Uppsala universitet Institutionen för informatik och media Medie- och kommunikationsvetenskap C Uppsats, 15 hp VT 2020
Donald Trumps definition av
COVID-19 via Twitter.
En studie som undersöker hur Donald Trump definierar en pandemi på Twitter.
Sophie Bergstedt & Cajsalisa Bäcklin Neijnes
Handledare: Cecilia Strand
Abstract
The purpose of this study is to examine Donald Trump's political communication regarding COVID-19 on Twitter during the time period 01-01-2020 to 30-09-2020. This study is motivated by the importance of analyzing Trump's power of definition regarding the situation surrounding the national crisis caused by COVID-19. The research questions include aspects of identifying frequent problem definitions, who is responsible for various crisis and whether Trump is motivating it, all provided through Trump’s tweets during the time period of the study.
The theoretical framework is constructed based on Entman (1993) as well as Matthes and Kohring (2008) to fulfill the purpose of the study and answer the research questions. The method is based on quantitative content analysis with qualitative elements. The method provided the ability to focus on the most frequent themes and topics. The analytical categories that have been used are: problem identification, problem definition, treatment recommendation, distribution of responsibility and whether it is motivated or not.
Findings of the most frequent societal crises were: Health crisis, Invisible Enemy-crisis and Information-crisis. Based on these three frames were identified: China is responsible for causing a Health crisis in the USA, China is responsible for causing the Invisible enemy-crisis in the USA and The spreading of disinformation by certain actors is harmful for the USA. With support of previous research of Donald Trump's political communication and usage of Twitter, this study highlights the importance of critically analyzing Trump, belonging to the political elite, how he uses his power to define COVID-19.
Key words: Donald Trump, Political Communication, Twitter, Framing Theory, Quantitative Content Analysis.
Innehållsförteckning
1. INLEDNING 1
1.1PROBLEMFORMULERING 2
1.2SYFTE 3
1.3FRÅGESTÄLLNINGAR 3
1.4DISPOSITION 4
1.5AVGRÄNSNINGAR 4
2. BAKGRUND 5
2.1DONALD TRUMP 5
2.1.1 Politiska resa 5
2.2COVID-19 6
2.2.1 Händelseförlopp globalt 6
2.2.2 Händelseförlopp i USA 7
3.TIDIGARE FORSKNING 9
3.1TWITTER 9
3.1.1 Trumps användande av Twitter istället för traditionella medier 9
3.1.2 Twitter som en maktfaktor i det politiska samtalet 10
3.2DONALD TRUMPS KOMMUNIKATION PÅ TWITTER 10
3.2.1 Trumps strategiska användande av Twitter 11
3.2.2 Trumps kommunikationsstil 11
4. TEORI 13
4.1FRAMING THEORY 13
4.1.1 Historisk bakgrund 14
4.1.2 Studiens utgångspunkter 14
4.1.3 Frames och dess inflytande bortom texten 15
4.1.4 Kritiska reflektioner och begränsningar 16
4.2STUDIENS TEORETISKA RAMVERK 17
4.3VAL AV KÄLLOR 18
5. METOD OCH MATERIAL 19
5.1VETENSKAPLIG POSITIONERING 19
5.2FORSKNINGSDESIGN 19
5.2.1 Fallstudie 20
5.3KVANTITATIV INNEHÅLLSANALYS 20
5.3.1 Kritik mot kvantitativ innehållsanalys 21
5.4INSAMLINGSMETOD 22
5.5URVAL OCH MATERIAL 22
5.6GENOMFÖRANDE 24
5.6.1 Genomförande av insamling och urval av material 24
5.6.2 Kvalitativt förarbete vid utformning av analyskategorier 25
5.6.3 Konstruktion och test av kodningsschema 27
5.6.4 Metodologiska reflektioner 29
5.7ANALYTISKT RAMVERK 30
5.8ETISKA ÖVERVÄGANDEN 31
6. RESULTAT OCH ANALYS 33
6.1SORTERAD GENOMGÅNG AV RESULTATEN 33
6.2REDOVISNING AV RESULTATEN I OLIKA STEG 34
6.2.1 Grafer för Hälsokris 36
6.2.2 Grafer för Osynlig fiende-kris 39
6.2.3 Grafer för Informationskris 43
6.3ANALYS OCH KRITISK TOLKNING 45
6.3.1 Kina bär ansvar för att orsaka Hälsokrisen i USA 46
6.3.2 Kina bär ansvar för att orsaka Osynlig fiende-kris i USA 48
6.3.3 Aktörers spridning av desinformation gällande COVID-19 är skadligt för USA 52
6.3.4 Sammanfattande analys 54
7. SLUTSATSER, AVSLUTANDE DISKUSSION OCH FRAMTIDA FORSKNING 56
7.1SLUTSATSER 56
7.1.1 Går det att urskilja förändringar över tid i Donald Trumps definiering och presentation av åtgärder
under utvecklingen av COVID-19 via Twitter? 56
7.1.2 Vilka aktörer är dominerande i Donald Trumps tweets under utvecklingen av COVID-19? 57
7.1.3 Motiverar Donald Trump varför aktörer tilldelas ansvar för COVID-19 och i så fall i vilken
utsträckning? 58
7.2AVSLUTANDE DISKUSSION 58
7.3FRAMTIDA FORSKNING 61
8. REFERENSER 63
9. BILAGOR 68
9.1KODNINGSSCHEMA 68
9.2KODNINGSBOK 71
9.3DIAGRAM OCH GRAFER 78
9.3.1 Överblick över tid 79
9.3.2 Definition och åtgärder över tid 80
9.3.3 Ansvarsfördelning och ansvarsförskjutning 81
9.3.4 Motivation av ansvar 82
9.4TWITTERBILAGOR 83
9.5VEM SOM HAR SKRIVIT VAD 147
9.6PRESSRELEASE 148
1
1. Inledning
I början av 2020 började ett nytt Coronavirus att spridas över världen, något som senare utvecklades till en pandemi som gavs namnet COVID-19. Hanteringen av denna nya situation krävde enorma resurser, exempelvis beskrivs den ekonomiska situationen i USA som värre än Den stora depressionen. Vidare har sjukdomen även resulterat i miljontals dödsfall där USA är det land med flest rapporterade dödsfall till följd av COVID-19. Förutom att orsaka dödsfall och ekonomisk nedgång skapar även viruset långtgående negativa konsekvenser i form av arbetslöshet, psykisk ohälsa och försämrad livskvalitet för människor (Cutler & Summers, 2020).
Donald Trump, USA:s 45e president, har redan från pandemins start behövt hantera samtliga nationella samhällskriser som COVID-19 medfört. Då pandemin har präglat såväl privatliv som högsta politiska nivå har detta även krävt en krishanteringskommunikation från president Trump. Politisk kommunikation kan definieras som sättet politik kommuniceras på där en central aktörsgrupp utgörs av politiska aktörer med det huvudsakliga syftet att genom politiska medel påverka samhället i en viss riktning (Strömbäck, 2014). Twitter är Trumps primära kommunikationskanal till allmänheten och har därav blivit en viktig plattform för hans politiska kommunikation (Pérez-Curiel & Limón Naharro, 2019).
Studiens teoretiska ramverk utgår ifrån framing theory och metoden från kvantitativ innehållsanalys. Dessa är framtagna för att undersöka hur Trump använder sin Twitter för att förmedla budskap och hans strategiska politiska kommunikation under COVID-19. Därav positionerar sig denna studie inom politisk kommunikation. Politik framställs i medier som ett maktspel där framing kan spela stor roll för strategier om opinionsbildning och väljare. Politik beskrivs som en kapplöpning om opinionsbildning och strategiskt spel vilket även kan ge motsatt effekt då människors politiska misstro kan påverkas av detta. Politiska aktörer, såsom Trump, kan använda framing utifrån partiets samt individuella ideologier som baseras på strategiska val för att gynna en politisk agenda, locka uppmärksamhet och skapa eller öppna upp för debatt. Framing kan därför ha en stor inverkan på hur människor förstår samhället samt verkligheten (Strömbäck, 2014).
