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Medienforschung und soziale Ungleichheiten

Eine Metaanalyse zu Ungleichheitsdimensionen in Studien zur Mediennutzung junger Menschen

Prof. Dr. Valentin Dander, Prof.in Dr.in Daniela Cornelia Stix

veröffentlicht am 30.05.2024


https://doi.org/10.60049/2aadw5la

Bezeichnungen wie „Digital Natives“ unterstellen jungen Menschen eine einheitliche Mediennutzung und vernachlässigen ihre Vielfalt. Sie verschleiern soziale und digitale Ungleichheiten und erschweren (sozial-)pädagogische Arbeit. Dieser Beitrag präsentiert relevante Studien zur Mediennutzung, betont die Komplexität sozialer Ungleichheiten und hinterfragt methodische Einschränkungen in der Forschung.

Inhalt

  1. 1 Einleitung: wider ein Primat der Differenzkategorie Alter
  2. 2 Soziale und digitale Ungleichheiten
  3. 3 Studien zur Mediennutzung junger Menschen: Auswahl, Übersicht und Forschungsdesigns
    1. 3.1 Altersspektrum
    2. 3.2 Datenerhebungsverfahren
    3. 3.3 Stichproben und Strukturmerkmale
  4. 4 Soziale und ökonomische Ungleichheiten in der Mediennutzung von jungen Menschen
    1. 4.1 Gerätebesitz und Zugang zu Geräten und Internet
    2. 4.2 Nutzungsfrequenz und -dauer
    3. 4.3 Mediennutzung und Information
  5. 5 Methoden- und Erkenntniskritik
  6. 6 Fazit
  7. 7 Literatur

Zusammenfassung

Junge Menschen gelten in der Regel als Vorreiter in der Nutzung digitaler Medien. Im positiven Duktus sind «die» jungen Menschen als „Digital Natives“ besonders medienaffin, im negativen Duktus mediensüchtig. Beide Perspektiven vernachlässigen, dass junge Mediennutzer:innen eine durchweg heterogene und von Diversität geprägte Gruppe darstellen. Pauschale Bezeichnungen und Generationenzuschreibungen täuschen über Phänomene sozialer und digitaler Ungleichheiten hinweg und behindern professionelles medienpädagogisches und sozialarbeiterisches Handeln.

Der Beitrag stellt in einem ersten Schritt einflussreiche deutschsprachige Studien zur Mediennutzung von jungen Menschen unter Berücksichtigung ihrer jeweiligen methodischen Hintergründe vor und fasst ausgewählte Ergebnisse zusammen. Daran anschließend werden die Aussagekraft und Reichweite der Studien mit Blick auf den Zusammenhang von Mediennutzung und sozialen Ungleichheiten eingeordnet und die methodisch bedingte Verengung der Studien im Kontrast zu partizipativer Forschung kritisch diskutiert.

1 Einleitung: wider ein Primat der Differenzkategorie Alter

Die Bezeichnung „Digital Natives“ wurde 2001 vom US-amerikanischen Lehrer, Autoren und Berater im Bereich Gaming und Bildung, Marc Prensky, in einem Essay geprägt. Er bezeichnete damit die damals nächste Generation von Lernenden und versuchte mit diesem Ausdruck zu beschreiben, dass diese mit Informationen anders umgehen, sie anders verknüpfen und folglich andere Denk- und Lernmuster aufweisen (Prensky 2001). Was die „Digital Natives“ im Kontrast zu „Digital Immigrants“ auszeichne, seien bspw. Merkmale wie Multitasking, eine stärkere Visualität des Wahrnehmens und des Lernens, vernetztes Arbeiten sowie eine Affinität für game-basierte Interaktionsformen (Prensky 2001).[1]

Der Kategorisierung „Digital Natives“ und den dahinter liegenden Annahmen wurde im deutschsprachigen (u.a. medienpädagogischen) Diskurs bereits vor mehr als zehn Jahren Skepsis entgegengebracht, da etwa die Differenzkategorie Alter zu Unrecht zur Deutungsdominante erhoben wird (Ganguin & Meister 2012) und weil die alltägliche, routinehafte Nutzung keineswegs automatisch eine kritisch-reflektierte Nutzung nach sich zieht (Moser 2010, 254). Trotzdem hält sich der Ausdruck hartnäckig im öffentlichen wie auch im wissenschaftlichen Diskurs: In der Jugend-Digitalstudie der Postbank kontrastiert Thomas Brosch, Leiter Digital Vertrieb, „Digital Natives“ und Lehrer:innen hinsichtlich ihrer Fähigkeit technische Geräte zu bedienen (Postbank 2021). Sabine Brunner, Vizepräsidentin für Kommunikation und Kultur der FH Erfurt, betitelt im SozialMagazin ihren Beitrag mit „Reverse Mentoring – Digital Natives als professionelle Berater_innen“ (Brunner 2021, 263).

Das Alter wird auch in der Praxis der Jugendarbeit zur Differenzkategorie hinsichtlich der Fähigkeit, technische Geräte zu bedienen, wenn etwa Mike Buck und Cord Dette in der Fachzeitschrift Offene Jugendarbeit (01/2019) das sogenannte generationenverständigende Medienprojekt Young & Old beschreiben: „Es ging darum, den Austausch zwischen älteren (digital immigrants) und jüngeren Menschen (digital natives) bezüglich digitaler Medien zu ermöglichen und zu fördern.“ In dem Beitrag werden die Kinder- und Jugendlichen in der Jugendfreizeiteinrichtung als medien- und computer(spiel)begeistert beschrieben. Die Idee, „dass man doch eigentlich den älteren Menschen der Gemeinde einmal zeigen könnte, was mit einem Computer und dem Internet alles so machbar“ sei, kam hier von den jungen Menschen selbst.

An anderen Stellen lässt sich ein kritisches Bewusstsein gegenüber dem Buzzword „Digital Natives“ ausmachen. Elisabeth Tuider (2019) nutzt in einem Beitrag mit dem Titel „Digital Natives und ihre Sichtweisen auf Gewalt und Sexualität“ den Begriff, im Textverlauf distanziert sie sich jedoch davon und blickt kritisch auf diese Zuschreibung (Tuider 2019, 202).

Auch die in der DIVSI-U25-Studie befragten jungen Menschen lehnen es ab, als „Digital Natives“ bezeichnet zu werden — sofern sie zu den 47 % gehören, die diesen Begriff überhaupt kennen. Zum einen gebe er die Vielfalt innerhalb ihrer Altersgruppe nicht wider. Zum anderen beanspruchen die Befragten für sich die Anerkennung, dass sie sich einen souveränen Umgang mit dem Internet erarbeiten mussten und im Hinblick auf technologische Entwicklungen auch künftig aktiv erhalten müssen (DIVSI 2018, 28–29).

