhängigkeit vom Alter kön-

nen die Ergebnisse der Fremdstudien bestätigt werden: je älter die Menschen, des-

to weniger findet das Internet durch diese Bevölkerungsgruppe Verwendung.

75,0%

66,2%58,0%

32,4%

8,0%

81,6%74,2%

65,7%

38,8%

11,9%

80,6%72,7%

64,4%

37,4%

11,1%

14 - 19 Jahre 20 - 29 Jahre 30 - 49 Jahre 50 - 64 Jahre 65 Jahre und älter

Internetnutzung nach Alter 2006

Ost West DE gesamt

Abbildung 3: Internetnutzung nach Alter 2006.

Deutschlandweit liegt die Nutzung durch 14 bis 19 Jährige im betreffenden Jahr

bei 80,6 Prozent. Im Ost/West-Vergleich beträgt der Nutzeranteil auf diesem Al-

terslevel in West 81,6 Prozent und liegt somit um 6,6 Prozentpunkte höher als in

Ost. Betrachtet man weitere Blöcke dieser Kategorie, so ergeben sich ähnliche

Unterschiede. Abbildung 3 zeigt den beschriebenen Trend.

Die Ergebnisse der einführenden Studien in Bezug auf Geschlecht können eben-

falls bestätigt werden. Im gesamtdeutschen Vergleich liegt die Nutzung des Inter-

nets durch Frauen beinahe 10 Prozent niedriger als bei Männern. Wie aus Abbil-

dung 4 ersichtlich, ergeben sich jeweils Ost/West-Unterschiede innerhalb und

zwischen den Geschlechtern.

29

Datensatz ag.ma · Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse e.V. 2007b.


46,2%

38,0%

55,8%

46,2%

54,0%

44,7%

männlich weiblich

Internetnutzung nach Geschlecht 2006

Ost West DE gesamt

Abbildung 4 Internetnutzung nach Geschlecht 2006.

Betrachtet man Internetnutzung in Abhängigkeit des Einkommens, so können

keine klaren Aussagen getroffen werden. Zwar ist ein Trend zu erkennen – je

wohlhabender die Haushalte, desto eher wird das Internet genutzt – jedoch zeigt

Abbildung 5 für Deutschland auch eine Ausnahme.

41,5%

26,3% 27,5%35,3%

50,7%

62,9%

73,4%

bis unter 500 €

500 € bu. 1.000 €

1.000 € bu. 1.500 €

1.500 € bu. 2.000 €

2.000 € bu. 2.500 €

2.500 € bu. 3.000 €

3.000 € und mehr

Internetnutzung nach Haushaltseinkommen

2006

DE gesamt

Abbildung 5: Internetnutzung DE gesamt nach Haushaltseinkommen 2006.

Das Nutzerniveau von Menschen mit einem Haushaltseinkommen unter 500 Euro

entspricht in etwa dem Niveau der Gruppen mittleren Einkommens von 1500 bis

2500 Euro monatlich. Im Ost/West-Vergleich verschieben sich die Niveaus je-

weils nach unten für Ost und nach oben für West. Abbildung 6 macht dies deut-

lich.


32,9

22,327,9

31,3

51,5

68,2

77,4

49,1

28,3 27,4

36,6

50,6

62,0

73,0

bis unter 500 €

500 € bu. 1.000 €

1.000 € bu. 1.500 €

1.500 € bu. 2.000 €

2.000 € bu. 2.500 €

2.500 € bu. 3.000 €

3.000 € und mehr

Internetnutzung nach Einkommen 2006

Ost West

Abbildung 6 Internetnutzung Ost/West nach Haushaltseinkommen im Jahr 2006.

Die hohe Zahl an Nutzern dieser niedrigen Einkommensklasse ist zu einem guten

Teil auf Studenten zurückzuführen.30

Mit Blick auf Gesamtdeutschland sind es

47,9 Prozent. Der Anteil an Schülern und Auszubildenden ist mit 9,2 bzw. 9,9

Prozent geringer als der der Arbeitslosen mit 19,7 Prozent. Ein Viertel der Men-

schen ohne Arbeit mit diesem geringen Einkommen nutzen in Ost das Internet, in

West ist der Anteil dieser Gruppe sehr viel geringer.

Internetnutzer mit Einkommen unter 500 Euro

Ost West DE gesamt

Lehre 5,4% 12,6% 9,9%

Schule 7,1% 10,3% 9,2%

Student 42,9% 50,6% 47,9%

arbeitslos 25,0% 16,1% 19,7%


Tabelle 8: Internetnutzer mit Einkommen unter 500 Euro in DE 2006.

Der Ost/West-Vergleich in Abbildung 6 zeigt weiter, die Wahrscheinlichkeit der

Internetnutzung steigt ab einer bestimmten Einkommenshöhe in Ost mehr als es in

West der Fall ist. Möglicherweise spielt in Ost die Höhe des Einkommens für die

Entscheidung über die Nutzung des Internets eine größere Rolle als in West.

Wird Internetnutzung in Abhängigkeit von Bildung betrachtet, so können

die in Kapitel 2.1 präsentierten Ergebnisse der Fremdstudien ebenfalls bestätigt

werden. Je höher der formale Bildungsabschluss, desto eher wird das Internet re-

30

Siehe Tabelle 8: Internetnutzer mit Einkommen unter 500 Euro in DE 2006.


gelmäßig genutzt. In Abbildung 7 sind deutliche Unterschiede zwischen Ost und

West erkennbar.

11,2%

45,6%

70,0%

26,7%

63,4%

79,5%

24,8%

58,5%

77,8%

Haupt-(Volks-)Schule Real- oder polytech. Oberschule Fach- oder Hochschulreife

Internetnutzung nach Bildung 2006

Ost West DE gesamt

Abbildung 7: Internetnutzung nach Bildung im Jahr 2006.

Ein weiterer Aspekt, der in dieser Arbeit schon kurz Beachtung fand, ist

die Betrachtung der Internetnutzung in Abhängigkeit von einer regelmäßigen Tä-

tigkeit. Es werden dieselben pragmatischen Gruppen präsentiert, wie unter Punkt

2.2 auf S.11.

18,5%

64,1%

24,4%

69,2%

23,1%

68,3%

nicht berufstätig berufstätig

Internetnutzung nach Beschäftigung ja/nein

Ost West DE gesamt

Abbildung 8 Internetnutzung nach Beschäftigung 2006.

Etwa zwei Drittel derer, die regelmäßig einer Tätigkeit nachgehen nutzen auch

das Internet. Auch hier sind wiederum Ost/West-Unterschiede ersichtlich.31

31

Siehe Abbildung 8.


2.4 Fazit Forschungsstand

Mit den Daten der AG.MA konnten die Trends der einführenden Studien bestätigt

werden. Einkommen, Bildung, Geschlecht und Alter determinieren demnach In-

ternetnutzung. Je höher das Einkommen, je höher die Bildung und je jünger die

Mitglieder der deutschen Gesellschaft, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit,

dass diese Gruppen das Internet nutzen. Auch konnte gezeigt werden, der Anteil

an Frauen unter den Internetnutzern ist niedriger als bei den Männern, und stets

wurden Ost/West-Unterschiede ersichtlich. Weiterhin stellten sich Zusammen-

hänge zwischen der Nutzung des besprochenen Mediums und Berufstätigkeit her-

aus: circa zwei Drittel derer, die einer Beschäftigung nachgingen, nutzten 2006

das Internet regelmäßig.

Nach diesen Darstellungen ist es gerechtfertigt zu generalisieren: Frauen

nutzen das Internet weniger, ältere Personen ebenfalls und auch die Ostdeutschen

liegen immer irgendwie hinten. Solche Schlüsse resultieren aus der geringen Tiefe

einer Untersuchung. Dass das Problem der Mediennutzung weitaus komplexer ist,

zeigt Abbildung 5, S. 14: die Betrachtung von Internetnutzung in Abhängigkeit

vom Einkommen. Der Trend zeigt zwar, je höher das Haushaltseinkommen, desto

höher die Wahrscheinlichkeit der regelmäßigen Internetnutzung. Eine valide Aus-

sage ist es aber nicht. Denn der Ausreißer in der betrachteten Kategorie zeigt, dass

hier allein mit ökonomischem Status keine Erklärung möglich ist. Immerhin stel-

len die annähernd mittellosen Befragten, mit einem monatlichen Haushaltsnetto-

einkommen von unter 500 Euro, eine weitaus größere Gruppe an Nutzern als zum

Beispiel Menschen mit Einkommen um 1500 Euro. Und auch die Einbeziehung

des Merkmals Alter kann diesen Effekt nicht erklären. Denn wie aus Tabelle 8

ersichtlich, ist der Anteil an arbeitslosen Internetnutzern in dieser Kategorie grö-

ßer, als der von Schülern oder Lehrlingen. Der hohe Anteil an Studenten wiede-

rum gibt Hinweis auf die Einflussgröße Bildung. Eventuell liegt hier die mögliche

Erklärung aber in dem Umstand, dass Studenten sehr viel häufiger wegen ihrer

Ausbildung am Studienort einen eigenen Hausstand gründen müssen als es bei

Lehrlingen oder gar Schülern der Fall ist. Durch das Einkommen der Eltern er-

scheinen Schüler und Lehrlinge größtenteils in einer anderen Gruppe.

3 T h e o r e t i s c h e A n s ä t z e S e i t e | 1 8

Diese Ausführungen sind Hinweis genug auf die Komplexität von Medien-

nutzung. Zwar hatten die meisten Ergebnisse unter Punkt 2.3 klare Aussagen, va-

lide Erklärungen – so sollte zumindest ansatzweise gezeigt werden – sind jedoch

nur bedingt möglich. So ist es ebenfalls fraglich, ob die herausgestellten

Ost/West-Unterschiede tatsächlich auf Grundlage einer Gruppenkomponente zu

erklären sind. Vielleicht bestehen diese Zusammenhänge nur scheinbar.

3 Theoretische Ansätze

Die im Forschungsstand geführten Betrachtungen zeigen, es gibt Unterschiede bei

der Internetnutzung zwischen Ost und West. Alter und Geschlecht, aber auch Bil-

dung, Einkommen und Berufstätigkeit sind demzufolge die beeinflussenden Vari-

ablen für diese Art Mediennutzung. Mithilfe der eben genannten Merkmale be-

schreiben Soziologen unter anderem soziale Klassen und Schichten. Diese können

als „hierarchische vertikale Gesamtanordnung der Gesellschaft“32

gesehen wer-

den. Die unterschiedlichen Ausprägungen der Variablen konstituieren demzufolge

die Sozialstruktur einer Gesellschaft. Nun kann eine Gesellschaft unter verschie-

denen Aspekten betrachtet werden, zum Beispiel unter dem Blickwinkel der sozi-

alen Ungleichheit aber auch aus Sichtweise von Lebensstilen oder Milieus. Sozia-

le Ungleichheit betrachtet die Verteilung von Handlungsressourcen und Hand-

lungsrestriktionen. Lebensstile hingegen werden unter dem Aspekt Handlungszie-

le und der damit verbundenen Verwendung von Ressourcen untersucht. Die Mili-

euforschung beschäftigt sich wiederum mit der typischen Verteilung von Hand-

lungspartnern, die die Handlungsmöglichkeiten von Individuen erweitern aber

auch einschränken können.33

Dass man Mediennutzung nicht isoliert von nur ei-

nem Teilbereich der Sozialstruktur analysieren kann, zeigt der diffusionstheoreti-

sche Ansatz. Beziehungs- und Interaktionsmuster zwischen Personen lassen

Handlungsziele in Interaktion mit anderen Personen und Handlungsressourcen

entstehen, oder sie ändern sich. Interpersonale Informationen innerhalb sozialer

32

Hippel von, Tippelt 2005, S. 38. 33

Vgl. Rössel 2009, S. 19–27.


Netzwerke und Milieus tragen in besonderer Weise zur Verbreitung von Medien-

innovationen bei.34

3.1 Diffusionstheoretischer Ansatz

Die Diffusionstheorie beschreibt den Prozess der Ausbreitung von Innovationen

innerhalb einer Gesellschaft. Zentrale Elemente dieses Ansatzes sind die Innova-

tion selbst, Adoption dieser Innovation im Zeitverlauf, Kommunikationskanäle für

Informationen über den Innovationsgegenstand und das soziale System. Demnach

wird eine Innovation durch die Gesellschaft übernommen, wenn Neuerungen Vor-

teile für die Übernehmer versprechen. Hierbei ist es egal, ob diese Vorteile auf

subjektiven Einschätzungen beruhen. Die Diffusionsforschung unterscheidet zwi-

schen kontinuierlichen und diskontinuierlichen Innovationen. Das Medium Inter-

net kann bei den diskontinuierlichen Neuerungen eingeordnet werden. Eine solche

Adoption führt zu einem neuartigen Mediennutzungsverhalten allgemein. Es tritt

gegen eingeschliffene, habitualisierte Nutzungsmuster an. Ist eine Innovation

leicht zu verstehen und anzuwenden – und kann sie problemlos erprobt werden –

hat sie ebenfalls Chancen, von der Gesellschaft übernommen zu werden. Abbil-

dung 9 zeigt die Übernahme als Prozess im Zeitverlauf. Die verschiedenen Phasen

in der Abbildung entsprechen der Übernehmertypologie nach Rogers.35

Diese

besteht aus Innovatoren, frühen Übernehmern, früher Mehrheit, später Mehrheit

und Nachzüglern. Die Typologie resultiert aus der Beobachtung, dass nicht alle

Mitglieder einer Gesellschaft Innovationen zur selben Zeit übernehmen, sie ent-

spricht den einzelnen Phasen der Adoption. Demzufolge sind Innovatoren mit

einem Anteil von 2,5 Prozent die kleinste Gruppe der Übernehmer. Sie zeichnen

sich durch hohe Risikofreudigkeit aus und sind mit den nötigen finanziellen Res-

sourcen ausgestattet. In der Regel haben sie einen hohen sozioökonomischen Sta-

tus, sind gesellschaftlich sehr aktiv und verfügen über umfangreiches und tiefgrei-

fendes Wissen bezüglich des Übernahmegegenstands.

