Wortherkunft: Gatekeeping bedeutet das ‚Hüten eines Tores‘. Gatekeeper werden die Personen genannt, die in diesen Prozess involviert sind, d. h. ‚Torhüter‘ oder ‚Schleusenwärter‘. Die Begriffe gehen auf Kurt Lewin (1947) zurück, der sie jenseits der Kommunikationswissenschaft für Personen oder Personengruppen verwendete, die er mittels Kampagnen beeinflussen wollte, um die Essgewohnheiten der US-Amerikaner zu verändern. Diese Begriffe inspirierten White (1950) zu einer kommunikationswissenschaftlichen Analyse von Informationsflüssen in seiner Pionierstudie.
Definition:
Gatekeeping meint einen Prozess, bei dem nach den Bedingungen für die Auswahl und Präsentation von Informationen an verschiedenen Stufen des Informationsflusses gefragt wird. Informationen sind kleinste sinnhafte Bedeutungseinheiten, die zu Ereignissen oder Themen zusammengesetzt und dem Publikum in spezifischer Weise als → Nachrichten präsentiert werden. Journalisten und Redaktionen lassen sich als Gatekeeper verstehen, die darüber entscheiden, welche Informationen von einer zur nächsten Stufe des Informationsflusses weitergelassen oder zurückgehalten werden.
Geschichte:
In der Pionierstudie zum Gatekeeping wurden die individuellen Entscheidungsgründe eines Redakteurs für die Auswahl von Agenturmeldungen in einer amerikanischen Tageszeitung untersucht (White 1950). Im Laufe der Zeit wurde eine Vielzahl weiterer Gatekeeping-Modelle entwickelt, die Erklärungen für die Informationsauswahl auf institutioneller, redaktioneller und organisatorischer Ebene suchten, ebenso wie außerhalb von Medienorganisationen (Robinson 1970; Shoemaker/Vos 2009). Diese frühen Modelle wurden im Laufe der Zeit systematisiert und in integrativen Modellen gebündelt, die sich sowohl auf Seiten journalistischer Entscheidungen als auch auf Seiten der Entstehungsbedingungen ausdifferenziert haben.
Der Gatekeeping-Ansatz verfolgt das Ziel, journalistisches Handeln und Entscheiden bzw. deren veröffentlichte Ergebnisse hinsichtlich der → Medieninhalte zu erklären. Rosengren (1974) unterscheidet drei Formen: (1) selektives Gatekeeping fragt nach der Auswahl von Informationen zur Veröffentlichung; (2) qualitatives Gatekeeping fokussiert auf die grafische und layouttechnische Präsentation ausgewählter Informationen und (3) quantitatives Gatekeeping auf den Umfang der Berichterstattung zu einem Ereignis. Weitere Aspekte der Informationskontrolle umfassen die Wahl des Zeitpunktes der Veröffentlichung, das Zurückhalten, das wiederholte Veröffentlichen von Informationen (Donohue/Tichenor/Olien 1972), aber auch den Zugang zu Informationsquellen.
Auf Seiten der Entstehungsbedingungen von Medieninhalten werden u. a. das ‚Vier-Sphären-Modell‘ (Donsbach 1987), das ‚Zwiebel-Modell‘ (Weischenberg 1992: 67–71) und das ‚Hierarchy-of-Influences-Modell‘ (Shoemaker/Reese 2014: 7-15) vorgeschlagen. Alle Modelle systematisieren Entstehungsbedingungen journalistischen Handelns auf mehreren Einflussebenen (Engelmann 2016). Das ‚Hierarchy-of-Influences-Modell‘ ist international am bekanntesten und unterscheidet Einflussfaktoren auf der Individualebene einzelner Journalisten, der Ebene professioneller journalistischer Routinen, der → Organisationsebene, der Ebene sozialer Institutionen jenseits der Medienorganisationen sowie der ideologischen Ebene.
Auf jeder dieser Ebenen von der Mikro- zur Makro-Ebene wird eine Vielzahl von Einflussfaktoren genannt, die journalistisches Handeln und daraus resultierende → Medieninhalte erklären können. Für die empirische Forschung haben diese integrativen Gatekeeping-Modelle primär heuristischen Wert. Der Erklärungswert ist dagegen gering, da die Einflussfaktoren in der Regel nicht definiert und die Zusammenhänge zwischen den Modellkomponenten nicht spezifiziert werden. Dafür müssen ergänzend Theorien mittlerer Reichweite herangezogen werden.
Gegenwärtiger Zustand:
Durch die erweiterten Möglichkeiten der → Kommunikation im Internet verändern sich einerseits die Tätigkeiten journalistischer Gatekeeper, andererseits entstehen neue partizipative und technische Gatekeeper. Dies führt zur Modifizierung bestehender Modelle als auch zur Entwicklung neuer Gatekeeping-Modelle. Beim ‚Gatewatching‘ (Bruns 2005) wird die Rolle des Journalismus nicht mehr vorrangig im Sammeln neuer Informationen, sondern verstärkt im Einordnen, Filtern und Bewerten vorhandener Informationen für das → Publikum gesehen.