2 De olika framingelementen, såsom problemdefinition och presentation av åtgärder i texten betonar Trumps agenda och ställningstaganden oberoende avsiktligt eller ej. För att undersöka detta har framingelementen formats genom en kvalitativ bearbetning av tweetsen som mäts genom en kvantitativ innehållsanalys för framtagning av frames. Trots att det blir svårt att studera Trumps egentliga avsikter med sina tweets utgör dock hans kommunikation en lämplig empirisk källa eftersom uttalandena inte filtrerats av en journalist.
1.1 Problemformulering
När det nya coronaviruset COVID-19 började spridas över världen blev viruset och hanteringen av det snabbt högsta prioritet på den amerikanska politiska agendan. Därmed blev hanteringen av pandemin någonting som USA:s 45e president, Donald Trump behövde kommunicera kring till nationen. Som president i USA kan Trump anses ha en av världens mest maktfulla positioner. En av de centrala frågorna i presidentvalet i USA år 2020 blev COVID-19 och hälsofrågan som Trump tvingats hantera (Ball, 2020).
Förutom att kommunicera sin politik i form av tal och andra mer traditionella former av kommunikation för en president i USA är Trump en aktiv användare av Twitter. Enligt Van Aelst och Walgrave (2017) har sociala medieplattformar såsom Twitter under de senaste åren argumenteras för att vara en central källa för politisk kommunikation. Twitter möjliggör direktkommunikation mellan Trump och de cirka 88 miljoner konton som följer honom (@realDonaldTrump, 2020). Samtidigt kan räckvidden av Trumps twittrande enligt Pérez- Curiel och Limón Naharro (2019) beskrivas som ännu kraftigare eftersom många av hans tweets fångas upp av traditionella medier världen över som skapar nyheter och tidningsrubriker. Därför utgör Trumps tweets ett ämne för diskussioner samt uppmärksammas på andra sätt inför en bred publik. Därmed når budskapen även ofta ut till personer som inte nödvändigtvis följer Trump på Twitter.
Som ledare för en av världens största ekonomier och historiskt en central internationell aktör, har den amerikanska presidenten makt. Makt i denna studie ses som ett multidimensionellt begrepp. Positionen som USA:s president medför definitionsmakt i flera avseenden. Makten över beslutsfattandet är en maktdimension, vilket Trump innehar genom presidentposten. Makt över dagordningen i Trumps fall relaterar till tidigare forskning presenterad av Lewandowsky, Jetter och Ecker (2020). Där konstateras att Trump genom sitt twittrande präglar vad
3 exempelvis New York Times rapporterar om. Makten över tanken utgör den tredje maktdimensionen och handlar om hur människor inom en samhällskontext uppfattar verkligheten och handlar om makten att påverka värderingar, normer och allmänt vedertagna uppfattningar. I Trumps fall kan detta utgöras av slagord som “Make America Great Again”
från presidentkampanjen (The White House Historical Association, 2017). Med utgångspunkt från dessa maktdimensioner inom politisk kommunikation listade av Strömbäck (2014) går det därmed att argumentera för att Trump innehar makt inom samtliga dimensioner.
Med anledning av Trumps definitionsmakt och räckvidd världen över, anser vi att det är av högsta relevans att skapa förståelse för hur Trump använder sin makt för att dels definiera pandemin och dels fördela ansvar samt presentera åtgärder för att hantera pandemin. En undersökning av hur dessa aspekter förändras över tid anses också av stor vikt att undersöka eftersom samhällskrisen COVID-19 är mångfacetterad och ständigt påverkas av såväl nationella som internationella händelser och aktörer över tid. Genom Trumps definitionsmakt kan hans kommunikation även beskrivas som potentiellt normerande för andra politiker, därav är denna undersökning av stor vikt.
1.2 Syfte
Studiens syfte är att analysera hur Donald Trump använder sin definitionsmakt via Twitter för att definiera, presenterar åtgärder, tilldela ansvar för pandemin och i vilken utsträckning ansvaret motiveras under utvecklingen av COVID-19.
1.3 Frågeställningar
- Går det att urskilja förändringar över tid i Donald Trumps definiering och presentation av åtgärder under utvecklingen av COVID-19 via Twitter?
- Vilka aktörer är dominerande i Donald Trumps tweets under utvecklingen av COVID- 19?
- Motiverar Donald Trump varför aktörer tilldelas ansvar för COVID-19 och i så fall i vilken utsträckning?
4
1.4 Disposition
Studien disponeras på följande sätt, först kommer bakgrund kring Donald Trump som person och COVID-19s utveckling. Därefter presenteras tidigare forskning kring Twitter och Trumps kommunikation som är central för denna studie. Vidare beskrivs studiens teoretiska utgångspunkter samt ramverk baserat på framing theory. Därefter beskrivs metoden som utgörs av kvantitativ innehållsanalys samt studiens analytiska ramverk. Vidare presenteras en sorterad genomgång samt redovisning av studiens resultat, dessa analyseras sedan utifrån det analytiska ramverket i avsnittet för analys och kritisk tolkning. Slutligen redogörs slutsatser följt av en avslutande diskussion som återkopplar till tidigare forskning samt förslag på framtida forskning.
1.5 Avgränsningar
Studien har för avsikt att undersöka Donald Trumps twittrande under COVID-19 och därmed har tidsavgränsningar gjorts. Materialet för studien baseras endast på Trumps twitterkonto,
@realDonaldTrump.
Då studien inte ämnar undersöka Trumps räckvidd eller interaktion med följare involveras och räknas inte kommentarer, likes eller retweets. Ytterligare avgränsningar för materialet är att enbart texten Trump skrivit i tweetsen analyseras. Därmed har inte bilder, videos eller innehåll av retweets undersökts. Avgränsningen gällande tidsperioden är 1 januari 2020 till 30 september 2020. Ytterligare en bidragande faktor till avgränsningen för insamlat material är samhällskontexten av presidentvalet år 2020 som ägde rum 3 november år 2020. Till följd av detta begränsades materialinsamlingen till två månader innan valet då tweets i oktober till november ansågs innehålla en allt mer valfokuserad kontext.
5
2. Bakgrund
I detta kapitel beskrivs huvudaktören Donald Trumps bakgrund och samhällskontexten av COVID-19 som ligger till grund för studien.
2.1 Donald Trump
Donald John Trump föddes i Queens, New York den 14 juni år 1946 (The White House Historical Association, 2017). Donald Trump uppfostrades utifrån den protestantiska tron och år 1968 tog han kandidatexamen i ekonomi på Wharton School of Finance (The Biography.com, 2020). Trump tog därefter över familjens framgångsrika fastighetsföretag och han presidentval år 2016 i USA. Trumps egen hemsida beskriver honom enligt följande
“Donald J. Trump is the very definition of the American success story, setting the standards of excellence in his business endeavors, and now, for the United States of America.”
(donaldjtrump.com, 2020).
2.1.1 Politiska resa
Periodvis under 80-talet uttalade sig Donald Trump om att han ville ställa upp som presidentkandidat och år 2000 deltog han som presidentkandidat för Reform Party. Samma år drog han sig dock ur men publicerade boken The American We Deserve där han förespråkade sin egen socialliberala och ekonomiskt konservativa politiska ståndpunkt. Trump återvände så småningom till det Republikanska partiet som en offentlig person gjorde han sin röst hörd under presidentvalet 2012 i USA (Duignan, 2020).
I juni 2015 offentliggjordes att Trump skulle ställa upp som presidentkandidat för valet 2016 (donaldjtrump.com, 2020). I juli 2016 röstades Trump igenom som Republikanernas presidentkandidat för det kommande valet (The White House, 2020). Detta blev startskottet för Trumps kampanjande till att bli USA:s nya president med slagorden “Make America Great Again” (The White House Historical Association, 2017). Med dessa slagord förde han en kontroversiell kampanj där han kampanjade både i tal men även via Twitter. Trumps budskap centrerades kring att stärka ekonomin, förbättra handeln, skapa miljontals nya jobb, upphäva Obama care, stärka landsgränserna och därav minska illegal migration av Latinamerika samt förbjuda immigration av muslimer. Trumps kontroversiella uttalanden under valkampanjen, så
6 väl som i talarstolen som på Twitter har kritiserats för att uttrycka sexistiska och rasistiska ståndpunkter som kan vara kränkande (Duignan, 2020).
