Fridays for Future in der Corona-Krise: Welche Mobilisierungskraft haben Online-Proteste?

Abstract

Die Corona-Krise hat Fridays for Future (FFF) – wie auch andere soziale Bewegungen – mit nicht absehbaren und einschneidenden Einschränkungen konfrontiert. Inwiefern kam es aufgrund dieser radikal veränderten Situation zu einer Anpassung des Handlungsrepertoires von FFF? Und ermöglichen online bzw. hybride Protestaktionen eine Ausweitung des Mobilisierungspotentials durch die Einbindung von geographischen Einheiten, die bisher nicht an die Bewegung angeschlossen waren? Diesen Fragen nähern wir uns in diesem Beitrag mittels neuer online-generierter Datenquellen. Dabei greifen wir auf Informationen zu den Teilnehmer*innen und Protestformen des Online-Streiks vom 24. April und des Klimastreiks vom 25. September 2020 zurück. Unsere deskriptiven Analysen zeigen regionale Varianzen in der Protestintensität und Innovationen in den Protestformen. Darauf aufbauend nutzen wir die geographisch kleinteilige Struktur der Daten, um in Regressionsanalysen etablierte Erklärungsfaktoren für die Mobilisierungskraft von FFF zu testen. Generell weisen die Ergebnisse auf keine deutliche Erweiterung der Mobilisierung hin: FFF konnte während der Pandemie besonders stark in urbanen, grün wählenden Gebieten mit hohem Bildungsniveau und Frauenanteil in Bevölkerung und Politik mobilisieren. ; The Corona crisis confronted Fridays For Future (FFF) – like many other social movements – with unforeseeable and drastic restrictions. How did the activists deal with hygiene restrictions, the collapse of media attention, and the general slogan to #stayathome? Did online and hybrid forms of protest even help to increase the FFF's mobilization potential? We approach these questions using new online data sources. Specifically, we draw on information on the participants and protest forms of the climate strikes in April and September 2020. Our descriptive analyses show regional variances in protest intensity and innovations in protest forms. Building on this, we use the spatially detailed structure of the data to test established explanatory factors for ...