Wie sich die #MeToo-Bewegung auf Twitter verbreitet hat

Der folgende Artikel enthält Inhalte, die manche Leser belasten könnten. Er basiert vollständig auf Datenanalysen von Tweets mit dem Hashtag #MeToo aus den vergangenen Wochen. Einen Link zum Code für die Analysen findest du im Fazit. Weitere Analysen und Dialog sind ausdrücklich erwünscht.

Wortwolke der Tweets vom 24. Oktober bis 7. November

Wortwolke der Tweets am 10. und 11. November

Ich habe über die Twitter API eine halbe Million aktuelle Tweets mit dem Hashtag #MeToo abgerufen. Bei so vielen Tweets ist eine vollständige Zusammenfassung unmöglich. Eine Methode, um einen Eindruck der meistgenutzten Wörter zu bekommen, ist eine Wortwolke. Oben siehst du zwei Wortwolken: Die erste basiert auf Tweets zwischen dem 24. Oktober und 7. November; die zweite auf Tweets vom 10. und 11. November. Fallen dir Unterschiede auf? Schau genau hin und entdecke, was dir auffällt.

Der offensichtlichste Unterschied sind für mich die Namen der mutmaßlichen Täter: In der zweiten Wortwolke ist „weinstein“ kleiner und damit weniger vertreten, „billoreilly“ taucht gar nicht mehr auf, und neue Namen wie „louisck“ (der eingeräumt hat, dass „These stories are true“) und „roymoore“ erscheinen. Auch verwandte Begriffe wie „republican“ kommen hinzu (Roy Moore ist Republikaner). Viele Wörter wirken vertraut. Andere, darunter Twitter-Nutzernamen wie „aliceglass“, sind auf den ersten Blick weniger eindeutig. In diesem Beitrag tauche ich in die Tweets ein und zeige, warum solche Wörter in den Wortwolken auftauchen. Wenn du Gedanken, Reaktionen oder Überlegungen hast, melde dich gern bei mir auf Twitter: @hugobowne.

Aus diesen Wortwolken lassen sich bereits viele zentrale Aspekte rund um #MeToo herauslesen. Für mehr Kontext hält Wikipedia fest, dass

„Me Too“ (oder „#MeToo“, mit lokalen Varianten in anderen Sprachen) sich im Oktober 2017 als zweiwortiger Hashtag in sozialen Medien viral verbreitete, um sexualisierte Gewalt und Belästigung anzuprangern, ausgelöst durch Vorwürfe gegen Harvey Weinstein. Der Ausdruck, der in diesem Sinn schon lange von der Aktivistin Tarana Burke verwendet wurde, wurde durch die Schauspielerin Alyssa Milano populär, die Frauen ermutigte, mit dem Hashtag ihre Erfahrungen zu teilen, um das Ausmaß misogyner Verhaltensweisen sichtbar zu machen. Seitdem haben Millionen Menschen den Hashtag genutzt, darunter viele Prominente.

Zum Zeitpunkt der Abfassung berichtete Wikipedia außerdem:

Der Ausdruck wurde bis zum 15. Oktober mehr als 200.000 Mal verwendet und bis zum 16. Oktober mehr als 500.000 Mal getwittert. Auf Facebook wurde der Hashtag in den ersten 24 Stunden von mehr als 4,7 Millionen Menschen in 12 Millionen Posts genutzt. Die Plattform meldete, dass 45% der Nutzer in den USA mindestens einen Freund hatten, der den Begriff gepostet hatte.

Außerdem heißt es dort: „Das Europäische Parlament berief unmittelbar als Reaktion auf die Me-Too-Kampagne eine Sitzung ein, nachdem es zu Vorwürfen über Missbrauch im Parlament und in den EU-Büros in Brüssel gekommen war.“ #MeToo hat in den vergangenen Wochen eine kritische Dynamik erreicht. In diesem Beitrag zeige ich, wie sich die Bewegung auf Twitter verbreitet hat.

