Computational Exploration im Journalismus

Journalistische Arbeitswege und der Einfluss von "Computational Journalism"


Trabajo Escrito, 2017

28 Páginas, Calificación: 1,3


Extracto


Inhalt

1 Einleitung
1.1 Begriffserklärung
1.2 Theoretischer Hintergrund
1.2.1 Recherche
1.2.2 Themenfindung
1.2.3 Produktion
1.2.4 Korrektur.
1.2.5 Moderation
1.2.6 Kommunikation

2 Fragestellung
2.1 Ableitung der Forschungsfrage
2.2 Hypothesenbildung

3 Methodik
3.1 Messmethoden

4 Ergebnisse

5 Diskussion
5.1 Interpretation
5.2 Methodenkritik
5.3 Ausblick

6 Fazit

7 Literaturverzeichnis

8 Abbildungsverzeichnis

9 Tabellenverzeichnis

10 Anhang

1 Einleitung

Historisch betrachtet haben technologische Entwicklungen schon immer weitreichende Veränderungen für den Menschen mit sich gebracht. Fundamentale Technologien wie beispielsweise die Entwicklung der Agrikultur, der Maschinentechnologie, der Elektrizität oder der Mikroelektronik stellen laut Weyers (2006) erhebliche Umbrüche für den Menschen dar, die sich auf verschiedenste Bereiche unseres alltäglichen Lebens auswirken (Weyer, 2006). Gegenwärtig stehen Algorithmen und künstliche Intelligenz im Fokus von Wissenschaft und Medien. Was bedeutet die Infiltrierung von Maschinen spezifisch für den Journalismus? Als vierte Gewalt im Staat ist der Journalismus dafür zuständig, die Mächtigen zu kontrollieren und Missstände zu beleuchten. Er trägt für unsere Gesellschaft Informationen zusammen und unterbreitet diese der Öffentlichkeit (Weischenberg, Malik, & Scholl, 2006).

Journalismus ist nach Luhmann (2009) die Schnittstelle zwischen Weltgeschehen und Bevölkerung und nimmt somit eine sogenannte „Gatekeeper-Funktion“ ein (Luhmann, 1996). Mit Einführung des Internets in den 1980er und 1990er Jahren und der damit verbundenen Digitalisierung haben sich laut Dörr (2016) die Arbeitswege von Journalisten kontinuierlich weiterentwickelt. Automatisierungen sind in allen Bereichen journalistischen Arbeitens zu finden und stellen im Kampf um Wirtschaftlichkeit und publizistische Anerkennung das Bestehen von Medien sicher (Dörr, 2016). Jedoch ist die Frage, inwiefern Technologien in der Lage sind, menschliche Leistungen zu übernehmen und inwieweit Maschinen Menschliches leisten sollten, relevanter denn je. Laut Dörr drängen neue Marktteilnehmer in die sich wandelnde Medienwelt und stellen die Rolle von Journalisten durch innovative Produkte wie algorithmische Textgenerierungs-Software infrage (Dörr, 2015).

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit Arbeitswegen von Journalisten und der Rolle von neuen Technologien im Berufsbild Journalismus. Bei der Definition von Arbeitswegen im „klassischen Sinne“ dient Weischenberg (2006) als theoretischer Hintergrund (Weischenberg, Malik, & Scholl, 2006). Ergebnisse dieser Definitionen sind in Kapitel 1.1 zu finden und bieten einen Überblick über die verschiedenen Facetten des journalistischen Arbeitens. Kapitel 4 greift die aktuellen technologischen Entwicklungen und Trends im Journalismus auf und erläutert diese anhand von Beispielen. Abschließend diskutiert diese Arbeit Chancen und Risiken, die sich aus Technologien für den Journalismus ergeben.

1.1 Begriffserklärung

Die Recherchearbeit zu aktuellen technologischen Entwicklungen im Journalismus hat diese Arbeit zu einer Vielzahl von Definitionsansätzen geführt. Begriffe wie „Computational Journalism" und „Algorithmic Journalism" spielen dabei eine zentrale Rolle und haben sich nach Dörr (2006) gegen verschiedene andere Definitionsversuche durchgesetzt (Dörr, 2016). Im folgenden Abschnitt werden diese zentralen Begriffe definiert.

Big Data

Der Begriff „Big Data" beschreibt nach Dörr (2016) eine Vielzahl unstrukturierter, digital gespeicherter Daten, die aufgrund voranschreitender Komplexität mit herkömmlichen Programmen nicht mehr analysiert werden können (Dörr, 2016).

