Krämer Instagram und Körperbild

Eine quantitative Onlinebefragung zur Nutzung und Wirkung von Sport- und Fitnessinhalten auf Instagram
1. Auflage 2017
ISBN: 978-3-7427-7768-3
Verlag: neobooks
Format: EPUB
Kopierschutz: 6 - ePub Watermark

E-Book, Deutsch, 181 Seiten

Welche Wirkung hat die Nutzung von Sport und Fitnessinhalten auf Instagram auf das Körperbild der NutzerInnen? Diese Forschungsfrage im Kontext des gesellschaftlichen Sport- und Fitnesstrends wurde mithilfe einer Onlinebefragung (n=901) untersucht und statistisch ausgewertet. Denn trotz der steigenden Beliebtheit von Instagram mangelt es derzeit noch an wissenschaftlichen Forschungsergebnissen zur Nutzung und Wirkung des sozialen Netzwerks Instagram. Die Studie liefert Ergebnisse auf die Fragen, welche Rolle spielt der wahrgenommene Druck von Instagram? Welchen Einfluss hat es, wenn User bereits Diäten halten bzw. bereits sportlich aktiv sind? Wie relevant ist das Ausmaß bzw. die Nutzungsintensität von Instagram? Welchen Stellenwert hat das Selbstwertgefühl der User?

Okt 2013 - Dez 2015 Universität Leipzig, Kommunikations- und Medienwissenschaft mit Schwerpunkt empirische Kommunikations- und Medienforschung (Master of Arts); Okt 2009 - Sep 2013 Technische Universität Ilmenau, Angewandte Medien- und Kommunikationswissenschaft (Bachelor of Arts)

Autoren/Hrsg.

Krämer, Carolin

Leseproben

4. Methode

In diesem Abschnitt wird die angewandte Forschungsmethode detailliert dargelegt. Erläutert wird dabei, welches Forschungsdesign der Untersuchung zugrunde liegt. Zudem wird beschrieben, wie die einzelnen Konstrukte operationalisiert wurden, woher die verwendeten Instrumente stammen bzw. wie sie generiert oder abgewandelt wurden. Zudem wird auf die Konstruktion der Stichprobe eingegangen. Anschließend werden Pretest und Untersuchungsdurchführung dargelegt und zuletzt die Datenanalyse betrachtet.

4.1.Forschungsdesign

Wenn wie bei dieser Studie „zu einem bestimmten Zeitpunkt oder in einem bestimmten Zeitraum einmalig eine Auswahl von Personen befragt wird“, liegt eine Querschnittuntersuchung vor, bei der die aktuelle Situation in einer Population von Interesse ist (Jacob et al. 2013: 86). In einem Ex-post-facto-Design, welches dieser Untersuchung zugrunde liegt, werden Hypothesen getestet, ohne die unabhängige Variable (UV) zu manipulieren und ohne eine Randomisierung der UV auf die Versuchspersonen vorzunehmen (vgl. Schnell et al. 2011: 220). Für ein Ex-post-facto-Design ist das Survey-Design typisch, in dem unabhängige und abhängige Variable (AV) gemessen messen (vgl. Schnell et al. 2011: 223-224). Methodologische Probleme, die sich aus dieser Anordnung ergeben sind „das Problem der Varianz der unabhängigen Variablen, das Problem der kausalen Reihenfolge der Variablen [... und] das Problem der Kontrolle von Drittvariablen“ (Schnell et al. 2011: 224). Die Varianz der UV wird v. a. dann ein schwerwiegendes Problem, wenn eine der interessierenden Merkmalsausprägungen der UV nur relativ selten auftritt (vgl. ebd.), weshalb ein besonderes Augenmerk auf die Verteilung der UV gelegt wird. Um dem Problem der Kontrolle von Drittvariablen zu begegnen, wurden theoretisch sinnvolle Drittvariablen, wie bspw. der Body Mass Index, zusätzlich operationalisiert und erhoben (s. u., vgl. Schnell et al. 2011: 229).

