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Diversity in News Recommendation

Author: Bernstein, A., Vreese, C., Helberger, N., Schulz, W., Zweig, K., Baden, C. & Züger, T.
Published in: Cornell University
Year: 2020
Type: Academic articles

Nachrichtenvielfalt in den Medien war lange Zeit eine grundlegende und unbestrittene Basis, um sicherzustellen, dass die kommunikativen Bedürfnisse des Einzelnen und der Gesellschaft als Ganzes erfüllt werden. Heute verlassen sich die Menschen zunehmend auf Online-Inhalte und Empfehlungssysteme, um Informationen zu konsumieren, was das traditionelle Konzept der Nachrichtenvielfalt in Frage stellt. Darüber hinaus muss das Konzept der Vielfalt selbst, neu bewertet werden, was eine interdisziplinäre Untersuchung erfordert, die eine neue Ebene der gegenseitigen Zusammenarbeit zwischen Informatikern, Sozialwissenschaftlern und Rechtswissenschaftlern erfordert. Basierend auf den Ergebnissen eines multidisziplinären Workshops haben wir die folgenden Empfehlungen, die sich an Forscher, Geldgeber, Gesetzgeber, Regulierungsbehörden und die Medienindustrie richten: 1. mehr Forschung über Nachrichtenempfehlungen und Vielfalt betreiben. 2. Schaffung eines sicheren Hafens für akademische Forschung mit Industriedaten. 3. Optimierung der Rolle der öffentlichen Werte in Nachrichtenempfehlungsprogrammen. 4. Schaffung eines sinnvollen Governance-Rahmens. 5. Finanzierung eines gemeinsamen Labors, um die notwendige interdisziplinäre Forschung voranzutreiben, praktische Innovationen zu fördern, Referenzlösungen zu entwickeln und Erkenntnisse in die Praxis zu übertragen.

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Theresa Züger, Dr.

Leiterin AI & Society Lab & Forschungsgruppe Public Interest AI

Forschungsthema im Fokus

Du siehst Eisenbahnschienen. Die vielen verschiedenen Abzweigungen symbolisieren die Entscheidungsmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz in der Gesellschaft. Manche gehen nach oben, unten, rechts. Manche enden auch in Sackgassen. Englisch: You see railway tracks. The many different branches symbolise the decision-making possibilities of artificial intelligence and society. Some go up, down, to the right. Some also end in dead ends.

Künstliche Intelligenz und Gesellschaft

Die Zukunft der künstliche Intelligenz funktioniert in verschiedenen sozialen Kontexten. Was können wir aus ihren politischen, sozialen und kulturellen Facetten lernen?