5. Stichprobenbeschreibung
5.1. Demographische Angaben
Von den 260 Personen, die an der Untersuchung teilgenommen haben, waren 215 weibliche Teilnehmerinnen (82,7%) und 45 männliche Teilnehmer (17,3%). Die folgende Abbildung zeigt das Geschlechterverhältnis der TeilnehmerInnen.
Abb. 5: Geschlechterverteilung
Das Durchschnittsalter der Befragten lag bei 17,5 Jahren. Die jüngsten Personen, die an der Befragung teilgenommen haben, waren 14 Jahre alt, die ältesten Personen waren 19 Jahre alt.
56 Abb. 6: Altersverteilung
Die nachfolgende Tabelle gibt einen Überblick über die Altersverteilung. Dabei wird ersicht-lich, dass vor allem die Gruppe der 17- bis 19-Jährigen in der Befragung überrepräsentiert ist (79,3%). Von den 14- bis 16-Jährigen nahmen 20,7% an der Befragung teil.
Tab. 1: Altersverteilung
Alter in Jahren Häufigkeit Prozent
14 5 1,9
15 18 6,9
16 31 11,9
17 66 25,4
18 66 25,4
19 74 28,5
Gesamtsumme 260 100,0
57 Danach wurde mittels Mann-Whitney-U-Tests überprüft, ob sich die beiden Geschlechter hinsichtlich der Altersverteilung unterscheiden. Anhand von Tabelle 2 lässt sich erkennen, dass kein signifikanter Unterschied (p = 0,079) zwischen Jungen und Mädchen hinsichtlich der Altersverteilung besteht.
Tab. 2: Mann-Whitney-U-Test: Geschlecht und Alter
Alter Mann-Whitney-U-Test 4055,000
Wilcoxon-W 5090,000
U -1,757
Asymp. Sig. (2-seitig) ,079 Gruppierungsvariable: sex
Darüber hinaus wurde bei der Online-Befragung der Schultyp erhoben. Dabei konnten die befragten Jugendlichen zwischen Berufsschule, Berufsbildende höhere Schule (BHS), Be-rufsbildende mittlere Schule (BMS) sowie Allgemeinbildende höhere Schule (AHS) wählen.
Abb. 7: Verteilung Schultyp
58 Die nachfolgende Tabelle gibt einen Überblick über die Verteilung des Schultyps. Dabei wird ersichtlich, dass mehr als die Hälfte der befragten Jugendlichen aus einer Berufsschule stammen (52,3%). 22,3% besuchen eine AHS, 21,9% besuchen eine BHS und nur 3,5% der Befragten gaben an, eine BMS zu besuchen.
Tab. 3: Verteilung Schultyp
Schultyp Häufigkeit Prozent
AHS 58 22,3
BHS 57 21,9
BMS 9 3,5
Berufsschule
136 52,3
Gesamtsumme
260 100,0
Bei der Betrachtung von Abbildung 8 wird ersichtlich, dass mehr befragte Jungen als Mäd-chen eine Berufsschule und eine Berufsbildende höhere Schule besuMäd-chen. MädMäd-chen hinge-gen besuchen häufiger eine Allgemeinbildende höhere Schule und eine Berufsbildende mitt-lere Schule.
Abb. 8: Geschlechterverteilung Schultyp
59
5.2. Facebook-Nutzung
Nachfolgend wird die Facebook-Nutzung der befragten Jugendlichen betrachtet. Wie in Ab-bildung 7 ersichtlich ist, ist der Großteil der befragten Jugendlichen bei Facebook registriert.
236 Jugendliche (90,8%) gaben an, Facebook-Mitglied zu sein. Nur 24 Befragte (9,2%) sind nicht bei Facebook registriert.
Abb. 9: Facebook-Registrierung
Die nachfolgende Tabelle zeigt die Geschlechterverteilung hinsichtlich der Variable Face-book-Registrierung.
