Das Kommunikationsmodell nach Shannon und Weaver im digitalen Zeitalter

Claude Shannon entwickelte 1948 eine mathematische Theorie der technischen Informationsübertragung, Warren Weaver erweiterte die Perspektive ein Jahr später um Fragen nach Bedeutung und Wirkung. Für die Analyse digitaler Kommunikation ist diese Unterscheidung im Kommunikationsmodell nach Shannon und Weaver weiterhin relevant, weil Plattformen beeinflussen, welche Botschaften sichtbar werden, und Künstliche Intelligenz inzwischen auch an ihrer Formulierung beteiligt sein kann.

Von Prof. Dr. Patrick Peters, Professur für Kommunikation und Nachhaltigkeit und Prorektor für Forschung und Lehrmittelentwicklung an der Allensbach Hochschule

Das sogenannte Shannon-Weaver-Modell gehört zu den bekanntesten Darstellungen des Kommunikationsprozesses und erscheint häufig als lineare Abfolge: Ein Sender übermittelt eine Nachricht über einen Kanal an einen Empfänger; auf dem Übertragungsweg können Störungen auftreten. Diese Darstellung ist klar und einfach, verdeckt allerdings einen Teil der Entstehungsgeschichte des Modells. Claude E. Shannon entwickelte 1948 keine umfassende Theorie menschlicher Verständigung. Ihn beschäftigte als Mathematiker und Ingenieur der Bell Telephone Laboratories die Frage, unter welchen Bedingungen Signale möglichst zuverlässig übertragen werden können. Warren Weaver griff diesen Ansatz 1949 auf und erweiterte ihn ausdrücklich um Probleme der Bedeutung und der Wirkung von Kommunikation. Erst die spätere Rezeption hat beide Perspektiven zu einem gemeinsamen Kommunikationsmodell verdichtet.

Die Trennung beider Ansätze ist aber gerade für die Analyse digitaler Kommunikation wichtig. Auf der technischen Ebene werden Signale übertragen; auf der semantischen Ebene interpretieren Empfänger die übermittelten Zeichen, und erst im weiteren Verlauf lässt sich untersuchen, welche Wirkung eine Mitteilung entfaltet. Shannons Fragestellung bleibt deshalb für die technische Infrastruktur digitaler Kommunikation relevant. Zugleich verändern digitale Medien die Bedingungen, unter denen Botschaften entstehen, verbreitet und wahrgenommen werden. So entscheiden Plattformen darüber, nach welchen Regeln Inhalte verfügbar sind, Algorithmen beeinflussen ihre Auswahl und Sichtbarkeit, und generative KI kann bereits an ihrer Formulierung beteiligt sein. Eine lineare Beziehung zwischen einem eindeutig bestimmten Sender und einem ebenso eindeutig bestimmten Empfänger erfasst diese Vorgänge nur teilweise. Shannons Modell beschreibt weiterhin die technische Übertragung, während für die Analyse von Auswahl, Interpretation und Wirkung zusätzliche theoretische Ansätze erforderlich sind.

Technisches Problem Shannons Ausgangspunkt

Claude Shannon veröffentlichte „A Mathematical Theory of Communication“ 1948 in zwei Teilen im Bell System Technical Journal. Der Aufsatz gehört zu den Grundlagen der modernen Informationstheorie. Shannon formulierte sein Problem mit bemerkenswerter Klarheit: Kommunikation besteht auf der technischen Ebene darin, eine an einem Punkt ausgewählte Nachricht an einem anderen Punkt exakt oder näherungsweise zu reproduzieren. Die Bedeutung der Nachricht erklärte er für das technische Problem ausdrücklich für irrelevant (Shannon 1948). Diese Aussage wird aber gelegentlich missverstanden. Shannon bestritt die Bedeutung semantischer Prozesse für menschliche Kommunikation keineswegs, aber er schloss sie methodisch aus dem Gegenstand seiner mathematischen Theorie aus. Ihn interessierte, wie ein Kommunikationssystem mit möglichen Nachrichten umgehen muss, deren Auswahl vor der Übertragung noch unbekannt ist. Information bezeichnet in dieser Theorie daher keinen semantischen Gehalt im alltagssprachlichen Sinn: Der Informationswert hängt mit der Auswahl aus möglichen Alternativen und deren Wahrscheinlichkeiten zusammen.