Trots detta vann Trump presidentvalet som Republikanernas presidentkandidat den 8 november 2016 med 62 miljoner röster vilket är det största antalet röster en republikansk presidentkandidat någonsin fått (The White House Historical Association, 2017). Salgorden som "We will Make America Great Again!" (donaldjtrump.com, 2020), gjorde att Trump den 20 januari 2017 svors in som USA:s 45e president (The White House Historical Association, 2017). Trump var än en gång Republikanernas presidentkandidat i valet år 2020 mot Demokraternas Joseph R. Biden Jr Demokraterna var Joseph R. Biden Jr (Burns et al., 2020).
2.2 COVID-19
I början av 2020 började ett nytt virus spridas världen över i snabb takt vilket resulterat i en global samhällskris. Många människor har dött, blivit sjuka eller förlorat arbetet till följd av COVID-19. Här presenteras översiktligt pandemins händelseförlopp dels med utgångspunkt globalt, dels med utgångspunkt från USA och Donald Trump.
2.2.1 Händelseförlopp globalt
Den 31 december 2019 rapporterade kinesiska myndigheter till WHO om att flera personer i Wuhan behandlades för lunginflammation utan känd orsak (Schumaker, 2020). Endast några dagar senare, 9 januari, meddelar WHO att ett nytt Coronavirus identifierats som orsak till klustret av lunginflammation i Wuhan (WHO, 2020a). Den 21 januari rapporterar USA om sitt första bekräftade sjukdomsfall av Coronaviruset (Schumaker, 2020) och den 30 januari konstaterar WHO en global hälsokris (Taylor, 2020).
Den 11 februari namnger WHO viruset till COVID-19. WHO har tydliga riktlinjer för hur en ny och potentiellt skadlig sjukdom ska namnges. Detta för att undvika att exempelvis vissa befolkningsgrupper blir utsatta på grund av risken att förknippas med själva sjukdomen (WHO, 2020b). En månad senare, 11 mars, går WHO ut med att COVID-19 i fortsättningen kan benämnas som en pandemi. Den 4 april rapporterar WHO om att över 1 miljon människor konstaterats smittade av COVID-19 (WHO, 2020a). Tio dagar senare, den 14 april, varnar Internationella Valutafonden om att världsekonomin var på väg mot den värsta ekonomiska krisen sedan Den stora depressionen. Den 13 maj uttalar sig Mike Ryan, head of the WHO
7 health emergencies program, kring att ett vaccin mot COVID-19 kanske är nödvändigt för att kunna återgå till en normal vardag (Taylor, 2020). Den 29 september har över 1 miljon dödsfall till följd av COVID-19 rapporterats i världen (Talmazan, 2020).
2.2.2 Händelseförlopp i USA
Efter att den första personen bekräftades smittad i USA den 21 januari beslutar USA den 31 januari att starkt begränsa inresande personer från Kina. Endast amerikanska medborgares närmaste familjemedlemmar och personer med permanent uppehållstillstånd tilläts resa in från Kina till USA. Ungefär en månad senare, den 29 februari, rapporterar USA om det första dödsfallet relaterat till COVID-19 samtidigt som Trump-administrationen utför den högsta nivån av reseavrådan till Sydkorea och Italien som vid den här tidpunkten hade många sjukdomsfall.
Den 13 mars deklarerar Donald Trump en nationell nödsituation och avsätter 50 miljarder dollar som stater kan använda för att begränsa viruset. Efterföljande dagar kommer riktlinjer för en begränsning på högst 50 personer i folksamlingar ut från Center for Disease Control and Prevention Ungefär samtidigt konstateras att COVID-19 bekräftats i samtliga delstater i USA (Taylor, 2020). Den 26 mars blir USA det värst drabbade landet med över 1000 döda och 81 321 rapporterade fall av COVID-19. För att motverka den nationella hälso- och ekonomiska krisen skriver Trump efterföljande dag under ett stimulanspaket på 2 biljoner dollar. Den 30 mars utför flera amerikanska delstater direktiv till befolkningen om att stanna hemma. I slutet av mars har arbetslöshetsnivåerna i USA stigit och cirka 6,6 miljoner amerikaner har vid denna tidpunkt sökt arbetslöshetsersättning (Taylor, 2020).
Den 9 april konstateras att de första COVID-19 fallen i New York kom från Europa, inte från Kina eller andra länder i Asien (Schumaker, 2020). En vändpunkt i den amerikanska hanteringen av samhällskrisen kan anses vara den 17 april då Trump uppmanar till protester mot restriktioner för social distansering i vissa delstater (Taylor, 2020). Utöver detta möter Trump under april även kritik från bland annat NYT. Där anklagas Trump för att ha agerat för långsamt, inte tagit pandemins potentiella risker på allvar samt att säga emot etablerad vetenskap kring viruset, smittspridning och botemedel (Friedman & Plumer, 2020).
Den 27 maj har fler än 100 000 personer i USA dött av COVID-19 vilket gör USA till det land med flest rapporterade dödsfall i världen. I juni stiger antalet smittade i USA:s sydstater snabbt
8 och i början av juli har fler än 130 000 personer i USA dött av COVID-19. Den 7 juli meddelar Trump-administrationen WHO om att USA formellt går ur WHO 6 juli 2021 vilket innebär att en stor del av WHO:s finansiering försvinner (Taylor, 2020). Den 31 juli avslutas arbetslöshetsförsäkringen “Pandemic aid” på 600 dollar i veckan till amerikaner som förlorat sina arbeten under pandemin (Schumaker, 2020). Under juli förekommer även rapporter kring hur olika stater har hanterat COVID-19 och hur de skiljer sig åt både i rapporterade smittade och döda samt restriktioner (Kim et al., 2020).
För att tillgodose behovet av vaccin sluter Trump-administrationen ett avtal med Moderna den 11 augusti om att producera och distribuera 100 miljoner doser av vaccin mot COVID-19 (HHS, 2020). Den 18 augusti rapporterar bland annat NSC (National Safety Council) att COVID-19 år 2020 kommer att vara den tredje vanligaste dödsorsaken i USA efter hjärtsjukdomar och cancer, om jämförelse görs mot 2018 års dödsorsaker (National Safety Council, 2020). Den sista augusti har 181 689 personer registrerats döda av COVID-19 i USA vilket gör att USA vid tidpunkten är det land i världen med högst registrerade antal dödsfall. USA är även det land i världen med flest insjuknade i COVID-19 (WHO, 2020c).
I början av september meddelar Trump-administrationen att USA inte kommer delta i WHO:s internationella vaccinsamarbete (LeBlanc, 2020). Under september fortsätter sjukdomssiffrorna att öka och den 17 september når USA 200 000 rapporterade dödsfall av COVID-19 (Edwards
& Chow, 2020) och den 24 september når USA 7 miljoner bekräftade smittade. Samtidigt anklagar guvernörerna i New York och Michigan Donald Trump för att under pandemins gång ha spridit missledande information om COVID-19 och dess risker (Murphy & Siemaszko, 2020).
9
3.Tidigare forskning
I kapitlet redogörs tidigare forskning med relevans till studien för att bilda en förståelse av Donald Trumps politiska kommunikation, vilket även kommer ligga till grund för diskussionskapitlet.
3.1 Twitter
Twitter beskrivs som ett micro-blogg format (Takhteyev, Gruzd & Wellman, 2012) där varje tweet kan bestå upp till 140 tecken (Fitton, Hussain & Leaning, 2015). Twitter anses vara en central medieplattform för politisk kommunikation i dagens digitala samhälle.