Während ein alltäglicher Umgang mit digitalen Medientechnologien eine weitestgehend reibungslose Nutzung wahrscheinlicher macht und das Erlernen der eigenen Medienpraxis durchaus auch informell, kollektiv und intuitiv stattfindet (Leven & Utzmann 2020, 253–254), führt eine alltägliche Nutzung nicht notwendig zu einem hohen Grad an kritischer Reflexion über sozio-technische Zusammenhänge, eigene Nutzungspraktiken oder elaboriertere Formen der Gestaltung (Moser 2010, 254). Aufgrund dessen sehen bspw. verschiedene Ansätze von Medienkompetenz und ihrer Förderung entsprechende medienpädagogische Angebote vor (Baacke 1997; Aufenanger 2002; Schorb 2011).

Der Diskurs über „Digital Natives“ lässt sich wie folgt zusammenfassen: Wir haben es mit ambivalenten und zu differenzierenden Ergebnissen zu tun. Während das Buzzword womöglich geeignet war, etablierte didaktische Handlungsroutinen in Bildungsinstitutionen infrage zu stellen und über die einprägsame Metaphorik zum Verständnis wie auch zur Reflexion über jugendliche Lebenswelten in toto anzuregen (etwa Lange 2020, 19), ist die generelle Behauptung, diese Generation sei per se medienkompetent, weiterhin als vereinfacht zurückzuweisen.

Eine Überbetonung der Differenzkategorie Alter führt im Gegenteil potenziell dazu, dass andere Differenzkategorien, die ebenfalls als sehr bedeutsam für die differenzielle Mediennutzung junger Menschen erweisen, in den Hintergrund geraten. Einen kurzen Einblick in soziale und digitale Ungleichheiten bietet der unmittelbar folgende Abschnitt (Kapitel 2). Ausgehend von diesen Grundannahmen nehmen wir im vorliegenden Beitrag sodann eine Metaanalyse der präsentesten und am stärksten wahrgenommenen Studien zur Mediennutzung junger Menschen in Deutschland (und der Schweiz) vor, die in Kapitel 3 kurz im Überblick vorgestellt werden. Anschließend werden ausgewählte Aspekte der Studien vergleichend auf ihre Berücksichtigung sozialer Ungleichheitsdimensionen analysiert (Kapitel 4) und die Studien und ihre Vorgehensweisen in Bezug auf ihre Methodologie und Ergebnisse kritisch diskutiert (Kapitel 5). Ein Fazit bündelt die Überlegungen und bietet einen Ausblick auf künftige Forschungsarbeiten im Feld der erziehungswissenschaftlichen Medienforschung (Kapitel 6).

2 Soziale und digitale Ungleichheiten

Während mit dem Populärwerden des Internets insbesondere Themen wie Zugang zu Geräten und zum Internet allgemein unter den Stichworten Digitale Spaltung oder Digital Divide verhandelt wurden, verschob sich die Ebene der Spaltung (wie auch ihre analytische Beschreibung) sukzessive hin zu einer Nutzungskompetenz, welche sich unter dem Ausdruck Second Level Digital Divide etablierte (Hargittai 2002).

In ihrer Studie von 2009 modellierte Nicole Zillien u.a. vor dem Hintergrund der Bourdieu’schen Kapitaltheorie das Zusammenspiel von (1) technologischer Verfügbarkeit des Internetzugangs sowie (2) der individuellen Fähigkeiten mit den erwarteten und (3) erhofften Gratifikationen der Nutzung. Zusammen äußern sich diese Dimensionen in (4) konkreten Arten des Nutzungshandelns und übersetzen sich (5) auf eine Strukturebene gesellschaftlicher Ungleichheiten (Zillien 2009, 138–139). Anhand ihrer Datenanalysen belegte Zillien (2009, 154), dass kulturelles Kapital in Form formaler Bildungszertifikate mit Blick auf Internetnutzung die markanteste Ungleichheitskategorie darstellt. Ebenfalls als sehr wirksam erweisen sich die Kategorien Alter, sowie – wenn auch mit deutlich geringerem Effekt – Einkommen, Geschlecht und rurale oder urbane Wohnorte (Zillien 2009, 155–157). Diese Ergebnisse sind zwar inzwischen etwa fünfzehn Jahre alt, stellen jedoch in ihrem analytischen Tiefgang anhaltend einen nachdrücklichen Hinweis darauf dar, digitale Ungleichheiten überhaupt in den Blick zu nehmen und dies unter Einbezug verschiedener sozialer und ökonomischer Dimensionen zu tun.

Ergänzend zu den genannten Ungleichheitskategorien wurde inzwischen ein Zero Level Digital Divide markiert, der sich auf die Verfasstheit von Internet- und anderen technologischen Infrastrukturen und etwa Phänomene wie eine infrage gestellte Netzneutralität bezieht (Verständig et al. 2016). Auch auf Algorithmen basierende Ungleichheiten wären hierbei zu nennen (Buolamwini & Gebru 2018). Zudem prägen auch Identifikationsangebote, Sichtbarkeit und Repräsentationspolitik einerseits (Zillien 2018; Graham & Dittus 2022, 47–49), sowie die Wahrscheinlichkeit, mit Diskriminierung und Hassrede konfrontiert zu werden (Fleischhack 2017; Smahel et al. 2020, 58), die Mediennutzungserfahrungen erheblich. Auch hier haben wir es mit ungleichen Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu tun.

Dass eine zentrale Kategorie des First Level Digital Divide, also ein (im weitesten Sinne gleich|wertig|er) Internetzugang, inzwischen überholt sei, erweist sich zumindest anteilig als unzutreffend; etwa angesichts von Daten über den globalen Internetzugang (Kepios 2022), des Breitbandausbaus in ländlichen Räumen Deutschlands (Heinrich Böll Stiftung 2020, 36–37), der Ausstattung mit verschiedenen Endgeräten oder eingeschränkter Barrierefreiheit digitaler Angebote, etwa an Hochschulen (Walgenbach 2021).