Shannon beschreibt Kommunikation als einen technischen Übertragungsvorgang. Eine Informationsquelle wählt eine Nachricht aus, ein Transmitter wandelt sie in ein Signal um, und dieses Signal wird über einen Kanal übertragen. Am anderen Ende rekonstruiert ein Receiver daraus wieder eine Nachricht, die ihre Destination erreicht. Während der Übertragung kann eine Störquelle, bei Shannon als „noise source“ bezeichnet, das Signal verändern. Shannon erläutert dieses Modell unter anderem anhand von Telefonie und Telegraphie. Beim Telefon wird die gesprochene Nachricht technisch in ein übertragbares Signal übersetzt und am anderen Ende der Verbindung wieder rekonstruiert.

Mit „noise“ bezeichnet Shannon Störungen, die während dieser Übertragung in das Signal eingreifen können. Technisches Rauschen kann deshalb dazu führen, dass der Empfänger ein verändertes Signal erhält. Die mathematische Kommunikationstheorie untersucht unter anderem, wie zuverlässig Informationen über einen Kanal übertragen werden können und welche Folgen Störungen für diesen Vorgang haben. Auch Unsicherheit und Redundanz spielen dabei eine Rolle, weil sie beeinflussen, wie viel Information sich unter gegebenen Bedingungen übertragen lässt. Eine technisch fehlerfreie Übertragung sagt allerdings noch nichts darüber aus, ob Sender und Empfänger einer Nachricht dieselbe Bedeutung zuschreiben. Ebenso wenig lässt sich daraus ableiten, welche Wirkung die Mitteilung beim Empfänger entfaltet. Weaver machte genau diese beiden Fragen zum Gegenstand seiner Erweiterung.

Weaver erweitert das technische Problem um Bedeutung und Wirkung

1949 erschien Shannons Aufsatz gemeinsam mit Warren Weavers „Recent Contributions to the Mathematical Theory of Communication“ als Buch unter dem Titel The Mathematical Theory of Communication. Weaver stellte den technischen Ansatz in einen wesentlich breiteren Kommunikationszusammenhang. Seine Definition von Kommunikation umfasste Verfahren, durch die ein Bewusstsein auf ein anderes einwirkt; neben Sprache bezog er auch Musik, bildende Kunst oder Theater ein. Er hielt sogar eine weitere Ausdehnung auf die Kommunikation zwischen technischen Mechanismen für möglich (Weaver 1949). Besonders folgenreich wurde seine Unterscheidung dreier Problemebenen. Auf Level A steht die technische Frage, wie genau Kommunikationszeichen übertragen werden. Level B betrifft die semantische Frage, wie genau die übertragenen Zeichen beim Empfänger die beabsichtigte Bedeutung vermitteln. Level C richtet sich auf die Wirkung: In welchem Maß beeinflusst die empfangene Bedeutung das Verhalten in der gewünschten Weise?

Diese Unterscheidung geht deutlich über das Schema aus Sender, Kanal und Empfänger hinaus. Eine Nachricht kann technisch vollständig übertragen werden und auf der semantischen Ebene trotzdem scheitern. Weaver verweist selbst darauf, dass die bloße Bestätigung von Verständnis noch keinen zuverlässigen Beleg dafür liefert, dass beide Beteiligten tatsächlich dasselbe verstanden haben. Die semantische Ebene betrifft damit die Differenz zwischen der intendierten Bedeutung des Senders und der Interpretation des Empfängers. Die dritte Ebene führt einen weiteren Gesichtspunkt ein. Verständigung erschöpft sich für Weaver nicht in der Übereinstimmung von Bedeutungen. Kommunikation kann Folgen für Einstellungen oder Verhalten haben. Weaver erkennt zugleich, dass semantische und wirkungsbezogene Fragen ineinandergreifen und analytisch schwer vollständig zu trennen sind.

