Hochschulschrift:
Dissertation, Hochsch. für Musik, Theater und Medien, 2012
Anmerkungen:
Beschreibung:
Mit Angeboten wie Google News dringen Suchmaschinen in Bereiche ein, die bisher dem Journalismus vorbehalten waren. Nachrichtensuchmaschinen sind für Nutzer und Journalisten eine neue Informationsquelle zum aktuellen Zeitgeschehen. Im Mittelpunkt der Studie von Markus Beiler steht die Frage, wie ähnlich die auf Algorithmen basierende technisch-formale Selektion von Nachrichtensuchmaschinen einer journalistisch-inhaltlichen Selektion ist. Damit wird die Journalismusforschung auf den noch kaum behandelten Bereich der algorithmisierten Selektion von Inhalten erweitert. Die Qualitätsforschung und die Nachrichtenwerttheorie bilden den theoretischen Bezugsrahmen der Studie. Mittels Inhaltsanalyse wurden sechs Nachrichtensuchmaschinen hinsichtlich der Qualitätsdimensionen Transparenz, Vielfalt, Aktualität und Relevanz zu fünf innen- und außenpolitischen Themengebieten untersucht. Das zentrale Ergebnis ist, dass es Nachrichtensuchmaschinen nicht vermögen, Suchergebnisse nach journalistischen bzw. allgemein-menschlichen Relevanzkriterien zu sortieren: Nachrichtenfaktoren erklären nicht den Rang eines Suchergebnisses in der Ergebnisliste. Der Nachrichtenwert der vermittelten Beiträge und der Rang der entsprechenden Suchergebnisse korrelieren nicht bzw. sie korrelieren sogar negativ. Hierdurch schaffen Nachrichtensuchmaschinen ein neues Relevanzverständnis für Nutzer und Journalisten, das nicht mehr nur inhaltlich, sondern auch technisch-formal bestimmt ist. Dies kann dazu führen, dass sich journalistische Selektions- und Gestaltungsregeln ändern
Markus Beiler ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Kommunikations- und Medienwissenschaft der Universität Leipzig und wurde mit der vorliegenden Arbeit an der Hochschule für Musik, Theater und Medien Hannover promoviert