Tab. 4: Geschlechterverteilung Facebook-Registrierung
Gesamtsumme weiblich männlich
FB-Registrierung ja 194 42 236
nein 21 3 24
Gesamtsumme 215 45 260
60 Mittels Exakter Test nach Fisher wurde überprüft, ob die Geschlechterverteilung in den bei-den Gruppen gleich ist. Aus diesem Test geht hervor, dass sich die Geschlechterverteilung in der Variable Facebook-Registrierung nicht signifikant unterscheidet (p = 0,777).
Tab. 5: Exakter Test nach Fisher
Wert
Exakte Sig.
(zweiseitig)
Exakte Sig.
(einseitig)
Exakter Test nach Fisher ,777 ,373
Anzahl der gültigen Fälle 260
Danach wurde die Variable „Facebook-Freunde“ näher betrachtet. Rückzugstendenzen, wie in der JIM-Studie von 2014 bezüglich der Freundesanzahl (Mittelwert: 256 Kontakte) festge-stellt wurden, konnten in der vorliegenden Studie nicht bestätigt werden.
Abb. 10: Anzahl Facebook-Freunde
61 Insgesamt betrachtet geben die befragten Jugendlichen zwischen 10 und 4000 FreundInnen an, der Mittelwert beträgt 679, 85. Danach wurde überprüft, ob es einen Zusammenhang zwischen dem Alter und der Variable „Facebook-Freunde“ gibt. Um den Zusammenhang der beiden Variablen zu untersuchen, wurde eine Korrelation durchgeführt. Da die Variablen nicht normalverteilt sind, wurde der Spearman-Korrelationstest verwendet.
Tab. 6: Korrelation Alter und Facebook-Freunde Korrelationen
Alter FB-Freunde Alter Korrelationskoeffizient 1,000 -,194**
Sig. (2-seitig) . ,003
N 260 236
FB-Freunde Korrelationskoeffizient -,194** 1,000
Sig. (2-seitig) ,003 .
N 236 236
**. Korrelation ist bei Niveau 0,01 signifikant (zweiseitig).
Wie in Tabelle 6 ersichtlich ist, ist die Korrelation hoch signifikant (p= 0,003). Die beiden Va-riablen „Alter“ und „Facebook-Freunde“ korrelieren negativ miteinander (r= -0,194). Daraus kann geschlossen werden, dass, je jünger die Befragten sind, desto höher die Anzahl der Facebook-Freunde ist.
Im weiteren Verlauf der Untersuchung wurde erhoben, wie viele Minuten die Befragten Fa-cebook durchschnittlich an einem Tag aktiv bzw. passiv nutzen.
Hinsichtlich der aktiven Nutzung kann gesagt werden, dass der Zeitraum, in dem die Jugend-lichen Facebook pro Tag aktiv nutzen zwischen 0 und 380 Minuten liegt (Mittelwert: 74,46).
Die Verteilung der aktiven Facebook-Nutzung ist in Abbildung 11 ersichtlich.
62 Abb. 11: Anzahl Facebook-Nutzung aktiv
Passiv nutzen die Befragten Facebook zwischen 0 und 500 Minuten (Mittelwert 89,77).
Abb. 12: Anzahl Facebook-Nutzung passiv
63 Mittels der Facebook Intensity Scale wurde der Stellenwert, der Facebook für die befragten Jugendlichen hat, überprüft. ausgeschlos-sen, wenn ich eine Zeit lang nicht in Facebook bin.
44,9 27,1 16,9 5,1 5,9
Ich fühle mich als Teil der Fa-cebook-Gemeinschaft.
