2.0 -//Pentabarf//Schedule//EN PUBLISH LJSMGH@@24.scicar.de -LJSMGH Eröffnung und Grußworte de de 20240927T100000 20240927T103000 003000 Eröffnung und Grußworte Eröffnung der SciCAR24. PUBLIC CONFIRMED Other format https://24.scicar.de/scicar24/talk/LJSMGH/ Auditorium Prof. Christina Elmer PUBLISH 9CKQWX@@24.scicar.de -9CKQWX Wie Daten und Visual Forensics den Investigativjournalismus verändern de de 20240927T103000 20240927T111500 004500 Wie Daten und Visual Forensics den Investigativjournalismus verändern Investigativer Journalismus ist mehr als Dokumente über menschliche Quellen zu ergattern. Datenjournalismus ist mehr als eine aufwendige Visualisierung. Und Visual Forensics ist mehr als ein paar Social Media Fotos zu analysieren. Die drei Bereiche berühren oder überschneiden einander. Fotos führen zu Personen. Personen führen zu Unternehmen. Unternehmen führen zu Registern. Und vom Datensatz ist es nicht weit zur nächsten Person. Das Problem: Die drei Bereiche werden oft separat gedacht. Investigativteams suchen die Hilfe von Datenjournalist:innen meist nur, wenn sie zufällig auf einen Datensatz stoßen, statt danach gezielt zu suchen. DatenjournalistInnen wissen gar nicht, dass sie einen Schatz für Investigativ-Reporter:innen heben könnten. Und Visual Forensics Reporter:innen, die nur nach Bildmaterial im Internet suchen, aber die ReporterInnen vor Ort nicht einbeziehen, lassen wertvolles Material liegen. Der Vortrag zeigt, warum und wie man Investigation, Daten und Visual Forensics gemeinsam denken sollte. Anhand von Beispielen wird gezeigt, wie Daten in investigativen Geschichten helfen können, Spuren zu finden, die Recherchen vorantreiben und mehr Tiefe geben. Und wie Datenjournalismus and der Schnittstelle zu Visual Forensics dafür genutzt werden kann, investigative Ansätze zu finden und so vor die Entwicklung von Ereignissen zu kommen. Außerdem geht es darum, wie solche interdisziplinären Projekte oder Teams systematisch aufgebaut sein müssen, wo Fallstricke liegen und wie man diese umgeht. PUBLIC CONFIRMED Lecture/Presentation https://24.scicar.de/scicar24/talk/9CKQWX/ Auditorium Christina Brause PUBLISH TRNYX9@@24.scicar.de -TRNYX9 Innovative Ideen für den Datenjournalismus de de 20240927T113000 20240927T123000 010000 Innovative Ideen für den Datenjournalismus Der WPK-Innovationfonds unterstützt Pionier:innen, die im Wissenschafts- und Datenjournalismus neue Wege beschreiten wollen. Wir stellen Projekte vor, die vom Fonds gefördert werden: - „Vertical52“: Waren Satellitendaten in der Vergangenheit Geheimdiensten und dem Militär vorbehalten, bieten sie heute immer mehr zivile Nutzungsmöglichkeiten. Die wenigsten Journalisten haben aber einen Zugang zu hochauflösenden, kommerziellen Satellitenbildern noch das Wissen, daraus komplexe Analysen abzuleiten. Daher entwickelt Vertical52 ein Trainingsprogramm für Journalistenschulen, Medienakademien und Fellowship-Programme, die sich an Lokaljournalist:innen und Journalist:innen im Exil wenden, sowie einen plattformbasierten Werkzeugkasten, mit dem man auch ohne Vorkenntnisse aus dem All recherchieren und die gewonnenen Erkenntnisse darstellen können. Damit will das Team dazu beitragen, Satellitenjournalismus als eigene Disziplin der journalistischen Recherche und die Existenz unabhängiger Medien als wirksames Gegengewicht zu Propaganda und Desinformation zu etablieren. - CheckerEvi: Die Webanwendung baut für Verbraucher:innen eine Brücke über die Abgründe irreführender Gesundheitsinformationen, journalistisch aufbereitet und mit optimalem Informationswert. Die Meldungen erreichen automatisiert die korrekte Meldestelle – ohne lästiges Suchen oder Umwege über andere Webseiten. - „KI-Geo-Finder“: Wie sähe unsere Stadt aus, wenn alle Parkplätze zu Grünflächen umgestaltet würden? Wie hoch ist der Anteil begrünter Dächer in unserer Region? Und wieviel mehr Schottergärten gibt es als noch vor zehn Jahren? Solche Fragen soll der KI-Geo-Finder von NDR Data beantworten, indem er hoch aufgelöste Satellitenbilder und Luftaufnahmen durchsucht. Vortrainierte Algorithmen identifizieren bestimmte Objekte wie Autos, private Pools oder begrünte Dächer. Journalist:innen können die Datenplattform kostenlos nutzen, um in ihrer Region gezielt nach Geschichten zu suchen. So können auch solche Redaktionen KI-getriebenen