{"id":7800,"date":"2026-11-09T13:01:30","date_gmt":"2026-11-09T12:01:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.allensbach-hochschule.de\/?p=7800"},"modified":"2026-11-09T13:01:30","modified_gmt":"2026-11-09T12:01:30","slug":"the-communication-model-according-to-shannon-and-weaver-in-the-digital-age","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.allensbach-hochschule.de\/en\/the-communication-model-according-to-shannon-and-weaver-in-the-digital-age\/","title":{"rendered":"The communication model of Shannon and Weaver in the digital age"},"content":{"rendered":"

Claude Shannon entwickelte 1948 eine mathematische Theorie der technischen Informations\u00fcbertragung, Warren Weaver erweiterte die Perspektive ein Jahr sp\u00e4ter um Fragen nach Bedeutung und Wirkung. F\u00fcr die Analyse digitaler Kommunikation ist diese Unterscheidung im Kommunikationsmodell nach Shannon und Weaver weiterhin relevant, weil Plattformen beeinflussen, welche Botschaften sichtbar werden, und K\u00fcnstliche Intelligenz inzwischen auch an ihrer Formulierung beteiligt sein kann.<\/em><\/p>\n

Von <\/u><\/strong>Prof. Dr. Patrick Peters<\/strong><\/a>, Professur f\u00fcr <\/u><\/strong>Kommunikation und Nachhaltigkeit<\/strong><\/a> und Prorektor f\u00fcr Forschung und Lehrmittelentwicklung an der <\/u><\/strong>Allensbach Hochschule<\/strong><\/a><\/p>\n

Das sogenannte Shannon-Weaver-Modell geh\u00f6rt zu den bekanntesten Darstellungen des Kommunikationsprozesses und erscheint h\u00e4ufig als lineare Abfolge: Ein Sender \u00fcbermittelt eine Nachricht \u00fcber einen Kanal an einen Empf\u00e4nger; auf dem \u00dcbertragungsweg k\u00f6nnen St\u00f6rungen auftreten. Diese Darstellung ist klar und einfach, verdeckt allerdings einen Teil der Entstehungsgeschichte des Modells. Claude E. Shannon entwickelte 1948 keine umfassende Theorie menschlicher Verst\u00e4ndigung. Ihn besch\u00e4ftigte als Mathematiker und Ingenieur der Bell Telephone Laboratories die Frage, unter welchen Bedingungen Signale m\u00f6glichst zuverl\u00e4ssig \u00fcbertragen werden k\u00f6nnen. Warren Weaver griff diesen Ansatz 1949 auf und erweiterte ihn ausdr\u00fccklich um Probleme der Bedeutung und der Wirkung von Kommunikation. Erst die sp\u00e4tere Rezeption hat beide Perspektiven zu einem gemeinsamen Kommunikationsmodell verdichtet.<\/p>\n

Die Trennung beider Ans\u00e4tze ist aber gerade f\u00fcr die Analyse digitaler Kommunikation wichtig. Auf der technischen Ebene werden Signale \u00fcbertragen; auf der semantischen Ebene interpretieren Empf\u00e4nger die \u00fcbermittelten Zeichen, und erst im weiteren Verlauf l\u00e4sst sich untersuchen, welche Wirkung eine Mitteilung entfaltet. Shannons Fragestellung bleibt deshalb f\u00fcr die technische Infrastruktur digitaler Kommunikation relevant. Zugleich ver\u00e4ndern digitale Medien die Bedingungen, unter denen Botschaften entstehen, verbreitet und wahrgenommen werden. So entscheiden Plattformen dar\u00fcber, nach welchen Regeln Inhalte verf\u00fcgbar 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 Empf\u00e4nger erfasst diese Vorg\u00e4nge nur teilweise. Shannons Modell beschreibt weiterhin die technische \u00dcbertragung, w\u00e4hrend f\u00fcr die Analyse von Auswahl, Interpretation und Wirkung zus\u00e4tzliche theoretische Ans\u00e4tze erforderlich sind.<\/p>\n

