Mapping the complexities of online dialogue: an analytical modeling technique

Abstract

"Ab 2001 wurde die e-Dialogue-Plattform genutzt, um zu explorieren, welche Potenziale das Internet zur Unterstützung unterschiedlicher Nutzungsgruppen und -Perspektiven im Themenfeld Nachhaltigkeit bieten kann. Die Plattform ist textbasiert, online zugänglich und sie fungiert mittlerweile als transdisziplinärer Ort, über den u.a. Forschende, Praktiker/innen und politische Entscheidungsträger/innen miteinander ins Gespräch kommen können. Zur Untersuchung von Dialogen auf der e-Dialogue-Plattform wurde die 'The Newell-Dale Conversation Modeling'-Technik (NDCMT) entwickelt; hier kommen auch Verfahren zum Einsatz, deren Ziel es ist, den Beobachter/innen-Bias bei der Analyse der Gesprächstranskripte soweit möglich zu reduzieren. NDCMT hilft, emergierende Ideen und Bezüge zwischen diesen Ideen und weitreichenderen Themen nachzuvollziehen und eröffnet ein besseres Verständnis der den Online-Konversationen unterliegenden Gesprächsmuster. NDCMT soll kontinuierlich verbessert werden mit dem Ziel, eine machtvolle Methodologie für die Analyse digitaler Diskurse und für die Identifikation von Innovationen innerhalb dieser Diskurse bereitstellen zu können." (Autorenreferat)

"The e-Dialogue platform was developed in 2001 to explore the potential of using the Internet for engaging diverse groups of people and multiple perspectives in substantive dialogue on sustainability. The system is online, text-based, and serves as a transdisciplinary space for bringing together researchers, practitioners, policy-makers and community leaders. The Newell-Dale Conversation Modeling Technique (NDCMT) was designed for in-depth analysis of e-Dialogue conversations and uses empirical methodology to minimize observer bias during analysis of a conversation transcript. NDCMT elucidates emergent ideas, identifies connections between ideas and themes, and provides a coherent synthesis and deeper understanding of the underlying patterns of online conversations. Continual application and improvement of NDCMT can lead to powerful methodologies for empirically analyzing digital discourse and better capture of innovations produced through such discourse." (author's abstract)