Satellitenjournalismus machen, die sonst nicht die personellen und finanziellen Ressourcen dafür haben. In dieser Session stellen die Teams ihre Idee (und das Problem, dass sie lösen wollen), ihren Ansatz und die Herausforderungen vor und stellen sich den Fragen des Publikums. Darüber hinaus stellt Anja Noster von der Bauhaus-Universität Weimar die TRANSFORM-Forschung vor, die den Fonds und die Förderprojekte mit Erkenntnissen aus der Innovationsforschung begleitet. Moderation: Gianna-Carina Grün PUBLIC CONFIRMED Workshop https://24.scicar.de/scicar24/talk/TRNYX9/ Auditorium Gianna-Carina Grün Marcus Pfeil Sigrid März Michael Hörz Anja Noster PUBLISH SBECML@@24.scicar.de -SBECML Lieber spät als gar nicht? Verkehrsdaten, Journalismus und Verkehrswende de de 20240927T133000 20240927T143000 010000 Lieber spät als gar nicht? Verkehrsdaten, Journalismus und Verkehrswende Auf der Schiene, der Straße und in der Luft werden gewaltige Mengen Daten produziert – zu Fahrplänen, Pünktlichkeiten, Verkehrsmengen, Staus, Reisegeschwindigkeiten und vielem mehr. Obwohl ÖPNV-Anbieter und die Hersteller von Navigationssystemen teilweise seit vielen Jahren ihre Daten recht freigiebig teilen, spielen sie in der Arbeit von DatenjournalistInnen bislang kaum systematisch eine Rolle – und so gut wie nie beim Thema Verkehrswende. Woran liegt das? Wo kommen (Echtzeit-)Daten her, wie gut sind sie verwertbar? Wer arbeitet bereits damit? Und schadet Berichterstattung über unpünktliche Busse und Bahnen nicht der Verkehrswende? Das klären wir in einem Panel mit Impulsen sowie in der anschließenden Diskussion. PUBLIC CONFIRMED Panel discussion https://24.scicar.de/scicar24/talk/SBECML/ Auditorium Dr. Jan Georg Plavec Simon Koenigsdorff Stefan Kaufmann Dorothee Sigg Uta Schauf PUBLISH AJT3RD@@24.scicar.de -AJT3RD Kurs halten. Ein Kompass für (Daten-)Journalismus in Zeiten lernender Systeme (KI). Keynote de de 20240927T150000 20240927T154500 004500 Kurs halten. Ein Kompass für (Daten-)Journalismus in Zeiten lernender Systeme (KI). Keynote KI lässt sich als Basistechnologie, vergleichbar etwa mit Elektrizität verstehen. Wie bei jeder Technologie ist bedeutsam, wie wir die Folgen einschätzen: Wie behalten wir bei KI-Anwendungen die Aufsicht und die Kontrolle? Wofür sind KI-Anwendungen gut? Wie können wir uns gegen sie wehren? Wem nützen sie? Wie lässt sich erreichen, dass sie möglichst jedem nützen? Wer ist in der Verantwortung, wenn etwas schiefläuft? Welche Regeln, welchen Kompass braucht es? Was treibt Bürger:innen um, was speziell Medienschaffende? Medienhäuser tragen Verantwortung für die Art, wie sie KI-Anwendungen in den Arbeitsalltag einbauen. Transparent sein, sensibel mit Daten umgehen, nichts ohne menschliche Schlusskontrolle veröffentlichen – etliche haben sich Ethik-Kodizes insbesondere für die redaktionelle Arbeit gegeben; auch auf institutioneller und gesetzgeberischer Ebene wurden Regeln entwickelt. Doch vielfach bleibt einige Luft nach oben. Das ist riskant – und dies gilt auch für die Art der (journalistischen) Auseinandersetzung mit KI. Sie bleibt oft bei der Begeisterung über Tools oder bei eher irreführenden Fragen (Kollege KI?) hängen und klammert die Reflexion aus: Was bedeutet es, wenn KI zur Gesichtserkennung bei Asylbewerbern eingesetzt wird, in Wahlkämpfen oder über Chatbots und Avatare in der Interaktion mit Verstorbenen? Kurz: Die Keynote möchte auch Denk- und Diskussionsanstöße bieten, wie wir als demokratische Gesellschaft auf Kurs bleiben. PUBLIC CONFIRMED Other format https://24.scicar.de/scicar24/talk/AJT3RD/ Auditorium Prof. Dr. Marlis Prinzing PUBLISH ZE7KWL@@24.scicar.de -ZE7KWL Lernende Systeme überall: (Wie) können KI-Modelle den Journalismus verbessern? de de 20240927T163000 20240927T173000 010000 Lernende Systeme überall: (Wie) können KI-Modelle den Journalismus verbessern? Die KI-Transformation hat Redaktionen, Hochschulen und Behörden bereits erfasst, wobei die Potenziale erst schrittweise realisiert werden. Im Bereich der Analyse und Aufbereitung von Daten finden sich nicht selten die Pioniere dieser Entwicklung: Sie verwenden KI-Werkzeuge unter anderem zur Auswertung großer Datensätze, zur Automatisierung ihrer Workflows und als Unterstützung beim Programmieren. Doch wie etabliert sind KI-Systeme wirklich im Arbeitsalltag? Was ist zu beachten, damit