Wissenschaftlich erscheint es daher sinnvoll, Shannon und Weaver nicht vorschnell zu einem einzigen Modellautor zu verschmelzen. Shannon begrenzte seine Theorie bewusst auf ein technisches Übertragungsproblem. Weaver sah in dieser Theorie eine weiterreichende Grundlage und versuchte, Verbindungen zu semantischen und wirkungsbezogenen Fragen herzustellen. David Ritchie hat bereits 1986 darauf hingewiesen, dass beide Beiträge analytisch getrennt betrachtet werden sollten. Er kritisierte insbesondere Versuche, Shannons mathematische Theorie ohne Prüfung ihrer Voraussetzungen direkt auf sozialwissenschaftliche Kommunikationsprobleme zu übertragen (Ritchie 1986).

Erfolg des Modells erklärt Teil seiner Probleme

Das sogenannte Transmission-Modell wurde in Kommunikationslehre, Management und Organisationsforschung außerordentlich einflussreich. Seine Attraktivität rührt im Wesentlichen daher, dass es Kommunikation in erkennbare Elemente zerlegt und sichtbar macht, an welchen Stellen Übertragungsprobleme entstehen können. Schwierigkeiten entstehen aber, wenn aus einem Modell technischer Informationsübertragung eine vollständige Beschreibung zwischenmenschlicher Kommunikation wird. Bowman und Targowski kritisierten bereits 1987, dass die lineare Struktur komplexe menschliche Kommunikation nur unzureichend erfassen könne. Das technische Modell bewertet Kommunikation zunächst aus der Perspektive der Übertragungseffizienz. Zwischenmenschliche Verständigung entsteht dagegen in sozialen Situationen, in denen Beteiligte Bedeutungen aushandeln und fortlaufend aufeinander reagieren (Bowman & Targowski 1987).

Diese Kritik ist auch für die gegenwärtige Lehre relevant. Getchell, Dubinsky und Lentz untersuchten 2023 die Verwendung von Transmissionsmodellen in Lehrbüchern zu Management und Organizational Behavior. Ihre Untersuchung setzt bei der bemerkenswerten Fortdauer des Shannon-Weaver-Schemas in der betriebswirtschaftlichen Ausbildung an. Das Modell ist dort weiterhin eine verbreitete Darstellung von Kommunikation, obwohl seine Eignung zur Erklärung komplexer organisationaler Verständigungsprozesse seit Langem diskutiert wird (Getchell, Dubinsky & Lentz 2023).

Die Grenze ergibt sich bereits aus Shannons Ausgangsproblem. Die Nachricht liegt in seinem technischen Modell vor, bevor der Transmitter sie codiert. Zwischenmenschliche Kommunikation kann dagegen Bedeutungen erst im Austausch hervorbringen, weil Beteiligte reagieren, nachfragen und ihre Äußerungen an vorherige Reaktionen anpassen. Für digitale Kommunikation wäre es deshalb wenig überzeugend, die klassischen Bestandteile einfach umzubenennen. Ein Smartphone lässt sich nicht in jeder Hinsicht mit dem „Kanal“ gleichsetzen, eine soziale Plattform ist keine bloße zusätzliche Störquelle und ein Algorithmus keine moderne Variante des technischen Rauschens. Hinter diesen Begriffen stehen unterschiedliche Vorgänge, die auch analytisch unterschieden werden müssen.

Kommunikationsmodell nach Shannon und Weaver: Digitale Kommunikation verändert die Funktion des Kanals

Für die Übertragung digitaler Daten bleibt Shannons technische Theorie unmittelbar relevant. Bei menschlicher Kommunikation über digitale Medien stellt sich jedoch eine weitere Frage. Ein Medium übermittelt eine Nachricht nicht einfach unter mehr oder weniger störungsfreien Bedingungen. Es beeinflusst auch, welche Möglichkeiten Sender und Empfänger bei der Formulierung und Interpretation einer Nachricht haben. Das lässt sich besonders gut an textbasierter Kommunikation beobachten. In einer E-Mail oder einem Messenger fehlen viele nonverbale Hinweise, die in einem persönlichen Gespräch gleichzeitig mit der gesprochenen Sprache wahrgenommen werden. Dafür können Absender ihre Formulierungen überarbeiten, bevor sie eine Nachricht versenden. Empfänger wiederum haben Zeit, eine Mitteilung mehrfach zu lesen oder ihre Antwort erst später zu formulieren. Solche Unterschiede entstehen auch dann, wenn die technische Übertragung vollkommen fehlerfrei funktioniert.