34

Vgl. Schenk 2007, S. 418–420. 35

Vgl. ebd. S. 416ff.


Abbildung 9: Übernahme Innovation im Zeitverlauf - Klassifikation der Übernehmer.

Der Anteil an frühen Übernehmern liegt nach Rogers bei 13,5 Prozent. Die-

se Gruppe ist besser in das lokale System integriert als die Fraktion der Innovato-

ren. Ihr hoher Wert für den Übernahmeprozess ergibt sich aber auch daraus, dass

diese Art Übernehmer einen hohen Anteil an Meinungsführern hat. Ebenso wie

die Innovatoren zeichnen sich die frühen Übernehmer durch einen hohen Grad an

Wissen über den Übernahmegegenstand sowie hohen sozioökonomischen Status

aus.

Die frühe Mehrheit kann im Vergleich zu den beiden vorangestellten Grup-

pen idealtypisch als etwas vorsichtiger beschrieben werden. Ihr Anteil liegt bei 34

Prozent. Auch dieser Typ Übernehmer verfügt über einen überdurchschnittlich

hohen sozioökonomischen Status, ist ebenfalls sozial sehr aktiv, nimmt allerdings

seltener die Position des Meinungsführers ein.

Die späte Mehrheit übernimmt eine Neuerung erst dann, wenn bereits

überdurchschnittlich viele Mitglieder einer Gesellschaft die entsprechende Inno-

vation nutzen. Ihr Anteil wird ebenfalls mit 34 Prozent angegeben. Diese Gruppe

wird als skeptisch gegenüber Innovationen beschrieben, sie hat ein geringeres

Einkommen als der Durchschnitt und nur wenig Informationen über den Über-

nahmegegenstand. Nach dem diffusionstheoretischen Ansatz bewirkt sozialer

Druck die Adoption der Neuerung.

Die letzte Gruppe dieser besprochenen Typologie ist die der Nachzügler.

Ihr Anteil im Übernahmeprozess wird mit 16 Prozent angegeben. Die Nachzügler

werden als sozial isoliert beschrieben, deren Entscheidungen auf bisher gemach-


ten Erfahrungen beruhen. Die Übernahme eines Gegenstands durch diese Gruppe

erfolgt in der Regel erst, wenn er in der Gesellschaft nicht mehr als Innovation

angesehen wird.

Wie bereits angedeutet, ist die Übernehmertypologie eine idealtypische

Darstellung, die zwar grundsätzlich auf empirischen Beobachtungen beruht, je-

doch in dieser Form kaum auf die Wirklichkeit abgebildet werden kann.36

Oben

aufgeführte Merkmale bestehen nicht trennscharf, sie überschneiden sich. Aus

diesem Grund werden weitere Elemente bei der Entscheidung für eine Neuerung

berücksichtigt. Diese sind Persönlichkeitsfaktoren und Kommunikationsverhalten.

Frühe Adopter sind weniger fest in ihren Einstellungen und in der Lage komple-

xen abstrakten Denkens. Ihr Kommunikationsverhalten ist überaus breit angelegt,

nicht nur innerhalb eigener sozialer Geflechte, sondern auch netzwerkübergrei-

fend. Frühe Übernehmer nutzen zur Rezeption von Information das breiteste

Spektrum an Massenmedien.

3.1.1 Das Internet als Innovation

Das Internet als digitales Medium wird in den Medienwissenschaften unter dem

Begriff Neue Medien geführt. Auch nach zwanzig Jahren kommerzieller Existenz

dieser Technologie ist diese Bezeichnung gültig. Es kann demnach immer noch

als Innovation betrachtet werden. Wie oben eingeführt, benötigen Innovationen

einige Zeit bis sie nahezu vollständig von einer Gesellschaft adoptiert worden

sind. Es liegt also nahe, dass die Unterschiede zwischen Ost und West unter dem

Aspekt der Diffusionsforschung geprüft werden können. Zumal sozioökonomi-

sche Merkmale der Menschen eine wichtige Rolle bei der Übernahme neuer

Technologien spielen.37

So hat die formale Bildung großen Einfluss. Innovatoren

und frühe Übernehmer zeichnen sich durch zeitige und detaillierte Informiertheit

über den Übernahmegegenstand aus. Interesse und Wissen wiederum sind Eigen-

schaften, die Menschen mit höherer formaler Bildung immanent sind.38

Aber auch

das Einkommen der verschiedenen gesellschaftlichen Gruppen gehört zu den be-

stimmenden Faktoren, besonders in der ersten Hälfte der Diffusion. Mit Blick auf

36

Vgl. Schenk 2007, S. 418. 37

Vgl. ebd. S. 408–419. 38

Vgl. ebd. S. 615.


die Internetnutzung Deutschland gesamt39

war in 2006 noch nicht ganz der Schei-

telpunkt der Diffusionskurve erreicht. Im Ost/West-Vergleich hatte West eben erst

besagten Punkt überwunden, Ost hingegen befand sich im Bereich der frühen

Mehrheit.40

Sind die Ostdeutschen also ein Volk später Übernehmer? Das für die

frühe Übernahme relevante Bildungsniveau41

ist in Ost und West nahezu gleich,

allerdings konnten große Unterschiede bei den Einkommen festgestellt werden.

Betrachtet man die Kosten für die Internetnutzung, so sind diese in den vergange-

nen Jahren gesunken.42

Inwieweit Preise für Menschen erschwinglich sind, ist

subjektiv und damit von der jeweiligen Situation der betreffenden Individuen ab-

hängig. Bis aber eine Entscheidung für eine relativ unbekannte Neuerung gefällt

werden kann – eine Neuerung, deren Nutzen eventuell unbekannt ist – muss die

Lebenshaltung abgesichert werden. Die unterschiedlichen Einkommen in Ost und

West sind jedenfalls Hinweis auf die unterschiedlichen Situationen der Bevölke-

rung in den genannten Gebieten. Vielleicht liegt es aber auch an der generellen

Einstellung der Ostdeutschen gegenüber Neuerungen. Eventuell hat die ungleiche

Sozialisation der Deutschen bis 1990 zu einem differenten Mediennutzungsver-

halten geführt und wirkt sich auch heute noch auf folgende Generationen aus.

3.2 Handlungstheoretische Ansätze und Sozialstruktur

Im innerdeutschen Vergleich sollten sowohl die Sozialisationshypothese als auch

die Situationshypothese Erwähnung finden. Immerhin wuchsen Generationen in

Ost und West unter verschiedenen Bedingungen auf. Infrastruktur, Demografie

und Einkommen sind Elemente, die auch heute noch wegen der über vierzigjähri-

gen Trennung die unterschiedlichen Situationen der Menschen in Deutschland Ost

und West charakterisieren. In der Sozialisations- und Situationshypothese spie-

geln sich Vorstellungen wieder, dass Menschen nicht nur bezüglich ihrer Ziele,

sondern auch bei der Verwendung der Mittel durch die kulturellen und sozialen

Werte ihrer Gesellschaft vorgeprägt sind. Außerdem werden sie in ihrem Handeln

durch Restriktionen eingeschränkt. Dies betrifft die generelle Verfügbarkeit der

39

Siehe Punkt 2.3 Abbildung des Forschungsstandes mit den Daten der AG.MA. 40

Vgl. Ergebnisse Abbildung 2 und Diffusionskurve Abbildung 9. 41

Gemeint ist hier Fach- oder allgemeine Hochschulreife. 42

Vgl. Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien e.V.

25.02.2009.


Mittel, aber auch die finanziellen Ressourcen, um die betreffenden Mittel nutzen

zu können. Unter Sozialstruktur versteht der Soziologe Rössel die Verteilung von

vier Handlungsdeterminanten auf eine Gesellschaft: Handlungsziele, Handlungs-

ressourcen, Handlungsrestriktionen und Handlungspartner. „Es geht dabei ganz

offensichtlich um die Strukturen, die auch tatsächlich das Handeln der Menschen

in einer Bevölkerung bestimmen.“43

Sozialisation und Situation sind unter ande-

rem Bestandteile dieser Determinanten.44

3.2.1 Sozialisation

Die Sozialisationshypothese folgt der Annahme, „dass in früher Kindheit erwor-

bene Einstellungen besonders stabil sind“45

. Werte und Normen einer Gesellschaft

werden verinnerlicht und zum Maßstab des Verhaltens der Individuen erhoben.46

Das Selbstverständnis für Kultur, neue Technologien und dementsprechend auch

die Neuen Medien könnte in den Jahren der Trennung unterschiedlich geprägt

worden sein. Der Forschungsstand zeigt, es gibt im Osten Deutschlands weniger

Onliner als im Westen. Man könnte nun die Vermutung äußern, dass die Gesell-

schaft der DDR wenig technikfreundlich war. Eine Mutmaßung, die die Verwei-

gerung neuer Technologien durch verschiedene Bevölkerungsgruppen im Osten

unterstellt. Diese Einstellung der Verweigerung könnte sich demzufolge in Ansät-

zen auch auf jüngere Generationen übertragen haben. Allerdings haben sich ande-

re Neue Medien scheinbar mühelos auch im Osten durchgesetzt. Mobiltelefone

sind in nahezu allen deutschen Haushalten zu finden. Der Bundesverband Infor-

mationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien e.V., BITKOM, gab

bereits im Frühjahr 2008 bekannt, es gäbe allein in Deutschland über 100 Millio-

nen Mobilfunkanschlüsse. Damit besaß „statistisch jeder fünfte Deutsche zwei

Handys oder Mobilfunkkarten“47

. Probleme bei der Verbreitung dieser Innovation

im Osten wurden nicht kommuniziert. Auch Häder sieht in „Befragung über das

Mobilfunknetz: Eine neue Technik im sozialwissenschaftlichen Methodenarsenal“

keinerlei Anhaltspunkte auf unzureichende Verbreitung dieses Kommunikations-

43

Rössel 2009, S. 19. 44

Vgl. Pickel 2002, S. 54ff. 45

Mühler et al. 2004, S. 24. 46

Vgl. ebd. S. 63. 47

Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien e.V. 27.04.2008.


mittels im Osten. Jedenfalls geht er nicht darauf ein.48

Dies ist ein Indiz für die

problemlose Verbreitung bzw. gleichmäßige Nutzung des Mobiltelefons in

Deutschland. Die ostdeutsche Sozialisation als Verhinderin zur Verbreitung neuer

Kommunikationstechnologien soll mit diesem Vergleich bestritten werden. Auch

das Mobiltelefon ist ein Neues Medium, das seine Einführung Anfang der

1990iger Jahre erfahren hat. Wenn es also nicht an der unterschiedlichen Einstel-

lung der Deutschen liegt, sind eventuell äußere Merkmale für die festgestellten

Unterschiede ursächlich?

3.2.2 Situation

Die Situation von Individuen beeinflusst deren Einstellungen und Verhaltenswei-

sen.49

Besonders die wirtschaftliche Basis wie Einkommen und Arbeitsmöglich-

keiten, aber auch soziale Bedingungen, die wiederum aus der ökonomischen Lage

der Betroffenen resultieren können, leiten aus Perspektive der Mediennutzung das

Handeln. Der Online-Zugang ermöglicht es dem Menschen, zusammen mit den

dafür benötigten Geräten, das Internet nutzen zu können. Dieser Zugang wird von

Internetprovidern kostenpflichtig zur Verfügung gestellt. Um das Internet nutzen

zu können, müssen also finanzielle Ressourcen vorhanden sein. Werden Überle-

gungen zu Kosten und Nutzen angestellt, sollten die Vorteile die Nachteile über-

wiegen. Werden Gebühren erhoben, ist der Kostenfaktor ein Nachteil. Vorteile

sind jedoch überwiegend subjektiv oder bedingen weitere Voraussetzungen.

