Handbuch Daten und KI im Journalismus

Herausgegeben:Elmer, Christina; Matzat, Lorenz

• Broschiertes Buch

Produktbeschreibung

Die Digitalisierung hat den Journalismus längst umfassend transformiert. Datenjournalistische Methoden ermöglichen Recherchen in großen Datensätzen sowie interaktive Visualisierungen und automatisierte Dashboards. Und der nächste Entwicklungssprung hat die Medien bereits erfasst: Künstliche Intelligenz versetzt Journalist:innen in die Lage, enorme Datenmengen zu bewältigen und Beiträge zu personalisieren. Welche Erfahrungen wurden bei der Arbeit mit Daten und KI-Systemen im Journalismus gewonnen? Was für Fähigkeiten und Fertigkeiten sollte man dafür mitbringen? Und welche ethischen Fragen sind relevant? Diesen Aspekten widmet sich das Handbuch in über 20 Beiträgen. Die Autor:innen haben den Datenjournalismus mitgeprägt, ihn in Seminaren vermittelt und wissenschaftlich reflektiert. Das Handbuch richtet sich an angehende wie auch erfahrene Journalist:innen sowie an interessierte Forschende.

Produktdetails

• Praktischer Journalismus 112
• Verlag: Halem
• Seitenzahl: 386
• Erscheinungstermin: 9. Oktober 2024
• Deutsch
• Abmessung: 240mm x 174mm x 25mm
• Gewicht: 725g
• ISBN-13: 9783744521024
• ISBN-10: 3744521028
• Artikelnr.: 69809638

Autorenporträt

Christina Elmer ist Professorin für Digitalen Journalismus und Datenjournalismus an der TU Dortmund. Zuvor arbeitete sie in unterschiedlichen Positionen in der Redaktion des Spiegel, zuletzt als stellvertretende Entwicklungschefin.

Lorenz Matzat ist Journalist und Softwareproduzent. Er arbeitet mit generativer KI im Journalismus und Wissensmanagement; zudem engagiert er sich im Klimajournalismus.

Inhaltsangabe

KapitelverzeichnisLorenz Matzat (Jetzt Studios) und Christina Elmer (TU Dortmund)Daten und Künstliche Intelligenz im JournalismusStefan Wehrmeyer (OKFN)Quellen und offene Daten im JournalismusJan Georg Plavec (Stuttgarter Zeitung / Stuttgarter Nachrichten)Daten im lokalen und regionalen JournalismusHannes Munzinger, Sophia Baumann (Paper Trail Media)Investigation auf der Basis von Leaks und großen DatensätzenGianna Grün (TU Dortmund/DW)Visualisierung: Grundlagen und Rezeption datenbasierter GrafikenTimo Grossenbacher (TX/Tamedia)Automation im JournalismusAchim Tack (Spiegel/Ubilabs)Geodaten und Satellitendaten im journalistischen EinsatzSören Müller-Hansen (Süddeutsche Zeitung)Datenbasierter Journalismus zur KlimakriseHendrik Lehmann (Tagesspiegel)Interaktiver Datenjournalismus: Dynamische Visualisierung, Tools und BeteiligungMarie Gundlach (Süddeutsche Zeitung)Datenjournalismus und Dashboards in der Covid-PandemieKatarina Huth, Max Donheiser (Correctiv)Der Kampf um Wasser: Wie wir mit lokalen Daten den Klimawandel greifbar machenJessica Heesen (Universität Tübingen)Ethik des datenbasierten JournalismusAna Moya, Fabian Maier (Handelsblatt Media Group)Daten in der Rezeptionsanalyse: Ansätze und Methoden der Editorial IntelligenceMario Haim, Valerie Hase (LMU)Datenjournalismus aus Sicht der KommunikationswissenschaftNicolas Kayser-Bril (AlgorithmWatch)Methoden und Strategien im Algorithmic Accountability ReportingUli Köppen (BR AI + Automation Lab)KI im Bayerischen Rundfunk: Neue journalistische Angebote durch Automatisierung und KIClaus Hesseling (NDR Data)KI-Assistenz in der Programmierung und DatenarbeitMeik Bittkowski (Science Media Center)Modularer (Daten-)JournalismusSteffen Kühne (BR AI + Automation Lab)Große Sprachmodelle im JournalismusDavid Caswell (StoryFlow Ltd.)Praktische Strategien für den KI-Einsatz im JournalismusChristoph Kucklick (Henri-Nannen-Schule)The medium is the machine oder: Die Wirklichkeit der KI

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Kapitelverzeichnis Lorenz Matzat (Jetzt Studios) und Christina Elmer (TU Dortmund) Daten und Künstliche Intelligenz im Journalismus Stefan Wehrmeyer (OKFN) Quellen und offene Daten im Journalismus Jan Georg Plavec (Stuttgarter Zeitung / Stuttgarter Nachrichten) Daten im lokalen und regionalen Journalismus Hannes Munzinger, Sophia Baumann (Paper Trail Media) Investigation auf der Basis von Leaks und großen Datensätzen Gianna Grün (TU Dortmund/DW) Visualisierung: Grundlagen und Rezeption datenbasierter Grafiken Timo Grossenbacher (TX/Tamedia) Automation im Journalismus Achim Tack (Spiegel/Ubilabs) Geodaten und Satellitendaten im journalistischen Einsatz Sören Müller-Hansen (Süddeutsche Zeitung) Datenbasierter Journalismus zur Klimakrise Hendrik Lehmann (Tagesspiegel) Interaktiver Datenjournalismus: Dynamische Visualisierung, Tools und Beteiligung Marie Gundlach (Süddeutsche Zeitung) Datenjournalismus und Dashboards in der Covid-Pandemie Katarina Huth, Max Donheiser (Correctiv) Der Kampf um Wasser: Wie wir mit lokalen Daten den Klimawandel greifbar machen Jessica Heesen (Universität Tübingen) Ethik des datenbasierten Journalismus Ana Moya, Fabian Maier (Handelsblatt Media Group) Daten in der Rezeptionsanalyse: Ansätze und Methoden der Editorial Intelligence Mario Haim, Valerie Hase (LMU) Datenjournalismus aus Sicht der Kommunikationswissenschaft Nicolas Kayser-Bril (AlgorithmWatch) Methoden und Strategien im Algorithmic Accountability Reporting Uli Köppen (BR AI + Automation Lab) KI im Bayerischen Rundfunk: Neue journalistische Angebote durch Automatisierung und KI Claus Hesseling (NDR Data) KI-Assistenz in der Programmierung und Datenarbeit Meik Bittkowski (Science Media Center) Modularer (Daten-)Journalismus Steffen Kühne (BR AI + Automation Lab) Große Sprachmodelle im Journalismus David Caswell (StoryFlow Ltd.) Praktische Strategien für den KI-Einsatz im Journalismus Christoph Kucklick (Henri-Nannen-Schule) The medium is the machine oder: Die Wirklichkeit der KI