Wie in der Tabelle ersichtlich ist, erhielt die Aussage „Facebook ist Teil meiner alltäglichen Tätigkeiten“ die höchste Zustimmung. Dies wird nochmals in der Abbildung 13 verdeutlicht:
Abb. 13: Stellenwert Facebook (1)
64 Abb. 14: Stellenwert Facebook (2) Abb. 15: Stellenwert Facebook (3)
Abb. 16: Stellenwert Facebook (4) Abb. 17: Stellenwert Facebook (5)
65 Abb. 18: Stellenwert Facebook (6)
Eher auf Ablehnung stoßen Aussagen wie „Ich bin stolz darauf, Menschen zu sagen, dass ich Facebook-Mitglied bin“ (Abb. 14) oder „Ich fühle mich ausgeschlossen, wenn ich eine Zeit lang nicht in Facebook bin“ (Abb. 16). Mehr als die Hälfte der befragten Jugendlichen lehnt diese Aussage ab. Eher geteilt ist die Meinung zur Aussage „Ich fühle mich als Teil der Fa-cebook-Gemeinschaft“ (Abb. 17). Während 19,1% diese Aussage vollkommen ablehnen und nur 3,4% der Aussage vollkommen zustimmen, stimmt der Großteil der Befragten (33,9%) der Aussage teilweise zu. Ein Viertel der Befragten (25,4%) würde es gar nicht bedauern, wenn es Facebook nicht mehr geben würde (Abb. 18).
Zusammenfassend kann gesagt werden, dass für viele NutzerInnen Facebook zu einem wichtigen Bestandteil des täglichen Lebens geworden ist, jedoch eine Facebook-Abwesenheit nicht als Ausgeschlossensein empfunden wird.
66
5.3. Sozialkapital, Selbstwert und Wohlbefinden
Die weitere Untersuchung betrachtet das „bonding social capital“, das „bridging social capi-tal“, den Selbstwert sowie das Wohlbefinden. Abbildung 19 und 20 zeigen Histogramme der beiden Arten des Sozialkapitals. Zur Auswertung wurden die Summenscores der beiden Skalen gebildet und durch die Anzahl der Items geteilt. Ein höherer Punktwert bedeutet ein höheres „bonding social capital“ bzw. „bridging social capital“.
Abb. 19: Bonding Social Capital
Abbildung 19 zeigt die Verteilung bezüglich des „bonding social capital“. Die Spanne reicht von 1,60 bis 5,0. Der Mittelwert beträgt 3,72.
67 Abb. 20: Bridging Social Capital
Abbildung 20 zeigt die Verteilung bezüglich des „bridging social capital“. Die Spanne reicht von 1,0 bis 5,0. Der Mittelwert beträgt 3,62.
68 Auch zur Auswertung der Skala Selbstwert wurden die Summenscores gebildet und durch die Anzahl der Items geteilt. Ein höherer Punktwert bedeutet einen höheren Selbstwert. Die Spanne reicht von 1,2 bis 4,0. Der Mittelwert beträgt 3,08.
Abb. 21: Selbstwert
Zum Abschluss wurden auch für die einzelnen Sub-Skalen des Berner Fragebogens zum Wohlbefinden Jugendlicher die Summenscores gebildet und durch die Anzahl der Items ge-teilt.
Ein höherer Punktwert bedeutet ein höheres Wohlbefinden. Da die Skalen „Problembe-wusstheit“ und „depressive Stimmung“ vor Beginn der Berechnungen umcodiert wurden, bedeutet hier ein höherer Punktwert eine niedrigere „Problembewusstheit“ und eine niedrige-re „depniedrige-ressive Stimmung“. Die Spanne der gesamten Skala niedrige-reicht von 2,04 bis 6,0. Der Mit-telwert beträgt 4,45.
69 Tab.8: Mittelwert Skalen Wohlbefinden
N=260 Minimum Maximum Mittelwert
Standardabwei-chung
Positive Lebenseinstellung 1,13 6,00 4,5264 ,89418
Problembewusstheit 1,13 6,00 4,5264 ,89418
Depressive Stimmung 1,00 6,00 4,6231 1,18031
Lebensfreude 1,00 6,00 4,4092 ,93622
Gesamt 2,04 6,00 4,4479 ,70034
Abb. 22: Wohlbefinden
70 Im Anschluss daran wurde überprüft, ob sich Jungen und Mädchen hinsichtlich der Face-book-Freunde, der aktiven und passiven Facebook-Nutzung, der Facebook Intensity Scale, dem „bridging social capital“, dem „bonding social capital“, dem Selbstwert sowie den vier Skalen sowie dem Gesamtscore des Berner Fragebogens zum Wohlbefinden Jugendlicher unterscheiden. Dies wurde mittels Mann-Whitney-U-Tests überprüft.