Wenn überhaupt schon ein entsprechendes Gerät zur Nutzung des Internets vor-

handen ist, muss eventuell noch der Umgang mit den nötigen Programmen gelernt

werden. Die Motivation, sich mit dem neuen Medium auseinanderzusetzen, ist ein

weiterer Entscheidungsfaktor.

Ein anderer Aspekt der Situationshypothese ist der Modernisierungsstand

von Gebieten. Strukturelle Bedingungen wie Straßennetz sowie ein Netz an öf-

fentlichen Verkehrsmitteln, Grad der Urbanisierung eines Bundeslandes und der

Ausbau des Kommunikationsnetzes generieren reale Unterschiede in den Lebens-

lagen der Einwohner in Ost- und Westdeutschland. In den vergangenen zwanzig

Jahren wurde das Straßennetz im Osten Deutschlands mit Geldern der Länder und

48

Vgl. Häder 2009, S. 13 – 16. 49

Vgl. Pickel 2002, S. 56f.


Gemeinden sowie des Bundes modernisiert, ausgebaut und erweitert. Der Ausbau

der Infrastruktur für die Kommunikation ist jedoch spätestens seit 1995 mit der

Privatisierung bzw. Gründung der Deutschen Telekom AG Sache der Privatwirt-

schaft. Der Aufwand muss refinanziert werden. Die Refinanzierung ist in dünn

besiedelten Gebieten, wie zum Beispiel in Teilen Mecklenburg-Vorpommerns

oder Brandenburgs, fraglich. Und wenn man auch davon ausgehen kann, dass

beinahe jedem Haushalt in Deutschland ein Festnetztelefonanschluss zur Verfü-

gung steht – im Jahr 2000 betrug die Festnetztelefondichte im Osten Deutschlands

bereits über 90 Prozent50

– ist die Versorgung mit Breitbandanschlüssen noch lü-

ckenhaft51

. Ein Breitbandanschluss gilt als Voraussetzung für die vollumfängliche

Nutzung des besprochenen Mediums. Festnetztelefonanschlüsse gestatten einen

Onlinezugang über Modem oder ISDN. Sie geben allenfalls die Möglichkeit der

eingeschränkten Nutzung des Internets. Die lückenhafte Versorgung mit Breit-

bandanschlüssen könnte nach eben geführten Überlegungen ein Grund für den

erhöhten Anteil von 34,2 Prozent an Nichtnutzern in Orten mit weniger als 5.000

Einwohnern sein. Im Vergleich: in größeren Städten mit 100.000 bis 499.999

Einwohnern beträgt der Anteil derer, die das Internet nicht nutzen 27,1 Prozent, in

Städten ab 500.000 Einwohner sind es 25,2 Prozent.52

Die Internetnutzung als

strukturelles Problem: während der Osten Deutschlands 11 Städte ab 100.000

Einwohner hat, beträgt die Zahl im Westen 70.53

Einen besseren Vergleich bietet

die Bevölkerungsdichte zwischen Ost und West. Sie lässt ahnen, welche struktu-

rellen Unterschiede zwischen den besprochenen Gebieten bestehen. In Ost-

deutschland leben circa 128 Einwohner je Quadratkilometer, im Westen sind es

623.54

Die eben geführten Betrachtungen von Situation und Sozialisation ver-

schiedener Gruppen einer Gesellschaft schöpfen ihre theoretische Grundlage aus

der Soziologie, der Ungleichheitsforschung. Es gibt demnach Unterschiede zwi-

schen Ost und West, die auf Ressourcen und Restriktionen fußen. Es wurden

strukturelle und finanzielle Faktoren aufgeführt, die für die Ungleichheit zwischen

50

Vgl. Frey-Vor et al. 2008, S. 188. 51

Vgl. Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie 2010. Siehe Anhang 8.6. 52

Vgl. Initiative D21 e.V. 2010b, S. 65. 53

Vgl. Statistisches Bundesamt 2010, S. 40f. 54

Vgl. ebd. S. 36. Eigene Rechnung ohne Berlin.


Ost- und Westdeutschland stehen können. Allerdings muss in Betracht gezogen

werden, dass trotz der gezeigten Unterschiede das finanzielle Niveau der Gruppe

Ost immerhin so hoch ist, dass ein Onlinezugang die ostdeutschen Haushalte fi-

nanziell nicht überlastet. Und auch die strukturellen Bedingungen haben eventuell

nicht genügend Erklärungskraft bezüglich der unterschiedlichen Internetnutzung.

Lebensstile und Milieus sind Ansätze, die ebenfalls Unterschiede innerhalb einer

Gesellschaft erklären können.

3.2.3 Lebensstile und Milieus

Die soziale Ungleichheit setzt sich mit den Möglichkeiten von Teilhabe der Indi-

viduen oder gesellschaftlichen Gruppen auseinander. Dieser Ansatz bezieht ge-

sellschaftliche Ressourcen wie zum Beispiel Einkommen oder Bildung in die

Überlegungen ein, um eine hierarchisch vertikale Struktur einer Gesellschaft zu

zeichnen. Unteranderem können so Klassen innerhalb einer Gesellschaft darge-

stellt werden. Ansätze nach Lebensstilen und Milieus differenzieren auch auf ho-

rizontaler Ebene. Das bedeutet: annähernd gleiche Voraussetzungen – zum Bei-

spiel durch gleiches Alter, Geschlecht, Bildung und Einkommen – aber unter-

schiedliche Verhaltensweisen durch unterschiedliche Interessen. Lebensstile fo-

kussieren auf die tatsächliche Nutzung von Ressourcen, denen kulturelle Präfe-

renzen zugrunde liegen. Diese Geschmacksmuster wiederum sind spezifische

Handlungsziele der Akteure.55

Soziale Milieus hingegen können zuallererst als

soziale Netzwerke der Individuen verstanden werden. Menschen interagieren mit

anderen Menschen, die ihnen in bestimmter Weise ähnlich sind.56

Dies meint,

Individuen handeln oder treffen Entscheidungen, die sich auch nach den Vorlie-

ben und Abneigungen Anderer innerhalb des sozialen Netzwerkes richten. Aus

Lebensstilen und sozialen Milieus können Typologien konstruiert werden, es ent-

stehen so „Klassifikationen von Menschen nach Ähnlichkeit.“57

Es gibt verschie-

dene Ansätze von Typologien wie zum Beispiel Sinus Milieus der Sinus

Sociovision GmbH oder auch die Euro Socio Styles der GfK Lebensstilforschung.

Sinus Milieus sind für diese Arbeit insofern interessant, da sie sich im Speziellen

55

Vgl. Rössel 2009, S. 304f. 56


Frey-Vor et al. 2008, S. 244.


auf Deutschland beziehen und bis August 2010 ein Milieu der DDR-

Nostalgischen isoliert hatten. Sinus Milieus unterliegen der Kritik der ungenügen-

den Differenzierung zwischen Ost und West58

, ein Hinweis darauf, dass die deut-

sche Gesellschaft in vielerlei Hinsicht heterogen ist. Also nicht nur in der Vertei-

lung soziodemografischer Merkmale, sondern auch hinsichtlich des kulturellen

Geschmacks, der die Alltagsorganisation bzw. Alltagsgestaltung determiniert.

Obwohl zum Beispiel die Sinus Milieus relativ beliebige Konstruktionen sind, die

zur Orientierung bei der Mediaplanung oder den Kreativen in der Werbebranche

dienen, böten sie doch eine gewisse Erklärungskraft für differente Mediennut-

zungsmuster, die sich trotz gleicher soziodemografischer Merkmale zwischen

Nutzern und Nichtnutzern des Internets ergeben können. Die Methoden dieser

Typologien werden durch die entsprechenden Marktforschungsinstitute jedoch

nicht offengelegt59

. Sie können somit nicht nachgebaut oder gar für diese Arbeit

übernommen werden. Und betrachtet man die Diskussion um das Für und Wider

dieses Ansatzes, so stößt man auch auf Kritik, die sich auf den „verbesserungs-

würdigen Charakter“60

beziehen. Dem Konzept der Milieus und Lebensstile wer-

den zum Teil „begriffliche Unschärfen und theoretische Defizite“ sowie „die Ver-

kennung der Strukturiertheit von Lebensstilen durch objektive Ungleichheits-

merkmale“61

vorgeworfen. In einem Aufsatz zu diesem Thema stellt der Soziolo-

ge Otte unter anderem Überlegungen über die Beständigkeit der Erklärungskraft

soziodemografischer Merkmale in der Lebensstil- und Milieuforschung an.

3.2.4 Merkmale zur Strukturierung der Mediennutzer

Otte systematisiert in „Hat die Lebensstilforschung eine Zukunft?“ verschiedene

Arbeiten, die sich mit demselben Forschungsgebiet auseinandersetzen.62

Dabei

kommt er zu dem Schluss, dass Lebensstile keine Alternative, sondern allenfalls

Ergänzungen zu anderen Konzepten von Sozialstruktur darstellen.63

So argumen-

tiert er mit Johannsen: „Die Erlebnisgesellschaft, die sich als ‚Nachfolgemodell‘

der Bourdieuschen Klassengesellschaft versteht, liefert keinen Beleg dafür, dass

58

Vgl. ebd. S. 251. 59

Vgl. ebd. Fußnote S. 248 und auch Schweiger 2007, S. 286. 60

Zitiert nach Meyer in Otte 2006, S. 97. 61

Ebd. S. 97. 62

Vgl. ebd. 63

Vgl. ebd. S. 121.


eine ‚Entstrukturierung‘ von sozialer Ungleichheit und Lebensstilen tatsächlich

stattgefunden hat.“64

Lebensstile, so zitiert er Johannsen, würden „nach sozial-

strukturellen Rahmenbedingungen wie Alter und Bildung variieren“ und seien

„insofern keineswegs losgelöst von äußeren Handlungsbedingungen.“65

Otte führt

diesbezüglich verschiedene Analysen auf, deren Ergebnisse allesamt auf die

Strukturierung der Lebensstile durch soziodemografische Merkmale verweisen.

Übereinstimmungen ergeben sich in Bezug auf die Variablen Alter, Bildung und

Geschlecht. Diese Merkmale seien stets für die Erklärung von Lebensstilen von

Bedeutung. Bei Aussagen über berufsbezogene Merkmale oder ökonomischer

Status divergieren die Ergebnisse.66

Objektive Merkmale des Menschen sind die Basisdaten empirischer Publi-

kumsforschung.67

Durch die zuverlässig kontinuierliche Erhebung dieser Variab-

len können unterschiedliche Studien zumindest ansatzweise miteinander vergli-

chen werden. Alter, Geschlecht und Bildung haben demnach einen besonderen

Einfluss auf die Mediennutzung. Wobei hier festgehalten werden soll: Variablen

haben nicht genügend Erklärungskraft, wenn sie getrennt voneinander betrachtet

werden. So verwies Schulz im Ergebnis einer Regressionsanalyse zur Betrachtung

von Medienverhalten älterer Menschen auf das Verschwinden des Einflusses des

Alters, sobald andere soziodemografische Variablen wie Berufstätigkeit, Haus-

haltseinkommen, Haushaltsgröße und Familienstand kontrolliert würden.68

Trotz-

dem sei hier der Wert der Variable Alter besonders herausgestellt. Die Kommuni-

kationswissenschaften diskutieren über den Gegenstand Mediengenerationen.

Nicht vielleicht über den Sinn dieser Kategorisierung, sondern über Probleme der

genaueren Beschreibung altersbedingter Nutzung, die sich unter anderem in der

Ausdifferenzierung von Interessen niederschlägt.69

Ebenso überzeugend sind die

Argumente pro Einfluss des Geschlechts bei der Mediennutzung. Die Unterschie-

de bestehen in der Art der Wahrnehmung von Inhalten, sie sind in dem Fall unab-

hängig von formaler Bildung und den daraus resultierenden Interessen. Frauen

64

Ebd. S. 102. 65

Ebd. 66


Vgl. Schweiger 2007, S. 270. 68

Vgl. ebd. S. 275. 69

Vgl. Jäckel 2010.


nutzen das Internet seltener und wenden dafür weniger Zeit auf als Männer.70

Wie

eben eingeführt, ist Bildung unter anderem Voraussetzung für Interessen an Wis-

senserweiterung, also durchaus auch Neugier in Bezug auf neue Technologien

oder gesellschaftliche Belange, die wiederum die Neuen Medien betreffen kön-

nen. Formale Bildung kann als Indikator für Basiskompetenzen wie Lesen und

Schreiben gesehen werden, was wiederum als Voraussetzung zur Nutzung des

Internets gelten kann.

3.3 Fazit theoretische Ansätze

Zusammenfassend kann festgehalten werden: das Internet ist zuallererst als Neues

Medium zu verstehen. Als ein Medium, das noch nicht vollständig die deutsche

Gesellschaft durchdrungen hat. Betrachtet man den Forschungsstand, nach dem

das Internet in Ostdeutschland bisher weniger regelmäßige Nutzer fand als im

Westen, so könnte dies an unterschiedlichen Situationen in Ost und West liegen,

aber auch an der heterogenen Verteilung der Sozialstruktur in Deutschland. Wei-

terhin könnte über Lebensstile und Milieus zumindest ergänzend Internetnutzung

erklärt werden.