Informationsutbyte och aktuella ämnen diskuteras dagligen på Twitter. Med Twitters utformning och egenskaper (Yang, Quan-Haase & Rannenberg, 2017) har plattformen därav blivit central för politisk kommunikation och politiska rörelser (Fitton, Hussain & Leaning, 2015).
3.1.1 Trumps användande av Twitter istället för traditionella medier
För att skapa en förståelse för Donald Trumps användning av Twitter som ett strategiskt politiskt verktyg är det viktigt att förstå den mediekontext som omger Trump. Dagens medielandskap kännetecknas av polarisering och deltagande via sociala medier. Detta har lett till att traditionella nyhetsförmedlare fått en svagare position gentemot nya, sociala medier som nyhetsförmedlare. En aspekt är att det bidrar till att vissa aktörer använder deltagandet och polariseringen på sociala medier till sin fördel. I USA sjunker tilliten till etablerade nyhetsförmedlare, speciellt bland Republikanska väljare (Meeks, 2020). Traditionella medier rapporterar om Trumps kontroversiella tweets vilket bidrar till åsiktsskapande och risk för spridning av desinformation samt konspirationsteorier som kan gynna politiker som Trump då hans politik sprids (Pérez-Curiel & Limón Naharro, 2019). Därmed kan Trumps användning av Twitter förstås som en möjlighet att skapa direktkommunikation till väljarna, men också resten av världen, utan att involvera utomstående journalister eller nyhetsförmedlare.
Donald Trump använder sin Twitter för företagskommunikation, partipolitik och har via sociala nätverk som Twitter utvecklat ett effektivt och snabbt format för diskussioner som fångar mediernas och allmänhetens uppmärksamhet. Trump och hans administration har strategiskt valt att nyttja Trumps aktiva twittrande som primär källa för politisk kommunikation och
10 därmed lysa med sin frånvaro i traditionella medier. Således förlitar Trump sig på att traditionella medier och diverse nyhetskanaler förmedlar hans tweets och budskap. Effekten av att politiker allt mer övergår till sociala medier för politisk kommunikation sammanfaller med minskningen i traditionella medier. Trumps retorik på Twitter beskrivs som återkommande personangrepp och verbala övergrepp som övertygelsestrategi. Tre motvilliga attityder som är inneboende i konservativt tankesätt är motvilja till oppositionen, skillnad samt förändring och dessa använder Trump sin politiska kommunikation (Pérez-Curiel & Limón Naharro, 2019).
3.1.2 Twitter som en maktfaktor i det politiska samtalet
Medielandskapet har under de senaste 20 åren genomgått en drastisk förändring i takt med digitaliseringen av samhället. De nya sociala medierna utmanar de traditionella mediernas räckvidd och efterfrågan. Twitter är en av de sociala medieplattformarna som utmanar den politiska kommunikationens strategier och strukturer. Linjen mellan underhållning och samhällsinformation suddas ut i det nya digitala medielandskapet med exempelvis Twitter (Van Aelst & Walgrave, 2017).
Makten av politisk inflytande gynnas av sociala mediers möjlighet till lätt åtkomst och snabb kommunikation (Pérez-Curiel & Limón Naharro, 2019). Twitter möjliggör masskommunikation och direkt kommunikation elit och icke elit emellan (Ryder, 2017).
Medieplattformen Twitter har även en demokratisk karaktär då den bidrar till en demokratisk och politisk process, där privatpersoner och medborgare kan reagera på elitens tweets och mobilisera medhåll eller motstånd (Pérez-Curiel & Limón Naharro, 2019).
3.2 Donald Trumps kommunikation på Twitter
Donald Trump och hans strategi för politisk kommunikation är inget nytt fenomen då tidigare forskning i form av akademiska avhandlingar och publicerade böcker finns i en hög utsträckning. Många av de tidigare studierna angående Trumps politiska kommunikation har ett teoretiskt ramverk baserat på lingvistisk och retorisk analys. Twitter är i fokus då Donald Trump dagligen förmedlar sin politiska kommunikation via Twitter. Mycket av den tidigare forskningen cirkulerar runt det amerikanska valet 2016, hur den politiska kommunikationen och kampanjandet utformades. De teoretiska ramverk som genomgående används i tidigare forskning är agenda-setting theory och framing theory.
11 3.2.1 Trumps strategiska användande av Twitter
Twitter har blivit en viktig plattform för Donald Trumps politiska kommunikation samt en ny plattform för elitens politiska kommunikation (Ryder, 2017). Trump har en förståelse för de sociala mediernas makt och använder dem för att stärka bilden av sig själv som politiker och ökande inflytande. Strategier Trump använder för sin politiska kommunikation på Twitter är i linje med och har jämförts med övertalnings- och retoriska propagandateorier. Han använder även sitt twitterkonto, @realDonaldTrump, som ett retoriskt vapen där han delvis konfronterar media och politiker utan hänsynslöst oberoende kontrovers. Sociala medier kan till en viss utsträckning betraktas som informationskälla med möjlighet till interaktion i realtid (Pérez- Curiel & Limón Naharro, 2019).
Specifikt för Twitter är att politiker kan påverka den politiska agendan genom direktkommunikation till allmänheten. I en studie av Lewandowsky, Jetter och Ecker (2020) undersöks Trumps politiska agenda-setting utifrån hans tweets. Resultaten är att Trump använder sin Twitter för att avleda uppmärksamhet från ämnen som traditionella nyhetsförmedlare rapporterar om som har negativ inverkan på honom som president. Trumps twittrande som respons på skadlig nyhetsrapportering leder till minskad uppmärksamhet av det skadliga ämnet i NYT och ABC:s nyhetsrapportering. De tre vanligaste orden Trump använde för att avleda uppmärksamhet var “China”, “jobs” och “immigration”. Därmed använder Trump sin Twitter, medvetet eller omedvetet, för att påverka den politiska agendan i nyhetsrapporteringen till sin fördel (Lewandowsky, Jetter & Ecker, 2020).
3.2.2 Trumps kommunikationsstil
En studie som analyserar Trumps kommunikationsstil på Twitter presenterar tre olika huvud- frames som Trump använde under presidentvalet 2016. Dessa är att uttrycka sig negativt om sina motståndare, att smutskasta traditionell nyhetsmedia för att framhäva sin egen Twitter och att marknadsföra sig själv. En annan aspekt är huruvida det går att hävda att Trump skrivit alla tweets själv eller om det kan finnas andra personer i Trumps närhet som bidrar med administreringen av @realDonaldTrump (Kayam 2020).
Twitter som plattform medför även i sig ett specifikt sätt att uttrycka sig på. Även Trump har ett specifikt sätt att kommunicera via Twitter. Ott (2017) beskriver att Twitter som diskurs kännetecknas av enkelhet, impulsivitet, och ett icke civiliserat språk. Mer specifikt
12 argumenterar Ott (2017) för att Trumps uttryckssätt på Twitter ger belägg för att Twitter som diskurs är enkel, impulsiv och ociviliserad och kan kopplas till begrepp som “post-truth” och
“post-news”. “Post-truth” innebär här att sanningshalten är av sekundärt intresse till förmån för likes och delningar och en likriktning av åsikter inom filterbubblor. “Post-news” innebär här att Trumps Twitter både används som primär nyhetskälla samtidigt som det av etablerade nyhetsmedier betraktas som en nyhetsförmedlare (Ott, 2017).
13
4. Teori
I detta kapitel presenteras den valda teorin samt studiens teoretiska ramverk som används som verktyg för genomförande av analysen. Teori används således för att svara på forskningsfrågorna och stödja argument i slutdiskussionen.
4.1 Framing theory
Miljontals människor världen över konsumerar dagligen sociala medier likväl som traditionella medier för uppdateringar och nyheter både lokalt och internationellt. Mediernas inflytelserika position i samhället möjliggör opinionsbildning, formar attityder och disciplinerar kommunikation. Därför kan Framing theory användas som verktyg för att studera medieinnehåll och kommunikationsprocessen (De Vreese, 2005). En mängd olika metoder har används inom medie- och kommunikationsforskning för att identifiera dessa frames (David et al., 2011).
