In dieser Vorlesung betrachten wir verschiedene Schlüsselinnovationen in der Mensch-Technik-Interaktion, der zwischenmenschlichen Kommunikation und innerhalb verschiedener Medientypen, um (1) Prozesse der Medieninnovation und des Medienwandels zu verstehen, (2) zu beleuchten, wie Innovationen entstehen (können) und (3) aktuellen Trends in Bereichen wie Robotik, Chat Bots und künstlicher Intelligenz, Social Media, Instant Messenger, in (audio-)visueller Kommunikation und Virtual Reality nachzuspüren.
Voraussetzungen. Die Vorlesung ist im Wahlpflichtmodul (WP) 15―aktuelle
Themen der Kommunikationswissenschaft―angesiedelt. Aus den WPs 6-15 müssen
insgesamt fünf WPs gewählt werden. Im dritten Fachsemester soll ein WP, im
vierten und fünften Fachsemester sollen jeweils zwei WPs gewählt werden. Entsprechend
haben Sie als Studierende die Grundlagenmodule in der Regel bereits
abgeschlossen und erste Einblicke in die methodischen und berufspraktischen
Seminare gewonnen. Das ist aber keine Voraussetzung im engeren Sinne―relevante
theoretische Elemente werden wir auffrischen und ggf. mit neueren Studien
‚updaten‘.
Lernergebnisse. Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls sind Sie in der Lage, (a) Ihr wissenschaftliches Arbeiten und ihre berufliche Praxis auf einen soliden Überblick über grundlegende theoretische und empirische Ansätze zu Innovationen in Medien und Technik zu stützen; (b) offene Forschungsfragen und Gelegenheitsstrukturen für Innovationen zu identifizieren und (c) die Versprechen und (ethischen) Fallstricke von sich verändernden Medienumgebungen in verschiedenen Innovationsbereichen zu diskutieren und dabei aktuelle Entwicklungen in der Gesellschaft zu berücksichtigen.
Methoden. Inputvorträge und aktive Diskussionen. Jede Woche wird zudem ein Video oder ein Podcast als Vorbereitung empfohlen, damit Sie Ihre eigenen Gedanken leichter einbringen können. Die Vorlesungsunterlagen (d.h. Folien, Einstiegs- und Vertiefungsliteratur, Empfehlungen für Videos und Podcasts (als Links) werden (entsprechend Urheberrecht) online zur Verfügung gestellt, so dass Sie die Themen in Ihrem eigenen Tempo wiederholen, auffrischen und neu überdenken können.
Vorlesungssprachen. Deutsch und Englisch.

- Teacher: Lena Frischlich
Künstliche Intelligenz ("KI") und "big data", "deep fakes" und "data science", "algorithmic awareness" und "digital literacy", "natural language processing" und "Netzwerkanalysen" -- regelmäßig geistert eine Vielzahl von Phänomenen und Buzzwords durch die wissenschaftlichen und öffentlichen Diskurse, die auch und insbesondere in der Kommunikationswissenschaft für viel Aufmerksamkeit sorgen. Denn noch nie waren so viele Lebensbereiche von digitaler Kommunikation geprägt, noch nie sahen sich Menschen mit einer solchen Vielzahl und Vielfalt an Medieninhalten konfrontiert und noch nie hinterließ Mediennutzung so viele digitale Spuren wie heute.
Doch was steckt hinter diesen Begriffen? Und, wenn die dahinter verborgenen Konzepte zum Forschungsgegenstand werden, wie lassen sich diese Konzepte untersuchen? Fest steht: Es bedarf überarbeiteter Methoden, die den Herausforderungen digitaler Kommunikation gewachsen sind. Zu diesen Herausforderungen zählen insbesondere (1) Datenmengen, die manuell nicht mehr bewältigbar sind, (2) komplexere und bisweilen für die Kommunikationswissenschaft neuartige Datentypen, die nicht ohne weiteres verfügbar sind, und (3) die immer häufiger auftretende Notwendigkeit, selbst algorithmische Lösungen zur Sammlung, Analyse und Interpretation von Daten zu entwickeln.
Computational Communication Science beschreibt vor diesem Hintergrund Kommunikationswissenschaft, die sich digital veränderten Forschungsgegenständen widmet, denen klassische Methoden nicht ausreichend gewachsen sind. Stattdessen kommen verstärkt informatisch geprägte Methoden zum Einsatz, um den bisweilen großen, komplexen und mitunter algorithmisch kuratierten Daten angemessen begegnen zu können.
Die Vorlesung bildet eine Einführung in die Computational Communication Science und versteht sich zu großen Teilen als Grundlagenveranstaltung für das Verständnis moderner Methoden und Daten. Die vermittelten Inhalte eignen sich einerseits für spätere Empirie-Seminare, andererseits für zahlreiche datennahe Berufsfelder, etwa den Datenjournalismus, die Publikumsforschung oder die Data Science. Spezielle Vorkenntnisse sind nicht notwendig, wenngleich gelegentlich Bezug zur Einführungsvorlesung quantitativer Methoden hergestellt wird.
Zu den Sitzungen wird Einstiegs- und Vertiefungsliteratur zur Verfügung gestellt. Vertiefend zu einigen Themen sei auch der von Prof. Dr. Emese Domahidi (TU Ilmenau) und Prof. Dr. Mario Haim moderierte Podcast "What is it about Computational Communication Science?" (https://anchor.fm/ccs-pod) empfohlen.
- Teacher: Mario Haim
- Teacher: Mario Haim
Für
die einen ist es ein unnötiges Ärgernis, für die anderen eine Anpassung der
Sprache an den gesellschaftlich Anspruch der Gleichstellung. So stellt sich
auch für den Journalismus die große Frage, gendern oder nicht? Schließlich ist die
Sprache das zentrale Werkzeug zur Informationsvermittlung. In diesem Kurs gehen wir der Frage nach, welche Effekte gendersensible Sprache
im Journalismus haben könnte: Höhere und niedrigere Zuwendung? Bessere oder
schlechtere Informationsverarbeitung? Positivere oder negativere Wahrnehmung
der Medienmarke?

- Teacher: Corinna Lauerer
Vor diesem Hintergrund wird m Rahmen der Vorlesung u.a. die deutsche Rechtslage zur Meinungsfreiheit und ihren Einschränkungen aufgearbeitet, ein Blick auf die historische Entwicklung von Meinungs- und Pressefreiheit geworfen, Phänomene wie Hate Speech, die Diskussion um nicht-diskriminierende Sprache ("political correctness") aufgegriffen, die Frage gestellt, aus welchen Quellen sich die Wahrnehmung der Meinungsfreiheit speist und welche Folgen entsprechende Wahrnehnungen haben können, wobei die dabei nicht nur individuelle Effekte, sondern auch die politische Instrumentalisierung des Themas angesprochen werden.

- Teacher: Carsten Reinemann