Algorithmus

Ein Algorithmus ist auf einfacher Ebene eine Problemlösung. Anhand eines exakt zu befolgenden Plans wird ein Problem gelöst. Da dieser Plan exakt formuliert ist, kann ein Computer diesen selbstständig durchführen (Gabler, 2013).

Algorithmische Selektion

Hierbei handelt es sich um den technisch-funktionalen Kern einer Anwendung. Sie löst Probleme entlang der Komponenten Eingabe, Verarbeitung und Ergebnis. Es findet eine Auswahl und Filterung von Elementen nach vorprogrammierten Handlungsmöglichkeiten aus einer Gesamtheit statt (Latzer, Hollnbuchner , Just , & Saurwein, 2016).

Bot

Der Begriff „Bot" ist eine Abkürzung für „Robots" und beschreibt ein einfaches Hilfsprogramm oder Algorithmen, die automatisiert wiederkehrende Routinen ausüben (Langer, 2016).

Computational Exploration in Journalism (Computational Journalism)

Nach Dörr (2006) ist unter „Computational Journalism" - vor dem Hintergrund der Digitalisierung und gefördert durch Big Data - eine Vielzahl neuer Technologien im Journalismus zusammengefasst (Dörr, 2016). Darunter fallen Ausprägungen wie „Computer-Assisted-Reporting, „Data Journalism" und „Algorithmic Journalism". „Computational Journalism" beinhaltet verschiedene computergestützte Arbeitsschritte aus der journalistischen Praxis.

Die verschieden Arbeitsschritte definiert Dörr (2006) wie folgt: Sammeln von Informationen, Organisation und Sinngebung (Themenfindung), Kommunikation und Präsentation sowie Verbreitung (Distribution) und Resonanz von Big Data (Dörr, 2016)

Computer-Assisted-Reporting (CAR)

„Computer-Assisted-Reporting" (CAR) bezeichnet das Darstellen eines Sachverhaltes mit Hilfe von Computern. Nach Dörr (2006) wurde CAR erstmals in den 1950er Jahren benutzt. Damals wurden mit Hilfe von Computern Daten zur Präsidentenwahl analysiert. Im Journalismus spielte diese Technologie jedoch bis zum Einzug von Computern in Redaktionen (1980er Jahre) kaum eine Rolle. Mit Aufkommen des Internets und der Forschung im Bereich Künstliche Intelligenz in den 1990er Jahren erfuhr CAR einen Schub in der Entwicklung. Heute übernimmt CAR eine Vielzahl von Aufgaben. Eine eindeutige Beschreibung ihrer Funktionen wird dadurch erschwert. Ablesbar ist jedoch das Muster von Algorithmen, die in klar definierten Strukturen und nach gesetzten Regeln agieren. In der Praxis führt CAR Anfragen von Journalisten aus. Daraufhin kontextualisiert der Journalist Inhalte, verfasst Artikel und entscheidet über Publikation und Distribution.

Data Journalism

„Data Journalism" betont im Vergleich zum CAR vor allem Datenaspekte und bedarf daher einer weiteren Differenzierung. Nach Dörr (2006) liegt der Fokus auf digitalem Storytelling (Dörr, 2016). Mit Hilfe von algorithmischen Prozessen lassen sich sowohl bei der explorativen als auch bei der quantitativen journalistischen Recherche große digitale und öffentlich verfügbare Datensätze (Big Data / Open Data) auswerten. „Data Journalism" hilft bei der Darstellung von großen Datensätzen in Form von Auswertungen, Tabellen und Visualisierungen (Langer, 2016).

Algorithmic Jouralism

Der Begriff „Algorithmic Journalism" beschreibt automatisierte Textgenerierung (Natural Language Generation - NLG) durch Computer. Weitere Definitionsansätze aus Wissenschaft und Medien zur automatisierten Erstellung von Inhalten durch Computer stellen beispielsweise die Begriffe „Robot Journalism" und „Automated Journalism" dar. Zur Vereinfachung dieser Arbeit wird in diesem Kontext der Definitionsansatz von Dörr (2006) dienen.