Tab.9: Mann-Whitney-U-Test: Geschlechterunterschiede
Mann-Whitney-U-Test Wilcoxon-W U
Asymp. Sig. (2-seitig)
FB-Freunde 4073,000 4976,000 -,002 ,998
FB aktiv 3124,500 4027,500 -2,372 ,018
FB passiv 2725,500 3628,500 -3,369 ,001
FB Intensity Scale 2692,000 3595,000 -3,451 ,001
Bonding 4753,000 27973,000 -,184 ,854
Bridging 4229,500 5264,500 -1,327 ,185
Selbstwert 4276,500 27496,500 -1,225 ,220
Positive Lebenseinstellung 4574,500 27794,500 -,574 ,566
Problembewusstheit 4574,500 27794,500 -,574 ,566
Depressive Stimmung 4531,500 5566,500 -,669 ,504
Lebensfreude 4361,500 5396,500 -1,041 ,298
BFW gesamt 4728,500 27948,500 -,238 ,812
Gruppierungsvariable: sex
Wie anhand Tabelle 9 zu erkennen ist, besteht ein signifikanter Unterschied (p = 0,018) zwi-schen den Geschlechtern bei der Variable „Facebook-Nutzung aktiv“. Ein hoch signifikanter Unterschied besteht bei der Variable „Facebook-Nutzung passiv“ (p = 0,001) und der „Face-book Intensity Scale“ (p = 0,001). Bei den anderen Variablen konnte kein signifikanter Zu-sammenhang festgestellt werden.
71 Tab.10: Mann-Whitney-U-Test: Rangwerte
sex H Mittlerer Rang
Summe der Ränge
FB aktiv weiblich 194 123,39 23938,50
männlich 42 95,89 4027,50
Gesamtsumme 236
FB passiv weiblich 194 125,45 24337,50
männlich 42 86,39 3628,50
Gesamtsumme 236
Facebook Intensity Scale weiblich 194 125,62 24371,00
männlich 42 85,60 3595,00
Gesamtsumme 236
Um zu sehen, wer von den beiden Geschlechtern höhere Werte erzielen konnte, wurden die mittleren Ränge verglichen. Anhand von Tabelle 10 wird ersichtlich, dass Mädchen in allen drei Variablen höhere Werte erzielen konnten. Mädchen haben somit eine höhere aktive und passive Facebook-Nutzung. Des Weiteren hat Facebook für Mädchen einen höheren Stel-lenwert. Beim Vergleich des Mittelwerts wurde erkennbar, dass Mädchen Facebook durch-schnittlich 81,4 Minuten aktiv pro Tag nutzen und 97,6 Minuten passiv pro Tag. Jungen hin-gegen nutzen Facebook 42,1 Minuten aktiv pro Tag und 53,4 Minuten passiv pro Tag.
72
6. Hypothesenbezogene Auswertung
Zur Überprüfung der Zusammenhangshypothesen wurde eine Korrelationsmatrix erstellt, welche nach Spearman berechnet wurde, da keine Normalverteilung der Daten vorliegt.
Tab.11: Korrelationsmatrix
* Korrelation ist bei Niveau 0,05 signifikant (zweiseitig)
** Korrelation ist bei Niveau 0,01 signifikant (zweiseitig)
73
6.1. Facebook-Nutzung und Freundschaft
Hypothese 1: Die Intensität der Facebook-Nutzung korreliert positiv mit dem wahrgenom-menen „bridging social capital“ und dem „bonding social capital“.
Es wurde der Zusammenhang zwischen der aktiven und passiven Facebook-Nutzung, der Facebookintensität sowie dem wahrgenommenen Sozialkapital berechnet. Bei der Überprü-fung der Hypothese konnte für beide Geschlechter ein Zusammenhang festgestellt werden.
