Arguments (User Comments/Interactions)

Authors

  • Teresa K. Naab
  • Constanze Küchler

DOI:

https://doi.org/10.34778/5d

Keywords:

deliberative quality, online discussions, factuality

Abstract

The occurrence of ‘arguments’ indicates the quality of statements made in online discussions. User comments below news content on websites or in social media can be examined whether they give reasons for or against positions or assertions. The occurrence of arguments in user comments or entire online discussions can be investigated in various ways depending on the exact research focus. Thus, the occurrence of arguments, their number, quality, or content (what reasons are raised?) can be examined. To determine the occurrence and number of arguments, arguments must first be identified. To ascertain the quality of arguments an evaluation standard is necessary (what constitutes high- or low-quality arguments?).

Field of application/theoretical foundation:

As a complement to various further criteria (e.g. coherence, clarity), the occurrence of arguments in user comments indicates the comments’ contribution to the deliberative quality of online discussions. Normative approaches to discourse ethics (e.g. Habermas, 1992; Steenberger et al., 2003) assume that contributions to a discussion that provide arguments for a position are more valuable to the success of a discussion than contributions that do not provide arguments.

In addition, studies with various other theoretical backgrounds analyze arguments in user comments. For instance, the occurrence of arguments in user comments is interpreted as an indicator for factuality. Factuality, in turn, is regarded as a discussion factor comparable to news factors in journalism research (Ziegele, Breiner & Quiring, 2014).

Example studies:

Medium

Measure

Unit of analysis

Studies

Online; online discussions below news posts

Occurence of arguments

Individual user comment

Naab & Küchler (work in progress)

Ziegele & Quiring (2015)

 

Info about variables

Variable name/definition: Vorhandensein von Argument(en) in einem Nutzerkommentar

Operationalization/coding instructions: Argumente sind Aussagen, die dazu dienen sollen, Behauptungen zu begründen oder zu widerlegen. Es wird kodiert, ob ein Nutzerkommentar Argumente verwendet, um eine oder mehrere geäußerte(n) Meinung(en) zu begründen.

Von Interesse ist hier, ob die Autor*innen von Nutzerkommentaren ihre eigenen Aussagen mit Argumenten unterstützen oder ob diese unbegründet bleiben. Die Leser*innen müssen sich bei zusammenhängenden Aussagen im Kommentar fragen, ob die Frage nach dem „Warum“ beantwortet wird. Anders gesagt: Gut erkennbar ist ein Argument, wenn man es problemlos mit einem Kausalsatz (weil...) an eine Behauptung anfügen kann oder wenn man eine begründende „Wenn-Dann-Beziehung“ zwischen den Sätzen herstellen kann. Eine Aneinanderreihung von Aussagen zählt nicht als Argumentation.

Es geht hier nicht um die Qualität der Argumente. Es wird nur kodiert, ob Begründungen für Aussagen/Behauptungen/Positionen angeführt werden.

Level of analysis: einzelner Nutzerkommentar

Values: 0/ keine Argumente, 1/ mind. ein Argument, 99/ nicht eindeutig zuzuordnen

 

References

Naab, T.K. & Küchler, C. (work in progress). Unveröffentlichtes Codebuch aus dem DFG-Projekt „Gegenseitige Sanktionierung unter NutzerInnen von Kommentarbereichen auf Nachrichtenwebseiten und auf Facebook“. Augsburg.

Habermas, J. (1992). Faktizität und Geltung: Beiträge zur Diskurstheorie des Rechts und des demokratischen Rechtsstaates. Suhrkamp.

Steenbergen, M. R., Bächtiger, A., Spörndli, M., & Steiner, J. (2003). Measuring political deliberation: A discourse quality index. Comparative European Politics, 1(1), 21–48. doi:10.1057/palgrave.cep.6110002

Ziegele, M., Breiner, T., & Quiring, O. (2014). What creates interactivity in online news discussions? An exploratory analysis of discussion factors in user comments on news items. Journal of Communication, 64(6), 1111–1138. doi:10.1111/jcom.12123

Ziegele, M. & Quiring, O. (2015). Codebuch: Der Diskussionswert von Online-Nachrichten. Unveröffentlichtes Codebuch aus dem DFG-Projekt „Vom Nachrichtenwert zum Diskussionswert“. Mainz.

Published

2021-03-26

How to Cite

Naab, T. K., & Küchler, C. (2021). Arguments (User Comments/Interactions). DOCA - Database of Variables for Content Analysis. https://doi.org/10.34778/5d

Issue

Database

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