3 Studien zur Mediennutzung junger Menschen: Auswahl, Übersicht und Forschungsdesigns

Für unsere Metaanalyse haben wir die aktuellsten Auflagen der folgenden, regelmässig durchgeführten, repräsentativen Untersuchungen unter Jugendlichen (und jungen Erwachsenen) in Deutschland (bzw. in einem Fall in der Schweiz) berücksichtigt: die 2019 erschienene 18. Jugendstudie von Shell, die, vereinfacht gesagt, die Bedingungen des Aufwachsens von jungen Menschen und deren Einstellungen erfragt. Ausserdem berücksichtigten wir die JIM-Studie 2022 des Medienpädagogischen Forschungsverbunds Südwest (mpfs) zu „Jugend, Information, (Multi-)Media“. Die Untersuchung fokussiert die Mediennutzung von jungen Menschen in Deutschland. Die Studie „Jugend | Aktivitäten | Medien – Erhebung Schweiz“ 2022 (kurz JAMES-Studie) der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW), lässt sich als Schweizer Pendant zur JIM-Studie begreifen. Ebenfalls jährlich erscheint der Digital-Index (ehemals (N)Onliner-Atlas) der Initiative D21, der Auskunft über den Digitalisierungsgrad der bundesdeutschen Gesellschaft ab 14 Jahren geben will. Zwar werden in dieser Erhebung nicht ausschließlich junge Menschen befragt, jedoch wurden die Ergebnisse 2022 einmalig vor dem Hintergrund einzelner Generationen mit ihren kollektiven Erfahrungen und Entwicklungen betrachtet.[2]

Mit den nachfolgenden drei Studien bezogen wir zudem auch Untersuchungen (im Auftrag) von weiteren kommerziellen Akteuren ein: Die „Jugend-Digitalstudie 2022“ wurde von der Postbank bei Toluna in Auftrag gegeben und richtet ihren Blick vor allem auf Medienzugang und -nutzung der Zielgruppe. Ähnlich ist die von dem IT-Sicherheitshersteller ESET beauftragte und von YouGov durchgeführte Studie „Kinder im Netz“ einzuordnen. Medienzugang und -nutzung stehen auch bei der „Kinder- & Jugendstudie 2022“ im Fokus, die von Bitkom Research im Auftrag der Bitkom, dem Branchenverband der deutschen Informations- und Telekommunikationsbranche durchgeführt wurde.

Nicht berücksichtigt wurden im Rahmen der vorliegenden Metaanalyse die KIM-Studie („Kindheit, Internet, Medien“) des mpfs und der KiMMo 2022 („Kinder Medien Monitor“), da hier jeweils Kinder von vier bis 13 Jahren im Fokus stehen. Außerdem verzichteten wir auf den Einbezug von länderübergreifenden Studien zum jugendlichen Gerätebesitz und ihrer Mediennutzung. Dazu zählen etwa die Studie „EU Kids Online 2020“ und der Report „Teens, Social Media and Technology“ vom Pew Research Center aus dem Jahr 2018.

Bevor die Methodik der Studien genauer beschrieben wird, gibt Tabelle 1 einen Überblick über die Studien und einige ihrer methodischen Marker.

Tabelle 1
Tabelle 1: Übersicht zu den einbezogenen Studien und Erhebungsmethoden (Computer Assisted *Personal/**Web/***Telephone Interview)

3.1 Altersspektrum

Während in der Studie Kinder im Netz von ESET Eltern zu ihren Kindern im Kindergartenalter und in der Kinder- & Jugendstudie 2022 von Bitkom Kinder ab 6 Jahren und damit Erstklässler:innen (zusammen mit ihren Eltern) befragt werden, konzentrieren sich die Shell-Jugendstudie, die JIM- und die JAMES-Studie auf die ab 12-jährigen, älteren Kinder, die sich im Übergang zur Pubertät befinden. Die Altersobergrenze liegt bei den Studien bei 18 oder 19 Jahren. Lediglich die DIVSI-U25- und die Shell-Jugendstudie erfassen junge Erwachsene bis 24 bzw. 25 Jahre. Wie bereits erwähnt, untersucht der Digital-Index nicht nur junge Menschen, sondern die gesamte Bevölkerung ab 14 Jahren. Mit der Einteilung in Generationen ist hierbei die sogenannte Generation Z, die zwischen 1996 und 2009 geborene Menschen bezeichnet, für unsere Analyse relevant. Zum Zeitpunkt der Befragung waren diese zwischen 14 und 27 Jahre alt. Somit reicht das Altersspektrum in den von uns berücksichtigten Studien zusammenfassend von ca. drei Jahren bis 27 Jahre. Unser Fokus liegt, wann immer eine entsprechende Betrachtung möglich ist, auf jungen Menschen im Alter zwischen zehn und 20 Jahren.

3.2 Datenerhebungsverfahren

Mit Ausnahme der DIVSI- und der Shell-Studie, die ihre Daten auch über eine zusätzliche qualitative Erhebungsmethode (Fokusgruppen bzw. Leitfadeninterviews) generieren, erfolgte die Datenerhebung mit verschiedenen quantitativen Methoden. Am auffälligsten ist hier die JAMES-Studie, bei der Paper-Pencil-Fragebögen in Schulklassen als Grundlage der Datengewinnung dienen. Persönliche (überwiegend computergestützte) Interviews werden für die Shell-Jugendstudie, die Kinder- und Jugendstudie von Bitkom, den Digital-Index und die DIVSI-U25-Studie angewandt. Bei letzterer wurden für die Befragung zwei Erhebungsmethoden kombiniert: Ein Viertel wurde persönlich befragt und drei Viertel der Daten per CAWI erhoben. Das mpfs setzt bei der JIM-Studie inzwischen ebenfalls auf eine Kombination der Befragungsmethoden: 70 % telefonische Interviews über Festnetz- und Mobiltelefonnummern werden durch 30 % Onlineumfragen im Rahmen eines Onlinepanels ergänzt. Die Postbank- und ESET-Studien nutzen zur Datenerhebung Onlinepanels unterschiedlicher Anbieter.

3.3 Stichproben und Strukturmerkmale

Die Stichprobengröße ist beim Digital-Index mit rund 18.000 äußerst umfangreich, wenngleich im Rahmen einer sogenannten Vertiefungsbefragung später lediglich rund 2.000 Personen befragt wurden. Die Shell-Jugendstudie arbeitet mit den Daten von 2.500 und die DIVSI-U25-Studie mit Daten von 1.730 Befragten. Die JIM- und JAMES- sowie die Postbank-, ESET- und Bitkom-Studien weisen jeweils eine Anzahl von etwa 1.000 (920-1.200) Befragten auf.

Um die Repräsentativität der Ergebnisse zu gewährleisten, wurden bei allen quantitativen Erhebungen bestimmte Gewichtungen entweder bei der Generierung der Stichprobe oder bei der Datenanalyse vorgenommen. Nicht immer lagen uns detaillierte Hintergrundinformationen zur Stichprobenziehung und Gewichtung der einzelnen Studien für die vorliegende Metaanalyse vor. Dennoch zeichnen sich bezüglich des methodischen Vorgehens teilweise deutliche Unterschiede ab. Die Stichprobenziehung basiert vielfach auf einer repräsentativen Anzahl der im Bundesland lebenden Kinder, teilweise ergänzt um Unterscheidungen in Alter und Geschlecht und differenziert nach Schultypen. In der Regel wird dafür der aktuelle Mikrozensus des Statistischen Bundesamtes zugrunde gelegt.

Die Stichprobenziehung beim Digital-Index unterscheidet sich davon auffällig. Sie erfolgt mehrfach geschichtet nach Bundesländern, Regierungsbezirken und BIK-Gemeindetypen[3]. Die anschließende Gewichtung der Daten erfolgt nach Antreffbarkeit, Bundesländern, Gemeindetypen, Geschlecht, Alter und Berufstätigkeit. Als Referenz und Basis für eine Hochrechnung wird eine Grundgesamtheit von 70,542 Millionen Personen angegeben (Initiative D21 2022, 6).

