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Handbuch Daten und KI im Journalismus

32,00 

Zusätzliche Information

Größe 17 × 24 cm
Artikelnummer(n)

9783744521024, 9783744521031

Veröffentlicht

erscheint am 15.08.2024

Formate

Buch, PDF

Verlag

Herbert von Halem Verlag

Seiten

300

Reihe

Praktischer Journalismus (AAXTD83)

Bucheinband

Broschur

Downloads: Cover
Erscheint demnächst

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.

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. Sie ist Gesellschafterin bei AlgorithmWatch, engagiert sich im Vorstand des Vereins Netzwerk Recherche und wurde vom Medium Magazin als „Wissenschaftsjournalistin des Jahres 2016“ ausgezeichnet. In ihrer Lehre und Forschung beschäftigt sich Christina Elmer mit Datenjournalismus, ethischen Dimensionen der digitalen Medienöffentlichkeit, redaktioneller Produktentwicklung mit nutzerzentrierten Formaten sowie mit Prozessen der digitalen Produktion, Distribution und Rezeption.
Lorenz Matzat ist Journalist und Medienunternehmer. Als Mitgründer der Jetzt Studios arbeitet er zu generativer KI im Journalismus und im Non-Profit-Sektor; zudem engagiert er sich im Klimajournalismus. 2021 wurde er für drei Jahre auf die Karl-Bücher-Gastprofessur für die Zukunft des Journalismus an der Universität Leipzig berufen. 2017 war er Mitgründer der NGO AlgorithmWatch und arbeitete dort fünf Jahre als technischer Leiter. Außerdem er war bis Anfang 2024 deren Gesellschafter. Matzat studierte Politikwissenschaften, war Tageszeitungsvolontär und begann 2009 mit eigenen Firmen im Datenjournalismus zu arbeiten. Er wurde u.a. mit dem Grimme Online Award und dem US-amerikanischen Online Journalism Award ausgezeichnet. Matzat ist Mitglied von Netzwerk Recherche e.V. und lebt in Zürich.

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