„Algorithmic Journalism" ist unter der Verfügbarkeit von Big Data in der Lage, massenhaft und standardisiert Inhalte zu produzieren. Während Algorithmen in den journalistischen Genres „CAR" oder „Data Journalism" hauptsächlich als Analyse-, Editier- oder Recherchewerkzeug fungieren (z.B. zur Visualisierung von Daten), sind Algorithmen im „Algorithmic Journalism" zu weitaus mehr dienlich. Je nach produkt- und ergebnisabhängigen Trainingsrunden der Software ist eine vom Menschen (fast) unabhängige Produktion, Publikation und Distribution von Texten möglich. Zur Erläuterung von technologischen Voraussetzungen und der Funktionsweise des „Algorithmic Journalism" veranschaulicht das nachstehende Eingabe-Verarbeitungs- Ergebnis-Modell (E-V-E-Modell) die Phasen der automatischen Textgenerierung (Dörr, 2015).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Ausgangspunkt für automatische Textgenerierung (NLG) ist das Vorliegen von vorstrukturierten Daten, die unter Parametern wie z.B. Länge des Textes, Datum oder Ort inhaltlich eingegrenzt werden. Diese Phase der Textgenerierung stellt die „Eingabe" („Input") dar.

In der zweiten Phase „Verarbeitung" („Throughput") kommt es zur Planung und Realisierung des Textes. Selektionsalgorithmen vergleichen die Elemente der Datenbasis mit formulierten Bedingungen. Je nachdem, ob Elemente eine Bedingung erfüllen oder nicht, werden sie in eine Zwischenmenge aufgenommen. Den aufgenommenen Elementen in der Zwischenmenge wird Relevanz zugewiesen und es findet die Textrealisierung statt.

Die daraus resultierende „Ergebnis"-Phase („Output") wird wiederum in natürlicher und grammatikalisch korrekter Sprache nach statistisch festgelegten Relevanzkriterien analysiert und bewertet, bevor das Ergebnis zum Teil autonom publiziert wird (Dörr, 2015).

1.2 Theoretischer Hintergrund

Arbeitswege von Journalisten gehen stets mit den zur Verfügung stehenden Technologien einher. Um die Bedeutung dieser Technologien für den Journalismus zu beschreiben, ist zunächst ein Blick auf journalistisches Arbeiten generell notwendig. Was sind Aufgaben von Journalisten und wie werden sie im klassischen Sinne umgesetzt? Als theoretische Grundlage für diese Arbeit dient Weischenberg (2006): „Die Souffleure der Mediengesellschaft" (Weischenberg, Malik, & Scholl, 2006).

Der Report über die Journalisten in Deutschland stellt eine qualitative Datenerhebung dar, in der insgesamt 1.536 Journalistinnen und Journalisten zu ihrem Beruf befragt wurden. Bei den Ergebnissen kann man aufgrund der Veröffentlichung im Jahr 2006 nicht mehr von aktuellen Zahlen sprechen. Das Ziel der Bildung eines theoretischen Hintergrundes bezüglich der Arbeitswege von Journalisten wird dadurch nicht gemindert. Weischenberg vergleicht in seiner Arbeit die Entwicklung des Journalismus’ zwischen 1993 und 2005. Daten einer Erststudie aus dem Jahr 1993 dienen als Vergleichsgröße.

Die folgende Abbildung zeigt die Wochenarbeitszeit der verschiedenen Tätigkeiten von Journalisten in einem Zeitvergleich zwischen 1993 und 2005.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Tätigkeiten von Journalisten (Weischenberg, 2006, eigene Darstellung)

Zur vereinfachten Darstellung lassen sich folgende sieben Tätigkeitsfelder von Journalisten ableiten, die als theoretische Grundlage der vorliegenden Arbeit dienen:

- Recherche
- Themenfindung
- Produktion
- Korrektur
- Moderation
- Kommunikation
- Distribution

1.2.1 Recherche

Der Begriff „Recherche" ist im Journalismus nicht einfach zu definieren, da sich journalistisches Arbeiten in Bezug auf die Informationsgewinnung stark unterscheidet. Journalist ist in Deutschland ein freier Beruf und kann ohne spezifische Ausbildung ausgeübt werden (Weischenberg, Malik, & Scholl, 2006). Die daraus resultierende Entgrenzung im gesamten Medienbereich hat zur Folge, dass Journalisten unterschiedliche Intentionen mit ihren Publikationen verfolgen. Journalismus verfolgt nicht nur einen Bildungsauftrag für die Gesellschaft, sondern unterliegt seit Jahren auch immer stärker Prozessen der Ökonomisierung. Der Einfluss von Werbung und PR spielt eine immer größere Rolle bei der Beschaffung von Informationen. Um dieser Arbeit eine Definitionsgrundlage für den Begriff „Recherche" zu geben, bietet sich der Vorschlag von Haller (2004) an:

„Unter historischem Blickwinkel hat sich die journalistische Recherche seit Ende des 19. Jahrhunderts zu einem professionellen Verfahren entwickelt, mit dem Aussagen über Vorgänge beschafft, geprüft und beurteilt werden.“ (Haller, 2004, S. 39)