Bei den Mädchen konnte eine hoch signifikante (p = 0,01) negative Korrelation (r = -0,241) zwischen der aktiven Facebook-Nutzung und dem „bonding social capital“ festgestellt wer-den, d.h. Mädchen welche Facebook weniger aktiv nutzen, haben in größeres „bonding soci-al capitsoci-al“, soci-also mehr enge Bindungen. Des Weiteren konnte bei den Jungen ein positiver Zusammenhang (p = 0,40) zwischen der passiven Facebook-Nutzung und dem „bridging social capital“ (r = 0,319) festgestellt werden. Jungen, welche eine hohe passive Facebook-Nutzung aufweisen, besitzen auch ein größeres „bridging social capital“, also mehr lose Bin-dungen.
Wie in Tabelle 11 ersichtlich ist, konnte kein Zusammenhang zwischen der „Facebook Inten-sity Scale“ und dem „bonding social capital“ sowie dem „bridging social capital“ festgestellt werden.
Hypothese 2: Die Netzwerkgröße korreliert positiv mit dem wahrgenommenen „bridging social capital“ und dem „bonding social capital“.
Es wurde der Zusammenhang zwischen der Netzwerkgröße sowie dem wahrgenommenen Sozialkapital berechnet. Wie in Tabelle 11 ersichtlich ist, konnte keine signifikante Korrelati-on zwischen „Facebook-Freunde“ und dem „bonding social capital“ sowie „bridging social capital“ festgestellt werden, weder bei den Jungen noch bei den Mädchen. Hypothese 2 kann also nicht bestätigt werden.
Im Rahmen der Überprüfung der Hypothese wurde noch eine weitere Korrelation überprüft, nämlich der Zusammenhang „Facebook-Freunde“, „Facebook Intensity Scale“ und „Face-book-Nutzung aktiv“ sowie „Face„Face-book-Nutzung passiv“. Bei den Mädchen konnte eine hoch signifikante (p = 0,002) positive Korrelation konnte zwischen der „Facebook-Nutzung aktiv“
74 und „Facebook-Freunde“ festgestellt werden (r = 0,222). Das bedeutet, dass je mehr Freun-dInnen die befragten Mädchen haben, desto höher die aktive Facebook-Nutzung ist.
Des Weiteren konnte bei den Mädchen eine hoch signifikante (p = 0,000) positive Korrelation zwischen „Facebook-Nutzung passiv“ und „Facebook-Freunde“ (r = 0,255) festgestellt wer-den. Daraus kann man schließen, dass Mädchen, welche mehr FreundInnen haben, auch eine höhere passive Facebook-Nutzung vorweisen können. Außerdem konnte eine signifi-kante (p = 0,048) Korrelation zwischen der „Facebook Intensity Scale“ und „Facebook-Freunde“ festgestellt werden (r = 0,142), d.h. je mehr FreundInnen Mädchen haben, desto wichtiger bzw. bedeutender ist Facebook für sie.
6.2. Facebook-Nutzung und Selbstwert
Hypothese 3: Die Netzwerkgröße sowie die Nutzungsintensität von Facebook haben einen Zusammenhang mit dem Selbstwert
Hypothese 3a: Ein größeres soziales Netzwerk hängt mit einem höheren Selbstwert zu-sammen.
Es wurde der Zusammenhang zwischen der Netzwerkgröße sowie dem Selbstwert berech-net. Wie in Tabelle 11 ersichtlich ist, konnte weder bei den Jungen (p = 0,422) noch bei den Mädchen (p = 0,779) ein signifikanter Zusammenhang festgestellt werden. Hypothese 3a kann somit nicht bestätigt werden.
Hypothese 3b: Eine intensive Nutzung von Facebook hängt mit einem höheren Selbstwert zusammen.
Es wurde der Zusammenhang zwischen der aktiven und passiven Facebook-Nutzung sowie dem Selbstwert berechnet. Wie in Tabelle 11 ersichtlich ist, konnte weder bei den Jungen noch bei den Mädchen ein signifikanter Zusammenhang festgestellt werden. Somit kann auch Hypothese 3b nicht bestätigt werden.
75 Hypothese 4:
Der Zusammenhang zwischen der Facebook-Nutzung und dem „bonding social capital“ so-wie dem „bridging social capital“ hängt vom Grad des Selbstwerts der Person ab.