Nahezu jede Studie, die sich mit Mediennutzung auseinandersetzt, arbeitet

mit soziodemografischen Variablen. Dabei haben nicht die einzelnen Merkmale

theoretische Erklärungskraft, vielmehr müssen diese Variablen „als Container-

bzw. Indikatorvariablen gelten, die mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit für ein

Individuum, eine Bevölkerungsgruppe oder Publikumssegment eine Reihe verhal-

tensrelevanter Eigenschaften prognostizieren.“71

Oft werden aber einzelne sozio-

demografische Merkmale für sich betrachtet oder nur ansatzweise sozialen Grup-

pen zugeordnet. Beispiele dafür finden sich in den für diese Arbeit herangezoge-

nen Studien zur Darstellung des Forschungstandes. Der Komplexität des Problems

werden diese Darstellungen nur bedingt gerecht. Was dies für diese Arbeit bedeu-

tet, soll im Folgenden dargelegt werden.

70

Vgl. z.B. Reitze 2006, S. 150 oder auch Eimeren van, Frees 2009, S. 336. Außerdem Punkt 2.3

diese Arbeit. 71

Zitiert nach Schulz in Schweiger 2007, S. 270.

4 M e t h o d e n S e i t e | 3 0

3.4 Hypothese vom Scheineffekt Ost/West

Im Fazit des Forschungsstands wurde bezweifelt, dass Internetnutzung über Her-

kunft Ost oder Herkunft West beschrieben werden kann. Weiter wurde in den the-

oretischen Überlegungen erörtert, dass mehr als eine Variable zur Beschreibung

der Gesellschaft herangezogen werden muss. Da Mediennutzung ein gesellschaft-

liches Phänomen ist, sollte es aus denselben soziologischen Aspekten betrachtet

werden. Aus diesem Grund werden hier solche Merkmale in die Prüfung von Me-

diennutzung einbezogen. Sie resultieren aus den bereits getroffenen Überlegungen

zum Forschungsstand und der theoretischen Herangehensweise. Es wird also der

Einfluss der Variablen Alter, Geschlecht, formale Bildung, ökonomischer Status,

Status von Beschäftigung und Grad der Urbanisierung des Wohnortes des Indivi-

duums in dieser Analyse untersucht. Mithilfe des Konstrukts der eben genannten

Merkmale, so meine Hypothese, ist kein Einfluss der Ost/West-Variable nachzu-

weisen. Ost/West-Unterschiede sind Scheineffekte.

4 Methoden

4.1 Beweislogik

Die Hypothese wird mithilfe einer multiplen linearen Regressionsanalyse geprüft.

Diese Analyse wird eingesetzt, wenn der Einfluss mehrerer unabhängiger Variab-

len auf die Response-Variable untersucht werden soll. Der Vorteil gegenüber an-

derer statistischer Verfahren liegt darin, dass der relative Einfluss einzelner Prä-

diktoren innerhalb eines Variablenpools im Zusammenhang der anderen Prädikto-

ren ermittelt werden kann.72

Es wird also nicht der unabhängige Beitrag einer be-

schreibenden Variable separat ermittelt, sondern wägt die Vorhersagekraft der

einzelnen Prädiktoren gegeneinander ab. Es werden Interkorrelationen zwischen

den Elementen des Variablenpools berücksichtigt. Die standardisierten Regressi-

onsgewichte als Ergebnis dieser Analyse stellen den eigenständigen Beitrag jeder

geprüften Variable dar. Diese Gewichte können miteinander verglichen werden.73

72

Vgl. Rasch et al. 2010, S. 163f. 73

Vgl. ebd.

4 M e t h o d e n S e i t e | 3 1

Geprüft werden die unter Punkt 3.4 genannten Variablen auf die Internet-

nutzung. Für die Entscheidung über den Einfluss der Variable Ost/West wird die

Größe des Standardisierten Beta-Koeffizienten herangezogen. Ist kein Einfluss

nachweisbar, so ist die Hypothese bestätigt. Die Hypothese gilt unabhängig vom

festgelegten Beta-Wert als bestätigt, wenn sich zeigt, dass der Zusammenhang

rein zufällig ist. Die zulässige Irrtumswahrscheinlichkeit p wird mit unter 5 Pro-

zent festgelegt.

4.2 Herkunft der verwendeten Daten

Diese Arbeit ist eine Sekundäranalyse. Fertige Erhebungsergebnisse werden unter

geänderten Gesichtspunkten des theoretischen Bezugsrahmens analysiert. Die

dafür verwendeten Daten wurden von der Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse

(AG.MA) zur Verfügung gestellt und vom Medienwissenschaftlichen Lehr- und

Forschungszentrum der Universität Köln in einen SPSS-Datensatz überführt. Die

AG.MA ist ein Zusammenschluss von Unternehmen der Werbe- und Medienwirt-

schaft. Seit Jahrzehnten werden in ihrem Auftrag repräsentative Daten unter ande-

rem zur Mediennutzung erhoben. Diese Mediennutzungsdaten sind in anonymi-

sierter Form mit persönlichen Merkmalen der Befragten verknüpft und deshalb

besonders für diese Untersuchung geeignet. Die Mediaanalyse zeichnet sich durch

eine hohe Fallzahl aus, was generell zu zuverlässigen Aussagen solcher Studien

führt. Dieser Umstand kann nicht genügend gewürdigt werden. So enthalten die,

für diese Arbeit herangezogenen Datensätze 39.094 bzw. 24.597 Fälle.

Die Media-Analyse ist in zwei Tranchen aufgeteilt: in Pressemedien (PM)

und in Elektronische Medien (EM). Die beiden Tranchen unterscheiden sich in

ihren Erhebungsmethoden. Während die EM-Tranche per CATI (Computer

Assisted Telephone Interviewing), also über Festnetz-Telefon erhoben wird, wer-

den für die PM-Tranche Face-to-Face Interviews eingesetzt. Ein relativ neues In-

terviewverfahren ist das CASI (Computer Aided Self Interviewing). „Der Befrag-

te nimmt [...] nach einer Einweisung des Interviewers die Antworteingaben per

Touchscreen auf einem Laptop selbst vor.“74

Obwohl das CASI im Erhebungs-

zeitraum bereits getestet wurde, es ist jedoch nicht sicher, ob diese Befragungsme-

thode bereits zur Erhebung der hier verwendeten Daten Verwendung fand. Ge-

74

ag.ma · Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse e.V. 2010.

4 M e t h o d e n S e i t e | 3 2

plant war ein erster Feldeinsatz für das Erhebungsjahr 2007.75

Die Stichproben-

auswahl erfolgte für beide Tranchen über das ADM-System, das eine gleichmäßi-

ge Ziehung von Zufallsstichproben für Deutschland gestattet. Einer der für diese

Sekundäranalyse verwendeten Datensätze, MA PM I 2007, ist zwar entsprechend

dem Präsentationsjahr benannt, die Erhebung selbst geschah jedoch bereits März

bis September 2006.76

Für die Darstellung der Ergebnisse in dieser Arbeit gilt

deswegen das Erhebungsjahr 2006. Die Daten für den Datensatz MA PM II 2003

wurden im Jahr der Erhebung veröffentlicht, hier stimmen Präsentations- und Er-

hebungsjahr überein.

Die Grundgesamtheit ist die deutschsprachige Bevölkerung ab 14 Jahren,

sie umfasste für beide Erhebungszeiträume jeweils circa 65 Millionen Personen.77

Die hier verwendeten Datensätze entsprechen dem Stand der Aufbereitung durch

das wissenschaftliche Zentrum in Köln vom 13. Juli 2010.78

4.3 Vorbereitung der Daten

Für die Analysen fanden die Originaldatensätze MA PM I 200779

und MA PM II

200380

Anwendung. Diese waren, bis auf die eindeutigen Variablennamen, nicht

etikettiert. Die verwendeten Variablen wurden deshalb entsprechend dem Leitfa-

den der Universität Köln benannt.81

Hierfür dienten die Angaben in den Codeplä-

nen für Presse I 200782

und Presse II 200383

. Die Feldnummern im jeweiligen

Codeplan entsprechen den Variablen im Datensatz. Beide Codepläne stimmten

mit dem verwendeten Datensätzen in Jahr und Erhebungswelle überein.84

Außer-

dem wurde im genutzten Statistikprogramm SPSS 17 je nach Bedarf das Stan-

dardgewicht Person bzw. das Gewicht Haushalt aktiviert. Die Berechnung der

75

Vgl. Frey-Vor et al. 2008, S. 204. 76

Vgl. ag.ma · Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse e.V. 2007a. 77

Vgl. ag.ma · Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse e.V. 2006 und Frey-Vor et al. 2008, S. 203. 78

Vgl. Hagenah 2010. 79

Vgl. ag.ma · Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse e.V. 2007b. 80

Vgl. ag.ma · Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse e.V. 2003a. 81

Vgl. Apolinarski, Hagenah 2010. 82

Vgl. ag.ma · Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse e.V. 2006. 83

Vgl. ag.ma · Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse e.V. 2003b. 84

Vgl. ag.ma · Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse e.V. 2006 und ag.ma · Arbeitsgemeinschaft

Media-Analyse e.V. 2007b sowie ag.ma · Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse e.V. 2003b und

ag.ma · Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse e.V. 2003a.

4 M e t h o d e n S e i t e | 3 3

Gewichte und die Transformation zu neuen Variablen im jeweils verwendeten

Datensatz wird im folgenden Kapitel näher beschrieben.

4.4 Gewichtung

Für die Gewichtung wurden zwei Variablen neu berechnet und erstellt. Es handelt

sich hierbei um das Gewicht Person mit der eindeutigen Variablenbezeichnung

pgew und das Gewicht Haushalt mit der Bezeichnung hhgew. Diese neu berech-

neten Variablen sind jeweils Quotient aus der Variable des Originaldatensatzes f2

bzw. f4 und dem Faktor 1000, der ebenfalls in den Feldern 2 und 4 des Codeplans

angegeben wurde. Beschrieben ist der Prozess der Gewichtung im entsprechenden

Leitfaden der Universität Köln.85

Die Gewichtung macht die Ergebnisse der Nut-

zeranalysen in dieser Arbeit repräsentativ.86

Mit diesem Verfahren werden Rohda-

ten rechnerisch auf- oder abgewertet. Es gleicht beabsichtigte bzw. unbeabsichtig-

te Abweichungen von der Struktur der Grundgesamtheit aus.87

Beabsichtigte Ver-

zerrungen entstehen in der Media-Analyse beispielsweise bei der disproportiona-

len Stichprobenziehung für Befragungen in Bundesländern mit geringer Populati-

on. In solchen Bundesländern werden im Verhältnis überproportional viele Befra-

gungen durchgeführt: nur so ist eine valide Analyse der Nutzung kleinerer Medien

möglich.88

Unbeabsichtigte Verzerrungen entstehen hingegen durch Verweigerer

oder durch Nichterreichbarkeit potentieller Befragter. Die Quote der Ausfälle liegt

für die Pressetranche der Media-Analyse bei nur 20 Prozent. Dies ist zwar ein

hervorragendes Ergebnis bezüglich der Ausschöpfungsquote, unterm Strich gibt

es aber Ausfälle, die ein Ungleichgewicht bewirken.89

Vermutet wird sogar, dass

die scheinbar zufälligen Ausfälle System haben.90

Behoben werden sollen die be-

sprochenen Stichprobendefekte mit dem Gewichtungsverfahren der Transformati-

on und des Redressements. Mit dem Transformationsgewicht werden beabsichtige

Verzerrungen beseitigt. Das Redressement fungiert zur Behebung des unbeabsich-

tigten Bias‘. Es richtet sich nach den Vorgaben amtlicher Statistik. Vier Werte zur

Behebung von Verzerrungen stehen mit dem Datensatz der AG.MA zur Verfü-

85

Vgl. Hagenah 2007S. 3. 86

Vgl. Apolinarski, Hagenah 2010, S. 6. 87

Vgl. Hagenah 2007, S. 1. 88

Vgl. ebd. 89

Vgl. ebd. 90

Vgl. Rothe 1990 und Hagenah 2007, S. 3.

4 M e t h o d e n S e i t e | 3 4

gung. Das eben besprochene Transformationsgewicht zur Behebung gewollter

Disproportionen für je Haushalt und Person sowie das Gewicht Person und Ge-

wicht Haushalt. Die letztgenannten beinhalten sowohl Transformationsgewicht als

auch Redressement in einem Wert. Der Einsatz dieser beiden Gewichte wird je

nach Bedarf entweder zur haushaltsbezogenen oder personenbezogenen Analyse

empfohlen. In dieser Arbeit finden sowohl Gewicht Haushalt als auch Gewicht

Person Anwendung. Zwar gelten die Daten durch Einsatz von Gewichtung als

repräsentativ, eine für Deutschland typische Darstellung der Bevölkerungsstruktur

mithilfe der Daten der Media-Analyse ist jedoch ungenau. Wie bereits unter Punkt

2.2, S. 8 angemerkt, weichen diese Ergebnisse von denen der Ämter für Statistik

des Bundes und der Länder ab.