Bei der JAMES-Studie, für die zusätzlich die verschiedenen Sprachregionen der Schweiz berücksichtigt werden mussten, wird auf eine repräsentative Verteilung der Merkmale Geschlecht, Alter, Sprachregion und Herkunft geachtet. Auf eine Abweichung der angestrebten Stichprobenzahlen hinsichtlich des Alters und der Sprachregionen wurde korrigierend mit einer unterschiedlichen Gewichtung der Daten reagiert (ZHAW 2022, 5). Zusätzlich wird in der JAMES-Studie darauf hingewiesen, dass 21 % der Befragten keine Schweizer Staatsbürgerschaft besitzen. In der Shell-Studie wird sowohl nach Staatsbürgerschaft als auch nach Migrationshintergrund differenziert und gewichtet (Wolfert et al. 2019, 330–331). Hierzu fanden wir in den anderen Studien keine Informationen. In der Regel wird lediglich erwähnt, dass es sich um deutschsprachige Befragte gehandelt hat oder dass sich die Studie auf in Deutschland lebende junge Menschen beschränkt.

4 Soziale und ökonomische Ungleichheiten in der Mediennutzung von jungen Menschen

Eine erschöpfende Diskussion aller Ungleichheitsdimensionen in den in Kapitel 3 vorgestellten Studien würde den Rahmen des Beitrags deutlich sprengen. Deshalb richten wir den Fokus im Folgenden auf ausgewählte Aspekte sozialer und ökonomischer Ungleichheit. So berücksichtigen wir als Kontrastfolien zur Dimension Alter zum einen den sozioökonomischen Status, der teils über Einkommen, teils über formale Schulbildung in den Studien zugewiesen wird. Darüber hinaus werden nach Verfügbarkeit auch die Kategorien Geschlecht und Stadt-Land als Einflussfaktoren auf die Mediennutzung von jungen Menschen betrachtet. Ländlichkeit erscheint uns mit Blick auf Deutschland vor dem Hintergrund anhaltender Debatten über Infrastruktur und Breitbandausbau als vernachlässigte, weil in den analysierten Studien kaum berücksichtigte Kategorie als spannend (Dander 2023).

Anhand der folgenden Themenbereiche wird durch die Darstellung der Studienergebnisse, so hoffen wir, exemplarisch ein differenzierteres Bild auf jugendliche Mediennutzung erkennbar: 1) Gerätebesitz und Zugang zu Geräten und Internet, 2) Nutzungsfrequenz und Dauer sowie 3) Nutzung zu Informationszwecken.

4.1 Gerätebesitz und Zugang zu Geräten und Internet

Betrachtet man zuerst die Bitkom-Studie, erscheint der Besitz eines eigenen Smartphones zunächst als eine Frage des Alters. Während nur wenige 6- bis 9-Jährige ein eigenes Smartphone besitzen, springt die Zahl bei den ab 10-Jährigen sprunghaft auf 86 % an (Bitkom 2022, 4). Auch in der ESET-Studie wird deutlich, dass das Alter nicht unerheblich ist. Mehr als 50 % der jungen Menschen zwischen 12 und 14 Jahren hat einen PC zu Hause, bei den 15- bis 17-Jährigen sind es über 61 %. Dies hängt jedoch auch deutlich vom sozioökonomischen Status ab, denn am häufigsten komme dies „in Familien mit einem Haushaltsnettoeinkommen zwischen 4.500 und 5.000 Euro und Vielverdienern ab 5.000 Euro aufwärts vor, am wenigsten bei Geringverdienern“ (ESET 2022, 3). Ob dieser Zusammenhang eher in finanziellen Möglichkeiten Mehrkosten zu bestreiten gründet oder in anderen Aspekten (andere Mediennutzung und andere Vorbilder in der Mediennutzung oder dergleichen), bleibt offen. Weitere unbeantwortete Fragen wirft die Studie mit ihrem Ergebnis auf, dass vor allem Haushalte mit geringem und mit hohem Einkommen (68 % bzw. 65 %) ihren Kindern ein mobiles Gerät zur Verfügung stellen (ESET 2022, 3).[4] In Haushalten, in denen die Kinder kein eigenes Gerät besitzen, erlauben laut ESET die sogenannten Vielverdienenden, mit 20 % am meisten, auf ein mobiles Gerät aus der Familie zuzugreifen (ESET 2022, 3).[5]

Tabelle 2_neu_2
Tabelle 2: Exemplarische Gegenüberstellung anhand von Gerätebesitz, Internetzugang und Smartphonenutzung

Der Digital-Index weist eine starke Wirkung der Einflussfaktoren Bildung und sozioökonomischer Status auf Besitz und Zugang zu digitalen Endgeräten aus. Am Beispiel des Laptopbesitzes zeigt sich diese sozioökonomische Ungleichverteilung folgendermaßen: Weniger als 50 % der Haushalte mit einem Haushaltsnettoeinkommen von unter 2.000 Euro haben einen Laptop. Bei einem Einkommen bis 3.000 Euro haben 63 % der Haushalte einen und bei über 3.000 Euro sind dies nahezu 80 %, die einen Laptop besitzen (Initiative D21 2022, 22).

Ein höherer sozioökonomischer Status geht laut Digital-Index mit einem breiteren Medienensemble bzw. der durchschnittlichen Anzahl genutzter Endgeräte einher. Im Durchschnitt haben Geringverdienende mit einem Haushaltsnettoeinkommen von unter 1.000 Euro 2,5 Geräte. Ab einem Einkommen von 3.000 Euro und mehr stehen 4,1 Geräte zur Verfügung (Initiative D21 2022[6], 22). Einen ähnlichen Zusammenhang konnte auch die JAMES-Studie für die Schweizer identifizieren, wenngleich sich die absoluten Angaben deutlich unterscheiden:

„Es wird ersichtlich, dass Handy, Computer/​Laptop und Fernsehgerät zur medialen Grundausstattung beinahe aller Haushalte gehören, in denen Jugendliche zuhause sind. Über Internetzugang verfügen gemäss Einschätzung der Jugendlichen 93 % aller Familien, und tragbare Lautsprecher sind ebenfalls in nahezu 90 % aller Familien vorhanden. In acht von zehn Haushalten befinden sich ein Tablet und eine digitale Fotokamera, und sieben von zehn Familien besitzen eine feste Spielkonsole, einen DVD-Player und ein Radiogerät.“ (ZHAW 2022, 20)

Dabei sind die über die „Grundausstattung“ hinausgehenden Geräte wie Tablet, digitale Foto- oder Videokamera, DVD-Player und E-Book-Reader bei Besserverdienenden häufiger vorhanden (ZHAW 2022, 21).

