Identifikation und Klassifikation radikaler und extremistischer Akteure und Akteurinnen auf Telegram (IKreAT)

Projektlaufzeit: 2025–2027. Forschungsprojekt gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG).

Die Erforschung der digitalen Kommunikation nicht-institutionalisierter Akteure sieht sich mit (1) der systematischen Definition, Stichprobenziehung und Identifikation relevanter Akteure sowie (2) der spezifischen Klassifizierung relevanter Akteure und Inhalte auf Grundlage ideologischer, typologischer und anderer inhaltlicher Merkmale (Klassifikation) konfrontiert. Das Forschungsprojekt zielt darauf ab, zur Zuverlässigkeit und Validität der Identifikation und Klassifikation heterogener Akteursgruppen auf digitalen Plattformen beizutragen. Das Design umfasst verschiedene Identifikations-, Klassifikations- und Simulationsstudien auf Basis manueller und rechnergestützter Methoden. Dabei wird untersucht, wie sich unterschiedliche Verfahren zur Identifikation und Klassifikation radikaler und extremistischer Akteure auf Telegram hinsichtlich Zuverlässigkeit und Validität unterscheiden (FF1) und wie verschiedene Entscheidungen bei der Identifikation und Klassifikation die identifizierten Akteurs-konstellationen und Inhalte auf Telegram beeinflussen (FF2).

Dazu erfolgen a) eine Systematisierung von Strategien zur Identifizierung, dem Sampling und der Klassifizierung radikaler und extremistischer Akteure in digitaler Kommunikation, b) die Identifikation einer näherungsweisen Grundgesamtheit dieser (deutschsprachigen) Zielpopulation mittels netzwerkanalytischer Verfahren, c) die Klassifikation der Akteure mit manuellen und automatisierten Verfahren mit verschiedenen Spezifikationen zur Erhebung von Akteurscharakteristiken. In Studien zur d) Evaluation werden die Auswirkungen verschiedener Identifikations- und Klassifikationsentscheidungen simuliert und in ihren Effekten auf die Akteurskonstellationen und Inhalte evaluiert. Durch e) Dokumentation und Archivierung wird die langfristige Zugänglichkeit und Nachnutzung der Befunde mittels eines Referenzdatensatzes sichergestellt und Best Practices abgeleitet, welche im Rahmen des f) Wissenstransfers zur informierten Identifikation und Klassifikation relevanter Akteursgruppen durch Zivilgesellschaft und internationale Forschung beitragen soll.