hybride Workflows letztlich den hohen Anforderungen in der Recherche und Berichterstattung genügen? Und wohin führt die Arbeit mit großen Sprachmodellen, die anfangs mit einer beeindruckenden Mischung aus sprachlicher Eloquenz und wilden Konfabulationen auffielen? Das Panel diskutiert diese und weitere Fragen, zudem werden Ergebnisse aus LLM-Tests präsentiert. Moderation: Prof. Christina Elmer, TU Dortmund PUBLIC CONFIRMED Workshop https://24.scicar.de/scicar24/talk/ZE7KWL/ Auditorium Jan Eggers Sebastian Mondial Prof. Dr. Marlis Prinzing Dr. Jakob Vicari PUBLISH 77YAJM@@24.scicar.de -77YAJM Science Night Dortmund de de 20240927T190000 20240927T203000 013000 Science Night Dortmund Am Freitag, den 27. September, findet die erste „Science Night – Die Dortmunder Nacht der Wissenschaften“ statt. Und wir wollen den ersten offiziellen Tag der SciCAR dort ausklingen lassen. Ein Bustransfer bringt uns um 19 Uhr von der SciCAR direkt zum Dortmunder U. Weitere Informationen zur Science Night findet Ihr hier: https://www.masterplan-wissenschaft.de/de_de/sciencenight2024/ PUBLIC CONFIRMED Other format https://24.scicar.de/scicar24/talk/77YAJM/ Auditorium PUBLISH A8ZNGS@@24.scicar.de -A8ZNGS Erreichbarkeit von Krankenhäusern de de 20240927T113000 20240927T123000 010000 Erreichbarkeit von Krankenhäusern Im Rahmen der Krankenhausreform werden immer wieder einzelne Leistungen an einem Ort oder gleich ganze Klinikstandorte oder in Frage gestellt. Dadurch ändert sich die Erreichbarkeit von Leistungen/Standorten. Bei der datenjournalistischen Bearbeitung dieses Themas gibt es verschiedene Hürden: Welche Liste von Krankenhäusern wird als Grundgesamtheit angenommen? Wie und mit welchen Metadaten wird diese angereichert (Notfallstufen, Zertifizierungen, Angebot bestimmter Behandlungen)? Wie werden eigentlich Entfernungen zu Krankenhäusern gemessen? Und wie können wir eine allgemeine Infrastruktur für diesen Themenbereich schaffen, die von allen Redaktionen genutzt werden kann, damit nicht alle mit >500 GB Daten hantieren müssen? Mit diesen Fragen wollen wir uns in dieser Session beschäftigen und schauen dabei auf Beispiele aus Wissenschaft und Journalismus. PUBLIC CONFIRMED Panel discussion https://24.scicar.de/scicar24/talk/A8ZNGS/ Seminar room I Lars Koppers Ulrich Lang Tim Holthaus Sven Lautenbach PUBLISH GFYFVB@@24.scicar.de -GFYFVB Metadatenjournalismus - mehr strukturierte Informationen für Journalist:innen de de 20240927T133000 20240927T143000 010000 Metadatenjournalismus - mehr strukturierte Informationen für Journalist:innen Wie sehr nutzt mir eine readme.txt auf einem FTP-Server, wenn ich genau wissen will, ab wann Daten vorliegen und in welcher Frequenz? Strukturierte Formate können sowohl die Recherche als auch die tägliche Arbeit mit Daten erleichtern. Auf dem Panel sitzen drei Vertreter:innen unterschiedlicher Institutionen, die Datenjournalist:innen nahe bringen, welchen Nutzen "ihre" Matadaten haben. Gerade mit Blick auf Automatisierungen gibt es hier einiges Potenzial, etwa für eine "amtliche" Aussage über den Datenstand in einer Visualisierung. Damit einher geht aber auch die Frage danach, wie belastbar die Metadaten sind und wie einheitlich sie gepflegt werden. PUBLIC CONFIRMED Panel discussion https://24.scicar.de/scicar24/talk/GFYFVB/ Seminar room I Michael Hörz Andreas Becker Hannes Wünsche Thomas Tursics PUBLISH NCBJDN@@24.scicar.de -NCBJDN Vom Text zur Analyse: Large Language Models als Werkzeug für datenjournalistische Anwendungen de de 20240927T144500 20240927T154500 010000 Vom Text zur Analyse: Large Language Models als Werkzeug für datenjournalistische Anwendungen Zach Seward, der neue Director of AI Initiatives der NYT, hat jüngst darauf hingewiesen, dass die verbreitete Annahme, Tools wie ChatGPT seien hauptsächlich für das Verfassen von Texten gedacht, das wahre Potenzial von Large Language Models (LLM) unterschätzt. Die eigentliche Stärke von LLM liege nicht im Verfassen von Texten, sondern darin, aus unstrukturierten Texten strukturierte Daten zu gewinnen. Im komplexen Alltag von Journalist:innen erwiesen sich LLMs als nützliche Werkzeuge, um Texte zusammenzufassen, Daten zu verstehen und Informationen strukturiert zu erfassen. Wie jedoch gelingt der Brückenschlag von dieser wichtigen und richtigen Einschätzung des Potenzials von LLM