Für die weitere Berechnung wurde die aktive Facebook-Nutzung in Kategorien geteilt, näm-lich „geringe Nutzung“ (0-20 Minuten), „mäßige Nutzung“ (21-120 Minuten) und „intensive Nutzung“ (121-380 Minuten). Die nachfolgende Tabelle sowie die Abbildung geben einen Überblick über die Verteilung der Häufigkeiten. Der Großteil der aktiven NutzerInnen (43,2%) zählt zur Kategorie „geringe Nutzung“.
Tab. 12: Facebook-Nutzung aktiv
N=236 Häufigkeit Gültige Prozent
geringe Nutzung 102 43,2
mäßige Nutzung 84 35,6
intensive Nutzung 50 21,2
Auch die passive Facebook-Nutzung wurde in diese drei Kategorien geteilt, nämlich „geringe Nutzung“ (0-20 Minuten), „mäßige Nutzung“ (21-120 Minuten) und „intensive Nutzung“ (121-500 Minuten). Die nachfolgende Tabelle sowie die Abbildung geben einen Überblick über die Verteilung der Häufigkeiten. Hier stellt die mäßige Nutzung die größte Kategorie mit 44,9%
dar.
Tab. 13: Facebook-Nutzung passiv
N=236 Häufigkeit Gültige Prozent
geringe Nutzung 75 31,8
mäßige Nutzung 106 44,9
intensive Nutzung 55 23,3
Es wurde untersucht, ob der Zusammenhang zwischen der aktiven und passiven Facebook-Nutzung sowie dem wahrgenommenen Sozialkapital vom Selbstwert abhängt, d.h. ob Selbstwert als sogenannter Moderator fungiert. Bevor die Berechnung begann, wurde das Produkt aus der Variable „Facebook-Nutzung aktiv“ bzw. „Facebook-Nutzung passiv“ und dem Selbstwert berechnet, um den neuen Prädiktor für die Berechnung benutzen zu können.
Anschließend wurde mittels linearer Regressionanalyse berechnet, ob es durch den Einfluss
76 von Selbstwert auf die Facebook-Nutzung zu einem signifikanten Zusammenhang hinsicht-lich des Sozialkapitals kommt.
Tabelle 14 zeigt die Berechnung des Einflusses der aktiven Facebook-Nutzung, des Selbst-werts und des neu berechneten Prädiktors (Facebook-Nutzung aktiv*Selbstwert) auf das
„bonding social capital“. Das Gesamtmodell zeigt einen signifikanten Zusammenhang (p = 0,018), d.h. dass ein signifikanter Einfluss auf das „bonding social capital“ besteht. Bei der Betrachtung der einzelnen Variablen wird jedoch ersichtlich, dass hier kein signifikanter Ein-fluss nachgewiesen werden kann.
Tab. 14: Regressionsanalyse: FB-Nutzung aktiv, Selbstwert, bonding social capital Modellübersicht
a. Prädiktoren: (Konstante), FBNutzungaktiv, Selbstwert, FBaktiv_selbst
ANOVAa
b. Prädiktoren: (Konstante), FBNutzungaktiv, Selbstwert, FBaktiv_selbst
Koeffizientena
77 Danach wurden weitere Regressionsanalysen berechnet, um herauszufinden, ob die aktive Facebook-Nutzung und der Selbstwert einen Einfluss auf das „bridging social capital“ haben.
Dies kann jedoch nicht bestätigt werden.
Des Weiteren wurde der Einfluss der passiven Facebook-Nutzung und des Selbstwerts auf das „bonding social capital“ bzw. „bridging social capital“ überprüft. Dabei konnte weder für das Gesamtmodell, noch für die einzelnen Variablen ein signifikanter Einfluss nachgewiesen werden. Hypothese 4 kann somit nicht bestätigt werden.
6.3. Facebook-Nutzung und Wohlbefinden
Hypothese 5: Die Netzwerkgröße sowie die Nutzungsintensität von Facebook haben einen Zusammenhang mit dem Wohlbefinden.