Zur Geräteausstattung zählt im Rahmen der JAMES-Studie auch der Internetzugang. Hier wurde bereits zuvor festgestellt, dass 93 % der Haushalte einen Internetzugang haben. 45 % der jungen Menschen verfügen über einen eigenen Internetzugang (ZHAW 2022, 25).[7]

Die DIVSI-U25-Studie konstatiert stattdessen die Aufhebung der Differenzierung zwischen Offlinern und Onlinern; und zwar ausgehend von den Studienergebnissen, denen zufolge 99 % der jungen Menschen das Internet mindestens einmal täglich nutzen. Knapp 30 % davon wiederum bezeichnen sich selbst als „always on“ (DIVSI 2022, 15). Die Zahl derjenigen, die laut DIVSI mobile Daten nutzen, liegt allerdings mit 93 % mehr als doppelt so hoch wie die Zahl der Schweizer JAMES-Studie. Eine mögliche Erklärung könnte die Differenz der Alterskohorte sein, die bei DIVSI bis 24 und bei der JAMES-Studie bis 19 Jahren reicht.

Die DIVSI-Studie gelangt des Weiteren zu der Erkenntnis, dass das mobile Datenvolumen abhängig vom Bildungsniveau als (nicht-)ausreichend wahrgenommen wird: Der Aussage, das Datenvolumen sei nicht ausreichend, stimmen nur 15 % der formal hoch Gebildeten zu, im Bereich mittlerer Bildung 19 % und im Segment niedriger Bildung 24 % (DIVSI 2022, 16). Die Studien für Postbank und Shell unterscheiden den Medien- und Internetzugang der Befragten nicht entlang eines ökonomischen oder Bildungsstatus, sondern vornehmlich nach Geschlecht. Sie kommen beide zu der Erkenntnis, dass Mädchen häufiger als Jungen mobile Geräte wie Smartphones, Laptops und Tablets nutzen, um ins Internet zu gehen. Jungen nutzen nach dem Smartphone dagegen am häufigsten den Desktop-PC (Postbank 2022, 14; Wolfert & Leven 2019, 218–220).

4.2 Nutzungsfrequenz und -dauer

Laut Studie der Postbank umfasst die Internetnutzung der Befragten 39 Std. pro Woche. Dies entspricht einer täglichen Nutzungszeit von 5:34 Std., wird die Zeit gleichmäßig über Wochentage und Wochenenden verteilt. Auf die Frage, wie lange sich die jungen Menschen täglich für Schule, Ausbildung oder Studium im Internet aufhalten, ergab sich ein Durchschnitt von 4:06 Std. pro Tag (Postbank 2021, 19).

Eine Deutung dieser auffällig hohen Zahl könnte man in Verbindung mit den Ergebnissen der JIM-Studie vornehmen, denn Letztere zeigte einerseits auf, dass die Nutzungsdauer bei jungen Menschen, die ein Gymnasium besuchen, durchschnittlich etwas höher ausfällt als bei solchen in anderen Schulformen (mpfs 2022, 26). Andererseits konnte die JIM-Studie auch aufzeigen, dass Gymnasiast:innen, durchaus etwas häufiger täglich online sind als Haupt- und Realschüler:innen (88 % gegenüber 80 %) (mpfs 2022, 25). Inwiefern dies mit einem größeren zur Verfügung stehenden Geräteensemble in Verbindung steht (s.o.), kann hier nur als offene Frage formuliert werden. Interessanterweise zeigen die Ergebnisse der JAMES-Studie in eine andere Richtung, wenn der Zusammenhang des sozioökonomischen Status der jungen Menschen mit der durchschnittlich im Internet verbrachten Zeit analysiert wird: Der JAMES-Studie zufolge nutzen junge Menschen aus Haushalten mit einem tieferen sozioökonomischen Status sowohl unter der Woche als auch am Wochenende das Internet signifikant länger als junge Menschen aus Haushalten mit mittlerem oder hohem sozioökonomischem Status (ZHAW 2022, 37).

Auffällig ist, dass bei der Abfrage von Nutzungsfrequenz und -dauer nicht mehr unterschieden wird, ob die Nutzung online oder offline stattfindet. Die Studien gehen grundsätzlich davon aus, dass die Apps auf Smartphone oder Tablet eine Internetverbindung benötigen und mehr oder weniger automatisch herstellen. Dabei darf jedoch nicht vergessen werden, dass nur rund 93 % der jungen Menschen über mobiles Datenvolumen verfügen und dass ein knappes Viertel der Befragten dieses als nicht ausreichend empfindet, sodass hier schwerlich von einem Always On mit vollumfänglichem Nutzungsspektrum für alle gesprochen werden kann. Es besteht demnach eine Spannung zwischen der Ununterscheidbarkeit von online und offline einerseits (Always On) und andererseits der Wahrnehmung von Internetzugang in Form von Datenvolumen am eigenen Gerät als knapper Ressource durch einen Teil der jungen Menschen.

4.3 Mediennutzung und Information

Werden die Ergebnisse der verschiedenen Studien im Zusammenspiel betrachtet, so lässt sich vorsichtig schlussfolgern, dass sich die Ergebnisse zu Aspekten wie Zugang zu Geräten, Infrastrukturen und Plattformen, Nutzungspraktiken und zumindest in Teilen entsprechende Nutzungskompetenzen überwiegend decken.[8]

Die JAMES-Studie belegt für die Schweiz etwa deutliche Unterschiede in Medienabonnements zwischen Familien mit tiefem und hohem sozioökonomischen Status. So bestehen in geringerem Maße Abonnements von Zeitungen, Zeitschriften oder E-Books. Außerdem besteht eine erhebliche Differenz in der Sättigung mit Musik-Streaming-Abos: 53 % bei Familien mit tiefem gegenüber 78 % bei Familien mit hohem sozioökonomischem Status (ZHAW 2022, 23). Daraus könnte u.a. eine erhöhte Exposition von Werbung resultieren, wovon sich wohlhabendere Familien vermutlich eher „freikaufen“ wollen und können. Den privilegierten Bezahlzugang zu Streaming-Angeboten bestätigen die Ergebnisse der Shell-Studie für Bewegtbild-Plattformen – so können die Freizeittätigkeiten von jungen Menschen aus hohen sozialen Herkunftsschichten als Hinweis auf Abonnements gedeutet werden; Kinder aus ärmeren Familien widmen sich hingegen häufiger dem Internetsurfen, Sozialen Netzwerken und (Online-)Fernsehen (Wolfert & Leven 2019, 218).

