Europapolitische Themen in Wahlkämpfen: Chancen und Herausforderungen der Anwendung von Blended Reading-Verfahren für die Europäische Integrationsforschung
Durch fortschreitende Digitalisierung wächst die Verfügbarkeit digitaler Textdaten europapolitischer Diskurse. Gleichzeitig werden algorithmusbasierte Verfahren zur Analyse dieser großen Menge an Textdaten stetig weiterentwickelt. Für die europäische Integrationsforschung bietet die Vielfalt der Kommunikationsarten und -formen die Möglichkeit, gesellschaftliche, mediale und politische Diskurse zur europäischen Integration auf den verschiedensten Ebenen nachzuvollziehen. Chancen birgt dies insbesondere aus der integrationstheoretischen Perspektive des Postfunktionalismus. Dieser Ansatz rückt die vermehrte Politisierung der europäischen Integration in den Mittelpunkt. Denn mit der zunehmenden Vertiefung der europäischen Integration wächst zugleich der europäische Einfluss auf nationale Policies und wirkt sich immer unmittelbarer auf das Leben der Europäer:innen aus. Dies führt zu verstärkter Polarisierung und Mobilisierung innerhalb der Gesellschaft und spiegelt sich in einer wachsenden Spaltung zwischen proeuropäischen und antieuropäischen politischen Lagern wider. So werden Einstellung zur EU zu einer wichtigen strukturellen Spaltungslinie zwischen Parteien. Folgt man der GAL/TAN-These von Hooghe und Marks (2009), können Parteien in grüne, alternative, libertäre und grundsätzlich proeuropäische sowie traditionalistische, autoritäre, nationalistische und eher euroskeptische Parteien unterteilt werden. Letztere nutzen insbesondere digitale Kommunikationsräume verstärkt und effektiv. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, Datengrundlagen für Analysen auf den digitalen Raum auszuweiten und zu archivieren, um den Diskurs in seiner Breite erfassen zu können. Mit der Menge an digital verfügbaren Textdaten wächst allerdings auch die Unübersichtlichkeit. Dies führt zu methodischen Herausforderungen in Bezug auf die Art der Daten, die Datensammlung und -speicherung sowie die Datenvorverarbeitung und -analyse. Angesichts großer Textdatenmengen stoßen in der europäischen Integrationsforschung übliche qualitative Analyseverfahren an ihre Grenzen. Quantitative Analyseverfahren verändern das Verhältnis von Textdatenmaterial und Forscher:in. Die wissenschaftliche Debatte setzt sich mit der Frage auseinander, wie sich Analysen angesichts der wachsenden Textdatenmengen gestaltet und steuern lassen, damit das Verhältnis von Textdatenmaterial und Forscher:in nicht durch Algorithmen, die einen Black-Box-Effekt in der Datenanalyse erzeugen können, verzerrt wird. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit einer Verbindung von quantitativen und qualitativen Analysenmethoden auf epistemologischer und methodologischer Ebene, um reliable und valide Forschungsergebnisse zu gewährleisten. Dies impliziert die Überwindung der so häufig diskutierten Gegensätze von qualitativen und quantitative Analysen, datengeleiteten und theoriegeleiteten Analysen oder Close und Distant Reading. Allerdings existiert in der Politikwissenschaft bislang kein Best Practice-Workflow für die Analyse großer Textdatenmengen webbasierter Daten, mit dem intersubjektive Nachvollziehbarkeit und Reliabilität im Forschungsprozess gewährleistet werden können. An diese Forschungslücke knüpft die kumulative Dissertation an. In sechs aufeinander aufbauenden Publikationen in deutscher, englischer und französischer Sprache wird ein Best Practice-Workflow für Blended Reading entwickelt. Dieser Ansatz verbindet die Vorteile von quantitativer und qualitativer Forschung. Der starke methodische Schwerpunkt wird durch Fallstudien zu europäischen und nationalen Wahlkämpfen in Deutschland, Frankreich und Österreich kontextualisiert. Dafür wird die Rolle europapolitischer Themen in der Wahlkampfkommunikation der vergangenen zwei Jahrzehnte aus postfunktionalistischer Perspektive analysiert.
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