In diesem Beitrag wird beschrieben, wie in den Niederlanden die Fächer Medien- und Kommunikationsethik gelehrt werden.
Dit artikel gaat over de waarde van Twitter als een nieuwsbron voor journalisten. Het artikel poogt de theoretische discussie in de literatuur over de mogelijkheden en de waarde van Twitter een empirische grondslag te geven. In die discussie speelt het artikel van Alfred Hermida, 'Twittering the News', een centrale rol. In dit artikel wordt berichtgeving via Twitter rondom de crash van Turkish Airline TK 1951 op 25 februari 2009 op Schiphol tot uitgangspunt genomen. De analyse, gebaseerd op een beoordeling van de tweets op verschillende variabelen, beschrijft de nieuwswaarde van Twitter en laat zien hoe het nieuws via Twitter zich ontwikkelt. Ten tweede wordt een vergelijking gemaakt met de crash van Ryanair in Schotland op 23 december en de crash van American Airlines op 22 december op het vliegveld van Kingston op Jamaica. Deze drie gevallen zijn als ongeval goed vergelijkbaar en op alle drie de gevallen is eenzelfde analyse toegepast, waarbij duidelijk verschillen zijn aan te wijzen in de rol van Twitter als nieuwsbron. Aan het eind van het artikel komt de vraag aan de orde of 'wisdom of the crowds', dat is het filteren van het nieuws door de gebruikers zelf, een rol speelt? Daarvoor wordt een vergelijking gemaakt tussen de tweets rondom de Schiphol crash en de verslaggeving via Coveritlive, waarin ook gebruik werd gemaakt van de input van Twitter en commentaar van de gebruikers, en waarbij een journalist de rol van moderator had.
Aanleiding Nieuwsuitgeverijen bevinden zich in zwaar weer. Economische malaise en toegenomen concurrentie in het pluriforme medialandschap dwingen uitgeverijen om enerzijds kosten te besparen en tegelijkertijd te investeren in innovatie. De verdere automatisering van de nieuwsredactie vormt hierbij een uitdaging. Buiten de branche ontstaan technieken die uitgeverijen hierbij zouden kunnen gebruiken. Deze zijn nog niet 'vertaald' naar gebruiksvriendelijke systemen voor redactieprocessen. De deelnemers aan het project formuleren voor dit braakliggend terrein een praktijkgericht onderzoek. Doelstelling Dit onderzoek wil antwoord geven op de vraag: Hoe kunnen bewezen en nieuw te ontwikkelen technieken uit het domein van 'natural language processing' een bijdrage leveren aan de automatisering van een nieuwsredactie en het journalistieke product? 'Natural language processing' - het automatisch genereren van taal - is het onderwerp van het onderzoek. In het werkveld staat deze ontwikkeling bekend als 'automated journalism' of 'robotjournalistiek'. Het onderzoek richt zich enerzijds op ontwikkeling van algoritmes ('robots') en anderzijds op de impact van deze technologische ontwikkelingen op het nieuwsveld. De impact wordt onderzocht uit zowel het perspectief van de journalist als de nieuwsconsument. De projectdeelnemers ontwikkelen binnen dit onderzoek twee prototypes die samen het automated-journalismsysteem vormen. Dit systeem gaat tijdens en na het project gebruikt worden door onderzoekers, journalisten, docenten en studenten. Beoogde resultaten Het concrete resultaat van het project is een prototype van een geautomatiseerd redactiesysteem. Verder levert het project inzicht op in de verankering van dit soort systemen binnen een nieuwsredactie. Het onderzoek biedt een nieuw perspectief op de manier waarop de nieuwsconsument de ontwikkeling van 'automated journalism' in Nederland waardeert. Het projectteam deelt de onderzoekresultaten door middel van presentaties voor de uitgeverijbranche, presentaties op wetenschappelijke conferenties, publicaties in (vak)tijdschriften, reflectiebijeenkomsten met collega-opleidingen en een samenvattende white paper.