Eine weitere Differenz dokumentiert die JIM-Studie, derzufolge Haupt- und Realschüler:innen eher eigene Spielkonsolen besitzen als Gymnasiast:innen (66 % gegenüber 57 %) (mpfs 2022, 9) – während, wie in Abschnitt 4.1 deutlich wurde, letzteren aber tendenziell grössere Medienensembles zur Verfügung stehen. Die Funktionsspektren der Geräte determinieren zwar die Nutzung nicht, legen aber bestimmte Praktiken nahe oder ermöglichen diese eher als andere. Dies gilt selbstverständlich auch für das klassische bürgerliche Medium, mit welchem kulturelles Kapital zum Ausdruck gebracht und potenziell auch erworben wird: das Buch. Etwa ein Viertel der Haupt- und Realschüler:innen gibt laut JIM-Studie an, in der Freizeit regelmässig ein Buch zu lesen. Unter Gymnasiast:innen sagen das 37 % von sich. Diese Differenz bestätigt die Shell-Studie, derzufolge die untere (mit 11 %) und die obere (mit 31 %) soziale Schicht gar 21 Prozentpunkte auseinander lagen (Wolfert & Leven 2019, 218).[9]

Wenn junge Menschen Informationen suchen, ist Google mit 39 % deutlich die wichtigste Anlaufstelle, gefolgt von Instagram (30 %), TikTok (25 %), die Schlagzeilenfunktion von Google (23 %), YouTube (22 %), Fernseh- oder Radiostreams oder -mediatheken (20 %), Google News (19 %) (mpfs 2022, 42). Aggregiert ist den Angeboten des Google-Konzerns Alphabet also eine umfassende Marktmacht zu attestieren. Differenziert nach Bildungsniveau zeigt sich bzgl. der Information zum aktuellen Tagesgeschehen ein fast einheitliches Bild: Gymnasiast:innen geben eher als Haupt- und Realschüler:innen an, die oben genannten Informationsquellen zu nutzen – mit Unterschieden von sechs bis acht Prozentpunkten (Instagram: 33 %; Onlineangebote von Zeitungen/​Zeitschriften: 18 %; spezielle Nachrichten-Apps: 18 %; Suchmaschinen: 41 %). Ausnahmen bilden lediglich die Schlagzeilenfunktion von Google (22 % vs. 25 %) sowie mit kaum spürbarer Differenz TikTok, Snapchat oder vorinstallierte Handy-Funktionen (mpfs 2022, 45). Die konkreten Nutzungskontexte unterscheiden sich entsprechend, wie die Shell-Studie ausweist – hier erneut im Vergleich der unteren Schicht mit der oberen Schicht wiedergegeben: Junge Menschen in der unteren Schicht gaben seltener als jene der oberen Schicht an, dass sie das Internet mehrmals am Tag oder mindestens ein Mal am Tag für die Informationssuche (55 % gegenüber 65 %), für Schule/​Ausbildung/​Beruf (36 % gegenüber 49 %) und für Information über Politik/​Gesellschaft (17 % gegenüber 31 %) nutzen. Mit einer Differenz von mehr als zehn Prozentpunkten zwischen jungen Menschen im städtischen und ländlichen Raum (Informationssuche: 64 % vs. 52 %; Politik/​Gesellschaft 27 % vs. 12 %), wird auch anhand dieser Kategorie eine strukturelle Ungleichheit erkennbar (Wolfert & Leven 2019, 231). In den anderen Studien spielt diese Kategorie hinsichtlich der Internetnetzung keine Rolle.

Vor dem Hintergrund der ungleichen Zugänge zu Geräten, Abonnements sowie ungleicher Nutzungsweisen erscheint es nur konsequent, dass auch die Selbsteinschätzung hinsichtlich der eigenen „Internetkenntnisse“ (DIVSI 2018, 27) Unterschiede zutage fördert. Höhere formale Bildungsniveaus korrelieren mit einer häufigeren Selbsteinschätzung mit den Schulnoten sehr gut und gut. Insgesamt ergibt sich jedoch im Durchschnitt für alle Teilmengen der Befragten eine gute Durchschnittsnote. Als sehr gut schätzen sich deutlich mehr Jungen und junge Männer ein als Mädchen und junge Frauen (37 % gegenüber 25 %) – „entsprechend gängiger Geschlechterstereotype“, wie die Studienautor:innen vermerken (DIVSI 2018, 27).

5 Methoden- und Erkenntniskritik

Die Fragestellungen und entsprechend auch die Ergebnisse der zuvor angeführten Studien richten sich – angesichts der Methodik nur folgerichtig – vorrangig auf das Was, also: Welche Geräte haben und nutzen die Untersuchten? Welche Seiten, Plattformen, Netzwerke suchen sie auf? Welche Erfahrungen machen sie dort? Die Ergebnisse bilden somit einerseits einen relevanten Phänomenbereich von altersbezogener Mediennutzung ab. Andererseits lassen diese Studien Antworten auf die Frage nach dem Wie und Warum von differenziellen Mediennutzungsformen vermissen.

Anhand der Datenlage lässt sich gut belegen, dass junge Menschen nahezu flächendeckend Zugang zu bspw. einem Smartphone haben. Diese Daten dienen etwa als Argument dafür, dass diese Geräte integraler Bestandteil der Lebensrealitäten junger Menschen geworden sind (Tab. 2). Auch bilden die Studien einige strukturelle Ungleichheitslagen ab und informieren auf diese Weise auch medienpädagogische Ansätze und Bildungsarbeit, bspw. im Kontext der Sozialen und Jugendarbeit.

Gleichzeitig ist es wichtig, die Ergebnisse auf ihre methodologischen Leerstellen zu befragen und damit explizite Desiderata für daran anschließende Studien zu eröffnen. Wenn nicht einhundert Prozent der Befragten ein Smartphone besitzen, sollte unseres Erachtens gefragt werden, „Wie kommt es, dass…“. Denn die Daten liefern keine Antworten auf die Frage, wer aus welchen Gründen kein Smartphone besitzt oder keine Nutzungswege für sich erschließen kann oder möchte. So bleibt es Spekulation, ob Nicht-Zugang von Armut oder von Medienskepsis der Eltern herrührt, ob er in der eigenen Entscheidung der jungen Menschen begründet ist oder ob sozio-technische Kontrollinstanzen seitens der Eltern oder geteilte Nutzungsszenarien mit anderen Familienmitgliedern vorliegen. Eine Ausnahme bildet hierzu der Digital-Index, in welchem Offliner:innen erhoben und abgebildet wurden. Auch wenn knapp drei Viertel davon 65 Jahre und älter sind, wird jede fünfundzwanzigste Person im Segment von 14 bis 29 Jahren aufgeführt (Initiative D21 2022, 16).[10]

In Bezug auf die Nutzungsdauer und -frequenz geben bereits die Kategorien selbst vor, dass quantitative Maßstäbe im Vordergrund stehen. Zahlen über die selbsteingeschätzte tägliche Nutzungsdauer werden gerne im öffentlichen Diskurs aufgegriffen, um eine Überhand nehmende Medien- oder Internetnutzung zum Thema zu machen. Durchaus kann es einen interessanten Ausgangspunkt darstellen, Zahlen wie 3:42 Stunden täglicher Nutzung (Shell 2019, 224) oder 39 Stunden Nutzungszeit pro Woche (Postbank 2022) berichtet zu bekommen. Sie können jedoch nicht viel mehr sein als genau das: ein Ausgangspunkt für weitere Fragestellungen.