1.2.2 Themenfindung

Journalismus ist für die Herstellung und Bereitstellung von Themen zur öffentlichen Kommunikation zuständig. Gesammelte Informationen werden von Journalisten abgewogen und fließen in den Prozess der Themenfindung ein. Nach Schweda (1995) unterliegt der Journalismus einem Selektionsdruck (Schweda & Opherden, 1995). Der Journalismus bildet keinesfalls das komplette Weltgeschehen ab und nicht jedes Ereignis ist gesellschaftlich relevant. Daher sind Entscheidungsprozesse notwendig, die von Journalisten beispielsweise innerhalb von Redaktionssitzungen durchgeführt werden. Schweda definiert in diesem Prozess folgende Nachrichtenfaktoren, die bei der Selektion helfen:

I. Thematisierung: Je enger ein Ereignis mit einem langfristig eingeführten Thema zusammenhängt, umso größer ist der Nachrichtenwert.
II. Relevanz: Je höher die Zahl der Betroffenen und der Grad der Bedeutung eines Ereignisses ist, umso größer ist der Nachrichtenwert.
III. Regionale Zentralität
IV. Persönlicher Einfluss bzw. Prominenz eines Beteiligten
V. Komplexität: Ereignisse mit hohem Nachrichtenwert sind von vergleichsweise komplexer Struktur, was Thematik, Beteiligte und Verlaufsform betrifft.
VI. Überraschung
VII. Negativismus: Die meisten Medien wenden Ereignissen eine besondere Aufmerksamkeit zu, wenn Konflikte zwischen Personen oder Schäden an Sachen oder Personen auftreten.

1.2.3 Produktion

Für die Vermittlung von Informationen produzieren Journalisten Inhalte, um sie der Öffentlichkeit zu präsentieren. Dieser Arbeitsschritt ist im Journalismus vielfältig und abhängig vom Format des Mediums. So können Inhalte beispielsweise in Form von eigenen Texten, Radiobeiträgen oder Videobeiträgen produziert werden. Laut Weischenberg (2006) verbringen Journalisten bei Printmedien im Durchschnitt zwei Stunden pro Woche mit dem Verfassen von Texten (Weischenberg, Malik, & Scholl, 2006). Agenturjournalisten verbrächten sogar über zweieinhalb Stunden mit dem Schreiben von Texten.

1.2.4 Korrektur

Ein weiterer Arbeitsschritt bei der Tätigkeit von Journalisten besteht in der Korrektur von produzierten Inhalten. Bevor es zur Publikation kommt, ist das Gegenlesen oder das Redigieren von Inhalten gängig. Nach Weischenberg (2006) verbringen beispielsweise Journalisten in Nachrichtenagenturen rund anderthalb Stunden mit Redigieren. Das Gegenlesen bzw. die Abnahme von Inhalten beruht sowohl auf kollegialen als auch hierarchischen Gründen. Das Gegenlesen dient im Journalismus zu Kontroll- und Feedback-Zwecken (Weischenberg, Malik, & Scholl, 2006).

1.2.5 Moderation

Eine weitere Vermittlungsform von Informationen bildet die Moderation, bei der Journalisten beispielsweise vor oder hinter der Kamera Ereignisse präsentieren. Dieser Arbeitsschritt lässt sich nicht auf alle Formen des Journalismus’ beziehen, jedoch spielt die Moderation vor allem im Rundfunk eine zentrale Rolle und ist daher erwähnenswert (Weischenberg, Malik, & Scholl, 2006).

[...]

Final del extracto de 28 páginas

Detalles

Título
Computational Exploration im Journalismus
Subtítulo
Journalistische Arbeitswege und der Einfluss von "Computational Journalism"
Universidad
Sport Academy Cologne  (Institut für Kommunikations- und Medienforschung)
Curso
Critical Topics des Sportjournalismus
Calificación
1,3
Autores
Año
2017
Páginas
28
No. de catálogo
V374937
ISBN (Ebook)
9783668522442
ISBN (Libro)
9783668522459
Tamaño de fichero
910 KB
Idioma
Alemán
Palabras clave
Automated Journalism, Algorithmische Selektion, Algorithmus, Computer-Assisted-Reporting, Data Journalism, Algorithmic Jouralism, Robot Journalism, Natural Language Generation, Bots, Chat Bot
Citar trabajo
Patrick Pilz (Autor)Kim Martin Heeß (Autor), 2017, Computational Exploration im Journalismus, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/374937

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Título: Computational Exploration im Journalismus



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