in die konkrete datenjournalistische Praxis? Es gibt verschiedene Wege die Nutzung von LLM in ein Tooling für explorative und produktive Anwendungen zu überführen. LLM können über APIs programmatisch genutzt werden, Frameworks wie LangChain helfen bei der Abstraktion häufiger Use Cases und neue No-Code-Ansätze wie FlowiseAI bieten einfache Möglichkeiten, auch komplexe Verkettungen von Anfragen an LLM visuell zu modellieren. Wir werden in diesem Workshop am Beispiel der Frameworks [Fabric](https://github.com/danielmiessler/fabric) einen weiteren Ansatz für die Nutzung von LLM in der datenjournalistischen Praxis vorstellen: die Verwendung von LLM-Anfragen im Unix-Stil. Kuratierte Prompts aus einer erweiterbaren Bibliothek werden für spezifischen Aufgaben ausgeführt und können mit anderen Werkzeugen auf der Ebene der Kommandozeile kombiniert werden. Dieser Ansatz erlaubt die einfache Verwendung von LLM-Anfragen in Pipelines, in denen Inhalte mit bestehenden Werkzeugen abgerufen werden, um durch LLM-Anfragen verarbeitet und an weiterverarbeitende Werkzeuge oder weitere LLM-Anfragen weitergereicht zu werden. Nach diesem Muster sollen im Workshop u.a. Webseiten, PDF-Dateien und Transkripte von YouTube-Videos mithilfe von LLM ausgewertet werden. Grundkenntnisse in der Verwendung einer Unix-Shell sind hilfreich. Für die aktive Teilnahme am Workshop wäre es zudem ratsam, Fabric vorab auf dem eigenen Laptop zu installieren. [Beispiele des Workshops auf GitHub](https://github.com/sciencemediacenter/lab-scicar2024-workshop) PUBLIC CONFIRMED Workshop https://24.scicar.de/scicar24/talk/NCBJDN/ Seminar room I Meik Bittkowski PUBLISH X839N7@@24.scicar.de -X839N7 Algorithmic Accountability: Wie messen und vermitteln wir, ob Algorithmen zuverlässig und fair arbeiten? de de 20240927T163000 20240927T173000 010000 Algorithmic Accountability: Wie messen und vermitteln wir, ob Algorithmen zuverlässig und fair arbeiten? In diesem interaktiven Workshop möchten wir gemeinsam mit den Teilnehmenden verschiedene Methoden und Ansätze zur Untersuchung und Vermittlung von „Algorithmic Accountability“ erarbeiten. Die Workshop-Idee entstammt dem Projekt „Digital Humanities Ruhr – Algorithmic Accountability an der TU Dortmund“, das von der Stiftung Innovation in der Hochschullehre gefördert wird. Im Rahmen des Projekts widmen wir uns in der interdisziplinären Hochschullehre der Frage nach der Verantwortung im Zusammenhang mit KI-Systemen und Algorithmen. Studierende aus der Journalistik und Statistik / Data Science bearbeiten gemeinsam Beispiele von „Entscheidungen durch Algorithmen“, indem sie ein Verständnis für die Funktionsweise, Limitationen und gesellschaftlichen Auswirkungen von Algorithmen aufbauen. Gleichzeitig sollen sie die technischen Hintergründe kommunizieren lernen und dabei insbesondere angemessen auf Fehlvorstellungen oder Berührungsängste eingehen. Im Workshop greifen wir solche Fragestellungen auf und möchten in Kleingruppen die notwendigen Schritte zur Analyse gesellschaftlich relevanter algorithmischer Systeme, wie beispielsweise Recommender-Systemen, Scoring-Systemen oder lernenden Systemen in sensiblen Bereichen, erarbeiten. Dabei möchten wir in einem ersten Schritt folgende Fragen thematisieren: Welche Beispiele gibt es, wie war das Vorgehen? Welche Herausforderungen gab es dabei und gibt es allgemein? Was würde ich gerne (anders) machen, was brauche ich dafür? Was wird benötigt, um Veränderungen umzusetzen? In einem zweiten Schritt wollen wir beleuchten, wie entsprechende Ergebnisse zielgruppenspezifisch kommuniziert werden sollten. PUBLIC CONFIRMED Workshop https://24.scicar.de/scicar24/talk/X839N7/ Seminar room I Kai-Robin Lange Dr. Henrike Weinert Prof. Dr. Katja Ickstadt PUBLISH 8XCDCS@@24.scicar.de -8XCDCS Browserdatenspenden wissenschaftlich und journalistisch einsetzen de de 20240927T113000 20240927T123000 010000 Browserdatenspenden wissenschaftlich und journalistisch einsetzen Für die methodenfokussierte Pilotstudie zur Untersuchung journalistischer Onlinenutzung "ICH DACHTE WIRKLICH, ICH WÜRDE NICHT NUR GOOGELN" haben wir das Browserdatenspende-Werkzeug Webhistopy erarbeitet. Im Workshop möchten wir euch die Ergebnisse unseres Mixed-Methods-Zugangs zu Datenspenden von Journalist:innen und Webhistopy vorstellen. Ziel ist, das Tool und die Methode