4. E MPIRISCHE S TUDIE
4.1 Vorgehensweise bei der Datenerhebung und –erfassung
4.1.2 Workflow
Zu Beginn wurde die zu untersuchende Webseite über die vom Internet Archive zur Verfügung gestellte Schnittstelle Wayback Machine aufgerufen und im Browser ge-öffnet. Hierbei wurde überprüft, ob die jeweilige Startseite, die bereits im Rahmen der zur Komponente Struktur durchgeführten Studie untersucht wurde, noch archi-viert war und adäquat dargestellt wurde. War dies der Fall, wurde eine erneute Si-cherung des Quellcodes vorgenommen. Auf eine erneute Screenshot-Aufnahme mit Webshot wurde verzichtet, da diese bereits als Datengrundlage aus der vorherigen Studie vorhanden ist. Für den Fall, dass ein anderer Untersuchungszeitpunkt ge-wählt werden musste, wurde wie bereits in Punkt 4.1.1 beschrieben ein naheliegen-des Untersuchungsdatum gewählt, von dem anschließend ein neuer Screenshot mit Webshot angefertigt wurde. Auf eine Bereinigung des Quelltextes von Skripten (Ja-vascript) und Stylesheet-Angaben (CSS) wurde in diesem Kontext generell verzich-tet. Zum einen, weil sämtliche Daten intellektuell erhoben wurden und keine auto-matischen Analyseverfahren zum Einsatz kamen, für die der Quelltext aufgrund ihrer Fehleranfälligkeit hätte bereinigt werden müssen. Zum anderen enthalten Sty-lesheet-Angaben wesentliche Informationen über ’mikro- und mesotypografische Charakteristika’, die einen essentiellen Anteil an den Kriterien stellen.
Zunächst wurde die Analyse der Kriterien aus der Kategorie ’Unklassifizierter Text:
Gesamtheit aller Wörter’ vorgenommen. Die Zählung der Wörter wurde dabei in-tellektuell vorgenommen. Dazu wurde der jeweilige Screenshot der Startseite im Bildbearbeitungsprogramm Adobe Photoshop geöffnet. Mithilfe der in Photoshop imp-lementierten Funktion Zählungswerkzeug wurde jedes einzelne Wort farblich markiert und somit gezählt. Auch die weiteren quantitativen Kriterien wie z.B. ’Anzahl der Wörter als Labels von Grafiken, Flash etc.’ wurden auf diese Weise erhoben. Bei den Kriterien, welche die Hervorhebung der ASCII-Wörter durch Interaktion, Fett-setzung, Kursivierung etc. betreffen, wurde abermals zunächst anhand des Screens-hots ermittelt, ob Veränderungen hinsichtlich des Schriftschnittes zu erkennen sind.
Ob sich Wörter durch Interaktion/Hover ändern, wurde schlichtweg durch das Darübergleiten mit dem Mauszeiger festgestellt. Anschließend wurde eine Analyse des Quelltextes vorgenommen. Dieser wurde auf Angaben in der HTML-Marke
<body> nach logischen und physischen Textauszeichnungen sowie interne und externe CSS-Angaben durchsucht wurde, um sämtliche Hervorhebungen erfassen zu können. Daraufhin wurden die Kriterien bezüglich der Anzahl der Schriftarten und der Schriftartenangabe ausgewertet, wobei abermals eine Analyse des Quelltex-tes von Nöten war.
Die Ermittlung der unterschiedlichen ’Schriftgrößen’ und deren Werte wurden mit-tels intellektueller Messungen in Photoshop durchgeführt. Dazu wurde der
Screenshot der jeweiligen Seite um etwa 1000% vergrößert, um mithilfe des Lineal-werkzeuges die Versalhöhen der Großbuchstaben messen zu können. Dabei wurde die durchschnittliche Schriftgröße in Pixel berechnet, wobei der größte und der kleinste Pixelwert nicht in die Berechnung mit eingeflossen sind, sondern extra auf-geführt wurden. Bei der Erhebung des Kriteriums, ’Anzahl der zur Textdarstellung verwendeten Farben’, wurden sowohl Farben, die in Labeltext verwendet werden, als auch Farben, die zur Auszeichnung von ASCII-Text verwendet werden, in die Analyse mit aufgenommen. Dabei wurde festgelegt, dass nur Farben gewertet wer-den, die mindestens fünf aufeinanderfolgende Wörter markieren. Für diese Farben wurden dann jeweils der Hexadezimalwert im Quelltext identifiziert oder, falls dies nicht möglich war, in Photoshop mit dem Werkzeug Pipette ermittelt. Auf gleiche Weise wurden die Hexadezimalwerte der Hintergrundfarben, auf denen der farblich ausgezeichnete Text geschrieben war, festgestellt. Mit dem Online-Tool Luminosity Colour Contrast Ratio Analyser175 wurde anschließend für jede Farbe mit dazugehöri-ger Hintergrundfarbe der Schrift-Hintergrund Kontrast berechnet. Aus den einzel-nen Werten wurde dann das Kriterium, ’Durchschnittlicher Schrift/Hintergrund Kontrast :1’, errechnet und in die Datenerhebung mit einbezogen.