Technisches Problem Shannons Ausgangspunkt<\/strong><\/h2>\n

Claude Shannon ver\u00f6ffentlichte \u201eA Mathematical Theory of Communication\u201c 1948 in zwei Teilen im Bell System Technical Journal<\/em>. Der Aufsatz geh\u00f6rt zu den Grundlagen der modernen Informationstheorie. Shannon formulierte sein Problem mit bemerkenswerter Klarheit: Kommunikation besteht auf der technischen Ebene darin, eine an einem Punkt ausgew\u00e4hlte Nachricht an einem anderen Punkt exakt oder n\u00e4herungsweise zu reproduzieren. Die Bedeutung der Nachricht erkl\u00e4rte er f\u00fcr das technische Problem ausdr\u00fccklich f\u00fcr irrelevant (Shannon 1948). Diese Aussage wird aber gelegentlich missverstanden. Shannon bestritt die Bedeutung semantischer Prozesse f\u00fcr menschliche Kommunikation keineswegs, aber er schloss sie methodisch aus dem Gegenstand seiner mathematischen Theorie aus. Ihn interessierte, wie ein Kommunikationssystem mit m\u00f6glichen Nachrichten umgehen muss, deren Auswahl vor der \u00dcbertragung noch unbekannt ist. Information bezeichnet in dieser Theorie daher keinen semantischen Gehalt im alltagssprachlichen Sinn: Der Informationswert h\u00e4ngt mit der Auswahl aus m\u00f6glichen Alternativen und deren Wahrscheinlichkeiten zusammen.<\/p>\n

Shannon beschreibt Kommunikation als einen technischen \u00dcbertragungsvorgang. Eine Informationsquelle w\u00e4hlt eine Nachricht aus, ein Transmitter wandelt sie in ein Signal um, und dieses Signal wird \u00fcber einen Kanal \u00fcbertragen. Am anderen Ende rekonstruiert ein Receiver daraus wieder eine Nachricht, die ihre Destination erreicht. W\u00e4hrend der \u00dcbertragung kann eine St\u00f6rquelle, bei Shannon als \u201enoise source\u201c bezeichnet, das Signal ver\u00e4ndern. Shannon erl\u00e4utert dieses Modell unter anderem anhand von Telefonie und Telegraphie. Beim Telefon wird die gesprochene Nachricht technisch in ein \u00fcbertragbares Signal \u00fcbersetzt und am anderen Ende der Verbindung wieder rekonstruiert.<\/p>\n

Mit \u201enoise\u201c bezeichnet Shannon St\u00f6rungen, die w\u00e4hrend dieser \u00dcbertragung in das Signal eingreifen k\u00f6nnen. Technisches Rauschen kann deshalb dazu f\u00fchren, dass der Empf\u00e4nger ein ver\u00e4ndertes Signal erh\u00e4lt. Die mathematische Kommunikationstheorie untersucht unter anderem, wie zuverl\u00e4ssig Informationen \u00fcber einen Kanal \u00fcbertragen werden k\u00f6nnen und welche Folgen St\u00f6rungen f\u00fcr diesen Vorgang haben. Auch Unsicherheit und Redundanz spielen dabei eine Rolle, weil sie beeinflussen, wie viel Information sich unter gegebenen Bedingungen \u00fcbertragen l\u00e4sst. Eine technisch fehlerfreie \u00dcbertragung sagt allerdings noch nichts dar\u00fcber aus, ob Sender und Empf\u00e4nger einer Nachricht dieselbe Bedeutung zuschreiben. Ebenso wenig l\u00e4sst sich daraus ableiten, welche Wirkung die Mitteilung beim Empf\u00e4nger entfaltet. Weaver machte genau diese beiden Fragen zum Gegenstand seiner Erweiterung.<\/p>\n

Weaver erweitert das technische Problem um Bedeutung und Wirkung<\/strong><\/h2>\n

1949 erschien Shannons Aufsatz gemeinsam mit Warren Weavers \u201eRecent Contributions to the Mathematical Theory of Communication\u201c als Buch unter dem Titel The Mathematical Theory of Communication<\/em>. 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 f\u00fcr m\u00f6glich (Weaver 1949). Besonders folgenreich wurde seine Unterscheidung dreier Problemebenen. Auf Level A steht die technische Frage, wie genau Kommunikationszeichen \u00fcbertragen werden. Level B betrifft die semantische Frage, wie genau die \u00fcbertragenen Zeichen beim Empf\u00e4nger die beabsichtigte Bedeutung vermitteln. Level C richtet sich auf die Wirkung: In welchem Ma\u00df beeinflusst die empfangene Bedeutung das Verhalten in der gew\u00fcnschten Weise?<\/p>\n

