Eine Analyse von 56.663 Weibo‑Beiträgen aus dem Zeitraum vom 22. August bis zum 5. September 2023 zeigt, dass sowohl inhaltliche Themen als auch emotionale Reaktionen das Nutzerverhalten stark beeinflussen. Die Untersuchung stützt sich auf das Elaborations‑Likelihood‑Modell (ELM) und betrachtet Likes, Kommentare und Weiterleitungen als zentrale Verhaltensindikatoren.
Methodik
Die Beiträge wurden mittels Latent‑Dirichlet‑Allocation (LDA) in vier Themencluster eingeteilt: Handel mit japanischen Aquaprodukten (1,850 %), Schwarze Verfärbung des Meerwassers (8,822 %), Überschreitung von Radioaktivitätswerten (13,286 %) und globale Auswirkungen (76,043 %). Sieben Grundemotionen wurden mit dem affektiven Lexikon der Dalian University of Technology quantifiziert. Die Glaubwürdigkeit der Nutzer wurde anhand des Verifizierungstyps kodiert.
Ergebnisse zu den Themen
Alle vier Themen steigerten die Interaktionsraten signifikant. Die Regressionskoeffizienten für Likes lagen zwischen 0,164 und 0,333 (p < 0,001), für Kommentare zwischen 0,063 und 0,138 (p < 0,001) und für Weiterleitungen zwischen 0,083 und 0,156 (p < 0,001). Der stärkste Einfluss zeigte sich bei den Likes.
Ergebnisse zu den Emotionen
Emotionen wie Ärger, Ekel, Zufriedenheit und Überraschung gingen mit positiven Effekten auf Likes, Kommentare und Weiterleitungen einher (β‑Werte 0,004 bis 0,060, p < 0,01 bis p < 0,001). Im Gegensatz dazu erwiesen sich Traurigkeit, Glück und Angst als entweder negativ wirksam oder nicht signifikant.
Einfluss der Nutzer‑Credibility
Die Glaubwürdigkeit der Nutzer verstärkte sämtliche festgestellten Zusammenhänge. Interaktionskoeffizienten für die Moderation durch Credibility reichten von 0,010 bis 0,066 bei den Themen und von 0,006 bis 0,040 bei den Emotionen.
Implikationen fĂĽr die Praxis
Die Ergebnisse legen nahe, dass Behörden und Kommunikationsakteure hochcredible Nutzer gezielt einsetzen, zentrale Themen hervorheben und insbesondere negative emotionale Töne beobachten sollten, um die öffentliche Meinung wirksam zu steuern.
Dieser Bericht basiert auf Informationen von PLOS ONE, lizenziert unter Creative Commons BY 4.0 (Open Access).
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