Framinganalys har förklarats av D'Angelo och Kuypers (2010) som ett tillvägagångssätt för att organisera information genom selektiv användning av olika ord, källor och perspektiv. Det är därför viktigt att studera och identifiera olika modeller av framing för att kunna förstå framingprocessen och dess påverkan. Olika frames kan studeras genom att identifiera frånvaro eller förekomst av vissa fraser, nyckelord, källor, stereotypa bilder och videos. Framing som process baseras på innehåll och produktion i relation till medieanvändares perspektiv (De Vreese, 2005).
Kirk Hallahan (1999) menar att framing kan användas för att manipulera, definiera problem och ageranden fördelaktigt för en viss politisk agenda. Strategisk framing skapar huvudbudskap och argumenterar för olika ståndpunkter i samhället. Därför kan framing theory enligt Hallahan förklara grunden till hur människor fatta beslut, vidtar åtgärder och värdera information (Hallahan, 1999). Intresset för vetenskaplig framinganalys är även spridningen inom många olika vetenskapliga områden av kommunikation såsom nyhetsinnehåll, kulturstudier och politik. Detta har bidragit till att det finns en splittring i definitioner och metoder för att identifiera och mäta framing (David et al., 2011). Då studiens syfte är att undersöka politisk kommunikation kommer nästa stycke handla om framing theory i relation till just detta.
14 4.1.1 Historisk bakgrund
Begreppet framing (på svenska inramning eller gestaltning) härstammar från en kontext av fotografi och videokommunikation där framing syftar på kamerans perspektiv och vinkel vid skapandet av ett visuellt budskap (Reese et al., 2001). Framing theory är grundad i sociologisk forskning då det var Erving Goffman, år 1974, som först introducerade teorin. Goffmans teoretiska perspektiv grundades i “organization and experience”, hur personer tolkar, skapar och begripliggör kontext utifrån erfarenheter. Då människor ständigt strävar efter meningsskapande av omgivningen menar Goffman att detta är oundvikligt och varje kommunikation är ett rekonstruerande av verkligheten (Strömbäck, 2014). Framing theory har grundats utifrån agenda-setting theory och utvecklats för att göra en djupare analys av “den andra nivån” i just agenda-setting theory. Syftet med framing är att exponera problem baserat på olika modeller av framställningar som ämnar att påverka människors inställningar till olika frågor (Scheufele & Tewksbury, 2007). Huvudfokus för tematisk framing baseras på generella bakgrunder och sammanhang. Iyengars forskning visade på hur medierna utövar makt då nyhetsmedia är en inflytelserik institution och hur de använde framing för att rekonstruera verkligheten och hur detta även kan leda till politiska konsekvenser (Strömbäck, 2014).
4.1.2 Studiens utgångspunkter
Framing är en mycket välanvänd teori inom medie- och kommunikationsstudier med många företrädare (David et al., 2011). Robert M. Entman är en av de främsta och hans definition av framing theory är att det är ett verktyg som möjliggör analyser och beskrivningar av de essentiella betydelserna av en text. Huvudsakligen består framing av urval och framställande av innehåll. Framing identifierar problem, definierar problem, bedömer orsakssammanhang samt förutser dess effekter och slutligen motiverar och erbjuder åtgärder utifrån moraliska bedömningar. Samtidigt som en och samma mening kan innehålla flera av dessa framingfunktioner kan likväl flera meningar inte innehålla någon av dessa element. En text behöver inte heller innehålla alla framingelementen för att framing theory ska kunna appliceras (Entman, 1993).
De olika framingelementen, såsom identifiering av problem och eventuell lösning i texten, betonar skribentens agenda och ställningstaganden oberoende av om det är avsiktligt eller ej.
Genom selektiv användning av negativt eller positivt associerade ord eller attityder för att beskriva ett fenomen skapas en värdering i texten. Beskrivningen av problemets ursprung samt
15 konsekvenser kan spegla skribentens individuella moralkompass och etiska bedömningar.
Dessa subjektiva tolkningar följs även, i många fall, upp av problemåtgärder utifrån antaganden om eventuella effekter. Skribentens ställningstaganden gynnas därför av dessa subjektiva tolkningar av diverse samhällsfrågor. Även användningen av stereotypa betoningar och uttryck i texten upprätthåller en viss attityd och framför skribentens agenda. Framing påverkar hur mottagaren kommer ihåg och förstår problemet, likväl hur de ska bedöma och eventuellt agera utifrån textens budskap. I vilken skala skribenten kan påverka mottagarens attityder är dock oviss så det är beroende av exempelvis kulturell kontext (Entman, 1993).
Medie- och kommunikationsforskarna Matthes och Kohring (2008) presenterar ett tillvägagångssätt för identifikation av framing kallat clustering analysis (klusteranalys).
Klusteranalys är baserad på Entmans (1993) definition av framing som består av:
problemidentifikation, problemdefinition, rekommendationer av eventuella åtgärder och moraliska bedömningar. Klusteranalys är en kombination av en kvantitativ analys av Entman (1993) framingelement men kräver även en djupgående kvalitativ bearbetning och analys av materialet för att identifiera frames (David et al., 2011). Sammanfattningsvis menar då Matthes och Kohring (2008) att varje frame är skapad av olika variabler och dess variabelvärden som identifierats och systematiskt grupperas i en kontextanalys som slutligen exponerar återkommande mönster och teman. Dessa mönster och teman skapas av karaktäriserande variabler som i sin tur skapar frames. De argumenterar därför att ramar inte kan skapas i förväg utan att de framträder i samband med identifikation av flera variabler och varefter kodningen utförs. De identifierade variablerna som betecknar Entmans (1993) framingelement grupperas därefter in av hierarkisk klusteranalys. Skillnaden klustren emellan är stor men inom klustret är desto mindre. Det är sedan dessa kluster som presenteras som frames (Matthes & Kohring, 2008). Matthes och Kohring (2008) argumenterar således att deras tillvägagångssätt har en hög reliabilitet baserat på hur denna metod identifiera frames och utifrån detta anser de att metoden bidrar till hög transparens och möjlighet att replikera studien (David et al., 2011). Desto mer återkommande en variabel är desto högre reliabilitet har den och således även studien (Matthes
& Kohring, 2008).
4.1.3 Frames och dess inflytande bortom texten
Konsekvenserna av framing i politisk kommunikation är viktiga att uppmärksamma. Framing skildrar vissa perspektiv av samhället samt verkligheten, samtidigt som de exkluderar andra betydande faktorer vilket kan klyva reaktionerna hos mottagarna. Det är viktigt att
16 uppmärksamma framing i kontext till politisk kommunikation då de olika elementen av framing bidrar till utövande av politisk makt. Framing theory exponerar de dominerande intresset av textens struktur och innehåll utifrån skribentens agenda (Entman, 1993).
Politik framställs i medier som ett maktspel där framing kan spela stor roll för strategier om opinionsbildning och väljare. Framing av politik som en kapplöpning om opinionsbildning och strategiskt spel kan även ge motsatt effekt då människors politiska misstro kan påverkas av detta. Politiska aktörer använder framing utifrån partiets och individuella handlingsprogram, ideologier som baseras på̊ strategiska val. Framing kan därför ha en stor influens på hur människor förstår samhället och verkligheten. Framing kan i sig själv även vara en strategi för politisk kommunikation för att gynna ens politiska agenda, locka uppmärksamhet och skapa eller öppna upp för en debatt (Strömbäck, 2014).
4.1.4 Kritiska reflektioner och begränsningar
Forskare har uttryckt vikten av att undersöka en enhetlig uppsättning frames. Detta har dock visats vara svårt (Borah, 2011) då många olika tillvägagångssätt utvecklats och används för att analysera texter genom framing theory (David et al., 2011). Då framing theory modifierats för analyser i mängder av olika studier har det således även legat till grund för kritik att teorin saknar disciplin. Denna kritik handlar om att forskare lättare kan skapa frames som exponerar forskarens subjektiva tolkningar. Framing har även fått kritik för huruvida teorin ställer sig likgiltig till och i viss mån exkluderar vidare studier av påverkande faktorer såsom samhällskontext utifrån organisationer, politiker, sociala rörelser och aktörer vid skapandet av frames (Borah, 2011).
