Conrad Ziller, Aya Alali
Universität Duisburg-Essen
In den studierendenstärksten Studienfächern in Deutschland sind aktuell ca. eine Million Studierende verpflichtet, mindestens eine Prüfungsleistung in einem Statistikmodul zu erbringen[1]. Oftmals ist Statistik – milde ausgedrückt – nicht gerade das Lieblingsfach der Studierendenschaft. Das zeigen auch unsere eigenen Umfragen an der Universität Duisburg-Essen, wonach 61% der Studienanfänger:innen im BA Politikwissenschaft sich Sorgen beim Thema Statistik machen.[2] Die Lehr-Lernforschung zeigt zudem, dass sich das Thema Statistikangst negativ auf die Zufriedenheit mit dem Studium als auch die Studienleistung auswirkt. In einer aktuellen eigenen Untersuchung in Lehrveranstaltungen mit Statistikbezug (Vierus et al. 2025) fanden wir, dass Statistikangst systematisch mit schlechteren Seminar- und Vorlesungsnoten einher geht – und das unter Kontrolle relevanter Erklärungsvariablen wie Geschlecht, Alter, Migrationshintergrund, Bildungsstatus der Eltern und Abiturnote. Dieser Befund ist nicht nur besorgniserregend, sondern auch eine Chance: Denn Statistikangst ist keine unabänderliche Gegebenheit und möglicherweise mit bestimmten Maßnahmen positiv beeinflussbar. Wir haben uns die Frage gestellt, welche Maßnahmen das sein könnten und haben etwas ausprobiert.
„The new data vibe“
Die Maßnahme, die uns nach Rücksprache mit Studierenden in den Sinn kam, war ein Social-Media-Kanal, der niedrigschwellig mit Kurzvideos statistische Inhalte an Studierende vermittelt. Die damit verbundene Hoffnung war bzw. ist, dass Studierende die Videos sehen und die Inhalte verstehen, so Selbstwirksamkeit entwickeln und sich die Bearbeitung der Statistikinhalte aus Seminaren und Vorlesungen stärker zutrauen – und dadurch „ins Tun“ kommen.
Der Kanal „DataVibes“ startete am 1. August 2025 auf den Plattformen Instagram und TikTok und zählt dort zu den ersten deutschsprachigen Angeboten, die statistische Konzepte über Kurzvideos vermitteln. Die Entwicklung des Kanals war von Beginn an experimentell geprägt. Zunächst haben wir offen darüber nachgedacht, welche Formate bei Studierenden Anklang finden könnten. Eine Überlegung war, statistische Inhalte in Form von Memes und im Duo-Format aufzubereiten, um Identifikationsmöglichkeiten zu schaffen und zugleich den auf Social-Media-Plattformen verbreiteten humoristischen Kommunikationsstil aufzugreifen. Parallel dazu arbeiteten wir an klassischen Erklärvideos (z. B. was ist Scheinkausalität und wozu braucht man Drittvariablenkontrolle) und Beiträgen zu gesellschaftlichen und politischen Themen. Im Verlauf des Projekts zeigte sich, dass Meme-Formate im Vergleich zu anderen Inhalten keine überdurchschnittliche Reichweite erzielten. Entsprechend rückten sie zunehmend in den Hintergrund und wir konzentrierten uns auf erklärende und inhaltliche Videos.
Aktuell gibt es 84 Videos (Stand: 06.06.2026). Der Großteil der Videos behandelt Grundlagen der Statistik und Methoden der empirischen Sozialforschung. Daneben greifen wir regelmäßig grundlegende Theorieansätze der Politikwissenschaft (z. B. Adorno et al. zum autoritären Charakter, Shayos Konzept der Identitätswahl und Max Webers Werturteilsfreiheitspostulat), aktuelle politische Themen (z. B. die Stadtbilddebatte um Bundeskanzler Merz, politische Polarisierung oder die Frage, warum Menschen mit Zuwanderungsgeschichte die AfD wählen) sowie eigene wissenschaftliche Forschungen auf (z. B. Kuhlmann und Ziller 2026 zum Erfolg der AfD bei den Integrationsratswahlen in Nordrhein-Westfalen 2025). Ergänzend wurden interaktive Elemente, etwa die Beantwortung von Nutzerfragen oder experimentelle Unterhaltungsformate, integriert.