Diese Unterscheidung geht deutlich \u00fcber das Schema aus Sender, Kanal und Empf\u00e4nger hinaus. Eine Nachricht kann technisch vollst\u00e4ndig \u00fcbertragen werden und auf der semantischen Ebene trotzdem scheitern. Weaver verweist selbst darauf, dass die blo\u00dfe Best\u00e4tigung von Verst\u00e4ndnis noch keinen zuverl\u00e4ssigen Beleg daf\u00fcr liefert, dass beide Beteiligten tats\u00e4chlich dasselbe verstanden haben. Die semantische Ebene betrifft damit die Differenz zwischen der intendierten Bedeutung des Senders und der Interpretation des Empf\u00e4ngers. Die dritte Ebene f\u00fchrt einen weiteren Gesichtspunkt ein. Verst\u00e4ndigung ersch\u00f6pft sich f\u00fcr Weaver nicht in der \u00dcbereinstimmung von Bedeutungen. Kommunikation kann Folgen f\u00fcr Einstellungen oder Verhalten haben. Weaver erkennt zugleich, dass semantische und wirkungsbezogene Fragen ineinandergreifen und analytisch schwer vollst\u00e4ndig zu trennen sind.<\/p>\n

Wissenschaftlich erscheint es daher sinnvoll, Shannon und Weaver nicht vorschnell zu einem einzigen Modellautor zu verschmelzen. Shannon begrenzte seine Theorie bewusst auf ein technisches \u00dcbertragungsproblem. 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 Beitr\u00e4ge analytisch getrennt betrachtet werden sollten. Er kritisierte insbesondere Versuche, Shannons mathematische Theorie ohne Pr\u00fcfung ihrer Voraussetzungen direkt auf sozialwissenschaftliche Kommunikationsprobleme zu \u00fcbertragen (Ritchie 1986).<\/p>\n

Erfolg des Modells erkl\u00e4rt Teil seiner Probleme<\/strong><\/h2>\n

Das sogenannte Transmission-Modell wurde in Kommunikationslehre, Management und Organisationsforschung au\u00dferordentlich einflussreich. Seine Attraktivit\u00e4t r\u00fchrt im Wesentlichen daher, dass es Kommunikation in erkennbare Elemente zerlegt und sichtbar macht, an welchen Stellen \u00dcbertragungsprobleme entstehen k\u00f6nnen. Schwierigkeiten entstehen aber, wenn aus einem Modell technischer Informations\u00fcbertragung eine vollst\u00e4ndige Beschreibung zwischenmenschlicher Kommunikation wird. Bowman und Targowski kritisierten bereits 1987, dass die lineare Struktur komplexe menschliche Kommunikation nur unzureichend erfassen k\u00f6nne. Das technische Modell bewertet Kommunikation zun\u00e4chst aus der Perspektive der \u00dcbertragungseffizienz. Zwischenmenschliche Verst\u00e4ndigung entsteht dagegen in sozialen Situationen, in denen Beteiligte Bedeutungen aushandeln und fortlaufend aufeinander reagieren (Bowman & Targowski 1987).<\/p>\n

Diese Kritik ist auch f\u00fcr die gegenw\u00e4rtige Lehre relevant. Getchell, Dubinsky und Lentz untersuchten 2023 die Verwendung von Transmissionsmodellen in Lehrb\u00fcchern 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 Erkl\u00e4rung komplexer organisationaler Verst\u00e4ndigungsprozesse seit Langem diskutiert wird (Getchell, Dubinsky & Lentz 2023).<\/p>\n

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 \u00c4u\u00dferungen an vorherige Reaktionen anpassen. F\u00fcr digitale Kommunikation w\u00e4re es deshalb wenig \u00fcberzeugend, die klassischen Bestandteile einfach umzubenennen. Ein Smartphone l\u00e4sst sich nicht in jeder Hinsicht mit dem \u201eKanal\u201c gleichsetzen, eine soziale Plattform ist keine blo\u00dfe zus\u00e4tzliche St\u00f6rquelle und ein Algorithmus keine moderne Variante des technischen Rauschens. Hinter diesen Begriffen stehen unterschiedliche Vorg\u00e4nge, die auch analytisch unterschieden werden m\u00fcssen.<\/p>\n