Framing theory studerats ofta i samband med etablerade mediekanaler och utifrån kommunikation på elitnivå. Detta har kritiserats av forskare då även individer som inte tillhör eliten dagligen förmedlar framing i vardagskommunikation (Borah, 2011). Goffman grundade framing theory och baseras då på att människan, oberoende status i samhällshierarki, oundvikligt strävar efter meningsskapande och rekonstruerar verkligheten i all kommunikation (Strömbäck, 2014). Denna grund av framing har enligt kritiker glömts bort i det kontinuerliga fokuset på elitkommunikation vilket ger en missledande betydelse av att framing är en elitdriven process. Därav argumenterar kritiker för att framing theory exkluderar en fullständig representation av framing i samhället (Borah, 2011).
17 Ytterligare en begränsning med teorin är att analysen är baserat på Twitter, som är en micro- blog. Då Twitter begränsar varje inlägg till 140 tecken ger detta inte skribenten mycket utrymme att uttrycka sig. Således uppstår risken att tweetsen bli svåra att koda då budskapen komprimeras och därmed utesluter betydande kontexter för budskapet. Detta kräver då en hög förförståelse av samhällskontexten från forskarna för att kodningens representativa aspekt.
4.2 Studiens teoretiska ramverk
Framing theory används för att analysera Donald Trumps förståelse av pandemin, vem som bär ansvar och vilka åtgärder han anser lämpliga och önskvärda. Således är studiens teoretiska ramverk utformat utifrån Entmans (1993) grundläggande teori: framing theory. Denna uppsats har i syfte att analysera hur Donald Trump använder sin definitionsmakt på Twitter för att fördela ansvar för pandemin, dess framfart internationellt och nationellt, och huruvida ansvaret motiveras för följarna.
I denna studie utgick analyskategorierna från Entmans (1993) framingelement: identifiera problem, definiera problem och presentation av åtgärder för att skapa analyskategorier.
Analyskategorin problemdefinition har formulerats utifrån vilken samhällskris eller icke samhällskris Donald Trump definierar i tweeten. Entman (1993) använde sig även av moraliska värderingar som en analyskategori men då Trumps politiska kommunikation är präglat av ett starkt ställningstagande med värderingar anses denna analyskategori inte relevant för studien (Ott, 2017). För att anpassa Entmans framingelement till studien har analyskategorin
“ansvarsfördelning” lagts till för att möjliggöra kodning av vilken aktör som tilldelas ansvar av Trump för att därmed kunna besvara forskningsfrågorna. Kategorin ansvarsfördelning mäter huruvida och till vilken aktör Trump tilldelar ansvar för samhällskriserna över tid. Som en underkategori till ansvarsfördelning har även variabeln “motivation av ansvar” lagts till för att mäta huruvida ansvaret motiveras och hur detta förändras över tid. Ytterligare en analyskategori som lagts till är “ansvarsförskjutning” som mäter i vilken grad ansvar förskjuts, snarare än tilldelas till aktörer över tid. Framtagandet av dessa specifika analyskategorier beskrivs i metodkapitlet för genomförande.
Matthes och Kohrings (2008) variant av klusteranalys används för systematiskt kunna analysera tweetsen och för att ta fram frames. Således baseras vardera frame på kodning av variabler och variabelvärden utifrån definierad samhällskontext. De återkommande mönstren, sambanden och teman som utläses från klusteranalysen är vad som slutligen presenteras som frames.
18 Sammanfattningsvis baseras analysen på analyskategorierna: identifiera problem, definiera problem utifrån samhällskriser, presentation av åtgärd, ansvarsförskjutning och ansvarsfördelning samt till vilken grad Trump motiverar tilldelningen av ansvar. Vidare precision, val av variabler och dess förklaring återfinns i nästkommande kapitel 5 “Metod och material”.
4.3 Val av källor
Källor för det teoretiska ramverket har valts ut utifrån grundläggande teoretisk bas och ytterligare teoretisk inriktning för att kunna anpassa framing theory till studien. Sökmotorer såsom Google Scholar, Communication and Mass Media Complete samt Uppsala
Universitetsbiblioteks databas har använts för insamling av vetenskapliga artiklar och relevant litteratur. Därmed uppnår samtliga vetenskapliga artiklar som använts kriterierna för en “peer reviewed” text.
19
5. Metod och material
I detta kapitel presenteras studiens forskningsdesign, metod för materialinsamling och metoderna som använts för att bearbeta och analysera materialet. Metoden som har använts i denna studie är kvantitativ innehållsanalys med ett kvalitativt förarbete. Med detta menas att materialet inledningsvis bearbetats kvalitativt, vilket sedan använts för att kvantitativt undersöka hur Donald Trump kommunicerar kring COVID-19.
5.1 Vetenskaplig positionering
Denna studie kommer att utgå från en abduktiv ansats. Utgångspunkten för studien sker därmed genom en teoretisk förståelse för kontexten som omger de eller dem som studeras. Därmed innebär en abduktiv ansats att forskaren skapar sig en förståelse för den samhällskontext som de eller dem som studeras befinner sig inom. Utifrån förståelsen formuleras sedan en samhällsvetenskaplig beskrivning utifrån dessa personers verklighetsbild (Bryman, 2018).
Denna studie positionerar sig inom kritisk realism som forskningstradition. Ontologiska utgångspunkter inom kritisk realism är att verkligheten dels uppfattas som något som är yttre och oberoende. Dels som något som kan och bör studeras med samhällsvetenskapliga metoder för att på så sätt tolka och skapa en förståelse för olika sociala strukturer och deras betydelse inom en viss social kontext. Således kan de sociala strukturerna inte uppfattas ifall enbart naturvetenskapliga metoder används. Några epistemologiska utgångspunkter för kritisk realism är att kunskap kan genereras med hjälp av teoretiska termer som inte går att observerbara i sig själva, men där effekterna av de teoretiska termerna anses observerbara. En annan viktig utgångspunkt är att verkligheten kan tolkas på fler än ett sätt och att dessa tolkningar inte ska ses som en direkt avspegling av den yttre oberoende verkligheten (Bryman, 2018).
5.2 Forskningsdesign
Forskningsdesignen kan ses som studiens ramverk och i detta fall kommer ramverket att utgöras av en fallstudie. Detta innebär att vikten kommer att ligga på att skapa en förståelse för en samhällskontext, alltså samhällskrisen COVID-19, och olika beteenden eller fenomen som är specifika inom denna samhällskontext baserat på Donald Trumps Twitter (Bryman, 2018).
20 5.2.1 Fallstudie
Forskningsdesignen är uppbyggd enligt en fallstudie i denna undersökning. Fallstudie är enligt Bryman (2018) en studie som ingående och detaljerat fokuserar på ett enskilt fall. En fallstudie baseras därav på en person, en organisation, ett samhälle eller en viss händelse. Fokus i fallstudier har benägenhet att riktas mot en djupgående studie av situationen eller miljön i fråga.
Fallstudier förknippas till viss del med kvalitativa studier men fallstudier tenderar till att innehålla både kvalitativa och kvantitativa metoder (Bryman, 2018).
För att öka kunskapen och medvetenheten angående Trumps twittrande kring COVID-19 har denna fallstudie genom abduktion ingående undersökt fallet med stöd av det teoretiska ramverket baserat på framing theory. Kvantitativ innehållsanalys med kvalitativa inslag baserat på det teoretiska ramverket vid utformandet av analyskategorier har använts som metod för att samla in, bearbeta och analysera materialet.
