Tall fra valgundersøkelsen som ble lagt frem i boka Velgere og Valgkamp (Bergh &Aardal, 2019) viser at i motsetning til funnene hos Achen og Bartels (2016), så holder norske velgere sine holdninger seg over tid. Det kan altså se ut til at norske velgere kan være vanskeligere å skulle overtale basert på politikeren som person og ulike økonomiske strømninger. Som vist har USA et liberalt markedsstyrt mediesystem som blir argumentert for at har en negativ effekt på kunnskap, med konsekvensene som følger (Achen & Bartels, 2016; Hahn, Iyengar, Van Aelst, & Curran, 2012) (Curran, Coen, Aalberg, & Iyengar, 2012). Blant annet skaper det en sterk konkurranse som gir mindre rom for harde nyheter og mer underholdningsnyheter i stedet. Sosiale medier har mange av disse mekanismene.
Det ser ikke ut til at sosiale medier vokser frem som viktigste og eneste informasjonskilde før valget i Norge. Den gruppen dette gjelder er yngre med lite politisk interesse. Spørsmålet er om dette mediemønsteret gjør at de faller mer av. Og om denne inngangsporten de har gjennom sosiale medier gir dem lettere tilgang til politisk informasjon de gangene de møter det andre steder. Yngre i 20-årene har alltid hatt lavere politisk interesse, men dette øker gjerne når man kommer ut i arbeidsmarkedet, får familie og egen bolig (Van Deth, 1990).
Spørsmålet er om sosiale medier øker mengden informasjon til en gruppe som alltid har koblet litt av og koblet seg på senere. Eller om det er starten på at flere vil få politisk informasjon kun gjennom sosiale medier. Samtidig er det en liten gruppe på 2.8% som kun bruker sosiale medier til informasjon. Langt færre enn de som ikke bruker noen medier. Det ser faktisk ut til at en del som kun bruker sosiale medier, nettopp kommer fra denne gruppen.
Gruppen som øker mest er de som bruker sosiale medier i kombinasjon med tradisjonelle medier. Samtidig ser man på tallene fra 2017 at også eldre bruker sosiale medier. De tar altså etter de yngre.
I forskningen er man opptatt av tilgjengelighet og bruk. Men kan det bli for mye informasjon?
Et samfunn med store mengder informasjon krever ikke bare evnen til å ta til seg dette. Vel så viktig blir evnen til å sortere ut og vurdere relevans til informasjonen for deg. Uten evnen til å sortere vil det kunne være større fare for å bli overveldet (information overload) som kan føre til at man kobler ut alt som en slags forsvarsmekanisme (van Erkel & Van Aelst, 2020). Vi ser at de som både ser sosiale medier og tradisjonelle medier som viktig gjør det dårligere på kunnskapsspørsmål enn de som bare ser tradisjonelle medier som viktig. At mange
kombinerer tradisjonelle medier med sosiale medier, trenger ikke bare være positivt. Det kan
26 være som de informantene som fant både en trygghet i at noen hadde forhåndsgodkjent stoffet til deres interesse, og en usikkerhet ved kilden og sannheten i det som ble delt (Moe, et al., 2019). Det krever altså mye av individet i sosiale medier. Det er opp til hver enkelt om man stopper opp ved informasjonen. Motivasjonen styrer ved at den gir ønske til å stoppe opp.
Evnene styrer vurderingen man gjør på verdien av informasjonen og nytten det er i å konsumere det. Faren med dette at kunnskapsgapet øker da evnene til å legge merke til en relevant sak og forstå innholdet blir enda sterkere (Tichenor, Donohue, & Olien, 1970).
Samtidig ser man at det langt ifra bare er mengden bruk av sosiale medier. Også hvordan man bruker mediet styrer kunnskap (Enjolras, Karlsen, Steen-Johnsen, & Wollebæk, 2013). Det er en liten andel som overhodet ikke er interessert i politikk. Av disse sier ca 40% at medier er viktig til informasjon før valget. Ingen av disse brukte kun sosiale medier til informasjon. Det var generelt lite forandringer i denne gruppen i bruk av medier. Som Bode (2016) undersøkte kan sosiale medier blir en arena der denne gruppen kommer over politisk informasjon. PÅ den andre siden nytter det ikke når informasjonen forsvinner i mengden. Dermed blir sosiale medier ikke en informasjonskilde man kan regne inn som kunnskapsgivende (Bode, 2016; van Erkel & Van Aelst, 2020).