4.5 Operationalisierung Forschungsstand

Für die Nachbildung des Forschungsstands im Rahmen dieser Sekundäranalyse

wurde der Datensatz Pressemedien I aus dem Präsentationsjahr 2007 der AG.MA

verwendet. Zur Darstellung dienen die Variablen Internetnutzung, Alter, Ge-

schlecht, Haushaltseinkommen, formale Bildung, Beschäftigung und Ost/West.

Die Letztgenannte ist eine Gruppierung der Bundesländer nach Ost und West.

Berlin wurde nach Stadtbezirken auf die jeweiligen Gruppen aufgeteilt.91

Manche Variablen mussten gelabelt, andere außerdem transkodiert werden.

Diese Rekodierung erfolgte bei den Variablen für Berufstätigkeit und Bildung.

Die Variable Berufstätigkeit des Befragten wurde in Beschäftigung transformiert

und erhielt die Ausprägungen: nicht berufstätig und beschäftigt. Hier wurden

Merkmale sinnvoll zusammengefasst, so dass die Ergebnisse übersichtlich darge-

stellt werden können.92

Probleme für den verwendeten Datensatz ergaben sich bei der korrekten Kate-

gorisierung von Bildung. So sollte geprüft werden, welche Unterschiede sich auf-

grund formaler Bildungsabschlüsse auf die Internetnutzung darstellen lassen. Am

geeignetsten erschien für dieses Vorhaben die Variable f10393

. Diese Variable

bietet im Original die Ausprägungen:

91

Vgl. ag.ma · Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse e.V. 2006, Teil A S. 5 und Anhang 5 S. 148

desselben Dokuments. 92

Siehe Anhang 8.1. 93

Vgl. ag.ma · Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse e.V. 2006, S. 11.

4 M e t h o d e n S e i t e | 3 5

kein allgemeiner Schulabschluss,

Haupt-(Volks-) Schulabschluss,

Abschluss der allgemeinbildenden polytechnischen Oberschule in der

ehemaligen DDR,

Realschulabschluss (mittlere Reife) oder gleichwertiger Abschluss,

Fachhochschulreife,

Allgemeine Hochschulreife (Abitur) und

keine Angabe.

Kein allgemeiner Schulabschluss bedeutet nicht zwangsläufig, dass die befragte

Person eine Schule erfolglos abgebrochen oder keine Schule besucht hat. Es be-

deutet auch, dass die befragte Person noch Schüler sein könnte. Potential und Bi-

lanz würden bei Berücksichtigung dieser Ausprägung ungerechtfertigt zusam-

mengelegt. Eine plausible Darstellung von Bildung wäre so nicht möglich gewe-

sen. Aus diesem Grund erhielten „kein allgemeiner Schulabschluss“ ebenso wie

„keine Angabe“ eine gemeinsame Ausprägung Null (0). Schüler und Menschen

ohne Schulabschluss wurden in den Ergebnissen nicht präsentiert, bei der Inter-

pretation sollte diese Auslassung beachtet werden. Die abhängige Variable Inter-

netnutzung wurde für die Nachzeichnung des Forschungsstandes ebenfalls

rekodiert. Sie erhielt die Ausprägung „0 = keine Nutzung Internet letzte 7 Tage“

und „1 = letzte 7 Tage Nutzung Internet“.

Die präsentierten Daten sind die Ergebnisse aus Kreuztabellen, die mit

SPSS 17 erstellt wurden.

4.6 Operationalisierung Regressionsanalyse

Die folgenden Überlegungen beziehen sich auf den Originaldatensatz MA PM I

2007. Die Operationalisierung des Datensatzes MA PM II 2003 gestaltete sich

ähnlich des im Folgenden ausführlich Erklärten. Die Unterschiede liegen allein in

den Ziffern, die für die Benennung der Variablen Verwendung fanden. Die Wahl

fiel auf diese Datensätze, da die Pressetranche die hier betrachtete Internetnutzung

am besten abbilden kann und außerdem die Variablen und deren Ausprägungen

nahezu identisch waren. Die genauen Benennungen und Ausprägungen der Vari-

ablen sind in den Anhängen 8.2 für MA PM I 2007 und 8.3 für MA PM II 2003

dokumentiert. Zum besseren Verständnis wird empfohlen, diese Anhänge für die

Lektüre dieses Kapitels heranzuziehen.

4 M e t h o d e n S e i t e | 3 6

Mit einer multiplen linearen Regression wird der Einfluss mehrerer unab-

hängiger Variablen auf eine abhängige Variable geschätzt. Mit diesem Verfahren

sind Trends über Zusammenhänge beschreibbar. Bevor die Analyse über Ein-

schluss durchgeführt wird, müssen jedoch Überlegungen über die sinnvolle Zu-

sammensetzung des zu prüfenden Variablenpools und deren Ausprägungen ange-

stellt werden. Mit der Formulierung der Hypothese wurde bezweifelt, dass Inter-

netnutzung mit der Variable Ost/West erklärt werden kann. Durch Einbezug meh-

rerer sozialer Merkmale in die Analyse soll geprüft werden, ob die Ost/West-

Unterschiede rein zufällig sind und inwieweit die Gruppenzugehörigkeit Ost bzw.

West Einfluss auf die Internetnutzung hat. Die Variablenbatterie besteht aus Alter,

Geschlecht, formale Bildung, Haushaltseinkommen, Beschäftigung und Grad der

Urbanisierung des Wohnortes. Der Grad der Urbanisierung des Wohnortes analy-

siert den Einfluss des unter Punkt 3.2.2 genannten strukturellen Problems und

wird im weiteren Verlauf der Arbeit als Gemeindegröße bezeichnet. Er wird über

die Variable f64 geprüft.94

Veränderungen als Vorbereitung auf die bevorstehende

Analyse waren für diesen möglichen Prädiktor nicht nötig.

Der Einfluss des Alters wird im Falle des Originaldatensatzes MA PM I

2007 mit der Variable f97, geprüft. Es handelt sich hierbei um die Altersgruppie-

rung, wie sie bereits zur Darstellung des Forschungsstands auf S. 13 genutzt wor-

den ist. Für die Regression wäre eine genauere Einteilung zwar besser geeignet,

verschiedene Tests zur Verbesserung des Modells haben dies gezeigt, jedoch

wurde das Alter im Datensatz MA PM II 2003 einzig in Altersgruppen erhoben.

Für eine valide Darstellung im Zeitverlauf müssen die Daten unbedingt vergleich-

bar sein. Die verwendete Variable schien hier am sinnvollsten, weil sie in den

unterschiedlichen Jahren genau so erhoben worden ist und sich mit ihrer Verwen-

dung zur Darstellung des Forschungsstands bereits bewährt hat.

Die Variable Geschlecht mit zwei Ausprägungen kann unverändert in das

Analysemodell integriert werden. Formale Bildung erhält eine neue Kodierung:

von f103 in f103bildung2. Aus ehemals sieben Ausprägungen werden drei:

„Haupt-/Volksschule“, „Real-/polyt. Oberschule“ und „Fach-/Hochschulreife“ –

94

Die Feldnummer ist für beide Codepläne und Datensätze gleich.

Siehe Anhang 8.2 und 8.3 ab S. 53.

5 P r ü f u n g d e r H y p o t h e s e S e i t e | 3 7

„keine Angabe“ und „kein Abschluss“ erhalten den Status „fehlend“ und erlangen

dadurch bei der Analyse keinerlei Beachtung.

Ob die Tatsache, dass ein Mitglied der Gesellschaft einer regelmäßigen Tä-

tigkeit nachgeht, Einfluss auf die besprochene Mediennutzung hat, soll über die

Variable f115 geprüft werden. Ursprünglich hat sie 14 Ausprägungen. In Darstel-

lung des Forschungsstands wurde der Frage nachgegangen, inwieweit sich eine

regelmäßige Tätigkeit auf die Internetnutzung auswirkt. Hierfür haben sich die

beiden Ausprägungen „beschäftigt“ und „nicht berufstätig“ bewährt. Für die Reg-

ressionsanalyse sind diese ebenfalls sehr gut geeignet, dies ergaben Tests zur Ver-

besserung der Güte des Modells.

Mit der Variable f213 soll das Haushaltsnettoeinkommen in die Untersu-

chung mit einbezogen werden, sie benötigt keine Rekodierung. Die Responsevari-

able hingegen bedarf einer Transformation. Aus ursprünglich elf Ausprägungen

werden vier. Die regelmäßige Internetnutzung wird über die ersten sieben Aus-

prägungen eruiert, diese werden zu einer zusammengefasst. Weiterhin erhalten

jeweils die Antworten „seltener“, „nicht in den letzten drei Monaten“ und „keine

persönliche Internetnutzung“ einen eigenen Wert, „keine Angabe“ wird auch hier

auf fehlend gesetzt.

5 Prüfung der Hypothese

Gegenstand dieser Arbeit ist der Ost/West-Vergleich in Bezug auf Internetnut-

zung. Einführend wurden mithilfe des Datensatzes der AG.MA die Sozialstruktur

in Deutschland und der Stand der Forschung nachgezeichnet. Dies diente zur

Strukturierung möglicher Vorgehensweisen und half bei der Einordnung des theo-

retischen Bezugsrahmens. Alle Ergebnisse in dieser Arbeit weisen zum Teil klare

Ost/West-Unterschiede aus, trotzdem oder besser deshalb soll geprüft werden, in

wieweit diese Gruppenkomponente tatsächlich Einfluss auf die Internetnutzung

hat. In der Formulierung der Hypothese drückt sich die Überzeugung darüber aus,

dass diese Zusammenhänge nur scheinbar bestehen und somit auf Merkmalen der

Sozialstruktur fußen.

Zur Prüfung des Einflusses der Variable Ost/West werden verschiedene

Analysen durchgeführt. Es wird also nicht nur der Einfluss der einzelnen Prädik-


toren über den Beta-Koeffizienten geprüft, sondern auch die Güte der jeweiligen

Modelle, die sich mit Hinzufügen bzw. Entfernen der besprochenen Variable

Ost/West verändern kann. Die Kriteriumsvariable ist für alle Regressionsanalysen

die Internetnutzung.

5.1 Einfluss der Variable Ost/West

Die Zusammenfassung in Tabelle 9 gibt Auskunft über die Güte der nachfolgend

besprochenen Modelle. Mithilfe dieser Darstellung ist nachvollziehbar, wie gut

der Pool an Prädiktoren die Response-Variable darstellen kann. Für alle Modelle

ergaben die F-Tests hohe Signifikanz.95

Zunächst wurde eine multiple Regression mit allen unter Punkt 3.4 für nö-

tig befundenen Prädiktoren, inklusive der Variable Ost/West durchgeführt. Dieses

Modell wird als Reg1 oder auch DE gesamt bezeichnet. Die für diese mathemati-

sche Schätzung herangezogene Modellgleichung korreliert zu R = 0,635 mit der

Variable Internetnutzung und kann zu 40 Prozent aufklären.

2006. Modellzusammenfassung Multiple Regression Reg1 – Reg4.

R R-Quadrat Korrigiertes R2 Standardfehler

Reg1 DE gesamt ,635a

,404 ,403 1,13933

Reg2 DE ohne ,634a ,402 ,402 1,14081

Reg3 Ost ,616a ,380 ,379 1,15472

Reg4 West ,640a ,409 ,409 1,13467

Tabelle 9: Modellzusammenfassung aller Reg.-Analysen 2006.

In Tabelle 10 werden die Prädiktoren näher betrachtet. Der Einfluss der Variable

Ost/West ist im Vergleich zu Alter, Bildung, Beschäftigung und Einkommen ge-

ring. Auch die Gender-Variable zeigt überraschend geringe Werte. Das Ge-

schlecht spielt hiernach für die Nutzung des betrachteten Mediums kaum eine

Rolle. Aus den Darstellungen zum Forschungsstand konnten hier höhere Werte

erwartet werden. Die Variable Gemeindegröße, die gebietsstrukturelle Einflüsse

prüfen soll, zeigt ebenfalls geringe Werte, was darauf hindeutet, dass der Grad an

Urbanisierung für die Internetnutzung generell nur wenig bzw. keine Bedeutung

hat.

95

Der vollständige Output: siehe Anhang 8.4 ab S. 59.


2006. Beta-Koeffizienten Reg1: Alter, Bildung, Beschäftigung, Geschlecht,

Einkommen, Gemeindegröße und Ost/West. (gewichtet)

Standardisierter Beta‐Koeffizient

DE gesamtReg1

Alter -,305***

Bildung ,265***

Beschäftigung ,153***

Geschlecht -,060***

Einkommen ,138***

Gemeindegröße ,028***

Ost/West -,041***

Anmerkung: ***p<0,001 N = 37.521

Tabelle 10: Beta-Koeffizienten Multiple Reg. 2006 (Reg1).