Konzepte wie jenes der „Postdigitalität“ (Cramer 2013) markieren ein notwendiges Scheitern von Differenzierungen wie online/​offline oder analog/​digital, da diese Unterscheidungen in der gegenwärtigen Nutzung eine geringere (wenn auch nicht gar keine) Relevanz aufweist als zu Frühzeiten des Internets. Wie offline bin ich, wenn das Smartphone in der Tasche Nachrichten empfängt? Wie online bzw. always on bin ich? Anhand solcher Konvergenzen wird deutlich, inwieweit die scheinbare Messbarkeit von Internetnutzung nach Selbsteinschätzung ein hochproblematisches Unterfangen sein muss – insbesondere für Langzeitstudien, die eine gewisse Vergleichbarkeit über die Zeit herstellen möchten.

Im Überblick wurde darüber hinaus deutlich, dass zumeist einzelne demografische Kategorien zur Beschreibung von Korrelationen herangezogen werden, womit ein systematischer Vergleich erschwert wird. Die Differenzlinien Stadt-Land oder Ost-West, die sich vielfach als signifikant erweisen, werden seltener herangezogen. Teils gelten Bildungswege und -abschlüsse als Marker für den sozioökonomischen Status, den sie jedoch nur sehr indirekt vermitteln können. Eine Differenzierung nach kulturellem und ökonomischem Kapital wäre möglicherweise präziser.

Nun richten sich diese Kritikpunkte jeweils nur auf gewisse Teile der analysierten Studien, während andere diese Aspekte bereits einbeziehen. Auf diese Weise ergänzen sie sich wechselseitig. Selbstverständlich kann keine einzelne Studie alle Aspekte abdecken. Weder sind Teilnehmer:innen bereit an einem derart langwierigen Interview teilzunehmen, noch wären die notwendigen hohen Teilnehmendenzahlen für kleine, auch intersektionale Subgruppen im Sample leicht regelmäßig zu stemmen. Eine Möglichkeit, dem Problem der Darstellung von Ergebnissen beizukommen (nicht alle Variablen können in allen Diagrammen aufscheinen), läge in der freilizenzierten Veröffentlichung der Datensätze, um ergänzende Detailanalysen zu ermöglichen. Auf Kosten der breitenwirksamen Verständlichkeit, die durch farbige Diagramme angestrebt wird, erscheinen uns auch zahlenbasierte Tabellen, die verschiedene Unterkategorien aufschlüsseln als probates Mittel der Darstellung (etwa Wolfert & Leven 2019, 223).

Grundsätzlich stellt sich aber der Eindruck ein, dass die Dopplungen, die in zahlreichen Studien mit ähnlichem Gegenstand und vergleichbarer Methodik aufscheinen (wie etwa zu Gerätebesitz und Internetzugang junger Menschen), für eine überdenkenswerte Arbeitsteilung stehen. Wäre es nicht sinnvoll, mehr Ressourcen für qualitative Forschungsdesigns einzusetzen, um in Vertiefung nach einem Warum und Wie-Genau zu fragen? Auf diese Weise könnten die konkreten Nutzungspraktiken, differenzielle Sinngebungen und das je spezifische Medienhandeln unter ungleichen Bedingungen genauer erforscht werden, wie bereits an einigen Stellen gezeigt wurde (vgl. etwa Treumann et al. 2007; Moser 2013; Paus-Hasebrink 2017; Bettinger 2018; Kramer 2020; Eggert et al. 2021; Flasche & Carnap 2021). Gruppendiskussionen etwa können die Heterogenität in Details der konkreten Nutzung und hinsichtlich Nutzungsmotiven verdeutlichen. Befragungen aufgrundlage von Selbstauskünften (oder auch Fremdauskünften qua Eltern) gewähren jedoch keine Einblicke in die vorreflexive, verkörperte und situierte Praxis in vielfältig relationierten Kontexten. Diese Problematik könnte man mittels ethnografischer Ansätze umgehen. Reißmann fordert etwa, statt künstlicher Interviewsituationen lieber auf teilnehmende Beobachtung zu setzen (Reißmann 2019, 274–276).

Eine dezidierte Berücksichtigung dieser Aspekte halten wir sowohl für den Mediennutzungsalltag, als auch in fokussierten pädagogischen Settings für eine relevante und wichtige, weil ergänzende Perspektive. Gerade in Relation zu den vorgestellten quantitativen Daten verspräche diese einen erhellenden Blick auf die Heterogenität des Gegenstandes und Handlungsoptionen für junge Menschen und medienpädagogische Fachkräfte.

6 Fazit

Das so alte wie zentrale Argument gegen den Begriff der „Digital Natives“ lautet, dass mit dem Buzzword fälschlicherweise eine homogene Gruppe suggeriert und eine Gleichförmigkeit in der Mediennutzung impliziert wird. Jedoch lässt sich bei genauer Betrachtung noch nicht einmal eine Altershomogenität identifizieren.

Anhand ausgewählter Ungleichheitskategorien zeigten wir exemplarisch auf, dass unter derzeitig jungen Menschen deutliche strukturelle Unterschiede im Zugang zu Geräten und Internet sowie in der Nutzung dieser vorliegen. Das Alter stellt hierbei lediglich eine von vielen relevanten Kategorien dar. Insofern plädieren wir für eine differenzierende Betrachtung von jungen Menschen in ihren heterogen und teils sehr ungleich verfassten Mediennutzungsweisen. Insgesamt können die Studien zwar zahlreiche Antworten auf Fragen nach dem Was geben, aber Fragen nach dem Warum und dem Wie, beispielsweise, wie sich die jungen Menschen ihre Nutzungskompetenzen erarbeiten, bleiben unbeantwortet. Konsequenzen für die erziehungswissenschaftliche Medienforschung möchten wir daher auf verschiedenen Ebenen anregen.

Als einen ersten Schritt sehen wir qualitative Untersuchungen, die zusätzliche Antworten auf die Fragen nach dem Warum und dem Wie geben können. Weder sind die jungen Menschen eine homogene Gruppe, noch ist es zielführend, sie immer aus dem gleichen Winkel zu betrachten. Vielmehr sollten verschiedene quantitative und qualitative Methoden einander ergänzen: Mit der Shell-Jugendstudie und der DIVSI-U-25-Studie finden sich gute – wenngleich immer noch ausbaufähige – Vorbilder, die über rein quantitative Verfahren hinausreichen.