journalistisch und wissenschaftlich zu diskutieren. Dafür probieren wir Webhistopy aus und möchten erarbeiten, wie Webhistopy wissenschaftlich und journalistisch eingesetzt werden kann, welche (ethischen) Grenzen zu ziehen sind und welcher Form das Tool angepasst werden sollte. PUBLIC CONFIRMED Workshop https://24.scicar.de/scicar24/talk/8XCDCS/ Seminar room II Maren Schuster Felix Münch PUBLISH AXGCWS@@24.scicar.de -AXGCWS Die Versiegelung vermessen de de 20240927T133000 20240927T143000 010000 Die Versiegelung vermessen ## The project For the very first time, we plan to use a combination of satellite images and artificial intelligence to show how many areas of sealed soil exist across three cities in Germany: Hamburg, Leipzig and Stuttgart. Alongside the data analysis and visualization, we plan to investigate whether these areas are predominantly in private or public hands. The project is implemented as a cooperation between the non-profit media house CORRECTIV and the data agency Vertical52. We also plan to work together with local journalists. Focus of our publication will be an interactive map. ## Why is this relevant? Sealing means that water for example due to heavy rains cannot drain into the ground. The more sealed areas there are, the more the risk of floods and drought increases. And sealed areas ensure that it gets hotter. Unsealing is one of the most important measures to protect people from the consequences of the climate crisis. And it is the task of the municipality. Since elections take place in June and September, we are planning several publications. ## Methodology For the detection of sealed areas, we use several detection procedures in combination with existing data from the municipalities (property cards, aerial photographs). The required data is obtained from geoportals and other available sources and normalized for further use. In addition to the existing information (buildings), we generate new information based on training data and models mechanical learning. For this purpose, buildings and roads are recognized, for example, and compared with existing data in order to identify unknown sealed areas. PUBLIC CONFIRMED Lecture/Presentation https://24.scicar.de/scicar24/talk/AXGCWS/ Seminar room II Max Donheiser Marcus Pfeil PUBLISH D8XAXE@@24.scicar.de -D8XAXE Editorial meets Artificial Intelligence: Bleibt Journalismus relevant, wenn KI-Modelle Inhalte erstellen? de de 20240927T144500 20240927T154500 010000 Editorial meets Artificial Intelligence: Bleibt Journalismus relevant, wenn KI-Modelle Inhalte erstellen? Die zunehmende Automatisierung des Journalismus durch KI-Tools, die Inhalte nicht nur zur Produktion für die Redaktionen vorbereiten, sondern in vielen Fällen auch komplett schreiben, stellt die Medienbranche vor tiefgreifende Veränderungen. Diese Entwicklung wirft wesentliche Fragen auf: Wie verändert sich die Beziehung zwischen Redaktionen und Lesern, wenn der ursprüngliche journalistische Prozess, den die Menschen gewohnt sind – Recherche, Analyse und das Verfassen von Texten – zunehmend durch Maschinenarbeit ersetzt wird? Welche Glaubwürdigkeit werden die Inhalte noch haben? Ein zentraler Aspekt dieser gemeinsamen Diskussion ist die Frage, ob und wie klassische KPIs wie Klickzahlen, Verweildauer oder Engagement noch die tatsächliche Rezeption der Inhalte widerspiegeln können. Wird man überhaupt noch messen können, wie Leser auf journalistische Inhalte reagieren? Wie wird sich herausfinden lassen, was die Leser wirklich bewegt, wenn Maschinen die Inhalte erstellen und zudem sortieren, was relevant für die Leser ist? Kann hier die Einführung neuer dateninformierter Metriken in den Nachrichtenredaktionen helfen? Schließlich bleibt die Frage offen, wer in Zukunft bereit sein wird, für Content zu zahlen, wenn klar ist, dass viele dieser Inhalte von Maschinen erstellt wurden. Wird das Bewusstsein für journalistische Qualität wachsen oder wird die Bereitschaft, für Inhalte zu bezahlen, schwinden, wenn Leser immer weniger dem Content vertrauen können, weil unklar ist, ob ein Mensch oder eine Maschine diesen produziert hat? PUBLIC CONFIRMED Other format https://24.scicar.de/scicar24/talk/D8XAXE/ Seminar room II Ana Moya PUBLISH 8NYKAV@@24.scicar.de -8NYKAV Almost fail, actual fuck up or totally burned down en en 20240927T163000 