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Einleitung -- Grundlegende Begriffe:Journalismus und seine Publika -- Forschungsobjekt: automatisierter Journalismus -- Vertrauen in Journalismus -- Glaubwürdigkeit und Vertrauen in automatisiert generierte Nachrichtentexte: Forschungsstand zur Wahrnehmung der Lesenden -- Forschungsmodell und Ableitung der Forschungsfragen -- Methodik und Untersuchungsdesign: Focus Groups -- Ergebnisse -- Fazit.
In diesem Open-Access-Buch geht es um die Frage, wie Leser*innen in Deutschland automatisiert generierte Nachrichten wahrnehmen und welche Bedeutung sie den Verfahren im Journalismus zuschreiben. Im Mittelpunkt steht die Frage, ob das Publikum dem automatisierten Journalismus vertraut und welche Einflussfaktoren bei dieser Entscheidung eine Rolle spielen. Zur empirischen Überprüfung wurden Focus Groups mit gezielt rekrutierten Leser*innen eingesetzt. Die Ergebnisse zeigen, dass es keine monokausalen Antworten auf die Frage nach dem Vertrauen der Lesenden in automatisierten Journalismus gibt. Grundsätzlich stehen sie dem Technologieeinsatz neutral und gleichzeitig neugierig sowie – vor allem mit Blick auf die Zukunft – skeptisch gegenüber. Die Teilnehmenden fordern einen transparenten Umgang der Medienorganisationen mit automatisierter Berichterstattung und wollen mehr Informationen zum Einsatz, zur Verbreitung und zur Technologie haben. Als Einflussfaktoren auf die Vertrauensbewertung wurden ausgewählte Personen- sowie Text- und Publikationsmerkmale und Eigenschaften des Untersuchungsgegenstands getestet. Hohe Relevanz haben erkennbar die Angst vor gezielter Manipulation, die individuellen Vorstellungen über Künstliche Intelligenzen sowie die Kontingenz von Texten. Die Autorin Theresa Körner hat 2023 am Institut für Kommunikationswissenschaft der Otto-Friedrich Universität Bamberg zum Thema Vertrauen der Lesenden in Automatisierten Journalismus promoviert.
Generalisiertes Vertrauen in automatisierten Journalismus : Bedeutung und Einflussfaktoren auf das Vertrauen deutscher Leser*innen / Körner, Theresa. Wiesbaden : Springer VS, [2024]