Ost/West wurde in einem nächsten Schritt aus dem Pool der zu prüfenden

Prädiktoren entfernt und die Analyse von drei weiteren Modellen erfolgte. Noch

einmal wurde eine Regression für DE gesamt durchgeführt, dieses Modell wird

als Reg2 oder auch DE ohne bezeichnet. Die Aussagekraft des Modells verringer-

te sich daraufhin geringfügig. Die Abweichung beträgt 0,2 Prozent. Trotz der

marginalen Veränderung ist es ein Hinweis darauf, dass die Ost/West-

Komponente Internetnutzung zu einem Teil erklären könnte. Die Werte des Beta-

Koeffizienten passten sich entsprechend der Logik der Rechnung an.96

Für die

beiden anderen Analysen wurde der Datensatz nach Ost und West aufgeteilt. Ta-

belle 9 ist zu entnehmen: die Aussagekraft für Ost hat sich daraufhin verringert,

für West hingegen geringfügig verbessert.97

Die Veränderungen bei R2 für Ost

zeigen, dass die Variable Ost/West Einfluss auf die Erklärungskraft haben könnte.

Allerdings spricht die Erhöhung von R² in Modell Reg4 für West gegen diese

Möglichkeit.

96

Siehe Tabelle 11, Reg2 DE ohne. 97

Siehe Tabelle 9.


2006. Beta-Koeffizienten Reg1 – Reg4: Alter, Bildung, Beschäftigung,

Geschlecht, Einkommen, Gemeindegröße und Ost/West. (gewichtet)


DE gesamtReg1

DE ohne Reg2

Ost Reg3

WestReg4

Alter -,305*** -,304*** -,305*** -,307***

Bildung ,265*** ,258*** ,215*** ,275***

Beschäftigung ,153*** ,155*** ,159*** ,151***

Geschlecht -,060*** -,059*** -,025** -,069***

Einkommen ,138*** ,146*** ,151*** ,132***

Gemeindegröße ,028*** ,034*** ,061*** ,019***

Ost/West -,041***

Anmerkung: ***p<0,001 **p<0,01

DE N = 37.521 Ost N = 7.558 West N = 29.963

Tabelle 11: Vergleich Beta-Koeffizienten aller Reg.-Analysen 2006.

Ein Gesamtüberblick über die Werte des standardisierten Beta-

Koeffizienten in Tabelle 11 zeigt die Trends der besprochenen Analysen. Alter

und Beschäftigung stellen sich als stabile Größen dar. Bildung und Einkommen

hingegen haben scheinbar gruppenspezifischen Charakter, sie zeigen relativ große

Abweichungen im Ost/West-Vergleich. Und betrachtet man den Einfluss von

Gemeindegröße getrennt nach Ost und West, so ist dieser ebenfalls divergent. Die

Unterschiede zwischen diesen Gruppen sind größer als zum Beispiel bei der Vari-

able Einkommen.

5.2 Einflussgrößen im Zeitverlauf

Im folgenden Kapitel stehen die Trends von Einflüssen der einzelnen Prädiktoren

im Zeitverlauf im Mittelpunkt. Dazu wird der Datensatz aus 2003 herangezogen

und mit den Ergebnissen aus 2006 verglichen. Die F-Tests aller Modelle für 2003

waren hochsignifikant. Die für die Schätzung herangezogene Modellgleichung

DE gesamt 2003 korreliert zu R = 0,585 mit der Variable Internetnutzung und

kann zu 34 Prozent aufklären. Die Erklärungskraft für 2006 lag um circa 6 Pro-

zentpunkte höher.

2003/2006. Modellzusammenfassung Reg1 & Reg5.


Reg5 DE gesamt 2003 ,585a

,342 ,342 1,13799

Reg1 DE gesamt 2006 ,635a

,404 ,403 1,13933

Tabelle 12: Modellzusammenfassung DE gesamt 2003/2006.


Die Trends für 2003 in Tabelle 13 zeigen auch hier: den größten Einfluss haben

die Prädiktoren Bildung, Alter, Einkommen und Beschäftigung auf die Internet-

nutzung. Einen geringen Einfluss hingegen weisen die Variablen Gemeindegröße,

Geschlecht und Ost/West auf.

2003/2006 Vergleich Beta-Koeffizienten: Geschlecht, Bildung, Berufstätigkeit,

Einkommen, Gemeindegröße, Alter und Ost/West. (gewichtet) Standardisierter Beta‐Koeffizient

2003 2006

Alter -,253*** -,305***

Bildung ,294*** ,265***

Beschäftigung ,111*** ,153***

Ost/West -,048*** -,041***

Geschlecht -,074*** -,060***

Einkommen ,126*** ,138***

Gemeindegröße ,019*** ,028***

Anmerkung: ***p<0,001

2003 N = 24.597 2006 N = 37.521

Tabelle 13: Vergleich Beta-Koeffizienten 2003/2006. (Reg1 & Reg5)

Soweit stimmen die Ergebnisse von 2003 mit denen aus dem Erhebungsjahr 2006

überein. Allerdings gab es Verschiebungen in den Rängen der einzelnen Variab-

len und somit Veränderungen über die Zeit. So nahm die Bedeutung des Alters im

Verlauf der Diffusion zu, die der Bildung nahm hingegen ab. Die Tatsache, ob

jemand einer regelmäßigen Beschäftigung nachgeht, wird immer bedeutender.

Ebenso steht es mit dem Haushaltseinkommen.

Bei den geringeren Einflussgrößen können weitere Trends aufgezeigt wer-

den. Der Einfluss der Variable Geschlecht auf die Internetnutzung nimmt ab, das

der Gemeindegröße ist hingegen etwas gestiegen. Die Werte für Ost/West haben

sich im Zeitverlauf nur wenig verändert. Eventuell ist dies ein Hinweis auf eine

geringe, aber stabile Einflussgröße. Allerdings stellen auch hier die Veränderun-

gen der Modelle für 2003 den Einfluss der Variable Ost/West in Frage. Die Mo-

dellgüte veränderte sich ebenso wie bereits für 2006 unter Punkt 5.1, S. 38 be-

schrieben.


Auch für den Datensatz von 2003 wird hier ein Ost/West-Vergleich prä-

sentiert. Wie eben angedeutet, die Modellgüte für Ost ist gesunken, für West

leicht gestiegen98

.

2003. Modellzusammenfassung Reg5 – Reg8.


Reg5 DE gesamt ,585a

,342 ,342 1,13799

Reg6 DE ohne ,583a ,340 ,340 1,13985

Reg7 Ost ,549a ,302 ,301 1,14240

Reg8 West ,596a ,355 ,354 1,13380

Tabelle 14: Modellzusammenfassung DE gesamt und Ost/West 2003.

Tabelle 15 zeigt: die größten Unterschiede im Jahr 2003 bestehen bezüglich des

Prädiktors Bildung. In West hat dieses Merkmal den mit Abstand stärksten Ein-

fluss auf die Internetnutzung, für Ost kann es als moderat eingestuft werden. Alter

hat nahezu denselben Einfluss in Ost und West. Diese Variable ist demnach eine

stabile Größe für die Untersuchung von Internetnutzung.

2003. Vergleich Beta-Koeffizienten nach Ost/West: Geschlecht, Bildung,

Berufstätigkeit, Einkommen, Gemeindegröße und Alter (gewichtet)


Ost West

Alter -,251*** -,257***

Bildung ,189*** ,315***

Beschäftigung ,136*** ,105***

Geschlecht -,041* -,083***

Einkommen ,137*** ,121***

Gemeindegröße ,094*** ,019

Anmerkung: ***p<0,001 *p<0,05 p<0,1

Ost N = 5.030 West N = 19.568

Tabelle 15: Vergleich Beta-Koeffizienten Ost/West 2003. (Reg7 & Reg8)

Mit Blick auf den Ost/West-Vergleich über die Zeit in Tabelle 16 präsentiert sich

das Alter nochmals als beständig. Zwar nimmt der Einfluss dieses Prädiktors im

Laufe der Zeit zu, jedoch bleiben die Ost/West-Unterschiede jeweils marginal.

Die Variable Bildung gewinnt in Ost über die Zeit an Gewicht, in West sinkt es

hingegen. Und auch die Einflüsse von Beschäftigung und Einkommen nehmen

jeweils in Ost und West im Zeitverlauf zu. Gemeindegröße und Geschlecht konn-

98

Siehe Tabelle 14.

6 F a z i t S e i t e | 4 3

ten über die Zeit nicht verglichen werden, die Ergebnisse der Tests zur Signifi-

kanz wichen voneinander ab.

2003/2006. Ost/West-Vergleich im Zeitverlauf. Einfluss von Geschlecht, Bildung,

Berufstätigkeit, Einkommen, Gemeindegröße und Alter (gewichtet)


2003 2006

Ost West Ost West

Alter -,251*** -,257*** -,305*** -,307***

Bildung ,189*** ,315*** ,215*** ,275***

Beschäftigung ,136*** ,105*** ,159*** ,151***

Geschlecht -,041* -,083*** -,025** -,069***

Einkommen ,137*** ,121*** ,151*** ,132***

Gemeindegröße ,094*** ,019 ,061*** ,019***

Anmerkung: ***p<0,001 **p<0,01 *p<0,05 p<0,1

2003 Ost N = 5.030 West N = 19.568

2006 Ost N = 7.558 West N = 29.963

Tabelle 16: Vergleich Beta-Koeffizienten Ost/West im Zeitverlauf 2003/2006.

6 Fazit

Die Hypothese konnte nicht bestätigt werden, denn die Variable Ost/West zeigte

im Ergebnis der multiplen Regressionsanalysen einen geringen, aber relativ stabi-

len Einfluss bei hoher Signifikanz. Die unklaren Richtungen der Erklärungskraft

der jeweiligen Modelle bei Auslassung der Ost/West-Komponente bedürfen einer

Diskussion. Für den Ost/West-Vergleich war zu beobachten, dass R² jeweils bei

der Analyse der Gruppe Ost an Gewicht verlor, sobald die betreffende unabhängi-

ge Variable aus dem Modell entfernt wurde. West hingegen profitierte von dieser

Auslassung. Dies könnte ein Hinweis darauf sein, dass andere – für diese Unter-

suchung – nicht bedachte Merkmale Einfluss auf die Response-Variable haben

könnten. Da dies jedoch nicht mit Sicherheit behauptet werden kann, gilt die Hy-

pothese als falsifiziert.

Eventuell sind die beschriebenen Bewegungen der Modellgüte auf unter-

schiedliche Stichprobengrößen zurückzuführen. Bei der Teilung des Datensatzes

nach Ost/West beträgt der Datenumfang der Gruppe Ost nur ein Viertel der von

West, wenn auch auf hohem Niveau. Wird dieses Phänomen im Zeitverlauf be-

trachtet, nimmt der eben beschriebene Effekt ab. Er war also für den Datensatz

aus dem Jahr 2003 etwas größer und wurde mit den jüngeren Ergebnissen schwä-

6 F a z i t S e i t e | 4 4

cher.99

Auch hier sind die Stichprobengrößen unterschiedlich. Für MA PM II

2003 lagen 24.597 Fälle vor, für MA PM I 2007 waren es 39.094.

Trotz Falsifizierung der Hypothese und den unklaren Gründen in den Be-

wegungen der Modellgüte ist das Ergebnis dieser Arbeit in einem Punkt sicher:

Internetnutzung in Deutschland kann zu einem großen Teil über die Sozialstruktur

beschrieben werden. Der Einfluss der Gruppenkomponente Ost/West war gering

nachweisbar, das weitaus größere Gewicht hatten jedoch die wenigen Variablen

Alter, Einkommen, Bildung und Beschäftigung. Wird Internetnutzung mithilfe

dieser Merkmale beschrieben und werden Gruppen nach Ost und West aufgeteilt,

so werden Unterschiede sichtbar. Dabei ist es nicht falsch, von einer digitalen

Kluft zwischen Ost und West zu sprechen. Diese Spaltung resultiert jedoch aus

der heterogenen Verteilung von Strukturen innerhalb der deutschen Gesellschaft.

99

Siehe Tabelle 9 und Tabelle 14.

7 L i t e r a t u r v e r z e i c h n i s S e i t e | 4 5

7 Literaturverzeichnis

ag.ma · Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse e.V. (Hg.) (2003b): Codeplan MA

2003 Presse II, zuletzt aktualisiert am 26.06.2006, zuletzt geprüft am 27.12.2010.

ag.ma · Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse e.V. (Hg.) (2006): Codeplan MA

2007 Presse I, zuletzt aktualisiert am 14.12.2006, zuletzt geprüft am 07.08.2010.

Apolinarski, Beate; Hagenah, Jörg (2010): Leitfaden für eine individuelle Aufbe-

reitung und Analyse der MA-Daten. Universität Köln.

ARD/ZDF-Medienkommission (Hg.) (2007): Internet zwischen Hype, Ernüchte-

rung und Aufbruch. 10 Jahre ARD/ZDF-Onlinestudie. Baden-Baden.