175 Juicy Studio: Luminosity Colour Contrast Ratio Analyser.
Abbildung 8: Exemplarische Darstellung der Berechnung des
Schrift/Hintergrundkontrastes mit den hexadezimalen Farbwerten #0a2d65 für Schriftfarbe und #feffcc für die Hintergrundfarbe. Es ergibt sich ein Schrift/Hintergrundkonstrast von 12,94:1.
Anschließend wurde die Webseite hinsichtlich ihrer drei Unterklassen von Text, also ’Inhaltstragender Text’, ’Struktureller Text’ und ’Funktioneller Text’, aufgeteilt und die Analyse der Kriterien aus der Kategorie ’Nach Inhalt klassifizierter Text:
Inhaltstragende Wörter’ vorgenommen. Wie bereits bei der vorhergehenden Kate-gorie wurde die Zählung der Wörter intellektuell mithilfe von Photoshop durchge-führt. Somit wurden auch die Werte der Kriterien ’Anzahl der Displaytextwörter’,
’Anzahl der Bodytextwörter’ sowie ’Anzahl der sonstigen kontextuellen Wörter’
analog zu den anderen Anzahlswerten ermittelt. An dieser Stelle hervorzuheben wäre die Ermittlung der Display- und Bodytextcluster und die Identifikation, wie diese in HTML (H-Element, physische/logische Auszeichnung, CSS) respektive mit welcher Technik (Grafiktext, Text in Grafik) diese realisiert worden sind. Dazu wurde abermals der Quelltext der Seite näher untersucht. Auch bei der Ermittlung der technischen Realisierung des Zeilenumbruchs war eine nähere Analyse des Quelltextes von Nöten. Daraufhin wurde der jeweilige Zeilenabstand der
Body-textcluster unter Verwendung des Linealwerkzeuges in Photoshop anhand eines Screenshots gemessen.
Bei den Kriterien der folgenden beiden Kategorien wurden analog wie zuvor Photo-shop zur Zählung der Wörter und der Quelltext zur Analyse der technischen Reali-sierung zur Ermittlung der Werte herangezogen, so dass ein ständiger Wechsel zwi-schen Bildbearbeitungsprogramm und Quelltextanzeige den folgenden Arbeitsab-lauf bestimmte. Die erhobenen Daten wurden, wie bereits in Will & Meier, nach Analysejahr, Analysedatum und individuellem Internetauftritt sortiert und in SPSS 16 registriert.176
Dieser Workflow konnte größtenteils ohne Probleme eingehalten werden und er-wies sich als durchaus leistungsfähig. Schwierigkeiten, die zu fehlerhaften Daten führten, traten nur in Zusammenhang mit den bereits in Punkt 1.3 beschriebenen Restriktionen des Internet Archives auf. So wurden z.B. zahlreiche externe CSS Datei-en nicht angemessDatei-en archiviert, was eine unadäquate Darstellung des Textdesigns respektive der Typografie zur Folge hatte. Dies war verstärkt bei den Firmen Auto-desk und Sun ab dem Jahr 2004 der Fall. In solchen Fällen wurde versucht, die ex-terne CSS-Datei im Archiv ausfindig zu machen und die fehlgeschlagene Referen-zierung zu beheben. Dies konnte oftmals durch das gesonderte Herunterladen und erneute Einfügen der fehlenden CSS-Datei über ein Firefox Plug-In namens Web Developer erreicht werden.
Eine weitere Schwierigkeit, die zu fehlerhaften Daten führte, ist die teils mangelhaf-te Archivierung von Bildern und Flashobjekmangelhaf-ten auf den jeweiligen Seimangelhaf-ten. In einigen Fällen führte wie im Falle der CSS-Dateien die gesonderte Suche im Archiv zum Erfolg und die Werte der anfangs fehlenden Bilder konnten nachträglich erhoben werden. In anderen Fällen scheiterte diese Methodik, was besonders bei den Krite-rien der Wortanzahl, der Schriftgröße und der Schriftfarbe zu inkorrekten Daten führte. Besonders negativ fielen hierbei die Anfangsjahre der Firmen Redhat und Apple auf.
176 Vgl. Will & Meier (2008, S. 59).
Abbildung 9: Exeplarische Darstellung der Kennzeichnung von Displaytext, Bodytext und sonstigem kontextuellen Text sowie strukturellen und funktionellen Text. (Webseite: ado-be.com 2005).