Joseph Walther hat diese Besonderheiten computergestützter Kommunikation bereits in den 1990er Jahren untersucht. Sein Hyperpersonal Model beschreibt, wie Nutzer unter den Bedingungen textbasierter Kommunikation ihre Selbstdarstellung gezielter steuern können und wie Empfänger auf der Grundlage der verfügbaren Hinweise Eindrücke über ihr Gegenüber entwickeln. Diese Eindrücke können sogar stärker idealisiert sein als bei unmittelbarer Begegnung (Walther 1996). Walther und Monica Whitty haben später hervorgehoben, dass die Möglichkeiten zur selektiven Selbstdarstellung und zur zeitversetzten Formulierung auch für neuere Formen digitaler Kommunikation bedeutsam bleiben (Walther & Whitty 2021).

Für die Auseinandersetzung mit Shannon und Weaver ist daran vor allem eines wichtig: Der Kanal kann Kommunikation beeinflussen, ohne dass eine technische Störung vorliegt. Eine Nachricht kann exakt übertragen werden und dennoch unter anderen Bedingungen verstanden werden, weil das verwendete Medium bestimmte Hinweise verfügbar macht und andere ausblendet. Damit reicht Shannons Begriff des „noise“ für die Analyse menschlicher Kommunikation in digitalen Medien nicht aus. Weavers Erweiterung um die semantische Ebene wird an dieser Stelle besonders relevant. Sobald gefragt wird, wie ein Empfänger eine technisch korrekt übertragene Nachricht versteht, bewegt sich die Analyse von der technischen Übertragung zur Bedeutung. Digitale Medien verändern diese Bedeutungsbildung, weil sie die Kommunikationssituation anders strukturieren als ein unmittelbares Gespräch.

Plattformen verändern die Beziehung zwischen Quelle und Empfänger

Bei sozialen Medien verändert sich die Beziehung zwischen Quelle und Empfänger nochmals. Plattformen stellen die technische Infrastruktur bereit und entscheiden zugleich mit darüber, welche Beiträge sichtbar werden. Algorithmen sortieren Inhalte, priorisieren bestimmte Beiträge und verteilen sie an unterschiedliche Nutzergruppen. Damit liegt zwischen der Veröffentlichung einer Botschaft und ihrer Rezeption ein zusätzlicher Auswahlprozess. Das „Dynamic Intermediary Model“ („D[X]IM“) von Ohme et al. (2026) versucht, diese Konstellation theoretisch zu erfassen. Das Modell geht davon aus, dass Kommunikation auf digitalen Plattformen häufig nicht als unmittelbare Beziehung zwischen Quelle und Empfänger beschrieben werden kann. Ein Intermediär greift in den Informationsfluss ein und beeinflusst, welche Inhalte weitergegeben oder sichtbar gemacht werden. Diese Rolle können etwa Journalisten, Influencer, künstliche Agenten oder andere Akteure innerhalb einer Plattform übernehmen. Aus der dyadischen Beziehung zwischen Quelle und Empfänger wird damit eine triadische Struktur.

Ein Plattformalgorithmus kann beispielsweise einen Beitrag technisch unverändert ausliefern und dennoch erheblich beeinflussen, wer ihn überhaupt zu sehen bekommt. Er erzeugt damit keinen Übertragungsfehler im Shannon’schen Sinn. Stattdessen verändert er die Verteilung der Botschaft. Plattformen nutzen unter anderem Verhaltens- und Nutzungsdaten, um Inhalte auszuwählen und ihre Sichtbarkeit individuell zu steuern. Auch Microtargeting setzt an dieser Stelle an: Unterschiedliche Nutzer können auf Grundlage verfügbarer Daten unterschiedliche Kommunikationsangebote erhalten. Für die Anwendung des Shannon-Weaver-Modells ist diese Unterscheidung zentral. Technisches „noise“ verändert ein Signal während der Übertragung. Algorithmische Auswahl setzt früher an: Sie beeinflusst, ob und unter welchen Bedingungen eine Botschaft den möglichen Empfänger erreicht. Deshalb lässt sich algorithmische Vermittlung nicht sinnvoll als moderne Form des Rauschens verstehen. Sie betrifft die Auswahl und Verteilung von Kommunikation und verlangt dafür eine eigene theoretische Beschreibung.