Hypothese 5a: Ein größeres soziales Netzwerk hängt mit einem höheren Wohlbefinden zu-sammen.
Es wurde der Zusammenhang zwischen der Netzwerkgröße sowie den vier Skalen des Ber-ner Fragebogens zum Wohlbefinden Jugendlicher und dem Gesamtscore berechnet. Wie aus Tabelle 11 ersichtlich ist, konnte weder bei den Jungen noch bei den Mädchen ein signi-fikanter Zusammenhang festgestellt werden. Hypothese 5a kann also nicht bestätigt werden.
Hypothese 5b: Eine intensive Nutzung von Facebook hängt mit einem höheren Wohlbefin-den zusammen.
Es wurde der Zusammenhang zwischen der aktiven und passiven Facebook-Nutzung sowie den vier Skalen des Berner Fragebogens zum Wohlbefinden Jugendlicher und dem Gesamt-score berechnet. Wie aus Tabelle 11 ersichtlich ist, konnte bei den Jungen kein signifikanter Zusammenhang festgestellt werden. Bei den Mädchen konnte ein hoch signifikanter (p = 0,010) positiver Zusammenhang (r = 0,185) zwischen der aktiven Facebook-Nutzung und der Skala „Lebensfreude“ festgestellt werden, d.h. Mädchen, die Facebook häufiger aktiv nutzen, haben höhere Werte in der Skala „Lebensfreude“.
78 Hypothese 6: Der Zusammenhang zwischen der Facebook-Nutzung und dem „bonding social capital“ sowie dem „bridging social capital“ hängt vom Grad des Wohlbefindens der Person ab.
Es wurde untersucht, ob der Zusammenhang zwischen der aktiven und passiven Facebook-Nutzung sowie dem wahrgenommenen Sozialkapital vom Wohlbefinden abhängt, d.h. ob Wohlbefinden als sogenannter Moderator fungiert. Dies wurde wieder mittels linearer Re-gressionsanalyse berechnet. Zuerst wurde der Einfluss der aktiven Facebook-Nutzung, des Wohlbefindens und des neu berechneten Prädiktors (Facebook-Nutzung ak-tiv*Wohlbefinden) auf das „bonding social capital“ überprüft. Wie in Tabelle 15 ersichtlich ist, zeigt das Gesamtmodell einen hoch signifikanten Zusammenhang (p = 0,008). Bei der Be-trachtung der einzelnen Variablen wird ersichtlich, dass hier nur die Variable „Wohlbefinden“
einen signifikanter Einfluss (p = 0,046) auf das „bonding social capital“ hat, d.h. dass bei Zu-nahme des Wohlbefindens, sich das „bonding social capital“ erhöht.
Tab. 15: Regressionsanalyse: FB-Nutzung aktiv, Wohlbefinden, bonding social capital (1) Modellübersicht
a. Prädiktoren: (Konstante), FBNutzungaktiv, BFW_gesamt, FBaktiv_wbf ANOVAa
b. Prädiktoren: (Konstante), FBNutzungaktiv, BFW_gesamt, FBaktiv_wbf Koeffizientena
79 Danach wurden die Haupteffekte (Facebook-Nutzung aktiv und Wohlbefinden) aus der Be-rechnung ausgeschlossen und der Einfluss des Prädiktors auf das „bonding social capital“
überprüft.
Tabelle 16 zeigt die Berechnung des Einflusses des neu berechneten Prädiktors (Facebook-Nutzung aktiv*Wohlbefinden) auf das „bonding social capital“. Das Modell zeigt einen signifi-kanten Zusammenhang (p = 0,026), d.h. dass ein signifikanter Einfluss auf das „bonding social capital“ besteht. Aus der Tabelle der Koeffizienten kann man erkennen, dass bei Zu-nahme der aktiven Facebook-Nutzung, welche vom Wohlbefinden abhängt, sich das „bon-ding social capital“ verringert.