20240927T173000 010000 Almost fail, actual fuck up or totally burned down Of course we all love to talk about what went great. But do we not learn the most from where we failed? This slot is open for a fun exchange about our short comings may it be in science or in data journalism. PUBLIC CONFIRMED Other format https://24.scicar.de/scicar24/talk/8NYKAV/ Seminar room II Haluka Maier-Borst PUBLISH R8FLWL@@24.scicar.de -R8FLWL Begrüßung de de 20240928T094500 20240928T100000 001500 Begrüßung Eröffnung des zweiten Tages der SciCAR24. PUBLIC CONFIRMED Other format https://24.scicar.de/scicar24/talk/R8FLWL/ Auditorium Prof. Holger Wormer PUBLISH CYMYYY@@24.scicar.de -CYMYYY Digital und resilient? Technologiegetriebene Demokratieforschung und Datenjournalismus in Krisenzeiten de de 20240928T100000 20240928T104500 004500 Digital und resilient? Technologiegetriebene Demokratieforschung und Datenjournalismus in Krisenzeiten Die Digitalisierung hat unsere Art zu kommunizieren und die Welt zu begreifen radikal verändert. Ursprünglich als Plattformen für den Austausch gedacht – und einst für demokratische Protestbewegungen genutzt – dienen Online-Social-Networks heute oft als Organisationswerkzeuge für antidemokratische Bewegungen. In den letzten Jahren haben multiple Krisen wie die Covid-Pandemie, der Klimawandel und der Krieg gegen die Ukraine, zusammen mit dem Aufstieg populistischer und autoritärer Kräfte, liberale Demokratien vor große Herausforderungen gestellt. Algorithmische Rankings und Empfehlungssysteme verstärken dabei Polarisierung und Desinformation. Gesellschaftliche Spannungen und Spaltungen werden immer sichtbarer. Doch entlang welcher Linien verlaufen diese Gräben eigentlich? Wie könnten demokratiestärkende Technologien und eine technologieorientierte Demokratieforschung aussehen? Wie lassen sich Plattformen so gestalten, dass sie den demokratischen Austausch fördern? Und wie können wir Desinformation mit Hilfe von KI effektiver analysieren und bekämpfen? Ein neues Forschungsfeld in der Wirtschaftsinformatik, die Digitale Demokratie, untersucht, wie Technologien und Plattformen die Demokratie unterstützen oder gefährden können, und entwickelt Ansätze für eine präzise Analyse gesellschaftlicher Stimmungen sowie für resilientere, demokratische Technologien. Die Keynote gibt Einblicke in aktuelle Forschung und zeigt, wie Ansätze aus diesem praxisnahen Feld in den (Daten-)Journalismus übertragen werden können. PUBLIC CONFIRMED Other format https://24.scicar.de/scicar24/talk/CYMYYY/ Auditorium Dr. Jonas Fegert PUBLISH DRZS37@@24.scicar.de -DRZS37 Demokratie auf der Kippe? Wie sich der Rechtsruck vermessen lässt de de 20240928T110000 20240928T120000 010000 Demokratie auf der Kippe? Wie sich der Rechtsruck vermessen lässt Deutschlands politische Landschaft wandelt sich. Die AfD steht in den Umfragen weit über ihrem Ergebnis bei der Bundestagswahl 2021. Neu gegründete Parteien an den politischen Rändern mischen die bekannte Parteienlandschaft auf, während die Regierungskoalition kriselt. Diese Entwicklungen lassen sich nicht nur mit den Umfrageergebnissen einzelner Parteien darstellen, sondern auch auf einer Waage der Demokratie. Die Waage hat sich seit der Bundestagswahl so weit nach rechts geneigt wie wahrscheinlich nie zuvor seit der Gründung der Bundesrepublik Deutschland. Es zeigt sich aber auch, wie neu gegründete Parteien und Massenproteste für die Demokratie wieder zu einem größeren Gleichgewicht führen können. Steht die Demokratie also auf der Kippe oder sorgen die Wählenden selbst für eine Balance? Wir diskutieren mit Journalist*innen und Wissenschaftler*innen, wie sich der Rechtsruck vermessen lässt. Im Superwahljahr wollen wir dabei auch einen Blick darauf werfen, wie sich die politische Stimmung in Deutschland im europäischen Vergleich einsortiert und welche Unterschiede es zwischen den Bundesländern gibt. Wir berichten aus der Praxis, wie Journalismus und Wissenschaft gegenseitig davon profitieren können, gemeinsam neue Daten zu erheben und sowohl für Studien als auch für die Berichterstattung aufzubereiten. Moderation: Gianna-Carina Grün PUBLIC CONFIRMED Panel discussion https://24.scicar.de/scicar24/talk/DRZS37/ Auditorium Gianna-Carina Grün Natalie Sablowski Sören Müller-Hansen Dr. Jan Philipp Thomeczek Leonhard Eckwert PUBLISH DWMH93@@24.scicar.de -DWMH93 Was krabbelt da? Von der Insektenkamera ins Programm de de 20240928T121500 20240928T131500 010000 Was krabbelt da? Von der Insektenkamera ins Programm Die **Biodiversitätskrise** ist eine stille, aber umso größere Bedrohung der Menschheit. Die Medien berichten darüber, aber eine Gruppe von Tieren kommt dabei regelmäßig zu kurz: Insekten. Dabei sind zentraler Bestandteil unserer Ökosysteme, das Fundament der Nahrungspyramide. Brechen sie weg, kollabieren komplette Lebensräume. Eine Binse des Naturschutzes lautet: **„Menschen schützen nur das, was sie kennen.