I teorien er sosiale mediers algoritmer så vidt nevnt. De er en viktig å vite at de er der og påvirker informasjonen brukere får. Samtidig pekte Bode (2016) på at det ikke er slik at filtreringen av informasjon fra algoritmene er så stor som tidligere antatt. Da spesielt fordi relasjoner utenfor internett påvirker hvem man følger på sosiale medier. På plattformer som Facebook der man gjensidig følger hverandre er det sosiale spilleregler som gjør at det er vanskelig å slette en kollega, bekjent eller venn bare fordi de deler mye man er uenig med.
Dette viser at sosioøkonomisk bakgrunn spiller inn på sammen måte som i livet utenfor sosiale medier. Dermed vil utdanning spille inn der dette ofte utvider nettverk og gir tilgang på flere arenaer (Tichenor, Donohue, & Olien, 1970). Dermed kan sosiale medier sin teknologiske oppbygging være med å forsterke kunnskapsgapet i enda sterke grad.
Påvirkningen utdanning har på algoritmer og dermed tilgang på informasjon er et
forskningsspørsmål i seg selv. 46% av befolkningen hadde høyere utdanning med minst 1 år i 2017 og bare 10% hadde ingen eller grunnskole som høyeste. I teorien så vi at informasjon kan øke kunnskapsgapet i befolkningen ved at evner og motivasjon øker kunnskapen hos dem som allerede har en del kunnskap (Tichenor, Donohue, & Olien, 1970). Da det er de yngre som har vært innovatører og har høyest bruk av sosiale medier er det vanskelig å skulle se hvordan det fordeler seg etter utdanning med denne type data.
27 Hva som skaper evne og motivasjon blir påvirket av mediesystemet og den politiske kulturen og er medvirkende til hvor mye kunnskap innbyggere har (Curran, Iyengar, Brink Lund, &
Salovaara-Moring, 2009) (Iyengar, et al., 2010). I land som Danmark og Finland med en sterk allmennkringkaster, hadde interesse mindre å si på politisk kunnskap, også i tider med lite store nyhetssaker. Da det er mengde og bredde i nyhets- og aktualitetsprogram i beste sendetid. Her spiller også den politiske kulturen inn. Som størrelse på landet, strukturen i styresettet og internasjonal involvering (Iyengar, et al., 2010). I Norge er det relativ nærhet til styrende, ikke minst lokalt. Stor eksport med blant annet fisk. Historiske bånd til mange land rundt oss og grense mot tre andre land. Også Russland som er en stor internasjonal aktør.
Sterke bånd mot EU gjennom EØS og medlemskap i NATO. Alt dette og mer spiller altså inn i hvilken grad folk forholder seg til politiske saker også utenfor egne grenser og dermed hvilken kunnskap man opparbeider seg.
Å studere et fenomen mens det skjer kan være som å finne nåla i høystakken. Hva som er viktig og står seg fra vår egen tid kan være vanskelig å se. Sosiale medier kan se ut som det er voksende som informasjonskanal for valget i Norge (Karlsen, 2010). Det er likevel en tydelig liten andel som kun ser sosiale medier som viktig til informasjon. Tallene viser at det er hos unge dette er økende og bare tiden vil vise om de tar med seg denne vanen videre eller om kombinasjonen med tradisjonelle medier øker med alderen. Jeg kan ikke gi svar på om sosiale medier gir dårligere politisk kunnskap enn medier som TV, avis og Radio. Det kan likevel se ut gjennom teorien at potensialet til kunnskap ofte forsvinner på grunn av mengden generell informasjon på sosiale medier. Dermed vil hensikten og bruken være det som spiller en rolle.
Noe som setter enda mer krav på brukerne og kan øke gapet i kunnskap. Men selv om sosiale medier skulle gi dårligere kunnskap, så er sannsynligheten for at velgere møter annen
informasjon stor i Norge. Tradisjonelle medier fortsetter å stå sterkt også i møte med sosiale medier. Og medier er ikke all vei inn til kunnskap. Personlige møter kan ha mye å si så lenge den generelle kunnskapen er høy og man møtes på tvers av interesser og bakgrunn.
28
Referanser
Aalberg, T., & Curran, J. (2012). How Media Inform Democracy. Central Debates. I T.
Aalberg, & J. Curran, How Media Inform Democracy. Routledge.
Aalberg, T., van Aelst, P., & Curran, J. (2012). Media Systems and the Political Information Environment: A Cross-National Comparison. I T. Aalberg, & J. Curran, How Media Inform Democracy. (ss. 255–271). Routledge.