Kommunikationsmodell nach Shannon und Weaver: Digitale Kommunikation ver\u00e4ndert die Funktion des Kanals<\/strong><\/h2>\n

F\u00fcr die \u00dcbertragung digitaler Daten bleibt Shannons technische Theorie unmittelbar relevant. Bei menschlicher Kommunikation \u00fcber digitale Medien stellt sich jedoch eine weitere Frage. Ein Medium \u00fcbermittelt eine Nachricht nicht einfach unter mehr oder weniger st\u00f6rungsfreien Bedingungen. Es beeinflusst auch, welche M\u00f6glichkeiten Sender und Empf\u00e4nger bei der Formulierung und Interpretation einer Nachricht haben. Das l\u00e4sst sich besonders gut an textbasierter Kommunikation beobachten. In einer E-Mail oder einem Messenger fehlen viele nonverbale Hinweise, die in einem pers\u00f6nlichen Gespr\u00e4ch gleichzeitig mit der gesprochenen Sprache wahrgenommen werden. Daf\u00fcr k\u00f6nnen Absender ihre Formulierungen \u00fcberarbeiten, bevor sie eine Nachricht versenden. Empf\u00e4nger wiederum haben Zeit, eine Mitteilung mehrfach zu lesen oder ihre Antwort erst sp\u00e4ter zu formulieren. Solche Unterschiede entstehen auch dann, wenn die technische \u00dcbertragung vollkommen fehlerfrei funktioniert.<\/p>\n

Joseph Walther hat diese Besonderheiten computergest\u00fctzter Kommunikation bereits in den 1990er Jahren untersucht. Sein Hyperpersonal Model beschreibt, wie Nutzer unter den Bedingungen textbasierter Kommunikation ihre Selbstdarstellung gezielter steuern k\u00f6nnen und wie Empf\u00e4nger auf der Grundlage der verf\u00fcgbaren Hinweise Eindr\u00fccke \u00fcber ihr Gegen\u00fcber entwickeln. Diese Eindr\u00fccke k\u00f6nnen sogar st\u00e4rker idealisiert sein als bei unmittelbarer Begegnung (Walther 1996). Walther und Monica Whitty haben sp\u00e4ter hervorgehoben, dass die M\u00f6glichkeiten zur selektiven Selbstdarstellung und zur zeitversetzten Formulierung auch f\u00fcr neuere Formen digitaler Kommunikation bedeutsam bleiben (Walther & Whitty 2021).<\/p>\n

F\u00fcr die Auseinandersetzung mit Shannon und Weaver ist daran vor allem eines wichtig: Der Kanal kann Kommunikation beeinflussen, ohne dass eine technische St\u00f6rung vorliegt. Eine Nachricht kann exakt \u00fcbertragen werden und dennoch unter anderen Bedingungen verstanden werden, weil das verwendete Medium bestimmte Hinweise verf\u00fcgbar macht und andere ausblendet. Damit reicht Shannons Begriff des \u201enoise\u201c f\u00fcr 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 Empf\u00e4nger eine technisch korrekt \u00fcbertragene Nachricht versteht, bewegt sich die Analyse von der technischen \u00dcbertragung zur Bedeutung. Digitale Medien ver\u00e4ndern diese Bedeutungsbildung, weil sie die Kommunikationssituation anders strukturieren als ein unmittelbares Gespr\u00e4ch.<\/p>\n

Plattformen ver\u00e4ndern die Beziehung zwischen Quelle und Empf\u00e4nger<\/strong><\/h2>\n

Bei sozialen Medien ver\u00e4ndert sich die Beziehung zwischen Quelle und Empf\u00e4nger nochmals. Plattformen stellen die technische Infrastruktur bereit und entscheiden zugleich mit dar\u00fcber, welche Beitr\u00e4ge sichtbar werden. Algorithmen sortieren Inhalte, priorisieren bestimmte Beitr\u00e4ge und verteilen sie an unterschiedliche Nutzergruppen. Damit liegt zwischen der Ver\u00f6ffentlichung einer Botschaft und ihrer Rezeption ein zus\u00e4tzlicher Auswahlprozess. Das \u201eDynamic Intermediary Model\u201c (\u201eD[X]IM\u201c) von Ohme et al. (2026) versucht, diese Konstellation theoretisch zu erfassen. Das Modell geht davon aus, dass Kommunikation auf digitalen Plattformen h\u00e4ufig nicht als unmittelbare Beziehung zwischen Quelle und Empf\u00e4nger beschrieben werden kann. Ein Intermedi\u00e4r greift in den Informationsfluss ein und beeinflusst, welche Inhalte weitergegeben oder sichtbar gemacht werden. Diese Rolle k\u00f6nnen etwa Journalisten, Influencer, k\u00fcnstliche Agenten oder andere Akteure innerhalb einer Plattform \u00fcbernehmen. Aus der dyadischen Beziehung zwischen Quelle und Empf\u00e4nger wird damit eine triadische Struktur.<\/p>\n

