Populist alternative news use and its role for elections: Web-tracking and survey evidence from two campaign periods


Müller, Philipp ; Bach, Ruben L.


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DOI: https://doi.org/10.1177/14614448211032969
URL: https://madoc.bib.uni-mannheim.de/60084
Weitere URL: https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/1461...
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-600841
Dokumenttyp: Zeitschriftenartikel
Erscheinungsjahr: 2023
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: New Media & Society
Band/Volume: 25
Heft/Issue: 10
Seitenbereich: 2664-2683
Ort der Veröffentlichung: London [u.a.]
Verlag: Sage Publ.
ISSN: 1461-4448 , 1461-7315
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Philosophische Fakultät > Institut für Medien- u. Kommunikationswissenschaft
Fakultät für Sozialwissenschaften > Statistik u. Sozialwissenschaftliche Methodenlehre (Kreuter 2014-2020)
Bereits vorhandene Lizenz: Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
Fachgebiet: 070 Nachrichtenmedien, Journalismus, Verlagswesen
Freie Schlagwörter (Englisch): Alternative media , elections , news , populism , survey , web-tracking
Abstract: This study explores voters' populist alternative news use during (different types of) democratic elections and investigates starting points for preventing potentially harmful effects. We draw from two combined data sets of web-tracking and survey data which were collected during the 2017 German Bundestag campaign (1523 participants) and the 2019 European Parliamentary election campaign in Germany (1009 participants). Results indicate that while populist alternative news outlets drew more interest during the first-order election campaign, they reached only 16.5% of users even then. Moreover, most users visited their websites rather seldom. Nonetheless, our data suggest that alternative news exposure is strongly linked to voting for (right-wing) populist parties. Regarding the origins of exposure, our analyses punctuate the role of platforms in referring users to populist alternative news. About 40% of website visits originated from Facebook alone in both data sets and another third of visits from search engines. This raises questions about algorithmic accountability.




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