Zwei Wochen #MeToo auf Twitter im Überblick

Für diese Analyse habe ich mit der Twitter API Tweets mit #MeToo vom 24. Oktober bis 7. November abgerufen. Das sind zwei Wochen an Tweets, etwa eine Woche nach dem ersten #MeToo-Tweet beginnend. Die Twitter API liefert nur einen Teilstrom aller Tweets, daher bilden die absoluten Zahlen nicht das gesamte Geschehen ab – der Trend ist jedoch gut erkennbar.

Schauen wir uns zuerst an, wie viele Tweets in diesen zwei Wochen über die Zeit hinweg abgesetzt wurden:

Während die meisten Hashtags nur Minuten oder Stunden „leben“, ist #MeToo – wie oben zu sehen – seit Wochen präsent. Die Bewegung ist so kraftvoll, dass sie sich nicht nur online zeigt, sondern auch in Märschen und Protesten. Auffällig ist, dass der Hashtag vom 23. bis 30. Oktober, also von einer Woche nach dem ersten #MeToo-Tweet bis eine weitere Woche danach, kaum an Nutzung verliert. Die täglichen Tweet-Zahlen bleiben in dieser Woche recht stabil. Erst in der dritten Woche ist ein Rückgang zu sehen. Ebenfalls erkennbar ist eine 24-Stunden-Periodizität: Die wenigsten Tweets fallen konstant zwischen 22 und 24 Uhr Eastern Time an, das Maximum liegt um 12 Uhr mittags Eastern Time. Das passt dazu, dass der Großteil der Tweets aus Nordamerika stammt.

Wie erwähnt, nehmen die Tweet-Zahlen in den betrachteten zwei Wochen ab. Sehen wir uns genauer an, wie sich Original-Tweets und Retweets über den Zeitraum verteilen:

Die Retweets liegen durchgehend über den Original-Tweets. Zudem ist der Rückgang der Gesamttweets stärker auf die Retweets zurückzuführen als auf die Originale. Betrachtet man nur die Original-Tweets, ist der Rückgang deutlich moderater als im ersten Plot vermutet:

Wie gesagt, es gibt mehr Retweets als Original-Tweets. Konkret waren in diesem Zeitraum 60% der #MeToo-Tweets Retweets:

Die Frage ist nun: Von wie vielen Original-Tweets gingen all diese Retweets aus – bei einer halben Million Tweets insgesamt? Zum Zeitpunkt der Analyse gab es 100 Tweets, die jeweils mehr als 1.000 Mal retweetet wurden (inzwischen können es mehr sein). Sie machen rund 62.000 Tweets (13 Prozent) der erfassten Gesamttweets aus. Beachte, dass viele Retweets von unserer Suche nicht erfasst wurden.

Außerdem gab es 1.000 Tweets mit jeweils mindestens 100 Retweets; sie stehen für über 25% aller erfassten Tweets.

Welche Tweets waren die „Top-Tweets“? Hier sind die fünf Tweets mit den meisten Retweets zum Zeitpunkt der Analyse:

Das waren die plattformweit am häufigsten retweeteten Tweets zum Analysezeitpunkt. Welche Tweets wurden innerhalb unseres Datensatzes am meisten retweetet? Hier sind sie:

„ALICEGLASS“ tauchte in der ersten Wortwolke als Nutzername auf. Jetzt ist klar, warum: Ihr Tweet wurde in unserem Datensatz extrem häufig retweetet. Alice Glass ist Sängerin und Mitgründerin der Electronic-Band Crystal Castles, die sie verlassen hat – ihre Erklärung findest du hier. Die hohe Zahl der Retweets erklärt auch, warum die Wörter „Crystal“ und „Castle“ in der Wortwolke erscheinen.

Offenbar sind andere Sprachen stark vertreten – spannend. Was in Nordamerika und auf Englisch begann, hat sich deutlich in weitere Sprachen ausgebreitet. Dass spanische, französische und koreanische Tweets in den Top 5 der Retweets in den analysierten zwei Wochen auftauchen, belegt das eindrucksvoll. Schauen wir uns die Verteilung der Tweets nach Sprachen genauer an.