5.3 Kvantitativ innehållsanalys
Kvantitativ innehållsanalys är en väletablerad metod inom medie- och kommunikationsvetenskap som används för att analysera och identifiera olika mönster och förekomster i en större mängd innehåll. Syftet med kvantitativ innehållsanalys handlar ofta om att undersöka hur olika fenomen eller sociala händelser återspeglas i ett visst medieinnehåll.
Kvantitativ innehållsanalys används traditionellt till att studera innehåll i tidningar men används idag ofta till att studera innehåll på sociala medier. Fördelar med metoden är att den möjliggör att mäta förändringar i innehåll i en större mängd material över tid och återspegling av vissa sociala fenomen eller strömningar i innehållet (Hansen & Machin, 2019).
Eftersom denna studie undersökt politisk kommunikation via Twitter anses kvantitativ innehållsanalys som ett lämpligt sätt att, med framing theory som teoretiskt ramverk, undersöka Trumps politiska kommunikation via Twitter kring COVID-19. Kvantitativ innehållsanalys medför möjligheten att mäta frekvens av faktorer som ansvarsfördelning, ansvarsförskjutning, grad av motivation och åtgärder presenterade av Trumps via tweets kring COVID-19.
För att definiera kvantitativ innehållsanalys refererar Hansen och Machin till Bernard Barelsons definition som publicerades 1952: “Content analysis is a research technique for the objective, systematic, and quantitative description of the manifest content of communication” (Berelson
21 1952, s.18, i Hansen & Machin 2019, s.91). I denna definition hamnar fokus på att beskriva textens manifesta innehåll, alltså det som är direkt observerbart i texten som analyseras.
Tillvägagångssättet för kvantitativ innehållsanalys är att forskaren först urskiljer vissa aspekter av text att analysera, ofta med utgångspunkt i det teoretiska ramverket. Syftet med kvantitativ innehållsanalys är sedan att de valda aspekterna av ett textmaterial identifieras och kvantifieras.
Detta ligger sedan till grund för analysen och därefter resultatet och slutsatserna som kan dras utifrån det valda materialet (Hansen & Machin, 2019). I den kvantitativa innehållsanalysen har följande åtta steg använts som utgångspunkt:
1. Define the research problem
2. Review relevant literature and research 3. Select media and sample
4. Define analytical categories
5. Construct a coding schedule and protocol 6. Pilot the coding schedule and check reliability 7. Data preparation and analysis
8. Report findings and conclusions (Hansen & Machin, 2019, s.93)
I denna studie återfinns steg ett i inledningskapitlet och steg två i kapitlet för tidigare forskning.
Steg tre till åtta kommer att presenteras mer ingående i kommande avsnitt och kapitel.
5.3.1 Kritik mot kvantitativ innehållsanalys
Generell kritik som lyfts mot kvantitativ innehållsanalys berör det positivistiska antagandet kring att metoden ska vara objektiv. Detta eftersom forskaren alltid gör ett urval av vad som mer specifikt är relevant att analysera i en studie. Därmed kan kvantitativ innehållsanalys inte beskrivas som objektiv eftersom dessa val ofta baseras på antaganden hos forskaren. Dock ska dessa antaganden baseras på tidigare forskning och det teoretiska ramverket vilket används för att motivera studiens fokus. Idag undviks ofta beskrivningen av kvantitativ innehållsanalys som objektiv för att istället fokusera på aspekter som systematik och replikerbarhet som ett sätt att förhålla sig till kritiken (Hansen & Machin, 2019).
Kritik som kan lyftas kring hur väl denna metod fungerar i relation till denna studie berör behovet av ett kvalitativt förarbete för att konstruera fungerande analyskategorier. Dock användes det teoretiska ramverket som utgångspunkt men var inte tillräckligt anpassningsbart
22 till denna studie. Därmed krävdes en kvalitativ bearbetning som komplement för att formulera analyskategorier som mätte det som avsågs i studiens syfte och frågeställningar. Detta skulle i sin tur kunna leda till problematik kring studiens replikerbarhet eftersom analyskategorierna hade kunnat formuleras annorlunda beroende på vem som utfört studien.
5.4 Insamlingsmetod
I relation till Hansen och Machins (2019) beskrivning av innehållsanalys för steg tre avser detta avsnitt att beskriva metoden för insamling av material. Insamlingen av material till studien kan beskrivas som att en bearbetning av Donald Trumps Twitterkonto har skett för att därefter utforma relevanta sökord för att inhämta relevanta tweets via Twitters egen avancerade sökfunktion. Bearbetningen för insamling av material beskrivs utförligt i avsnittet för genomförande.
För att samla in material användes endast Twitters egen avancerade sökfunktion eftersom Twitter utgör studiens primära källa. Därmed blev denna insamlingsmetod mest lämplig eftersom den möjliggjorde en systematiserad insamling av relevanta tweets utifrån de sökord som beskrivs ingående i avsnittet 5.5 Urval och material. Twitters avancerade sökfunktion möjliggjorde att tweets kunde samlas in systematiskt i kronologisk ordning och sorteras utifrån månad. Detta hade stor betydelse för denna undersökning eftersom en central aspekt i syftet utgick från att undersöka förändring över tid under pandemins gång. Twitters avancerade sökverktyg fungerade även väl för att vid ett senare tillfälle revidera sökorden och tidsperioden.
Totalt samlades 271 tweets in via Twitters avancerade sökfunktion.
5.5 Urval och material
Urval och material relaterar också till Hansen och Machins (2019) tredje steg av innehållsanalys, men avser urvalet av tidsperioden och materialet som ska studeras mer utförligt. I denna undersökning avgjordes detta av urvalskriterier som utformades för att enbart relevant data för studien inkluderades för undersökningsperioden.
Material utgörs enbart av tweets publicerade av Donald Trump. För att svara på studiens syfte och frågeställningar har en urvalsprocess skett för att identifiera och urskilja det för studien användbara materialet i de insamlade tweetsen. För att underlätta urvalet av material användes dessa urvalskriterier för relevanta tweets:
23 - Tweeten ska relatera till COVID-19. (Genom att explicit exempelvis nämna “COVID-
19” eller “vaccine”).
- Tweeten ska vara publicerad inom den valda tidsperioden 01/01/2020 - 30/09/2020.
- Tweeten ska innehålla något av sökorden: “pandemic”, “crisis”, “virus”, “china”,
“covid-19”, “covid”, “covid 19”, “plague”, “corona”, “covid19”, “coronavirus”,
“chinese virus”, “chinese”, “flu”, “corona virus”, “Xi”, “Xi Jinping”, “Jinping”, “World Health Organization”, “vaccine”, “disease”.
- Om tweeten är en del av en Twittertråd räknas hela Twittertråden som en tweet. Detta eftersom Trump använder Twittertrådar när antal tecken inte räcker till för att avsluta inlägget. Hela Twittertråden studeras för att vi ska kunna förstå helheten. Därmed räknas en Twittertråd som en tweet.
- Tweeten ska gå att förstå för oss som kodar.
Urvalskriterier för tweets som inte räknades med var följande:
- Tweets som helt saknar koppling till COVID-19 ska inte inkluderas, även fast de innehåller något av sökorden. (Exempelvis tweets som enbart handlar om presidentvalet, svininfluensan eller handelspolitik).
- Tweets som, trots googling, inte går att förstå.
- Tweets där innehållet inte går att förstå utan att tolka bilden/video.
- Tweets som enbart innehåller citat från en annan person/Twitterkonto/tidning utan kommentar/kort kommentar (exempelvis “Thank you”) av Trump.
Utifrån dessa urvalskriterier identifierades 177 tweets som relevanta för studien av totalt 271 insamlade tweets. Anledningen till att dessa 177 tweets valdes ut för analysen var för att de uppfyllde urvalskriterierna. Dessa 177 tweets anses utgöra ett lämpligt omfång att analysera med tanke på att dessa tweets utgörs av alla tweets inom undersökningsperioden som relaterar till COVID-19 utifrån de sökord som använts i denna studie. Anledningen till tidsbegränsningen gjordes med hänsyn till att Trumps första COVID-19 relaterade tweet publiceras den 24 januari.