Ethnografische Ansätze wie die teilnehmende Beobachtung, oder Gruppendiskussionen verdeutlichen die Heterogenität in Details der konkreten Nutzung und hinsichtlich der Nutzungsmotive. Sie hätten zudem den Vorteil, dass man den jungen Menschen eine Gelegenheit für Austausch und Reflexion böte. Führte man die anschliessende Auswertung der Daten dann, im Sinne partizipativer Forschung, gemeinsam mit den jungen Menschen durch und stellte man die verschiedenen Interpretationen einander gegenüber, wäre ein bedeutsamer Schritt zu einer Beteiligung am wissenschaftlichen Diskurs über die Mediennutzung junger Menschen getan.

7 Literatur

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[1] Für die Überarbeitung dieses Artikels sind wir anonymen Gutachter:innen für ihre klugen Rückmeldungen, Ergänzungen und Verbesserungsvorschlägen zum Dank verpflichtet: danke!

[2] Dieser Text wurde erstellt, bevor die neuere Ausgabe des Digital-Index (Initiative D21 e.V. 2023) veröffentlicht wurde. An ausgewählten Stellen werden mit Blick auf die aktuellen Daten einzelne Aspekte ergänzt. Sie finden jedoch nicht in gleichem Maße systematische Berücksichtigung in den Ausführungen wie die auf Generationenerfahrungen fokussierte Untersuchung aus dem Jahr 2022.

[3] Für statistische Analysen wird häufig eine Einteilung von Wohnorten in sieben Größenklassen verwendet. Die BIK-Ortsgrößen oder Gemeindetypen lauten: BIK 1: Unter 2000 Einwohner, BIK 2: 2000 bis unter 5000 Einwohner, BIK 3: 5000 bis unter 20.000 Einwohner, BIK 4: 20.000 bis unter 50.000 Einwohner, BIK 5: 50.000 bis unter 100.000 Einwohner, BIK 6: 100.000 bis unter 500.000 Einwohner, BIK 7: 500.000 Einwohner und mehr. Der Begriff BIK geht auf das Forschungsunternehmen Aschpurwis und Behrens GmbH zurück und steht dort für Beratung, Information, Kommunikation.

[4] Aufgrund der weiteren Ergebnisse darf hier angenommen werden, dass mit dem Ausdruck «zur Verfügung stellen» der Besitz gemeint ist.

[5] Wir verzichten bei Nennung der Kategorien der jeweiligen Studien aus Gründen der leichteren Lesbarkeit auf eine Markierung als Zitat. Gleichwohl entsprechen diese nicht notwendig unserer eigenen Wortwahl. Aus den voneinander abweichenden Kategorien gehen gleichwohl Unschärfen in der Interpretation und auch Vergleichbarkeit zwischen den Studien einher (vgl. «mobiles Gerät» oder «tiefer ökonomischer Status»).

[6] Der Digital-Index 2023 weist diese Daten nicht im Einzelnen aus, sondern setzt andere vertiefende Schwerpunkte (Initiative D21 2023).

[7] Hier dürften nach unserer Auffassung mobile Daten gemeint sein.

[8] Bei der Betrachtung informationsbezogener Medien- und Internetnutzung lässt sich kaum vermeiden, gesellschaftlich etablierte Kategorien aufzugreifen, wie etwa die Differenzierung in Unterhaltungs- und Informationsangebote. Diese geht häufig mit einer Positivbewertung einer Informationsfunktion gegenüber einer Negativbewertung der Unterhaltungsfunktion einher. Zugleich ist diese Differenzierung selbst angesichts von Edu- oder Infotainment-Angeboten, Gamification und Serious Games, unverlässlichen Des-/Informationsangeboten etc. mehr denn je fraglich. Wir möchten unterstreichen, dass Unterhaltung eine völlig legitime Mediennutzungsweise darstellt (Kutscher & Otto 2014). Angesichts gesellschaftlich gängiger Bewertungsmechanismen kann es jedoch zu einer spürbaren Benachteiligung in Bezug auf Lebenschancen kommen, wenn bestimmte Praktiken und Fähigkeiten eher aus- und eingeübt werden als andere (etwa Literalität oder Informations- und Recherchekompetenz statt Visualität, Genuss- oder Immersionsfähigkeit). Insofern halten wir einen genaueren Blick auf diese Aspekte für relevant.

[9] Die Frage lautete: „Was machst du üblicherweise in deiner Freizeit?“. In der Auswertung wurde u.a. nach „sozialer Herkunftsschicht“ differenziert: untere Schicht, untere Mittelschicht, Mittelschicht, obere Mittelschicht, obere Schicht (Wolfert & Leven 2019, 218).

[10] Der selten genannte finanzielle Grund dafür („Ich kann es mir nicht leisten“) war lediglich für 4 % der gesamten Gruppe der Offliner:innen (mit) ausschlaggebend (Initiative D21 2022, 16–17). Insgesamt ist die Wahrscheinlichkeit, der Gruppe zuzugehören, für ältere Frauen mit niedriger formaler Bildung und einem Haushalts-Netto-Einkommen unter 2.500 € am höchsten (Initiative D21 2022, 38). In der Untersuchung von 2023 wird die Gruppe der Offliner:innen als „Genügsame Verdränger*innen“ bezeichnet und setzt sich zu überdurchschnittlich großen Anteilen aus Rentner:innen (59 % aus der Generation < 1945), weiblichen Personen (71 %), formal niedrig Gebildeten (88 %) zusammen. Interessant an dieser Gruppe ist, dass die deutliche Mehrheit angibt, sich selten oder gar nicht aufgrund fehlender „Digitalkenntnisse“ ausgegrenzt zu fühlen. Die Nicht-Teilhabe an Digitalisierungsprozessen sei demnach, in der Deutung der Studienautor:innen, überwiegend selbst gewählt (Initiative D21 2023, 16).


Medienforschung und soziale Ungleichheiten. Eine Metaanalyse zu Ungleichheitsdimensionen in Studien zur Mediennutzung junger Menschen von Valentin Dander und Daniela Cornelia Stix ist lizensiert unter CC BY 4.0 .

Verfasst von
Prof. Dr. Valentin Dander
Professor für Medienpädagogik, Hochschule Clara Hoffbauer Potsdam (HCHP)
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https://orcid.org/0000-0001-9978-8405
https://scholar.google.com/citations?user=S56Iu2YAAAAJ&hl=en&oi=ao

Prof.in Dr.in Daniela Cornelia Stix
Professorin für Soziale Arbeit, Brandenburgische Technische Universität (BTU) Cottbus-Senftenberg
Website
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https://orcid.org/0000-0001-9211-7748

Es gibt 1 Materialie von Valentin Dander.
Es gibt 1 Materialie von Daniela Cornelia Stix.

Zitiervorschlag
Dander, Valentin und Daniela Cornelia Stix, 2024. Medienforschung und soziale Ungleichheiten [online]. socialnet Materialien. Bonn: socialnet, 30.05.2024 [Zugriff am: 14.06.2024]. https://doi.org/10.60049/2aadw5la

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