Als Datenerhebungsmethode wurde eine standardisierte, schriftliche Onlinebefragung gewählt. Schriftliche Befragungen werden als anonymer erlebt und führen dementsprechend eher zu ehrlichen Antworten und einer gründlichen Auseinandersetzung mit der erfragten Problematik (vgl. Bortz & Döring 2006: 237). Onlinebefragungen sind verglichen mit anderen Befragungsarten mit geringen Kosten verbunden (vgl. Jacob et al. 2013: 110). Darüber hinaus profitieren sie von einer schnellen Umsetzung und Durchführung (vgl. ebd.). Es besteht außerdem der Vorteil, dass Interviewereffekte ausgeschlossen sind (vgl. Jacob et al. 2013: 111). Da der Fragebogen als Programm auf einem Web-Server beantwortet wurde, wird diese Art der Onlinebefragung als Web-Survey bezeichnet (vgl. Schnell et al. 2011: 369). Konkret wurde die Befragung mithilfe der EFS Survey Software (Unipark) der Firma QuestBack realisiert. Vorteile der Software sind u. a. die zahlreichen Randomisierungsmöglichkeiten, die automatische Erstellung von Onlinestatistiken und Reports und der Datenexport in verschiedene Formate (vgl. Jacob et al. 2013: 115). Die Befragung wurde zudem für die Beantwortung auf mobilen Geräten optimiert, da die Rekrutierung über die mobile App Instagram erfolgte (s. u.). Bspw. wurden die Darstellungen der Skalen und Antwortoptionen angepasst sowie kompakte Formulierungen verwendet.

4.2.Operationalisierung

Im Folgenden wird die Operationalisierung der einzelnen Konstrukte in der Reihenfolge der Forschungsfragen erläutert sowie die Skalenkennwerte hinsichtlich ihrer Gütekriterien angegeben. Der vollständige Fragebogen ist in Anhang A zu finden.

4.2.1.Instagram-Nutzung

Die Nutzung des sozialen Netzwerks Instagram, die die zentrale UV der Untersuchung darstellt, wurde mittels der Frage, wie häufig TeilnehmerInnen die App an einem durchschnittlichen Tag verwenden, erhoben. Die Befragten sollten die Anzahl dabei in ein Freitextfeld eintragen.

4.2.2.Körperbild

Da das Körperbild ein multidimensionales Konstrukt ist, wurde ein multidimensionales Instrument zur Messung herangezogen, der Multidimensional Body-Self Relations Questionaire (MBSRQ, vgl. Cash & Pruzinsky 1990). Überwiegend wurde die von den Autoren genehmigte und reliabilitätsgeprüfte deutsche Übersetzung von Vossbeck-Elsebusch und KollegInnen verwendet. Da in dieser Übersetzung jedoch nicht alle Subskalen des MBSRQ enthalten sind (vgl. Vossbeck-Elsebusch et al. 2014), wurden die fitnessbezogenen Subskalen (Fitness Orientation und Fitness Evaluation) eigens übersetzt und im Rahmen des Pretests überprüft54.

Ein Teil des MBSRQ misst kognitive und affektive Körperbildkomponenten in Bezug auf die körperliche Erscheinung, körperliche Fitness sowie Gesundheit und Krankheit55 (vgl. Pöhlmann et al. 2008: 5). Um herauszufinden, wie viel Aufmerksamkeit eine Person auf ihren Körper richtet und wie viel Bedeutung ihr eigener Körper für sie hat, wurde die kognitive Orientierung erhoben (vgl. ebd.). Diese wurde mittels der Subskalen Appearance Orientation (AO) und Fitness Orientation (FO) gemessen. Die Subskala AO besteht im Original aus zwölf Items, wurde allerdings basierend auf den Ergebnissen des Pretests gekürzt. Die sieben übrig gebliebenen Items wurden auf einer fünfstufigen Skala von (1) „Stimme überhaupt nicht zu“, (2) „Stimme eher nicht zu“, (3) „Teils/teils“, (4) „Stimme eher zu“ bis (5) „Stimme voll und ganz zu“ gemessen. Die zwei negativ formulierten Items wurden entsprechend umgepolt. Um zu gewährleisten, dass die einzelnen Subskalen wie vorgegeben eindimensional interpretiert und zu additiven Indices zusammengefasst werden können, wurden jeweils Faktorenanalysen durchgeführt56 (vgl. Bortz & Döring 2006: 221). Zunächst zeigte sich eine zweifaktorielle Lösung mit einer sehr geringen Faktorladung (.08) des Items „Ich benutze sehr wenige Pflegeprodukte“. Da dieses Item ausweislich seines Koeffizienten nicht als Indikator für die interessierende Untersuchungsdimension angesehen werden kann, wurde es von der Datenanalyse ausgeschlossen (vgl. Jacob et al. 2013: 35). Die Faktorenanalyse wurde sodann erneut durchgeführt und zeigte eine einfaktorielle Lösung (KMO = .8, Bartlett < .01)57. Daneben wurde zur Messung der internen Konsistenz und der Reliabilität der Cronbachs Alpha-Koeffizient berechnet (vgl. Jacob et al. 2013: 34-35). Dabei ergab sich ein Wert von a = .71, welcher als akzeptabel gilt58. Der Ausschluss des Items zog eine geringe Steigerung von a um .01 nach sich. Entsprechend der eindimensionalen Lösung wurde ein ungewichteter, additiver Index berechnet (vgl. Bortz & Döring 2006: 221).