Achen, C. H., & Bartels, L. M. (2016). Democracy for realists : why elections do not produce responsive government. Princeton University Press.
Bergh, J., & Aardal, B. (2019). Velgere og valgkamp : en studie av stortingsvalget 2017.
Cappelen Damm akademisk.
Bode, L. (2016). Political News in the News Feed: Learning Politics from Social Media. Mass Communication and Society, 9(1), 24–48.
https://doi.org/10.1080/15205436.2015.1045149
Boukes, M. (2019). Social network sites and acquiring current affairs knowledge: The impact of Twitter and Facebook usage on learning about the news. Journal of Information Technology & Politics , 16(1), 36–51.
https://doi.org/10.1080/19331681.2019.1572568
Boyd, D. M., & Ellison, N. B. (2007). Social Network Sites: Definition, History, and Scholarship. Journal of Computer-Mediated Communication, 13(1). 210-230.
10.1111/j.1083-6101.2007.00393.x
Brække, J. (2017, september 1). Valgkamp går til nettet. Hentet fra Klassekampen.no:
12.05.21 fra: https://arkiv.klassekampen.no/article/20170901/ARTICLE/170909995 Brekken, T., Thorbjørnsen, K., & Aalberg, T. (2012). News Substance. The Relative
Importance of Soft and De-Contextualized News. I T. Aalberg, & J. Curran, How media inform democracy. London: Routledge.
Converse, P. E. (2006). The nature of belief systems in mass publics (1965). Critical Review:
A Journal of Politics and Society, 18:1-3, 1-74, DOI: 10.1080/08913810608443650
29 Curran, J., Coen, S., Aalberg, T., & Iyengar, S. (2012). News Content, Media Consumption,
and Current Affairs Knowledge. I T. Aalberg, & J. Curran, How Media Inform Democracy. New york: Routledge.
Curran, J., Iyengar, S., Brink Lund, A., & Salovaara-Moring, I. (2009). Media System, Public Knowledge and Democracy: A Comparative Study. European Journal of
Communication(London), 24(1), 5–26. https://doi.org/10.1177/0267323108098943
Delli Carpini, M. X., & Keeter, S. (1996). What Americans know about politics and why it matters. Yale University Press.
Drabløs, Ø. T. (2019, september 7). Disse partiene bruker mest på valgkamp i sosiale medier.
Hentet fra NRK.no: https://www.nrk.no/kultur/sa-mye-bruker-partiene-pa-sosiale-medier-1.14688027
Enjolras, B., Karlsen, R., Steen-Johnsen, K., & Wollebæk, D. (2013). Liker - liker ikke : sosiale medier, samfunnsengasjement og offentlighet . Oslo: Cappelen Damm akademisk.
Enjolras, B., Wollebæk, D., & Steen-johnsen, K. (2013). Sosiale medier, samfunnspolitisk deltagelse og kontroll. Internasjonal Politikk, 71(2), 263–273.
Esaiasson, P., & Håkansson, N. (2002). Besked ikväll! : valprogrammen i svensk radio och TV: Vol. nr 19 (p. 265). Stiftelsen etermedierna i Sverige.
Fortin-Rittberger, J. (2016, 69(3)). Cross-National Gender Gaps in Political Knowledge: How Much Is Due to Context? Political Research Quarterly, 69(3), 391–402.
https://doi.org/10.1177/1065912916642867
Fowler, A., & Margolis, M. (2014). The political consequences of uninformed voters.
Electoral Studies, 34, 100–110. https://doi.org/10.1016/j.electstud.2013.09.009
Fuchs, D. & Klingeman, H.-D. (1990) The Left-Right Schema, in Jennings, M, K., et al., eds, Continuities in Political Action. Berlin: De Gruyer.
Hahn, K. S., Iyengar, S., Van Aelst, P., & Curran, J. (2012). Does Knowledge og Hard News Go with Knowledge of soft News? A Cross-National Analysis of the Structure of Public Affairs Knowledge. I T. Aalberg, & J. Curran, How Media Inform Democracy.
Routledge.