In den Modellen des ‚audience gatekeeping‘ (Shoemaker/Vos 2009) oder ‚secondary gatekeeping‘ (Singer 2014) wird das Publikum als neue mächtige Einflussgröße gesehen. Es wird zum Gatekeeper in → sozialen Medien, indem es darüber entscheidet, ob und welche Medieninhalte es anderen NutzerInnen empfiehlt. Im Modell des ‚kollektiven Gatekeeping‘ (Keyling 2017) wird die redaktionelle Selektion von Medieninhalten von deren Gewichtung getrennt. Denn in sozialen Medien wird die Gewichtung nicht mehr redaktionell gesteuert, sondern durch kollektive Nutzeraktivitäten, wie z. B. Klicks, Bewertungen, Empfehlungen. Diese Nutzeraktivitäten – automatisch algorithmisch aggregiert – erhöhen die Sichtbarkeit von jenen Inhalten, die bei den NutzerInnen mehr Aufmerksamkeit erfahren.
Neben Journalisten und Publikum treten im Internet auch technische Gatekeeper auf, z. B. → Suchmaschinen oder Nachrichtenaggregatoren (Pan et al. 2007). Technische Gatekeeper selektieren und gewichten Beiträge in Ergebnislisten aufgrund von Algorithmen. Mithilfe des ‚Hierarchy-of-Influences‘-Modell lassen sich Algorithmen auf der Routine-Ebene verorten. Die Entstehung dieser Algorithmen wird wiederum durch Faktoren anderer Einflussebenen bestimmt, z. B. durch subjektive Vorstellungen der Programmierer, strategische Ziele der Medienunternehmen und/oder aggregierte Nutzeraktivitäten (Friedman/Nissenbaum 1996; Lewandowski 2010).
Schließlich existiert jenseits der Kommunikationswissenschaft die Theorie des ‚Netzwerk-Gatekeeping‘ (Barzilai-Nahon 2008; 2009). Diese Theorie modelliert explizit die Vernetzung und Interaktivität von Akteuren und fokussiert damit stärker auf Dynamiken und wechselnde Rollen der Beteiligten im Gatekeeping-Prozess. Als Pendant zum Gatekeeper werden der Begriff des ‚Gated‘, verstanden als Adressaten von Gatekeeping-Prozessen, eingeführt und die Beziehungen zwischen Gatekeepern und Gated mehrdimensional beschrieben. Trotz dieses Fortschritts ist die Theorie nicht problemlos auf kommunikationswissenschaftliche Kontexte übertragbar (vgl. Engelmann 2016; Keyling 2017).
Forschungsstand:
Die Gatekeeping-Forschung hat unzählige Studien hervorgebracht. Nur ein Bruchteil davon konzipiert Merkmale von Medieninhalten als abhängige Variable. Zudem werden häufig nur die Entstehungsbedingungen einzelner Einflussebenen berücksichtigt (Engelmann 2016; Shoemaker/Reese 2014).
Auf der Individualebene kann das journalistische Rollenselbstverständnis die Auswahl und Präsentation von Medieninhalten beeinflussen (Scholl/Weischenberg 1998; van Dalen/deVreese/Albaek 2012). Zum Einfluss politischer Einstellungen von Journalisten auf Medieninhalte gibt es widersprüchliche Befunde. Auf der Routineebene beeinflussen Ereignisroutinen (Tuchman 1973), die Orientierung an Kollegen (Fengler/Ruß-Mohl 2005; Krämer/Naab/Daschmann 2008), an Quellen (Sigal 1973) und an professionellen Berufsnormen wie z. B. Objektivität (Carpenter 2008) die Auswahl und Darstellung von Medieninhalten. Auf Organisationsebene geht die politische Ausrichtung von Verlegern und/oder der redaktionellen Linie eines Mediums mit der bevorzugten Auswahl entsprechender Inhalte einher (Dybski et al. 2010; Kemner/Scherer/Weinacht 2008; Bagdikian 2004). Außerhalb der Medienorganisationen zeigen sich Einflüsse der Werbung (An/Bergen 2007) oder politischer Quellen auf redaktionelle Medieninhalte (Tiffen et al. 2014).
Empirische Befunde zu den neueren Gatekeeping-Modellen zeigen, dass Nutzerinteressen journalistische Medieninhalte stärker beeinflussen als andere Faktoren (Lee/Lewis/Powers 2014; MacGregor 2007; Tandoc 2014; Vu 2014). Bei technischen Gatekeepern stehen die Relevanzkriterien im Fokus, nach denen Algorithmen Suchergebnisse auswählen oder gewichten. Ein Aspekt betrifft die Frage der zunehmenden → Personalisierung von Suchmaschinen-Treffern, für die es bislang keine eindeutigen Belege gibt (Feuz/Fuller/Stalder 2011; Haim/Graefe/Brosius 2018; Jürgens/Stark/Magin 2014).
Literatur:
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