Reichweite und Zielgruppen: Eine vergleichende Plattformanalyse
Die bisherigen Reichweiten- und Interaktionsdaten zeigen plattformspezifische Unterschiede. Die Entwicklung der Aufrufe über den Beobachtungszeitraum ist in Abbildung 1 dargestellt. Auf TikTok erreicht der Kanal derzeit 1.660 Follower:innen und die Videos haben ca. 19.000 Likes akkumuliert (Stand: 04.05.2026). Die durchschnittliche Anzahl der Aufrufe liegt bei 4.523 pro Video, bei einer vergleichsweise hohen Interaktionsrate. Besonders erfolgreich sind Beiträge, die in den frühen Abendstunden (zwischen 17 und 18 Uhr) veröffentlicht wurden. Die Geschlechterverteilung ist relativ ausgeglichen (53 % männlich, 47 % weiblich), während die Altersstruktur Schwerpunkte im Bereich der 25- bis 34-Jährigen (38,8 %) sowie der 35- bis 44-Jährigen (22 %) aufweist.
Im Vergleich dazu fällt die Reichweitenanalyse auf Instagram nüchterner aus. Bei aktuell 405 Follower:innen erreichen die Videos durchschnittlich 1.464 Aufrufe und eine niedrigere Interaktionsrate (Stand: 04.05.2026). Auffällig ist hier eine deutlich jüngere Gruppe an Zuschauenden, mit Schwerpunkten bei den 18- bis 24-Jährigen (42 %) sowie den 25- bis 34-Jährigen (40 %). Entsprechend verschieben sich auch die optimalen Veröffentlichungszeiten auf spätere Abendstunden (zwischen 19 und 21 Uhr). Die Geschlechterverteilung ist hier stärker männlich geprägt (70 % männlich, 30 % weiblich).
Hinsichtlich der geografischen Reichweite dominieren auf beiden Plattformen Nutzer:innen aus Deutschland (Instagram: 89 %, TikTok: 80,6 %), gefolgt von Österreich (Instagram: 2,1 %, TikTok: 3,6 %) und den Vereinigten Staaten (Instagram: 0,4 %, TikTok: 0,6 %). Erste Ansätze zur Internationalisierung haben wir ausprobiert mit der Veröffentlichung einzelner englischsprachiger Inhalte, etwa zur Drittvariablenkontrolle.
Besonders hohe Reichweiten erzielten nicht Videos, die statistische Grundlagen erklären, sondern Videos mit thematisch-politischem Schwerpunkt. Die zehn reichweitenstärksten Videos sind in Abbildung 2 dargestellt. Allen voran steht ein Video zum Modell der Identitätswahl von Shayo, das erklärt, warum Menschen aus unteren sozialen Schichten oftmals keine Umverteilungsparteien wählen, sondern solche, die nationalistisch und fremdenfeindlich sind. Weitere erfolgreiche Inhalte behandelten Alternativerklärungen für den Aufstieg rechtspopulistischer Parteien sowie ein Video, das die Begrüßung der Studierenden in der ersten Statistikvorlesung im Sommersemester 2026 zeigt.
In Bezug auf weiteres „Engagement“ sind für einige Videos auffällig viele Kommentaren auf TikTok zu verzeichnen. Vor allem bei Videos zum Thema Rechtspopulismus, AfD und Bundestagswahl 2025 wurde es teilweise sehr politisch. Es trafen unterschiedliche Meinungen und Perspektiven aufeinander und es fanden argumentative Aushandlungen statt. Beleidigend und grenzverletzend wurde es eher selten, vereinzelt mussten wir Kommentare löschen. Teilweise disziplinierten sich Kommentierende gegenseitig. Die Videos mit den meisten Kommentaren und damit der höchsten Diskussionsintensität sind in Abbildung 3 dargestellt.
Darüber hinaus möchten wir positive Rückmeldungen aus der Community hervorheben. Das sind Dinge, über die wir uns freuen und aus denen wir Motivation ziehen. Hier einige Kommentare aus den Kommentarspalten:
- „Eigentlich total logisch. Vielen Dank für den kleinen Wissenssnack!“
- „Danke, den Aufsatz habe ich mir sofort heruntergeladen.“
- „Danke, den Beitrag finde ich wichtig. Es sollten mehr Kenntnisse zu Statistik vorhanden sein.“
- „Bester TikTok-Account 🙏“
- „Bin so froh, euren Channel entdeckt zu haben. Das ist Gold für meine Masterarbeit!“
- „Danke für die Videos – hilft sehr, um wieder in PoWi reinzukommen!“
- „Bitte mehr davon!“
- „Sehr lehrreich, danke!“
Die Wahrnehmung des Kanals beschränkt sich dabei nicht auf die Kommentarspalten. Auch im universitären Alltag wird über die Inhalte gesprochen. So wurde uns über Gespräche unter Studierenden berichtet, in denen es darum ging, dass die Videos von DataVibes gezielt als Vorbereitung auf Statistikveranstaltungen und Klausuren genutzt werden.