Tab. 16: Regressionsanalyse: FB-Nutzung aktiv, Wohlbefinden, bonding social capital (2) Modellübersicht
80 Danach wurden weitere Regressionsanalysen berechnet, um herauszufinden, ob die aktive Facebook-Nutzung und das Wohlbefinden einen Einfluss auf das „bridging social capital“
haben. Dies kann jedoch nicht bestätigt werden.
Des Weiteren wurde der Einfluss der passiven Facebook-Nutzung und des Wohlbefindens auf das „bonding social capital“ überprüft. Dabei konnte weder für das Gesamtmodell, noch für die einzelnen Variablen ein signifikanter Einfluss nachgewiesen werden.
Zum Abschluss wurde überprüft, ob die passive Facebook-Nutzung und das Wohlbefinden einen Einfluss auf das „bridging social capital“ haben.
Tabelle 16 zeigt die Berechnung des Einflusses der passiven Facebook-Nutzung, des Wohl-befindens und des neu berechneten Prädiktors (Facebook-Nutzung passiv*Wohlbefinden) auf das „bridging social capital“. Das Gesamtmodell zeigt einen signifikanten Zusammen-hang (p = 0,038), d.h. dass ein signifikanter Einfluss auf das „bridging social capital“ besteht.
Bei der Betrachtung der einzelnen Variablen wird jedoch ersichtlich, dass hier kein signifikan-ter Einfluss nachgewiesen werden kann.
Tab. 17: Regressionsanalyse: FB-Nutzung passiv, Wohlbefinden, bridging social capital ANOVAa
b. Prädiktoren: (Konstante), FBNutzungpassiv, BFW_gesamt, FBpassiv_wbf
Koeffizientena
81
7. Diskussion
Ziel der vorliegenden Masterarbeit war es, der Frage nachzugehen, wie in der heutigen Zeit soziale Netzwerke als Instrumente zur Bewältigung von Entwicklungsaufgaben von Jugendli-chen genutzt werden können und welche Bedeutung das für Freundschaftsbeziehungen hat.
Des Weiteren wurden die Zusammenhänge zwischen der Nutzung sozialer Netzwerke mit dem Selbstwert und dem Wohlbefinden der Jugendlichen betrachtet. Zu diesem Zweck stan-den im theoretischen Teil der Arbeit drei große Themenbereiche im Mittelpunkt, nämlich Ju-gend, Freundschaft und soziale Netzwerke. Somit wurde ein umfassender Einblick in theore-tische Modelle gegeben, welche der Erklärung von Entwicklungsaufgaben im Jugendalter dienten. Vor dem Hintergrund der Entwicklungsaufgaben wurden Aspekte wie Identität, Selbstwert, Wohlbefinden und der wohl wichtigste Aspekt der vorliegenden Arbeit, nämlich Freundschaft, aufgegriffen.
Freundschaften sind für Heranwachsende von essentieller Bedeutung, da die Beziehung zu Gleichaltrigen dabei hilft, Entwicklungsaufgaben wie Identitätssuche und den Aufbau von Selbstwert zu unterstützen. Durch den immer größer werdenden Einfluss von digitalen Tech-nologien wie Smartphones sowie Tablets und sozialen Netzwerken wie Facebook bieten sich neue Möglichkeiten, um mit FreundInnen zu kommunizieren und in Kontakt zu bleiben.
Dadurch sind diese nicht mehr aus dem Alltag vieler Jugendlicher wegzudenken.
In den letzten Jahren gab es etliche Studien, die sich mit dieser Thematik beschäftigten. Die-se Vorbildarbeiten werden nun nochmals in den Blick genommen und mit den ErgebnisDie-sen der vorliegenden Arbeit verglichen. Die durchgeführte Untersuchung bestätigt, dass soziale Netzwerke, in diesem Fall Facebook, eine bedeutende Rolle im Leben der
In den letzten Jahren gab es etliche Studien, die sich mit dieser Thematik beschäftigten. Die-se Vorbildarbeiten werden nun nochmals in den Blick genommen und mit den ErgebnisDie-sen der vorliegenden Arbeit verglichen. Die durchgeführte Untersuchung bestätigt, dass soziale Netzwerke, in diesem Fall Facebook, eine bedeutende Rolle im Leben der