30 Iyengar, S., Curran, J., Lund, A. B., Salovaara‐Moring, I., Hahn, K. S., & Coen, S. (2010).
Cross‐National versus Individual‐Level Differences in Political Information: A Media Systems Perspective. Journal of Elections, Public Opinion and Parties, 20(3), 291–
309. https://doi.org/10.1080/17457289.2010.490707
Jenssen, A. T. (2009). Does Public Broadcasting Make a Difference? Political Knowledge and Electoral Campaigns on Television. Scandinavian Political Studies, 32(3), 247–271.
https://doi.org/10.1111/j.1467-9477.2008.00226.x
Jenssen, A. T., & Aalberg, T. (2019). Why perceived political bias on TV does not inevitably lead to a polarized audience. The case of NRK and TV2 in Norway. Communications, 44(4), 382–406. https://doi.org/10.1515/commun-2018-2022
Karlsen, R. (2010). Internett, valgkamp og demokrati. Norsk Statsvitenskapelig Tidsskrift, 26(3), 235–246.
Karlsen, R., & Aalberg, T. (2015). Sellektiv eksponering og medievalgkamp. I B. Aardal, &
B. Johannes, Valg og Velgere. En studie av stortingsvalget 2013 (ss. 119-134).
Cappelen Damm.
Krugman, H, E,. (1965) The Impact of Television Advertising: Learning Without Involvement. Public Opinion Quarterly, 29(3), 349–356. https://doi.org/10.1086/267335
Lee, S., & Xenos, M. (2019). Social distraction? Social media use and political knowledge in two U.S. Presidential elections. Computers in Human Behavior, 90, 18–25.
https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.08.006
Medietilsynet. ( 2020). Barn og Medier - En kartlegging av 9–18-åringers digitale medievaner. Medietilsynet.
Moe, H., Hovden, J. F., Ytre-Arne, B., Figenschou, T. U., Nærland, T. U., Sakariassen, H., &
Thorbjørnsrud, K. (2019). Informerte borgere? : offentlig tilknytning, mediebruk og demokrati. Oslo: Universitetsforlaget.
Newman, N. & Nielsen, R. K. (2018). Reuters institute digital news report 2018 . Reuters Institute for the Study of Journalism.
Pew Research Center. (2013, Oktober 24). The Role of News on Facebook. Hentet fra https://www.journalism.org/2013/10/24/the-role-of-news-on-facebook/
31 Pew Research Center. (2014, Mars 26). 8 Key Takeaways about Social Media and News.
Hentet fra https://www.journalism.org/2014/03/26/8-key-takeaways-about-social-media-and-news/
Pew Research Center. (2017, September 7). News Use Across Social Media Platforms 2017.
Hentet fra https://www.journalism.org/2017/09/07/news-use-across-social-media-platforms-2017/
Ringdal, K. (2013). Enhet og Mangfold - Samfunnsvitenskapelig forskning og kvantitativ metode, (3.utgave). Bergen: Fagbokforlaget.
Shehata, A., & Strömbäck, J. (2021). Learning Political News From Social Media: Network Media Logic and Current Affairs News Learning in a High-Choice Media
Environment. Communication Research, 48(1), 125–147.
https://doi.org/10.1177/0093650217749354
Statistisk Sentralbyrå. (2021). Befolkning. Hentet 12.mai.2021 fra https://www.ssb.no/folkemengde
Statistisk Sentralbyrå. (2018). Fire av fem nordmenn bruker sosiale medier. Hentet 07.mai.2021 fra https://www.ssb.no/teknologi-og-innovasjon/artikler-og-publikasjoner/fire-av-fem-nordmenn-bruker-sosiale-medier
Statistisk Sentralbyrå. (2013). Valgundersøkelsen 2013. Statistisk Sentralbyrå. Sponsor:
Institutt for Samfunnsforskning.
Statistisk Sentralbyrå. (2017). Valgundersøkelsen 2017. Statistisk Sentralbyrå. Sponsor:
Institutt for Samfunnsforskning.
Store Norske Leksikon. (2021). Miljøpartiet De Grønne. Hentet fra snl.no: hentet 14.05.21 fra https://snl.no/Milj%C3%B8partiet_De_Gr%C3%B8nne
Tichenor, P. J., Donohue, G. A., & Olien, C. N. (1970). Mass Media Flow and Differential Growth in Knowledge. Public Opinion Quarterly, 34(2), 159–170.
https://doi.org/10.1086/267786
Van Deth, Jan W. (1990). Interest in Politics. I M. Kent Jennings og Jan W. Van Deths Continuities in political action. DeGruyter Studies in North America.
