Handbuch Daten und KI im Journalismus (eBook, PDF)

Redaktion: Elmer, Christina; Matzat, Lorenz

• Format: PDF

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.

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Produktdetails

• Verlag: Herbert von Halem Verlag
• Seitenzahl: 386
• Erscheinungstermin: 9. Oktober 2024
• Deutsch
• ISBN-13: 9783744521031
• Artikelnr.: 71867392

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