Die weltweite Verbreitung von #MeToo

Zunächst ein Blick auf die Sprachen aller #MeToo-Tweets und ihre Häufigkeiten:

Englisch dominiert, danach „unidentifiziert“. Es folgen Französisch, Niederländisch, Deutsch, Schwedisch, Japanisch, Spanisch und Koreanisch. Da die Zählwerte über mehrere Größenordnungen liegen (Tausende, Zehntausende, Hunderttausende), bietet sich eine logarithmische y-Achse an. Dadurch ist der visuelle Abstand zwischen 10^3 (eintausend) und 10^4 (zehntausend) derselbe wie zwischen 10^4 und 10^5 (einhunderttausend):

Jetzt sehen wir: Obwohl Englisch dominiert, gibt es mehrere weitere Sprachen mit jeweils Zehntausenden Tweets – etwa Französisch (32 Tsd.), Niederländisch (23 Tsd.) und Japanisch (16 Tsd.). Insgesamt entfallen fast 40% der Tweets auf Fremdsprachen oder nicht identifizierte Sprachen (45 Tsd., oft fremdsprachig und vom Twitter-Algorithmus nicht erkennbar).

Wie hat sich die Nutzung verschiedener Sprachen mit dem Hashtag #MeToo über die zwei Wochen entwickelt?

Drei Punkte springen ins Auge und lohnen eine genauere Betrachtung:

• Am 26. Oktober gibt es einen Peak nicht identifizierter Sprachen, während Englisch niedrig ist.
• Am 30. Oktober schnellt die Zahl französischer Tweets auf das Niveau der englischsprachigen hoch.
• Am 8. November gibt es einen Ausschlag bei niederländischen Tweets, fast auf Höhe der englischen.

Gehen wir dem nach.

Der Ausschlag bei nicht identifizierten Sprachen

Eine Erklärung ist das Retweeten des folgenden katalanischen Tweets von Eva Piquer:

I la diputada s'ha quedat sola denunciant l'assetjament sexual a les dones. Quina pena i quina vergonya. #MeToo
© Patrick Hertzog/AFP pic.twitter.com/AtCxumRu5Z

— Eva Piquer (@EvaPiquer) October 25, 2017

Twitters Algorithmus konnte die Sprache – Katalanisch – nicht erkennen. Der Tweet wurde am Donnerstag, dem 26. Oktober, beeindruckende 4.876 Mal retweetet.

Der Ausschlag bei französischen Tweets

Am 30. Oktober geht der Peak auf drei französischsprachige Tweets zurück, die 555, 347 bzw. 327 Retweets erhielten:

Beachte auch: Im ersten Tweet steht zusätzlich der Hashtag #Balancetonporc, was auf Englisch etwa „expose your pig“ bedeutet. #balancetonporc und leichte Varianten tauchen in 27% der französischen #MeToo-Tweets auf und gelten inzwischen als französisches Pendant zu #MeToo. Mehr dazu hier.

Und der kleine Peak bei niederländischen Tweets? Den lasse ich als Rätsel für aufmerksame Leserinnen und Leser stehen.

Fazit

In diesem Beitrag hast du gesehen, dass die #MeToo-Bewegung anhaltende Dynamik entwickelt hat und sich – obwohl sie in Nordamerika startete – weltweit verbreitet. Anhand reiner Twitter-Datenvisualisierung (Wortwolken aus einer halben Million Tweets) wird deutlich, dass nach der ersten Verwendung des Hashtags neue Enthüllungen und Vorwürfe dazugekommen sind – ein plausibler Treiber für die anhaltende Dynamik. Außerdem zeigte sich: Ein großer Teil der Tweets sind Retweets – ein Hinweis auf hohes Engagement, auch von Menschen, die selbst keine Original-Tweets verfassen. In den kommenden Tagen stelle ich den Code zum Abruf der Tweets und für die Analysen zur Verfügung. Ich lade dich herzlich ein, weiter in den Daten zu stöbern. Das ersetzt nicht die breite Lektüre zum Thema und Gespräche mit Menschen im echten Leben.

Wenn du Gedanken, Reaktionen oder Überlegungen hast, melde dich gern bei mir auf Twitter: @hugobowne.

Den Code für diese Analyse findest du in diesem Repository.