“** Die Leute müssen also mehr über Lebewesen in ihrer Umgebung erfahren – vor allem über die, die nicht flauschig und süß sind: Königslibelle, Palpenmotte oder Warzenbeißer. Insekten sind die vielfältigste Tiergruppe auf dem Globus. Gleichzeitig fällt es vielen Redaktionen schwer, spannende journalistische Ansätze zur Biodiversität zu entwickeln und umzusetzen. Journalisten schreiben nur über das, was sie kennen. Mit **„Was krabbelt da?“** wollen wir genau dort ansetzen. Gefördert vom _Medieninnovationszentrum Babelsberg_ entwickeln wir eine Schnittstelle, die Daten von einer Insekten-Kamerafalle automatisch überträgt, eine KI bestimmt die Tiere, und „Was krabbelt da“ macht diese Daten für innovative Formen der Berichterstattung nutzbar – etwa für multimediale Live-Einblicke oder Dialogformate per Messenger. Redaktionen bekommen also tagesaktuelle Daten über **Insekten direkt vor der eigenen Tür** und können ihren Nutzer*innen das Thema Artenvielfalt lebensnah und interaktiv vermitteln. In diesem Workshop stellen wir die Technik vor und zeigen, **wie Redaktionen die Daten für Journalismus über Artenvielfalt einsetzen können**. Wir stützen uns dabei auf die Erfahrungen, die wir mit unseren Medienpartnern _Radio Potsdam_ und _RiffReporter.de_ in der Pilotphase dieses Projekts gesammelt haben – von Live-Einblicken wie eine Art Insekten-Wetterbericht über Social-Media-Nutzung mit Multimedia-Anteilen bis hin zu Hörer-Challenges und Gamification-Formaten. Das Herzstück von „Was krabbelt da?“ ist die **_Insect-Detect_-Insektenkamera**, entwickelt von Wissenschaftlern des Julius-Kühn-Instituts in Dossenheim und des Deutschen Zentrums für integrative Biodiversitätsforschung (iDiv). Es handelt sich um eine DIY-Kamerafalle, deren Komponenten und Software Open Source sind. PUBLIC CONFIRMED Workshop https://24.scicar.de/scicar24/talk/DWMH93/ Auditorium Joachim Budde Sigrid März PUBLISH ZS3C3K@@24.scicar.de -ZS3C3K Finding leads in big data lakes: State of the art of the FollowTheMoney toolkit en en 20240928T110000 20240928T120000 010000 Finding leads in big data lakes: State of the art of the FollowTheMoney toolkit “FollowTheMoney” – that’s a research concept, a netherlands newsrooms name and a technical implementation of it. In this workshop we talk about the 3rd one, the toolkit around python’s “followthemoney”, originally developed by the OCCRP as the underlying foundation for Aleph. It allows data journalists and scientists working with structured data made out of entities such as Persons, Companies, and their relations. An important role plays deduplication of similar data points and detecting similarities based on statistical regression models. Over the past years, there has been a lot of developing and extending of this tool outside of the scope of Aleph. This now allows researchers a diverse and adaptable toolchain for “FollowTheMoney” investigations (without or including Aleph). There are more tools building on top of it for scraping, transforming, deduplication, analyzing, storing and searching and even presenting or visualizing data for publications. Due to recent work by OpenSanctions.org and investigativedata.io, the toolkit now allows creating a "data lake" with all the datasets relevant for a research group or organization. The methods allow retrieval, parsing, storing and deduplication of huge datasets, enrich them with other sources and keeping them up to date and easy to use for all kinds of investigations. Examples of data projects using the "FollowTheMoney" stack are followthegrant.org (Tracking conflict of interests and industry influence on science), opensecuritydata.eu (companies, organizations or projects that receive European Union security and military funding) or