Künstliche Intelligenz verändert die Frage nach dem kommunikativen Akteur

Die Beteiligung generativer KI an einer Nachricht stellt Shannons technisches Modell zunächst nicht grundsätzlich infrage. Für die Übertragung ist unerheblich, ob ein Mensch einen Text allein formuliert oder dabei ein KI-System verwendet. Entscheidend ist, dass eine Nachricht vorliegt, die technisch codiert und über einen Kanal übertragen werden kann. Kommunikationswissenschaftlich entsteht jedoch eine andere Frage. Wenn ein KI-System Formulierungen vorschlägt, Inhalte ergänzt oder eine Botschaft an bestimmte Adressaten anpasst, ist nicht mehr ohne Weiteres erkennbar, welchen Anteil der menschliche Nutzer und welchen Anteil das System an der konkreten Nachricht haben. Zhu, Markowitz und Van Der Heide (2026) beschreiben solche Formen der KI-vermittelten Kommunikation unter anderem mit den Begriffen „Co-Creation“ und „Adaptability“. Für die technische Übertragung ändert sich dadurch wenig; für die Zuschreibung von Autorschaft, Intention und Verantwortung kann der Unterschied erheblich sein.

Noch deutlicher wird die Verschiebung, wenn Menschen unmittelbar mit einem KI-System kommunizieren. Bei einem Chatbot steht einem menschlichen Nutzer kein menschlicher Empfänger gegenüber. Das technische Schema aus Informationsquelle, Transmitter, Kanal und Destination lässt sich weiterhin auf die Übertragung anwenden. Es beantwortet aber nicht die kommunikationswissenschaftliche Frage, ob und in welchem Sinn das KI-System selbst als Kommunikationspartner verstanden werden kann. Die aktuelle KI-Kommunikation zeigt damit vor allem die Grenze zwischen technischer und sozialer Beschreibung. Shannon kann erklären, wie eine Nachricht übertragen wird. Wer als Urheber, Adressat oder handelnder Kommunikationspartner gelten soll, gehört dagegen zu einer anderen Analyseebene.

Kommunikationsmodell nach Shannon und Weaver: „Noise“ ist im digitalen Raum kein Sammelbegriff für alles Störende

Gerade die Gegenwart digitaler Kommunikation legt nahe, den von Shannon eingeführten Begriff des „noise“ wieder deutlich präziser zu verwenden. Im alltäglichen Sprachgebrauch kann beinahe alles, was Kommunikation erschwert, als Störung bezeichnet werden. Für eine wissenschaftliche Analyse führt eine solche Ausweitung jedoch zu begrifflichen Problemen. Technisches Rauschen verändert ein Signal auf dem Übertragungsweg. Ein semantisches Missverständnis entsteht dagegen, wenn der Empfänger die technisch korrekt übertragene Nachricht anders interpretiert, als der Sender es beabsichtigt hat. Algorithmische Selektion betrifft wiederum die Verteilung und Sichtbarkeit von Kommunikation, und KI-gestützte Textproduktion kann bereits die Entstehung einer Botschaft verändern. Alle diese Vorgänge beeinflussen Kommunikation, folgen aber unterschiedlichen Mechanismen.

Weavers drei Ebenen gewinnen unter diesem Gesichtspunkt neue Relevanz. Die technische Frage betrifft die korrekte Übertragung. Die semantische Frage betrifft die Interpretation der Nachricht. Die wirkungsbezogene Frage richtet sich darauf, was die empfangene Bedeutung auslöst. Digitale Plattformen und KI bringen weitere Vermittlungsvorgänge ins Spiel, die zwischen diesen Ebenen liegen oder ihnen vorgelagert sind. Das klassische Schema lässt sich daher kaum sinnvoll aktualisieren, indem für jeden neuen technischen Akteur lediglich ein weiterer Kasten ergänzt wird. Eine solche Erweiterung würde unterschiedliche Funktionen äußerlich nebeneinanderstellen. Aussagekräftiger ist die Frage, welchen Vorgang ein Element tatsächlich verändert: die Entstehung einer Botschaft, ihre technische Übertragung, ihre Sichtbarkeit, ihre Interpretation oder ihre Wirkung.