Die ebenfalls zur kognitiven Orientierung gehörende Subskala FO besteht ursprünglich aus 13 Items und wurde im Anschluss an den Pretest auf sieben reduziert, die dieselbe fünfstufige Skalierung wie AO aufwiesen. Drei Items weisen eine negative Formulierung auf und wurden vor der Analyse umgepolt. Eine Faktorenanalyse ergab eine einfaktorielle Lösung und es zeigte sich eine ausreichende Reliabilität (KMO = .87, Bartlett < .01, a = .81).

Die affektive Bewertung soll erklären, wie sehr Personen ihren Körper mögen (vgl. Pöhlmann et al. 2008: 5). Zur affektiven Bewertung gehören die Subskalen Appearance Evaluation (AE) und Fitness Evaluation (FE), die dieselbe fünfstufige Skalierung von (1) „Stimme überhaupt nicht zu“ bis (5) „Stimme voll und ganz zu“ aufweisen. AE setzt sich aus sieben Items zusammen, darunter zwei negativ formulierte, die vor der Analyse umgepolt wurden. Eine Faktorenanalyse lieferte eine einfaktorielle Lösung (KMO = .92, Bartlett < .01, a = .9). Die Subskala FE besteht aus nur drei Items, darunter ein negativ formuliertes, welches umgepolt wurde. Auch hier zeigte sich nach einer Faktorenanalyse eine einfaktorielle Lösung (KMO = .66, Bartlett < .01, a = .69). Der geringe a-Koeffizient ist nicht verwunderlich, weil die Skala aus nur drei Items besteht und Cronbachs Alpha umso höher ist, je mehr Items eine Skala umfasst (vgl. Mooi & Sarstedt 2011: 221).

Daneben misst die Subskala Body Areas Satisfaction (BAS) wie zufrieden Personen mit ihren einzelnen Körperregionen bzw. -attributen sind (vgl. Pöhlmann et al. 2008: 5). Im Original werden acht Regionen bzw. Attribute abgefragt, welche nach dem Pretest auf fünf gekürzt wurden59. Zudem wurde das Item „Gesamte Erscheinung“ aufbauend auf den Befunden des Pretests hinzugenommen. Die Skalierung erfolgte fünfstufig von (1) „Sehr unzufrieden“ über (2) „Eher unzufrieden“, (3) „Weder zufrieden noch unzufrieden“, (4) „Eher zufrieden“ bis (5) „Sehr zufrieden“. Eine Faktorenanalyse zeigte eine einfaktorielle Lösung (KMO = .81, Bartlett < .01, a = .79).

Schließlich wurde erfasst, wie viel Aufmerksamkeit eine Person ihrem Gewicht widmet (vgl. Pöhlmann et al. 2008: 5). Dazu gehören die Subskalen Subjective Weight (SW) und Weight Preoccupation (WP). Erstere ließ Probanden die Aussage „Ich denke ich bin...“ mit den Antwortoptionen (1) „stark untergewichtig“, (2) „eher untergewichtig“, (3) „normalgewichtig“, (4) „eher übergewichtig“ und (5) „stark übergewichtig“ beantworten. Daneben wurde die Aussage „Wenn andere Leute mich ansehen, würden die meisten denken ich bin...“ mit eben denselben Antwortmöglichkeiten beantwortet60. Im Rahmen der fünfstufigen Subskala WP mussten drei Items von (1) „Trifft überhaupt nicht zu“ bis (5) „Trifft voll und ganz...