Ein Plattformalgorithmus kann beispielsweise einen Beitrag technisch unver\u00e4ndert ausliefern und dennoch erheblich beeinflussen, wer ihn \u00fcberhaupt zu sehen bekommt. Er erzeugt damit keinen \u00dcbertragungsfehler im Shannon\u2019schen Sinn. Stattdessen ver\u00e4ndert er die Verteilung der Botschaft. Plattformen nutzen unter anderem Verhaltens- und Nutzungsdaten, um Inhalte auszuw\u00e4hlen und ihre Sichtbarkeit individuell zu steuern. Auch Microtargeting setzt an dieser Stelle an: Unterschiedliche Nutzer k\u00f6nnen auf Grundlage verf\u00fcgbarer Daten unterschiedliche Kommunikationsangebote erhalten. F\u00fcr die Anwendung des Shannon-Weaver-Modells ist diese Unterscheidung zentral. Technisches \u201enoise\u201c ver\u00e4ndert ein Signal w\u00e4hrend der \u00dcbertragung. Algorithmische Auswahl setzt fr\u00fcher an: Sie beeinflusst, ob und unter welchen Bedingungen eine Botschaft den m\u00f6glichen Empf\u00e4nger erreicht. Deshalb l\u00e4sst sich algorithmische Vermittlung nicht sinnvoll als moderne Form des Rauschens verstehen. Sie betrifft die Auswahl und Verteilung von Kommunikation und verlangt daf\u00fcr eine eigene theoretische Beschreibung.<\/p>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz ver\u00e4ndert die Frage nach dem kommunikativen Akteur<\/strong><\/h2>\n

Die Beteiligung generativer KI an einer Nachricht stellt Shannons technisches Modell zun\u00e4chst nicht grunds\u00e4tzlich infrage. F\u00fcr die \u00dcbertragung 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 \u00fcber einen Kanal \u00fcbertragen werden kann. Kommunikationswissenschaftlich entsteht jedoch eine andere Frage. Wenn ein KI-System Formulierungen vorschl\u00e4gt, Inhalte erg\u00e4nzt 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 \u201eCo-Creation\u201c und \u201eAdaptability\u201c. F\u00fcr die technische \u00dcbertragung \u00e4ndert sich dadurch wenig; f\u00fcr die Zuschreibung von Autorschaft, Intention und Verantwortung kann der Unterschied erheblich sein.<\/p>\n

Noch deutlicher wird die Verschiebung, wenn Menschen unmittelbar mit einem KI-System kommunizieren. Bei einem Chatbot steht einem menschlichen Nutzer kein menschlicher Empf\u00e4nger gegen\u00fcber. Das technische Schema aus Informationsquelle, Transmitter, Kanal und Destination l\u00e4sst sich weiterhin auf die \u00dcbertragung 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 erkl\u00e4ren, wie eine Nachricht \u00fcbertragen wird. Wer als Urheber, Adressat oder handelnder Kommunikationspartner gelten soll, geh\u00f6rt dagegen zu einer anderen Analyseebene.<\/p>\n

Kommunikationsmodell nach Shannon und Weaver: \u201eNoise\u201c ist im digitalen Raum kein Sammelbegriff f\u00fcr alles St\u00f6rende<\/strong><\/h2>\n