Slutdatumet 30 september gjordes med hänsyn till att studien syftar till att undersöka förändring över tid och uppfyllde ett kvantifierbart omfång. Dessa avgränsningar gjordes med inspiration från Brymans beskrivning av urval för innehållsanalys (Bryman, 2018).
24
5.6 Genomförande
I detta avsnitt beskrivs genomförandet av insamlingen av tweets vilket innefattar hur sökord tagits fram och hur tweetsen har bearbetats utifrån urvalskriterierna. I detta avsnitt beskrivs även hur analyskategorier utifrån det teoretiska ramverket definierats, hur kodningsschemat har konstruerats och operationaliserats utifrån syfte och frågeställningar och hur detta har testats.
Därefter presenteras en metodreflektion, det analytiska ramverket samt etiska överväganden.
5.6.1 Genomförande av insamling och urval av material
Insamling av tweets har skett via Twitters egen avancerade sökfunktion. För att forma en uppfattning kring relevanta sökord som användes återkommande i Donald Trumps COVID-19 relaterade tweets krävdes en kännedom av materialet. För att skapa denna uppfattning användes inledningsvis enbart sökorden “COVID-19”, “Coronavirus” och “China”. Valet av dessa ord gjordes eftersom orden förekommit under uppsatsens allra första fas av problemformulering och definition av problemområdet. Månaderna januari, mars och maj valdes för att inkludera en spridd tidsperiod med anledningen att kommunikationen kring COVID-19 kanske hade förändrats över tid och därmed inkluderade vissa specifika ord i anslutning till en viss fas av pandemins utveckling. COVID-19 relaterade ord som förekom i dessa tweets noterades och användes därefter till den huvudsakliga insamlingen av material. Ett av dessa specifika ord Trumps benämning “China Virus” som förekom upprepade gånger för att benämna viruset.
Anledningen till att denna bearbetning gjordes inledningsvis var för att förankra att de sökord som användes var relevanta i förhållande till studiens syfte och frågeställningar.
Därefter, när dessa nya sökord baserat på bearbetningen av Trumps COVID-19 relaterade tweets hade formulerats, användes en kvantitativ insamlingsmetod via Twitters egen avancerade sökfunktion. Där matades alla sökorden in systematiskt, månad för månad. Varje tweet som innehöll något sökord inhämtades genom att sorteras i ett separat dokument i kronologisk ordning utifrån månad. Varje tweet infogades i dokumentet genom att länken sparades tillsammans med en screenshot. Efter hand utvecklades även sökorden ytterligare och tidsperioden bestämdes till 1 januari till 30 september. Detta resulterade sammanlagt i 271 insamlade tweets för tidsperioden 1 januari till 30 september.
För att identifiera relevanta tweets för undersökningen användes sedan urvalskriterierna som utgångspunkt. Sättet som de insamlade tweetsen bearbetades på för att resultera i 177 utvalda
25 tweets gick ut på en gemensam genomläsning av alla tweets för att undersöka huruvida de uppfyllde urvalskriterierna eller inte. De tweets som uppfyllde urvalskriterierna infogades i ett nytt dokument i kronologisk ordning. Vid bearbetningen, och som ett av urvalskriterierna, var det viktigt att vi förstod tweeten. För att uppfylla förståelse användes Google för att exempelvis förstå kontexten, orden eller vilka personer det var som nämndes. Detta med anledning av att vi som kodar befinner oss i en annan kulturell kontext i Sverige och därmed inte känner till vissa händelser som skett i USA eller personer som nämns. Vidare var det vid denna bearbetning som beslutet kring att räkna en twittertråd som en enhet togs eftersom hela tråden behövdes för att förstå helheten.
Dock finns det anledning att förhålla sig skeptisk till att alla tweets som Trump publicerat som relaterar till COVID-19 inom denna tidsperiod finns med i detta underlag. Exempelvis kan Trump ha uttryckt sig på ett sätt eller använt ord som inte inkluderades i sökorden vilket därmed leder till att dessa tweets inte finns med urvalet. Med tanke på bearbetningen som gjordes för att lära känna materialet vid insamlingsprocessen kan vi argumentera för att denna form av bortfall har minskat.
5.6.2 Kvalitativt förarbete vid utformning av analyskategorier
En mycket central del i denna studie som skett genom anpassning av metoden i relation till det teoretiska ramverket är att analyskategorier vid detta steg tagits fram genom en kvalitativ bearbetning med utgångspunkt från Entman (1993) och Matthes och Kohrings (2008) clustering analysis som även beskrivs av David et al (2011).
I relation till Hansen och Machins beskrivning av kvantitativ innehållsanalys relaterar detta avsnitt till det fjärde steget som är att definiera analyskategorier. Dessa kategorier bestäms i förhand och utgår från syfte, frågeställningar och det teoretiska ramverket. Kategorierna inkluderar därmed de aspekter av materialet som är relevanta för studien, därmed är kännedom om materialet centralt för att det som är specifikt för materialet ska omfattas (Hansen & Machin, 2019).
Generellt inom framing theory kan kvantitativ eller kvalitativ bearbetning av materialet ske.
Kvalitativ bearbetning görs på mindre textstycken genom närläsning av texten för att identifiera frames, ofta genom lingvistiska eller retoriska utgångspunkter för att uppfatta detaljer. Detta brukar inte tillämpas på ett större material. I kontrast till detta baseras främst kvantitativ
26 bearbetning inom framing på beräkningar på av ord för att studera frekvens, vilket sedan utgör frames (David et al., 2011).
I denna studie har en kombination av kvalitativ och kvantitativ bearbetning skett för att identifiera analyskategorier med inspiration från Matthes och Kohrings (2008) klusteranalys.
Matthes och Kohrings (2008) klusteranalys används för att identifiera frames, vilket är baserat på Entmans (1993) definition av framing som består av: problemidentifikation, problemdefinition, rekommendation av åtgärder och moraliska bedömningar. För att identifiera frames utifrån dessa krävs en kvalitativ bearbetning av materialet för att identifiera frames för att därefter analysera materialet kvantitativt (David et al., 2011). Materialet bearbetades kvalitativt genom att varje tweet lästes igenom vid flera tidpunkter. Detta medförde att variabelvärden utifrån Entmans analyskategorier kunde formas, samtidigt som tre specifika analyskategorier baserat på materialet, syfte och frågeställningar utformades. Dessa specifika analyskategorier utformades beroende på förekomst av ord, förmodade viktiga aktörer och centrala och återkommande teman.
Analyskategorin problemidentifikation utgjordes av COVID-19 och identifierades i samtliga tweets i studien, detta baserat på urvalskriterierna. Problemdefinitionen definierades till att omfatta samhällskontext, alltså vilken samhällskris eller icke-kris som uttrycktes i tweetsen.
Som en förlängning till variabeln problemdefinition utformades ytterligare tre centrala analyskategorier specifika för denna studie. Dessa utgjordes av ansvarsfördelning, vilket omfattar ansvarig aktör för en samhällskris. Motivering av ansvarsfördelning innefattande grad av motivation av ansvarsfördelningen. Ansvarsförskjutning innefattar huruvida ansvar för samhällskrisen försköts på någon aktör som egentligen inte hade makt att påverka den egentliga samhällskrisen. Vidare användes analyskategorin rekommendationer av åtgärder som en analyskategori och baserades på vilka åtgärder Trump presenterade i relation till samhällskontexten.
Innan analyskategorierna för denna studie konstruerades närlästes alla tweets ett flertal gånger.
Detta berodde på svårigheterna att precisera och applicera det teoretiska ramverket på denna metod för att ta fram analyskategorier. Analyskategorierna omformulerades därmed ett flertal gånger för att kunna användas för att besvara syfte och frågeställningar. Mer specifikt ledde den kvalitativa bearbetningen fram till att problemdefinition innefattade Politisk kris, Ekonomisk kris, Hälsokris, Osynlig fiende-kris, Social kris, Informationskris, Övrig kris och Ingen kris. Att
