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Unsichtbar und unverständlich: Aktuelle Kennzeichnungen von Roboterjournalismus

Autor(en):
Gießmann, Marius [DBLP] ;
Goutrié, Christine [DBLP] ;
Herzog, Michael [DBLP]
Zusammenfassung
Die vorliegende Arbeit liefert einen empirischen Beitrag zur Transparenzdiskussion um Roboterjourna-lismus Sie zeigt durch Blickbewegungsmessungen, dass die von handelsblatt.com aktuell verwendete Kennzeichnung so gut wie nicht wahrgenommen und auch dann von den Proband*innen der ersten Testgruppe nicht verstanden wird, wenn sie ohne Zeitbegrenzung betrachtet werden kann. Die Arbeit zeigt auch, dass die Position entscheidenden Einfluss auf die Sichtbarkeit und Bewertung der Kennt-lichmachung hat: bei alternativer Positionierung am Kopf des Textes für eine zweite Testgruppe entfie-len achtmal so viele Fixationen auf die Kennzeichnung. Gleichzeitig bewerten diese Proband*innen die Auffälligkeit, Position und Abgrenzung der Kenntlichmachung vom Artikeltext deutlich positiver als die erste Vergleichsgruppe, die den Originalhinweis gesehen hat.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Gießmann, M., Goutrié, C. & Herzog, M., (2018). Unsichtbar und unverständlich: Aktuelle Kennzeichnungen von Roboterjournalismus. In: Dachselt, R. & Weber, G. (Hrsg.), Mensch und Computer 2018 - Tagungsband. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. DOI: 10.18420/muc2018-mci-0294
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DateienGroesseFormatAnzeige
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Mehr Information

DOI: 10.18420/muc2018-mci-0294
Datum: 2018
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper

Keywords

  • Roboterjournalismus
  • robot journalism
  • automated content
  • algorithmic journalism
  • news perception
  • experimental study
Sammlungen
  • Tagungsband MuC 2018 [68]

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