https://spendengerichte.correctiv.org (German court donations). In this workshop we will give a walk through of the current tool stack, how and what to use for which tasks, and work together with the attendees on real work examples around useful datasets. PUBLIC CONFIRMED Workshop https://24.scicar.de/scicar24/talk/ZS3C3K/ Seminar room I Simon Wörpel PUBLISH TNWKPY@@24.scicar.de -TNWKPY Den Zufall in den Griff bekommen: KI-Modelle und Prompts mit Chainforge testen de de 20240928T121500 20240928T131500 010000 Den Zufall in den Griff bekommen: KI-Modelle und Prompts mit Chainforge testen Sprachmodelle wie GPT-4 oder Claude sind schwer zu beherrschen: Sie sind nicht deterministisch, das Ergebnis hängt stark vom Zufall ab. Und schon kleine Veränderungen beim Prompten führt zu radikal anderen Ergebnissen. Um sie einsetzen zu können, muss man deshalb systematisch testen und auswerten – und dabei ist Chainforge eine große Hilfe. Wir zeigen in diesem Workshop, wie man das Werkzeug aufsetzt, wie man es benutzt – und welche Ergebnisse man so gewinnen kann. PUBLIC CONFIRMED Workshop https://24.scicar.de/scicar24/talk/TNWKPY/ Seminar room I Jan Eggers Sebastian Mondial PUBLISH ANKBXU@@24.scicar.de -ANKBXU Landwirtschaft in der Krise? Wie wir mit Daten über den Agrarsektor berichten de de 20240928T110000 20240928T120000 010000 Landwirtschaft in der Krise? Wie wir mit Daten über den Agrarsektor berichten *Steckt die Landwirtschaft in der Krise? Gibt es ein „Höfesterben“? Hängen die Bäuerinnen und Bauern wirklich alle am Tropf der Subventionen?* Bei der Berichterstattung über die strukturellen Probleme des Agrarsektors ging in den vergangenen Monaten einiges durcheinander. Der Datenjournalismus sollte dabei zur Versachlichung dieser Debatten beitragen. Verschiedene Statistiken über die Landwirtschaft, erhoben von den statistischen Ämtern und anderen Institutionen, können für die Berichterstattung genutzt werden. In diesem Workshop wollen wir einen Überblick über Datenquellen geben, wichtige Fachbegriffe erklären und Fallstricke aufzeigen, die sich beispielsweise aus den Methodiken der Datenerhebung ergeben. Ziel des Workshops ist es, euch zu befähigen, öffentlich verfügbare Daten über den deutschen Agrarsektor zu nutzen und Schlüsse über die Situation der Landwirtschaft in den Regionen zu ziehen. Ihr lernt, was hinter Begriffen wie „Höfesterben“ steht, warum die Einkommen in der Landwirtschaft so schwer zu beziffern sind und warum die EU-Direktzahlungen bestimmten Betrieben mehr nützen als anderen. Das Format des Workshops ist interaktiv. Wir freuen uns auf eure Erfahrungen und Einblicke in eure Arbeit mit Agrardaten. PUBLIC CONFIRMED Workshop https://24.scicar.de/scicar24/talk/ANKBXU/ Seminar room II Simon Jockers Maren Krämer PUBLISH EMQUBU@@24.scicar.de -EMQUBU Investigating Science: Mit Forschungsdatenbanken problematische Wissenschaft aufspüren de de 20240928T121500 20240928T131500 010000 Investigating Science: Mit Forschungsdatenbanken problematische Wissenschaft aufspüren We want to present approaches and methods for using bibliographic data to investigate problematic research practices. One main approach is based on our "Follow the Grant" project investigating conflict of interest. Companies for example in the medical, food and environmental sector are known to spend billions funding research and scientists, thereby biasing researchers and distorting research priorities and results. We also have recently expanded the approach in the "Investigating Science" project, which addresses different topics, such as preprints, retractions and problematic funding.We will discuss different approaches and investigations, many of which involved the panellists. The attendees will walk away from the session with an understanding of the importance of commercial influence on science and medicine, relevant story angles and ways to investigate them. We will also discuss some of the datasets that are available and useful for these kind of investigations, for example Open Access corpora and other related datasets, including how to work with them and what the pitfalls are. www.followthegrant.org, https://prototypefund.de/project/investigating-science/ PUBLIC CONFIRMED Panel discussion https://24.scicar.de/scicar24/talk/EMQUBU/ Seminar room II Simon Wörpel Hristio Boytchev Natalie Widmann