Ausblick: Digitale Social-Media-Formate als Baustein gegen Statistikangst?
In der Gesamtschau legen unsere Erfahrungen nach einem knappen Jahr mit DataVibes nahe, dass digitale Social-Media-Formate durchaus nützlich sein können, wenn es darum geht, Studierende zu erreichen und Hemmungen in Bezug auf Statistik abzubauen. Inwiefern ein solcher „DataVibes-Effekt“ statistisch signifikant 😊 ist, können wir mangels Vergleichsgruppe nicht abschließend beantworten. In jedem Fall gibt es aus unserer Sicht großes Potential für die Hochschuldidaktik via Social-Media-Formate – allgemein und auch speziell mit Fokus auf Forschungsmethoden und Statistik. Gleichzeitig müssen Hochschullehrende sorgfältig abwägen, wie viel Zeit und Ressourcen in solche Projekte neben dem bereits komplexen Lehr- und Forschungsalltag nebst akademischer Selbstverwaltung überhaupt fließen können.
DataVibes bleibt ein fortlaufendes Experiment. Das Projekt ist ohne festgelegten Masterplan gestartet und wird auch weiterhin von Erfahrungen, Rückmeldungen und Beobachtungen auf den Plattformen geprägt sein. Sicherlich werden wir auch künftig Erklärvideos sowie Videos zu wissenschaftlichen Studien und gesellschaftspolitischen Themen posten, auch wenn die Anfangseuphorie einer Plateauphase mit relativ konstanten Engagement-Zahlen gewichen ist und damit die Veröffentlichungsfrequenz voraussichtlich etwas geringer ausfallen wird als in der Anfangsphase. In jedem Fall sind wir von der Nützlichkeit des Angebots weiterhin überzeugt. Ziel bleibt es, wissenschaftliche Inhalte verständlich, zugänglich und möglichst nah an der Lebenswelt von Studierenden zu vermitteln. Und wer weiß: Vielleicht geht der Kanal ja eines Tages viral, genug Potential für neue Follower scheint es ja zu geben.
Links zum Kanal
https://www.instagram.com/datavibes_ude
Verwendete Referenzen
Kuhlmann, J., & Ziller, C. (2026). Between Socioeconomic Decline and Lack of Political Competition: What Explains the Success of the AfD in North Rhine-Westphalia’s 2025 Integration Council Elections? Politische Vierteljahresschrift, 1-19.
Vierus, P., Elis, J., Goerres, A., Ziller, C., & Höhne, J. K. (2025).
Following Political Science Students Through Their Methods Training: Statistics Anxiety, Student Satisfaction, and Final Grades in the COVID Year 2021/22. Politische Vierteljahresschrift, 66(4), 867–884. https://doi.org/10.1007/s11615-025-00613-x
CHE Hochschuldatenportal (WS 2024/2025): https://hochschuldaten.che.de/deutschland/studierende/
[1] Eigene Berechnung auf Grundlage der Studierendenzahlen des CHE-Hochschuldatenportals (Wintersemester 2024/25). Berücksichtigt wurden die Studienfächer Betriebswirtschaftslehre, Informatik, Medizin, Psychologie, Wirtschaftswissenschaften, Maschinenbau, Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsingenieurwesen.
[2] Datengrundlage: Studieneingangsbefragung im Wintersemester 2025/26 unter 155 Studierende des 1. Fachsemesters im Studiengangs BA Politikwissenschaft (Zustimmung zur Aussage „Ich mache mir Sorgen, dass ich bei Prüfungsleistungen mit Statistikbezug schlechte Noten bekomme“ auf 7-stufiger Antwortskala von 1 „stimme überhaupt nicht zu“ bis 7 „stimme völlig zu“, wobei die Antworten 5-7 als Zustimmung gewertet wurden).