32 van Erkel, P. F., & Van Aelst, P. (2020). Why Don’t We Learn from Social Media? Studying
Effects of and Mechanisms behind Social Media News Use on General Surveillance Political Knowledge. Political Communication, 1–19.
https://doi.org/10.1080/10584609.2020.1784328
Veberg, A. (2017, september 6). Dette skulle bli den store sosiale medier-valgkampen. Men studentene Jørdi og Anders foretrekker fortsatt de vanlige. Hentet fra Aftenposen.no:
hentet 12-05.20 fra: https://www.aftenposten.no/kultur/i/42V9V/dette-skulle-bli-den-store-sosiale-medier-valgkampen-men-studentene-j
33
Appendiks
Tabell 1.1Deskriptiv statistikk over alle variabler i valgundersøkelsen 2013
Variable Obs Mean Std.Dev. Min Max
Tabell 1.2Deskriptiv statistikk over alle variabler i valgundersøkelsen 2017
Variable Obs Mean Std.Dev. Min Max
34
Kunnskap 2013 (1) (2) (3)
VARIABLES Modell 1 Modell 2 Modell 3
tradisjonelle viktig 0.111*** 0.0721*** 0.0644***
(0.0157) (0.0156) (0.0146)
Sosiale medier viktig -0.0931 -0.0795 -0.0214
(0.0730) (0.0796) (0.0750)
Media kombinasjon -0.0423 -0.0781*** -0.0142
(0.0293) (0.0282) (0.0279)
tradisjonelle viktig 0.135*** 0.0829*** 0.0718*** 0.138**
(0.0194) (0.0169) (0.0165) (0.0544)
Sosiale medier viktig -0.00580 0.0124 0.0286 0.257
(0.0711) (0.0666) (0.0668) (0.178)
Media kombinasjon 0.0721** 0.0242 0.0375 0.147*
(0.0298) (0.0272) (0.0277) (0.0771)
politiskinteresse 0.123*** 0.0995*** 0.1000***
(0.0107) (0.0107) (0.0107)
Videregående 0.0665*** 0.0662***
(0.0240) (0.0240)
Høyere 1-2år 0.144*** 0.143***
(0.0292) (0.0295)
35
Alder# Sosiale medier viktig -0.00666
(0.00613)
tradisjonelle viktig 0.133*** 0.0825*** 0.0751*** 0.274***
(0.0179) (0.0167) (0.0165) (0.0523)
Sosiale medier viktig 0.0424 0.00605 0.00763 0.139
(0.0420) (0.0391) (0.0404) (0.111)
Media kombinasjon 0.0948*** 0.0472** 0.0541*** 0.224***
(0.0216) (0.0200) (0.0200) (0.0588)
politiskinteresse 0.122*** 0.0990*** 0.0992***
(0.00945) (0.00965) (0.00962)
36
Alder# tradisjonelle viktig -0.00409***
(0.00101)
Alder# Sosiale medier viktig -0.00272
(0.00224)
Tabell 6 Faktoranalyse på tallene fra 2013 med Varimax rotasjon
Factor analysis/correlation Number of obs = 1,706
LR test: independent vs. saturated: chi2(21) = 2041.97 Prob>chi2 = 0.0000 Rotated factor loadings (pattern matrix) and unique variances
Variable Factor1 Factor2 Uniqueness
Tabell 7 Faktoranalyse på tallene fra 2017 med Varimax rotasjon
Factor analysis/correlation Number of obs = 1,942 Method: principal-component factors Retained factors = 2 Rotation: orthogonal varimax (Kaiser off) Number of params = 13
Factor Variance Difference Proportion Cumulative
37
Factor1 2.322 0.950 0.332 0.332
Factor2 1.372 . 0.196 0.528
LR test: independent vs. saturated: chi2(21) = 2294.75 Prob>chi2 = 0.0000 Rotated factor loadings (pattern matrix) and unique variances
Variable Factor1 Factor2 Uniqueness
Riksdekkende 0.698 0.004 0.513
Lokalavisen 0.681 0.016 0.536
NRK 0.795 0.052 0.365
TV2 0.686 0.120 0.515
Radio 0.513 0.234 0.682
Facebook 0.076 0.790 0.370
Twitter 0.022 0.822 0.324
Factor rotation matrix
Factor1 Factor2
Factor1 0.953 0.302
Factor2 -0.302 0.953
NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Fakultet for samfunns- og utdanningsvitenskap Institutt for sosiologi og statsvitenskap
Sosiale medier sin påvirkning politiske kunnskap hos norske velgere
En kvantitativ analyse på mediebruk blant norske velgere og konsekvensene dette har på politisk kunnskap
Masteroppgave i Statsvitenskap Veileder: Anders Todal Jenssen Juni 2021