Für Kommunikationsethik wird die Unterscheidung der Ebenen entscheidend

Diese Differenzierung besitzt auch eine ethische Bedeutung. Verantwortung lässt sich nur sinnvoll zuordnen, wenn geklärt ist, an welcher Stelle eines Kommunikationsprozesses ein Problem entstanden ist. Ein technisch fehlerhaft übertragenes Signal wirft andere Fragen auf als eine missverständliche Formulierung. Wieder anders liegt der Fall, wenn eine Plattform die Sichtbarkeit bestimmter Inhalte beeinflusst oder ein KI-System an ihrer Erstellung beteiligt ist. Für die Kommunikationsethik ist deshalb entscheidend, welche Akteure einen Vorgang tatsächlich beeinflussen konnten und wofür ihnen Verantwortung zugerechnet werden kann. Bei digital vermittelter Kommunikation kann sich diese Verantwortung auf mehrere Stellen verteilen: auf die Formulierung einer Botschaft, ihre technische Bereitstellung, ihre algorithmische Auswahl oder ihre spätere Verwendung. Shannon liefert dafür keine ethische Theorie. Seine Unterscheidung der technischen Ebene von semantischen und wirkungsbezogenen Fragen hilft jedoch dabei, unterschiedliche Verantwortungsbereiche analytisch auseinanderzuhalten. Weaver erweitert diese Perspektive, indem er Bedeutung und Wirkung ausdrücklich als eigenständige Probleme der Kommunikation behandelt.

Was von Shannon und Weaver bleibt

Das Kommunikationsmodell nach Shannon und Weaver ist für menschliche Kommunikation besonders dann nützlich, wenn seine Reichweite genau bestimmt wird. Es erklärt, wie sich ein technischer Übertragungsvorgang strukturieren lässt, und Weaver macht darüber hinaus sichtbar, dass erfolgreiche technische Übertragung noch keine Garantie für semantisches Verstehen oder eine bestimmte kommunikative Wirkung bietet. Eine digitale Botschaft kann technisch unverändert übertragen werden und beim Empfänger dennoch eine andere Bedeutung erhalten als beabsichtigt. Auf einer Plattform kommt hinzu, dass ein Algorithmus ihre Sichtbarkeit beeinflussen kann. War generative KI an ihrer Formulierung beteiligt, beginnt die kommunikative Vermittlung bereits vor der Veröffentlichung. Diese Vorgänge lassen sich nur dann präzise untersuchen, wenn Übertragung, Interpretation, Auswahl und Produktion analytisch auseinandergehalten werden.

Damit verliert die lineare Modellzeichnung ihren Anspruch, den gesamten Kommunikationsprozess abzubilden. Ihr analytischer Wert bleibt jedoch erhalten. Sie zwingt dazu, Übertragung und Verständnis als unterschiedliche Probleme zu behandeln und kommunikative Wirkung nochmals gesondert zu untersuchen. Unter digitalen Bedingungen ist diese Unterscheidungsarbeit anspruchsvoller geworden. Plattformen verändern die Verteilung von Botschaften, während generative KI bereits ihre sprachliche Gestalt beeinflussen kann. Die mathematische Theorie Shannons erklärt solche Prozesse nicht, erinnert jedoch daran, die einzelnen Funktionen eines Kommunikationssystems präzise zu bestimmen, bevor unterschiedliche Phänomene unter einem allgemeinen Kommunikationsbegriff zusammengeführt werden.

Darin liegt auch nach fast acht Jahrzehnten ein wissenschaftlicher Nutzen des Ansatzes. Shannons Informationstheorie gehört zu den technischen Grundlagen digitaler Kommunikation, während Weaver die Perspektive früh auf Bedeutung und Wirkung erweitert hat. Die heutige Forschung zu computervermittelter Kommunikation, Plattformen und Künstlicher Intelligenz zeigt als Weiterentwicklung von Shannon und Weaver, wie stark sich die Konstellationen seitdem verändert haben und weshalb die begriffliche Trennung der verschiedenen Kommunikationsebenen weiterhin notwendig ist.

Literatur

Bowman, J. P. & Targowski, A. S. (1987): Modeling the Communication Process: The Map is Not the Territory. The Journal of Business Communication, 24(4), S. 21–34, https://doi.org/10.1177/00219436870240040.

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