Eimeren van, Birgit; Frees, Beate (2009): Der Internetnutzer 2009 – multimedial

und total vernetzt? In: Media Perspektiven, Jg. 40, H. 07, S. 334–348.

Eimeren van, Birgit; Frees, Beate (2010): Fast 50 Millionen Deutsche online –

Multimedia für alle? Ergebnisse der ARD/ZDF-Onlinestudie 2010. In: Media Per-

spektiven, Jg. 41, H. 07-08, S. 334–349.

Eimeren van, Birgit; Gerhard, Heinz; Frees, Beate (2003): Internetverbreitung in

Deutschland: Unerwartet hoher Zuwachs. In: Media Perspektiven, Jg. 34, H. 8, S.

338–358.

Faulstich, Werner (2004): Medienwissenschaft. Paderborn: Fink (UTB Basics,

2494).

Frey-Vor, Gerlinde; Siegert, Gabriele; Stiehler, Hans-Jörg (Hg.) (2008): Media-

forschung. Konstanz: UVK-Verl.-Ges. (UTB Medien- und Kommunikationswis-

senschaft, Betriebswirtschaft, 2882).

Häder, Michael (2009): Befragung über das Mobilfunknetz: Eine neue Technik im

sozialwissenschaftlichen Methodenarsenal. In: Telefonbefragungen über das Mo-

bilfunknetz. Konzept, Design und Umsetzung einer Strategie zur Datenerhebung.

1. Aufl. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften / GWV Fachverlage

GmbH Wiesbaden, S. 13–16.

Hagenah, Jörg (2007): Die Gewichtung der Daten der Leser- und Media-

Analysen. Universität zu Köln.

Hagenah, Jörg (2010): DVD-Begleitschreiben. Herausgegeben von Universität

Köln.


Hippel von, Aiga; Tippelt, Rudolf (2005): Weiterbildung: Chancenausgleich und

soziale Heterogenität. In: Aus Politik und Zeitgeschichte (APuZ), Jg. 55, H. 37, S.

38–45.

Jäckel, Michael (2010): Was unterscheidet Mediengenerationen? In: Media Per-

spektiven, H. 05, S. 247–257.

Jandura, Olaf; Meyen, Michael (2010): Warum sieht der Osten anders fern? Eine

repräsentative Studie zum Zusammenhang zwischen sozialer Position und Medi-

ennutzung. In: Medien und Kommunikationswissenschaft (M&K), Jg. 58, H. 02,

S. 208–226.

Mühler, Kurt; Opp, Karl-Dieter; Skrobanek, Jan; Werner, Christian (2004): Regi-

on und Nation. Zu den Ursachen und Wirkungen regionaler und überregionaler

Identifikation. 1. Aufl. Wiesbaden: VS Verl. für Sozialwiss.

Otte, Gunnar (2006): Hat die Lebensstilforschung eine Zukunft? Eine Auseinan-

dersetzung mit aktuellen Bilanzierungsversuchen. In: Koschnick, Wolfgang J.

(Hg.): Schwerpunkt: Lifestyle-Forschung. Mit weiteren Beiträgen über Neuro-

Marktforschung, Zeitschriftennutzung, integrierte Kommunikation, Crossmedia,

Multimediaforschung, Onlinemarktforschung, Zeitungsnutzung, Medienwissen-

schaft, Fernsehforschung und Werbewirkung, S. 97–136.

Pickel, Gert (2002): Jugend und Politikverdrossenheit. Zwei politische Kulturen

im Deutschland nach der Vereinigung? Univ., Diss.--Frankfurt (Oder), 2002. Op-

laden: Leske + Budrich (Politische Kultur in den neuen Demokratien Europas, 2).

Rasch, Björn; Friese, Malte; Hofmann, Wilhelm; Naumann, Ewald (2010): Quan-

titative Methoden. : Einführung in die Statistik für Psychologen und Sozialwis-

senschaftler. 3., erw. Aufl. Berlin: Springer (Springer-Lehrbuch Bachelor).

Reitze, Helmut (2006): Massenkommunikation VII. Eine Langzeitstudie zur Me-

diennutzung und Medienbewertung 1964 - 2005. 1. Aufl. Baden-Baden: Nomos-

Verl.-Ges. (Schriftenreihe Media-Perspektiven, Bd. 19).

Rössel, Jörg (2009): Sozialstrukturanalyse. Eine kompakte Einführung. 1. Aufl.

Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften / GWV Fachverlage GmbH

Wiesbaden.

Rothe, Günter (1990): Wie (un)wichtig sind Gewichtungen? Eine Untersuchung

am ALLBUS 1986. In: ZUMA Nachrichten, Jg. 14, H. 26, S. 31–55.

Schenk, Michael (2007): Medienwirkungsforschung. 3., vollständig überarbeitete

Aufl. Tübingen: Mohr Siebeck.


Schweiger, Wolfgang (2007): Theorien der Mediennutzung. Eine Einführung.

Univ., Habil.-Schr.--München. 1. Aufl. Wiesbaden: VS Verl. für Sozialwiss.

(Lehrbuch).

Statistisches Bundesamt (Hg.) (2010): STATISTISCHES JAHRBUCH 2010. Für

die Bundesrepublik Deutschland mit »Internationalen Übersichten«.

Kusterdingen: HGV.

7.1 Internetquellen und Datensatz

ag.ma · Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse e.V. (Hg.) (2003a):

MA_PM_II_A_03.SAV. (SPSS-Datensatz) Frankfurt am Main. Aufbereitet durch

Universität Köln.

ag.ma · Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse e.V. (Hg.) (2007b):

MA_07_PM_I_A.SAV. (SPSS-Datensatz) Frankfurt am Main. Aufbereitet durch

Universität Köln.

ag.ma · Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse e.V. (Hg.) (2007a): MA 2007 Pres-

semedien I.

Online verfügbar unter http://www.agma-

mmc.de/04_presse/detail.asp?id=45&topnav=12&subnav=405&jahr=2007, zu-

letzt aktualisiert am 24.01.2007, zuletzt geprüft am 05.10.2010.

ag.ma · Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse e.V. (2010): Erhebungsmethode Ta-

geszeitungen.

Online verfügbar unter http://www.agma-

mmc.de/03_forschung/tageszeitungen/erhebung_methode/erhebungsmethode.asp?

topnav=10&subnav=200, zuletzt geprüft am 07.09.2010.

Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien

e.V.: Mehr als 100 Millionen Mobilfunkanschlüsse in Deutschland. Pressemittei-

lung vom 27. April 2008. Berlin.

Online verfügbar unter http://www.bitkom.org/files/documents/BITKOM-

Presseinfo_Handyvertraege_27_04_2008.pdf, zuletzt geprüft am 09.11.2010.

Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien

e.V.: Rekordumsatz mit Internetzugängen. Pressemitteilung vom 25.02.2009. Ber-

lin.

Online verfügbar unter

http://www.bitkom.org/files/documents/BITKOM_Presseinfo_Datendienste_25_0

2_2009.pdf, zuletzt geprüft am 15.11.2010.


Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (Hg.) (2010): Breitbandver-

fügbarkeit Deutschland. mindestens 1 Mbit/s alle Technologien. Unter Mitarbeit

von Sabine Maass.

Online verfügbar unter http://www.zukunft-

breitband.de/BBA/Redaktion/PDF/Laenderkarten/breitbandverfuegbarkeit-

deutschland-alle-

technologien,property=pdf,bereich=bba,sprache=de,rwb=true.pdf, zuletzt aktuali-

siert am 04.10.2010, zuletzt geprüft am 15.11.2010.

Verweigereratlas 2001 (2001). Initiative D21 e.V. Online verfügbar unter

http://old.initiatived21.de/fileadmin/files/NOA_Umzug/NOA_Atlanten/Verweiger

eratlas2001.pdf, zuletzt geprüft am 10.10.2010.

Initiative D21 e.V. (Hg.) (2010a): (N)ONLINER Atlanten 2001-2009.

Online verfügbar unter http://www.initiatived21.de/category/nonliner-

atlas/nonliner-atlanten-2001-2009, zuletzt aktualisiert am 06.12.2010, zuletzt ge-

prüft am 06.12.2010.

(N)ONLINER Atlas 2010 : Initiative D21. Eine Typographie des digitalen Gra-

bens durch Deutschland (2010b). Nutzung und Nichtnutzung des Internets, Struk-

turen und regionale Verteilung. Initiative D21 e.V.

Online verfügbar unter http://www.initiatived21.de/category/nonliner-

atlas/nonliner-atlas-2010, zuletzt geprüft am 20.07.2010.

8 A n h a n g S e i t e | 4 9

8 Anhang

8.1 Code Sheet Forschungsstand/Sozialstruktur MA PM I 2007

Die Überschrift der Variablen besteht aus zwei Teilen (Bsp. f91Teil1

GeschlechtTeil2

). Diese Angaben entsprechen den Namen und Labels der Variablen

im verwendeten Datensatz. Die Ziffern vor den Ausprägungen der jeweiligen Va-

riablen hier im Plan entsprechen ebenfalls den Ausprägungen der jeweiligen Vari-

ablen im Datensatz. Für die Zuordnung und Verifizierung der Variablen wurde

der Codeplan MA 2007 Presse I100

verwendet. Die Variablen im Datensatz (f91)

entsprechen den Feldern im Codeplan (Feld: 91 Geschlecht). Die Wertebereiche

der Ausprägungen wurden entsprechend den Angaben des Codeplans beschriftet.

Das Labeln und Beschriften erfolgte nach dem Leitfaden, der von der Universität

Köln zur Verfügung gestellt wurde.101

Verschiedene Variablen wurden für die

Auswertung Transkodiert. Die betreffenden Original-Variablen, die nicht für die

Auswertung, jedoch als Vorlage der transkodierten Größen dienten, sind in die-

sem Sheet ausgegraut.

Gewichtet wurde mit der Variable pgew, gebildet aus f2/1000.

Für getrennte Betrachtung Ost/West: Aufgeteilt nach Variable f53.

f53 Bundesländer: mit Berlin Zuordnung nach ma Definition Radio

1. alte Bundesländer mit Berlin-West (ma Definition Radio)

2. neue Bundesländer mit Berlin-Ost (ma Definition Radio)

Erhalten der Ergebnisse über Kreuztabellen:

• Spalte Internetnutzung Variable f505internet (abhängige Var.)

• Zeile jeweils die folgenden Variablen (unabhängige Var.)

f91 Geschlecht

1. männlich

2. weiblich

100

Vgl. ag.ma · Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse e.V. 2006. 101

Vgl. Apolinarski, Hagenah 2010.

8 A n h a n g S e i t e | 5 0

f97 Alter des Befragten (gruppiert)

1. 14 - 19 Jahre

2. 20 - 29 Jahre

3. 30 - 49 Jahre

4. 50 - 64 Jahre

5. 65 Jahre und älter

f103 Höchster allgemeiner Schulabschluss des Befragten

1. kein allgemeiner Schulabschluss

2. Haupt-(Volks-)Schulabschluss

3. Abschluss der allgemeinbild. polytech. Oberschule in der ehemaligen DDR

4. Realschulabschluss (mittlere Reife) oder gleichwertiger Abschluss

5. Fachhochschulreife

6. Allgemeine Hochschulreife (Abitur)

7. keine Angabe

Rekodiert in:

f103bildung1 Höchster allgemeiner Schulabschluss (ordinal)

1, 7 => 0 / 2 => 1 / 3, 4 => 2 / 5, 6 => 3

0. keine Angabe / kein allgemeiner Schulabschluss


2. Abschluss Real- oder polytech. Oberschule

3. Fach- oder allgemeine Hochschulreife

8 A n h a n g S e i t e | 5 1

f115 Berufstätigkeit des Befragten

1. voll berufstätig: im fremden Betrieb

2. voll berufstätig: im eigenen Betrieb

3. teilweise berufstätig: im fremden Betrieb

4. teilweise berufstätig: im eigenen Betrieb

5. vorübergehend arbeitslos

6. Rentner, Pensionär (nicht mehr voll berufstätig): früher berufstätig

7. Rentner, Pensionär (nicht mehr voll berufstätig): früher nicht berufstätig

8. in Ausbildung: Lehrling

9. in Ausbildung: Schüler

10. in Ausbildung: Student

11. in Umschulung

12. nicht berufstätig: aber früher berufstätig gewesen

13. nicht berufstätig: (noch) nie berufstätig gewesen

14. keine Angabe

Rekodiert in:

f115aushaus Beschäftigung

1 bis 4 und 8 bis 11 => 2 / 5 bis 7,12, 13 => 1 / 14 => 0

0. keine Angabe

1. nicht berufstätig

2. beschäftigt

f213 Haushaltsnettoeinkommen

1. bis unter 500 €

2. 500 € bis unter 1.000 €

3. 1.000 € bis unter 1.500 €

4. 1.500 € bis unter 2.000 €

5. 2.000 € bis unter 2.500 €

6. 2.500 € bis unter 3.000 €

7. 3.000 € und mehr

8 A n h a n g S e i t e | 5 2

f505 Nutzung von Internet

(Anzahl von Tagen einer normalen Woche in der letzten Zeit)

