Einflüsse auf die Wahrnehmung von automatisiertem Journalismus

Automatisierter Journalismus („Roboterjournalismus“) ermöglicht das effiziente Generieren einfacher Texte für datenlastige Themen. Er ist imstande, große Mengen von Meldungen zu produzieren, für der Einsatz von Journalisten nicht rentabel wäre. Rezipienten erkennen dabei kaum Unterschiede zwischen menschlich verfassten und computergenerierten Texten.

In dieser Studie replizierten wir zunächst diese Befunde für verschiedene Themen (Fußball, Finanzen und Unterhaltung) und für einen weiteren Anbieter derartiger Texte. Unsere Befunde bestätigen die Ergebnisse vorangegangener Studien: Rezipienten nehmen kaum Unterschiede zwischen manuell verfassten und automatisiert erstellten Texten. Das liegt einerseits wohl an der Einfachheit der Textgattungen selbst, es handelt sich ja um kurze Nachrichtenmeldungen. Andererseits könnte ein Grund dafür die Erwartungshaltung der Rezipienten sein, die etwa den automatisierten Text überbewerten, insofern der Text als "nicht schlecht für einen Computer" bewertet wird.

Wir untersuchen deshalb den Einfluss der Erwartungshaltung auf die Bewertung, finden hier aber keinen Einfluss. Die Erwartung, die gegenüber einem manuell verfassten oder einem automatisiert erstellten Text vorherrscht, beeinflusst die Bewertung nicht. Mit anderen Worten: Innovationseffekte können wir mit Blick auf die Wahrnehmung dieser Texte ausschließen.

Zuletzt soll der Einfluss des Themeninteresses auf die Wahrnehmung solcher Texte untersucht werden. Die Ergebnisse zeigen keine solchen Einflüsse des Themeninteresses.

Steckbrief

Publikationen

Haim, Mario, & Graefe, Andreas (2017). Automated news: Better than expected? Digital Journalism. doi:10.1080/21670811.2017.1345643. Special Issue on Churnalism.

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Mario Haim