Generative Künstliche Intelligenz in der Instagram-Kommunikation der Schweizer Super-League-Clubs
Kontext
Social Media – insbesondere Instagram – hat sich für Profifussballvereine zu einem zentralen Kommunikationskanal entwickelt. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Frequenz, visuelle Konsistenz und organisatorische Effizienz der Content-Produktion. Vor diesem Hintergrund rückt der Einsatz generativer Künstlicher Intelligenz (KI) und automatisierter Workflows zunehmend in den Fokus der digitalen Sportkommunikation.
Zielsetzung & Forschungsfrage
Ziel der Bachelorarbeit ist es zu untersuchen, in welchem Ausmass und in welcher Form sich in der Instagram-Kommunikation der zwölf Schweizer Super-League-Clubs Muster erkennen lassen, die auf standardisierte, teilautomatisierte oder KI-gestützte Produktionslogiken hindeuten. Dabei steht nicht die Identifikation konkreter KI-Tools im Vordergrund, sondern die Analyse beobachtbarer Struktur- und Wiederholungsmuster im Content.
Methodisches Vorgehen
Die Untersuchung basiert auf einer quantitativen Inhaltsanalyse von über tausend Instagram-Posts der zwölf Super-League-Clubs. Anhand eines eigens entwickelten Indikatorenmodells wurden visuelle, sprachliche und strukturelle Merkmale codiert und zu aggregierten KI-Post-Scores zusammengeführt. Ergänzend wurde eine qualitative Fallanalyse sowie eine externe Kontextualisierung mittels Inflact-Daten vorgenommen.
Abbildung: Durchschnittlicher KI-Post-Score pro Verein (0–14)
Die Abbildung zeigt deutliche Unterschiede zwischen den Super-League-Clubs hinsichtlich standardisierter und potenziell automatisierungsnaher Kommunikationsmuster. Vereine wie der FC Basel weisen höhere durchschnittliche KI-Post-Scores auf, während Clubs wie der FC Winterthur niedrigere Werte erzielen. Die Scores basieren auf aggregierten Indikatoren zu Text-, Hashtag- und Strukturkonsistenz und stellen keine direkte Messung tatsächlicher KI-Nutzung dar.
Abbildung: Anzahl veröffentlichter Instagram-Posts pro Verein
Die Verteilung der veröffentlichten Beiträge zeigt erhebliche Unterschiede in der Produktionsintensität zwischen den Clubs. Eine hohe Posting-Frequenz geht dabei nicht zwingend mit höheren KI-Post-Scores einher, was darauf hinweist, dass Standardisierung auch durch manuelle Routinen oder organisatorische Faktoren erklärt werden kann.
Ergebnisse
Die Ergebnisse zeigen deutliche Unterschiede zwischen den Clubs hinsichtlich Standardisierung, Wiederholungsmustern und potenzieller Automatisierungsnähe. Die Clubs lassen sich entlang eines Kontinuums einordnen, das von stark formatierten, konsistenten Kommunikationsstilen bis hin zu variantenreichen, situativ wirkenden Inhalten reicht. Hohe Posting-Frequenzen gehen dabei nicht zwingend mit höheren KI-Post-Scores einher.
Fazit & Ausblick
Die Ergebnisse der Arbeit zeigen, dass der Einsatz generativer KI in der Social-Media-Kommunikation der Schweizer Super-League-Clubs weniger als isoliertes technisches Einzelereignis zu verstehen ist, sondern primär als strukturelles Element digitaler Produktionsprozesse. KI entfaltet ihre Wirkung insbesondere dort, wo repetitive Abläufe unterstützt, redaktionelle Routinen beschleunigt oder kreative Impulse geliefert werden, ohne die menschliche Kontrolle vollständig zu ersetzen.
Die Analyse macht deutlich, dass nicht einzelne KI-Effekte, sondern vor allem wiederkehrende Muster wie neutrale Sprache, standardisierte Templates und regelmässige Veröffentlichungsrhythmen zentrale Indikatoren für Automatisierungs- und KI-Einflüsse darstellen. Gleichzeitig zeigt sich, dass hohe Effizienz und Posting-Frequenz nicht automatisch zu höherem Engagement führen und dass Authentizität und Situationsbezug weiterhin entscheidende Erfolgsfaktoren der Fan-Kommunikation bleiben.
Für die Praxis unterstreichen die Ergebnisse die Notwendigkeit einer bewussten strategischen Balance zwischen Effizienz, Standardisierung und redaktioneller Gestaltungsfreiheit. Für zukünftige Forschung ergeben sich insbesondere Ansatzpunkte für vergleichende Analysen zwischen Ligen, die Untersuchung von KI-Einsatz in Live- und Videoformaten sowie die Kombination quantitativer Inhaltsanalysen mit qualitativen Einblicken in interne Produktionsprozesse.