1. 1 Tag

2. 2 Tage

3. 3 Tage

4. 4 Tage

5. 5 Tage

6. 6 Tage

7. 7 Tage

8. seltener

9. keine persönliche Nutzung des Internets

10. nicht in den letzten 3 Monaten

11. keine Angabe

Rekodiert in:

f505internet Nutzung von Internet


1 bis 7 => 1 / 8 bis 11 => 0

0. keine Nutzung Internet

1. Nutzung Internet

8 A n h a n g S e i t e | 5 3

8.2 Code Sheet Multiple Regression MA PM I 2007




f65 Gemeindegröße

1. bis unter 5.000 Einwohner

2. 5.000 bis unter 20.000 Einwohner



5. 500.000 Einwohner und mehr

f91 Geschlecht

1. männlich

2. weiblich


1. 14 - 19 Jahre

2. 20 - 29 Jahre

3. 30 - 49 Jahre

4. 50 - 64 Jahre









7. keine Angabe

Rekodiert in:

8 A n h a n g S e i t e | 5 4

f103bildung1 Höchster allgemeiner Schulabschluss (ordinal)

2 => 1 / 3, 4 => 2 / 5, 6 => 3 / 1, 7 => fehlend















11. in Umschulung



14. keine Angabe

Rekodiert in:


1 bis 4 und 8 bis 11 => 2 / 5 bis 7,12, 13 => 1 / 14 => fehlend


2. beschäftigt

8 A n h a n g S e i t e | 5 5



2. 500 € bis unter 1.000 €

3. 1.000 € bis unter 1.500 €

4. 1.500 € bis unter 2.000 €

5. 2.000 € bis unter 2.500 €

6. 2.500 € bis unter 3.000 €

7. 3.000 € und mehr



1. 1 Tag

2. 2 Tage

3. 3 Tage

4. 4 Tage

5. 5 Tage

6. 6 Tage

7. 7 Tage

8. seltener



11. keine Angabe

Rekodiert in:

f505internet3 Nutzung Internet

9 => 1/ 10 => 2 / 8 => 3 / 1 bis 7 => 4 / 11 => fehlend


2. Nutzung länger als 3 Monate her

3. Nutzung in den letzten 3 Monaten

4. Nutzung Internet

8 A n h a n g S e i t e | 5 6

8.3 Code Sheet Multiple Regression MA PM II 2003

Für die Zuordnung und Verifizierung der Variablen wurde der Codeplan MA

2003 Presse II102

verwendet.

Gewichtet wurde mit der Variable pgew, gebildet aus f2/1000.

Für getrennte Betrachtung Ost/West: Aufgeteilt nach Variable f53.




f65 Gemeindegröße

1. bis unter 5.000 Einwohner




5. 500.000 Einwohner und mehr

f91 Geschlecht

1. männlich

2. weiblich


1. 14 - 19 Jahre

2. 20 - 29 Jahre

3. 30 - 49 Jahre

4. 50 - 64 Jahre


102

Vgl. ag.ma · Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse e.V. 2003b.

8 A n h a n g S e i t e | 5 7








7. keine Angabe

Rekodiert in:

f102bildung Höchster allgemeiner Schulabschluss

2 => 1 / 3, 4 => 2 / 5, 6 => 3 / 1, 7 => fehlend















11. in Umschulung



14. keine Angabe

Rekodiert in:

8 A n h a n g S e i t e | 5 8


1 bis 4 und 8 bis 11 => 2 / 5 bis 7,12, 13 => 1 / 14 => fehlend


2. beschäftigt



2. 500 € bis unter 1.000 €

3. 1.000 € bis unter 1.500 €

4. 1.500 € bis unter 2.000 €

5. 2.000 € bis unter 2.500 €

6. 2.500 € bis unter 3.000 €

7. 3.000 € und mehr



1. 1 Tag

2. 2 Tage

3. 3 Tage

4. 4 Tage

5. 5 Tage

6. 6 Tage

7. 7 Tage

8. seltener



11. keine Angabe

Rekodiert in:

f502internet Nutzung Internet

9 => 1/ 10 => 2 / 8 => 3 / 1 bis 7 => 4 / 11 => fehlend


2. Nutzung länger als 3 Monate her

3. Nutzung in den letzten 3 Monaten

4. Nutzung Internet

8 A n h a n g S e i t e | 5 9

8.4 Output Multiple Regression MA PM I 2007

8.4.1 Regression DE gesamt 2007 (Reg1)

Modellzusammenfassung Modell R R-Quadrat Korrigiertes R-

Quadrat Standardfehler des Schätzers

1 ,635a

,404 ,403 1,13933

ANOVAb

Modell

Quadrat-summe

df Mittel der Quadrate

F Sig.

1 Regression 32949,153 7 4707,022 3626,182 ,000a

Nicht stan-dardisierte Residuen

48693,814 37513 1,298

Gesamt 81642,967 37520

Koeffizientena

Modell

Nicht standardisierte Koeffi-zienten

Standardisier-te Koeffizien-

ten

T Sig.

Regressionsk

oeffizientB Standardfeh-

ler Beta

1 (Konstante) 1,978 ,058 34,170 ,000

Gemeinde-größe

,036 ,005 ,028 6,926 ,000

Geschlecht -,176 ,012 -,060 -14,722 ,000

Höchster allgemeiner Schulab-schluss

,521 ,009 ,265 60,288 ,000

Tätigkeit with missing

,455 ,016 ,153 28,766 ,000

Haushaltsnet-toeinkommen

,123 ,004 ,138 30,627 ,000

Ost/West -,152 ,015 -,041 -9,930 ,000

Alter des Befragten (gruppiert)

-,399 ,007 -,305 -60,663 ,000

8.4.2 Regression DE gesamt ohne Variable Ost/West 2007 (Reg2)

Modellzusammenfassung

Modell R R-Quadrat Korrigiertes R-Quadrat

Standardfehler des Schätzers

1 ,634a

,402 ,402 1,14081

8 A n h a n g S e i t e | 6 0

ANOVAb

Modell

Quadrat-summe


F Sig.

1 Regression 32821,164 6 5470,194 4203,177 ,000a


48821,803 37514 1,301

Gesamt 81642,967 37520

Koeffizientena

Modell



ten

T Sig.

Regressionsk


ler Beta

1 (Konstante) 1,739 ,053 32,989 ,000


,460 ,016 ,155 29,083 ,000


,506 ,009 ,258 59,392 ,000

Gemeinde-größe

,044 ,005 ,034 8,565 ,000

Geschlecht -,175 ,012 -,059 -14,618 ,000


-,397 ,007 -,304 -60,291 ,000


,131 ,004 ,146 33,049 ,000

8.4.3 Regression Ost 2007 (Reg3)


b



1 ,616a

,380 ,379 1,15472

ANOVAb,c

Modell Quadrat-summe


F Sig.

1 Regression 6160,823 6 1026,804 770,071 ,000a


10068,417 7551 1,333

Gesamt 16229,240 7557

8 A n h a n g S e i t e | 6 1

Koeffizientena,b

Modell Nicht standardisierte Koeffi-zienten


ten

T Sig.

RegressionskoeffizientB

Standardfeh-ler

Beta

1 (Konstante) 1,364 ,108 12,574 ,000

Gemeinde-größe

,073 ,011 ,061 6,634 ,000


,466 ,036 ,159 12,845 ,000


,469 ,022 ,215 21,256 ,000


,140 ,010 ,151 14,636 ,000

Geschlecht -,073 ,027 -,025 -2,705 ,007


-,387 ,014 -,305 -27,298 ,000

8.4.4 Regression West 2007 (Reg4)


b



1 ,640a

,409 ,409 1,13467

ANOVAb,c

Modell

Quadrat-summe


F Sig.

1 Regression 26733,825 6 4455,638 3460,781 ,000a


38566,817 29956 1,287

Gesamt 65300,643 29962

8 A n h a n g S e i t e | 6 2

Koeffizientena,b

Modell



ten

T Sig.

Regressionsk


ler Beta

1 (Konstante) 1,940 ,061 31,935 ,000

Gemeinde-größe

,025 ,006 ,019 4,243 ,000


,448 ,018 ,151 25,429 ,000


,532 ,009 ,275 56,604 ,000


,119 ,004 ,132 26,767 ,000

Geschlecht -,203 ,013 -,069 -15,207 ,000


-,404 ,007 -,307 -54,300 ,000

8.5 Output Multiple Regression MA PM II 2003

8.5.1 Regression DE gesamt 2003 (Reg5)




1 ,585a

,342 ,342 1,13799

ANOVAb

Modell

Quadrat-summe


F Sig.

1 Regression 16577,220 7 2368,174 1828,663 ,000a


31843,677 24589 1,295

Gesamt 48420,898 24596

8 A n h a n g S e i t e | 6 3

Koeffizientena

Modell



ten

T Sig.

Regressionsk


ler Beta

1 (Konstante) 1,637 ,071 23,011 ,000

Tätigkeit außer Haus

,314 ,020 ,111 15,832 ,000


,563 ,011 ,294 51,505 ,000

Ost/West -,168 ,019 -,048 -9,017 ,000

Gemeinde-größe

,018 ,005 ,019 3,649 ,000

Geschlecht -,208 ,015 -,074 -14,024 ,000


-,319 ,008 -,253 -38,141 ,000


,112 ,005 ,126 21,595 ,000

8.5.2 Regression DE gesamt ohne Variable Ost/West 2003 (Reg6)




1 ,583a

,340 ,340 1,13985

ANOVAb

Modell

Quadrat-summe


F Sig.

1 Regressi-on

16471,931

6 2745,322 2112,989 ,000a

Nicht standar-disierte Residuen

31948,967

24590 1,299

Gesamt 48420,89

8 24596

8 A n h a n g S e i t e | 6 4

Koeffizientena

Modell



ten

T Sig.

Regressionsk


ler Beta

1 (Konstante) 1,382 ,065 21,137 ,000


,324 ,020 ,114 16,294 ,000


,545 ,011 ,285 50,629 ,000

Gemeinde-größe

,024 ,005 ,026 4,896 ,000

Geschlecht -,207 ,015 -,074 -13,920 ,000


-,317 ,008 -,251 -37,798 ,000


,120 ,005 ,135 23,468 ,000

8.5.3 Regression Ost 2003 (Reg7)

Modellzusammenfassungb



1 ,549a

,302 ,301 1,14240

ANOVAb,c

Modell

Quadrat-summe


F Sig.

1 Regression 2835,283 6 472,547 362,086 ,000a


6554,847 5023 1,305

Gesamt 9390,130 5029

8 A n h a n g S e i t e | 6 5

Koeffizientena,b

Modell



ten

T Sig.

Regressionsk


ler Beta

1 (Konstante) 1,067 ,137 7,807 ,000


,372 ,044 ,136 8,492 ,000


,389 ,028 ,189 14,042 ,000

Gemeinde-größe

,086 ,011 ,094 7,913 ,000

Geschlecht -,111 ,033 -,041 -3,397 ,001


-,303 ,018 -,251 -16,757 ,000


,126 ,012 ,137 10,405 ,000

8.5.4 Regression West 2003 (Reg8)

Modellzusammenfassungb


Standard-fehler des Schätzers

1 ,596a

,355 ,354 1,13380

ANOVAb,c

Modell

Quadrat-summe


F Sig.

1 Regression 13820,370 6 2303,395 1791,809 ,000a


25145,316 19561 1,286

Gesamt 38965,686 19567

8 A n h a n g S e i t e | 6 6

Koeffizientena,b

Modell



ten

T Sig.

Regressionsk


ler Beta

1 (Konstante) 1,588 ,075 21,246 ,000


,301 ,022 ,105 13,505 ,000


,598 ,012 ,315 50,312 ,000

Gemeinde-größe

,000 ,006 ,000 ,067 ,947

Geschlecht -,236 ,017 -,083 -14,189 ,000


-,327 ,009 -,257 -34,712 ,000


,107 ,006 ,121 18,779 ,000

8 A n h a n g S e i t e | 6 7

8.6 Breitbandkarte Deutschland Sommer 2010

8 A n h a n g S e i t e | 6 8

Erklärung

Ich versichere hiermit, dass ich die vorliegende Arbeit selbständig verfasst und

keine anderen als die im Literaturverzeichnis angegebenen Quellen benutzt habe.

Alle Stellen, die wörtlich oder sinngemäß aus veröffentlichten oder noch nicht

veröffentlichten Quellen entnommen sind, sind als solche kenntlich gemacht.

Die Zeichnungen oder Abbildungen in dieser Arbeit sind von mir selbst erstellt

worden oder mit einem entsprechenden Quellennachweis versehen.

Diese Arbeit ist in gleicher oder ähnlicher Form noch bei keiner anderen Prü-

fungsbehörde eingereicht worden.

Leipzig, den Dirk Schultze

die digitale kluft als strukturelles problem ein ost… · fratest, weist ost/west-differenzen aus....

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