D. Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses

zweite Konsequenz ist, dass möglichst alle sprachlichen Möglichkeiten der Ab-
lehnungspraktiken aufgefunden werden müssen, um auf diese Weise denjenigen
Twitter-Nutzern, die sie verwenden, im jeweiligen Kommunikationskontext die
entgegengesetzte Meinung der Position des Tweets, auf den sie Bezug nehmen,
zuzuordnen. Einfacher ausgedrückt: Nutzer n nutzt Ablehnungsmuster m in
Tweet t als Antwort auf Tweet T, der geschrieben ist von Nutzer N und in dem die
Meinung M ausgedrückt ist. Entsprechend wird nun n die Meinung M‘, also das
Gegenteil von M, zugeschrieben. Mit diesem analytischen Inventar können Mei-
nungen Akteuren zugeschrieben werden, diese Meinungsäußerungen in ihrem
interaktionalen Zusammenhang dargestellt und die typischen Argumente und Ar-
gumentationsmuster mit den jeweiligen Meinungen korreliert werden. Zusätzlich
ist es möglich, die kommunikativen Verbindungen der verschiedenen „Meinungs-
lager“ als Nutzer-Nutzer-Netzwerke darzustellen, um zu prüfen, ob Nutzer mit
verschiedenen Meinungen miteinander in Kommunikation treten. Mittels Einbe-
ziehung der zeitlichen Dimension, die die Korpuszusammenstellung erlaubt, kann
auf allen Analyseebenen untersucht werden, ob sich Meinungen von Nutzern,
typische sprachliche Muster oder typische Argumente über die Zeit ändern, also
wie dynamisch die Verteilung der Meinungen ist. Die genaue Auswertung ist der-
zeit noch in Bearbeitung.
Aus physikalischer Sicht stellen Meinungen einen weiteren Freiheitsgrad
oder eine Zustandsvariable der Teilchen im Kollektiv dar. Wie zuvor beschrieben
wird eine Meinung zum Beispiel durch eine klassische Spinvariable mit den Wer-
ten + 1 oder -1 ähnlich dem Ising-Modell dargestellt. Genauso denkbar ist die
Darstellung durch eine kontinuierliche Variable in einem Intervall {-1,1}, d. h.
eine Meinung muss nicht extrem und kann auch neutral sein. Diese Darstellung
kann um beliebig viele Meinungen erweitert werden, sodass jedes Teilchen ei-
nen Vektor von Meinungen mit sich trägt. Die Einträge jenes Vektors stellen die
Ablehnung und Zustimmung zu einem Thema dar, zum Beispiel würde ein Ak-
teur „pro Klimaschutz“, aber „contra Coronaschutzmaßnahmen“ durch den Vektor
(1,-1)T dargestellt. Die Dynamik der Meinungen wird durch die Interaktion der
Teilchen im Kollektiv bestimmt. Diese Interaktionen hängen davon ab, wie die
Teilchen verknüpft sind und welche Stärke der Interaktion zugeschrieben wird.
Es ist beispielsweise denkbar, dass einige Akteure eine größere Überzeugungskraft
oder Autorität besitzen, sodass deren Meinung(en) einen stärkeren Einfluss auf
andere Akteure ausüben als andere. Im Rahmen der Modellierung wird dies durch
eine teilchenspezifische Gewichtung dargestellt. Die Verknüpfung der Teilchen
bestimmt, welche Teilchen überhaupt miteinander wechselwirken können oder
ob eine Wechselwirkung nur indirekt über mehrere Teilchen möglich ist. So kön-
nen auf einem Netzwerk nur Nachbarn miteinander interagieren. Dürfen die Teil-
chen sich zusätzlich im Raum bewegen, werden im Laufe der Zeit andere Teilchen
benachbart sein. Dies ist essentieller Bestandteil des Vicsek-Modells, das die ge-

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