Gerade die Gegenwart digitaler Kommunikation legt nahe, den von Shannon eingef\u00fchrten Begriff des \u201enoise\u201c wieder deutlich pr\u00e4ziser zu verwenden. Im allt\u00e4glichen Sprachgebrauch kann beinahe alles, was Kommunikation erschwert, als St\u00f6rung bezeichnet werden. F\u00fcr eine wissenschaftliche Analyse f\u00fchrt eine solche Ausweitung jedoch zu begrifflichen Problemen. Technisches Rauschen ver\u00e4ndert ein Signal auf dem \u00dcbertragungsweg. Ein semantisches Missverst\u00e4ndnis entsteht dagegen, wenn der Empf\u00e4nger die technisch korrekt \u00fcbertragene Nachricht anders interpretiert, als der Sender es beabsichtigt hat. Algorithmische Selektion betrifft wiederum die Verteilung und Sichtbarkeit von Kommunikation, und KI-gest\u00fctzte Textproduktion kann bereits die Entstehung einer Botschaft ver\u00e4ndern. Alle diese Vorg\u00e4nge beeinflussen Kommunikation, folgen aber unterschiedlichen Mechanismen.<\/p>\n

Weavers drei Ebenen gewinnen unter diesem Gesichtspunkt neue Relevanz. Die technische Frage betrifft die korrekte \u00dcbertragung. Die semantische Frage betrifft die Interpretation der Nachricht. Die wirkungsbezogene Frage richtet sich darauf, was die empfangene Bedeutung ausl\u00f6st. Digitale Plattformen und KI bringen weitere Vermittlungsvorg\u00e4nge ins Spiel, die zwischen diesen Ebenen liegen oder ihnen vorgelagert sind. Das klassische Schema l\u00e4sst sich daher kaum sinnvoll aktualisieren, indem f\u00fcr jeden neuen technischen Akteur lediglich ein weiterer Kasten erg\u00e4nzt wird. Eine solche Erweiterung w\u00fcrde unterschiedliche Funktionen \u00e4u\u00dferlich nebeneinanderstellen. Aussagekr\u00e4ftiger ist die Frage, welchen Vorgang ein Element tats\u00e4chlich ver\u00e4ndert: die Entstehung einer Botschaft, ihre technische \u00dcbertragung, ihre Sichtbarkeit, ihre Interpretation oder ihre Wirkung.<\/p>\n

F\u00fcr Kommunikationsethik wird die Unterscheidung der Ebenen entscheidend<\/strong><\/h2>\n

Diese Differenzierung besitzt auch eine ethische Bedeutung. Verantwortung l\u00e4sst sich nur sinnvoll zuordnen, wenn gekl\u00e4rt ist, an welcher Stelle eines Kommunikationsprozesses ein Problem entstanden ist. Ein technisch fehlerhaft \u00fcbertragenes Signal wirft andere Fragen auf als eine missverst\u00e4ndliche Formulierung. Wieder anders liegt der Fall, wenn eine Plattform die Sichtbarkeit bestimmter Inhalte beeinflusst oder ein KI-System an ihrer Erstellung beteiligt ist. F\u00fcr die Kommunikationsethik ist deshalb entscheidend, welche Akteure einen Vorgang tats\u00e4chlich beeinflussen konnten und wof\u00fcr 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 sp\u00e4tere Verwendung. Shannon liefert daf\u00fcr 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 ausdr\u00fccklich als eigenst\u00e4ndige Probleme der Kommunikation behandelt.<\/p>\n

Was von Shannon und Weaver bleibt<\/strong><\/h2>\n

Das Kommunikationsmodell nach Shannon und Weaver ist f\u00fcr menschliche Kommunikation besonders dann n\u00fctzlich, wenn seine Reichweite genau bestimmt wird. Es erkl\u00e4rt, wie sich ein technischer \u00dcbertragungsvorgang strukturieren l\u00e4sst, und Weaver macht dar\u00fcber hinaus sichtbar, dass erfolgreiche technische \u00dcbertragung noch keine Garantie f\u00fcr semantisches Verstehen oder eine bestimmte kommunikative Wirkung bietet. Eine digitale Botschaft kann technisch unver\u00e4ndert \u00fcbertragen werden und beim Empf\u00e4nger 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 Ver\u00f6ffentlichung. Diese Vorg\u00e4nge lassen sich nur dann pr\u00e4zise untersuchen, wenn \u00dcbertragung, Interpretation, Auswahl und Produktion analytisch auseinandergehalten werden.<\/p>\n