Journalisten die veel interactie met hun publiek hebben (zoals consumentenprogramma’s) ontvangen via diverse, vaak besloten, kanalen (Facebook Messenger, WhatsApp, e-mail, fora) een grote stroom tips en/of berichten. Radio Dabanga, bijvoorbeeld, een op Soedan gericht radiostation in Amsterdam en ook een redactie met veel publieksinteractie, krijgt alleen al via WhatsApp 500-3000 berichten per dag. Met een redactie van twee mensen kan niet alles gelezen worden. Maar zelfs als dat kon, dan kan nog niet alles geverifieerd. Het gevolg is dat berichten gemist worden, dat Dabanga-journalisten vooral zoeken naar hun al bekende afzenders, en dat zij permanent het gevoel hebben belangrijke informatie te missen, waardoor zij hun contacten tekort te doen. Dit consortium onderzoekt of data science technieken hierbij kunnen helpen. Natural language processing technieken kunnen helpen de berichtenstroom beter te structureren waardoor tips over laag-frequente onderwerpen niet over het hoofd gezien worden. Recommender systemen kunnen ingezet worden om een betrouwbaarheidsindex te ontwerpen voor tot nog toe onbekende afzenders. Het resultaat is dan minder ondergesneeuwde tips en minder ondergesneeuwde afzenders. De uitkomsten worden getest met journalistenpanels. Bij goede resultaten uit bovenstaande onderzoeken, bouwt het consortium een prototype van de Berichtentemmer: een tool die helpt berichten uit diverse kanalen per onderwerp te structureren. Daardoor kunnen journalisten hun netwerken beter en efficiënter benutten. Bij het bouwen van deze tool hoort ook dat de gebruikte algoritmen transparant moeten zijn voor de journalist en de presentatie van de resultaten niet sturend mag zijn. Het consortium bestaat daarom uit een ‘Data science’-projectgroep voor het ontwerpen en testen van de algoritmen, en uit een ‘Ethiek & design’-projectgroep voor het ontwerpen van richtlijnen over transparantie van de algoritmen en de datavisualisatie. Tenslotte is er een ontwikkelgroep bestaande uit een combinatie van studenten en professional developers. Zij bouwen het prototype.
Cijfers, databestanden en statistieken zijn tegenwoordig onderdeel van de dagelijkse routine op journalistieke redacties. Het is van belang dat journalisten goede cijfermatige analyses kunnen maken, maar onderzoek in datajournalistiek onderwijs toont aan de studenten angsten hebben voor cijfers. In dit project wat we samen met de opleiding journalistiek doen, onderzoeken we hoe in het onderwijs cijferangst kunnen wegnemen en het werken met cijfers in journalistieke producties kunnen stimuleren. In dit project onderzoeken we samen met de opleiding journalistiek, hoe in het onderwijs cijferangst kunnen wegnemen en het werken met cijfers in journalistieke producties kunnen stimuleren. Doel Doel van dit onderzoek is om een toolbox te ontwikkelen met onderwijsmethoden, werkvormen en tools die binnen opleidingen journalistiek door docenten ingezet kan worden om studenten te ondersteunen bij het maken van datarijke verhalen. Resultaten Het project heeft geleidt tot een veel beter uitgewerkte leerlijn data met een goed gevulde toolbox voor studenten én docenten binnen de opleiding journalistiek. Daarnaast zijn de volgende artikelen gepubliceerd over het onderzoek: Visualisaties en een journalistieke context maken werken met cijfers aantrekkelijk Zoektocht: hoe krijg je studenten cijfernieuwsgierig? Nieuwe journalistieke onderwijsmodule om data angst weg te nemen Succesfactoren voor onderwijs in datajournalistiek Looptijd 01 mei 2020 - 31 oktober 2020 Aanpak Dit doen we door experiential learning toe te passen in medialabs. Het lectoraat doet onderzoek naar deze medialabs om interventie-advies te geven voor de volgende medialabs. Iedere keer worden er interventies toegepast om na te gaan wat werkt voor docent en student.
