Annika Hamachers
Deutsche Hochschule der Polizei
Moderation: Dagmar Freudenberg
ehemals LPR im MJ Nds.
Abstract:Um extremistische Dynamiken im Internet zu verstehen, die kollektiven Hass heraufbeschwören und sogar in strafrechtlich relevanten Taten münden, und um diesen Tendenzen entgegenzuwirken, beleuchten die Projektpartner des Forschungsverbundes X-SONAR das Phänomen ‚Online-Radikalisierung‘ aus unterschiedlichen Perspektiven.
Als ein Teilprojekt wird dazu von der deutschen Hochschule der Polizei eine Onlinebefragung in drei Wellen durchgeführt, die die Kontakthäufigkeit und den Umgang mit salafistischen Inhalten bei Internetnutzern repräsentativ erhebt.
Der Vortrag stellt Methode und Ergebnisse der zweiten Befragungswelle vor, die Anfang Oktober 2018 im Feld war und fokussiert dabei insbesondere die Veränderungen, die im Vergleich zur Vorjahresbefragung am Erhebungsinstrument vorgenommen wurden: So wurden neue Fragen aufgenommen, die dazu dienen, die im Zusammenhang mit Radikalisierungsprozessen relevanten Dimensionen von Internetkompetenz besser zu erfassen. Außerdem konnte die Kontaktwahrscheinlichkeit mit unterschiedlichen Arten extremistischer Inhalte dank einer neuen, sehr breit gefächerten, Propaganda-Typologie deutlich differenzierter erhoben werden. Diese Typologie basiert dabei nicht nur auf dem aktuellen Forschungsstand zu Online-Propaganda, sondern bezieht insbesondere auch die vielfältigen Praxiserfahrungen der assoziierten Projektpartner aus dem Jugendmedienschutz ein.
Annika Hamachers
Annika Hamachers, M.A., Studium der Kommunikationswissenschaft, Psychologie und Deutschen Philologie an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster (WWU) von 2005 bis 2011. Von 2012 bis 2016 wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Kommunikationswissenschaft der WWU, seit 2017 wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Deutschen Hochschule der Polizei und dem Institut für interdisziplinäre Konflikt- und Gewaltforschung der Universität Bielefeld. Forschungsschwerpunkte: Empirische Propagandaforschung, Medienwirkungsforschung, Methoden empirischer Sozialwissenschaften, Datenvisualisierung und maschinelles Lernen (insbesondere automatisierte Inhalts- und Netzwerkanalysen).