Damit verliert die lineare Modellzeichnung ihren Anspruch, den gesamten Kommunikationsprozess abzubilden. Ihr analytischer Wert bleibt jedoch erhalten. Sie zwingt dazu, \u00dcbertragung und Verst\u00e4ndnis als unterschiedliche Probleme zu behandeln und kommunikative Wirkung nochmals gesondert zu untersuchen. Unter digitalen Bedingungen ist diese Unterscheidungsarbeit anspruchsvoller geworden. Plattformen ver\u00e4ndern die Verteilung von Botschaften, w\u00e4hrend generative KI bereits ihre sprachliche Gestalt beeinflussen kann. Die mathematische Theorie Shannons erkl\u00e4rt solche Prozesse nicht, erinnert jedoch daran, die einzelnen Funktionen eines Kommunikationssystems pr\u00e4zise zu bestimmen, bevor unterschiedliche Ph\u00e4nomene unter einem allgemeinen Kommunikationsbegriff zusammengef\u00fchrt werden.<\/p>\n

Darin liegt auch nach fast acht Jahrzehnten ein wissenschaftlicher Nutzen des Ansatzes. Shannons Informationstheorie geh\u00f6rt zu den technischen Grundlagen digitaler Kommunikation, w\u00e4hrend Weaver die Perspektive fr\u00fch auf Bedeutung und Wirkung erweitert hat. Die heutige Forschung zu computervermittelter Kommunikation, Plattformen und K\u00fcnstlicher Intelligenz zeigt als Weiterentwicklung von Shannon und Weaver, wie stark sich die Konstellationen seitdem ver\u00e4ndert haben und weshalb die begriffliche Trennung der verschiedenen Kommunikationsebenen weiterhin notwendig ist.<\/p>\n

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Literatur<\/strong><\/p>\n

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Bowman, J. P. & Targowski, A. S. (1987): Modeling the Communication Process: The Map is Not the Territory. The Journal of Business Communication<\/em>, 24(4), S. 21\u201334, https:\/\/doi.org\/10.1177\/00219436870240040<\/a>.<\/p>\n

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Getchell, K., Dubinsky, J. & Lentz, P. (2023): A Critique of Transmission Communication Models in Introductory Management and Organizational Behavior Textbooks. Journal of Management Education<\/em>, 47(5), S. 477\u2013504, https:\/\/doi.org\/10.1177\/105256292311821<\/a>.<\/p>\n

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Ohme, J., Mayer, A.-T. & Charlton-Czaplicki, T. \/ Gaisbauer, F. \/ Wedel, L. \/ Fan, Y. \/ Neuberger, C. (2026): D[X]IM\u2014the Dynamic Intermediary Model of communicative transaction on digital platforms in a networked public sphere. Communication Theory<\/em>, 36(1), S. 12\u201323, https:\/\/doi.org\/10.1093\/ct\/qtaf025<\/a>.<\/p>\n

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Ritchie, D. (1986): Shannon and Weaver: Unravelling the Paradox of Information. Communication Research<\/em>, 13(2), S. 278\u2013298, https:\/\/doi.org\/10.1177\/009365086013002007<\/a>.<\/p>\n

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Shannon, C. E. (1948): A Mathematical Theory of Communication. The Bell System Technical Journal<\/em>, 27(3), S. 379\u2013423; 27(4), S. 623\u2013656. https:\/\/doi.org\/10.1002\/j.1538-7305.1948.tb01338.x<\/a> und https:\/\/doi.org\/10.1002\/j.1538-7305.1948.tb00917.x<\/a>.<\/p>\n

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Shannon, C. E. & Weaver, W. (1949): The Mathematical Theory of Communication<\/em>. Urbana: University of Illinois Press.<\/p>\n

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Walther, J. B. (1996): Computer-Mediated Communication: Impersonal, Interpersonal, and Hyperpersonal Interaction. Communication Research<\/em>, 23(1), S. 3\u201343, https:\/\/doi.org\/10.1177\/009365096023001001<\/a>.<\/p>\n

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Walther, J. B. & Whitty, M. T. (2021): Language, Psychology, and New New Media: The Hyperpersonal Model of Mediated Communication at Twenty-Five Years. Journal of Language and Social Psychology<\/em>, 40(1), https:\/\/doi.org\/10.1177\/0261927X20967703<\/a>.<\/p>\n

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Zhu, R. (C.), Markowitz, D. M. & Van Der Heide, B. (2026): Presenting the augmented self: extending sender effects of the hyperpersonal model in artificial intelligence-mediated communication. Annals of the International Communication Association<\/em> (Advance Article), https:\/\/doi.org\/10.1093\/anncom\/wlag029<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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