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dc.contributor.authorGießmann, Marius
dc.contributor.authorGoutrié, Christine
dc.contributor.authorHerzog, Michael
dc.contributor.editorDachselt, Raimund
dc.contributor.editorWeber, Gerhard
dc.date.accessioned2018-08-18T08:00:28Z
dc.date.available2018-08-18T08:00:28Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/16741
dc.description.abstractDie vorliegende Arbeit liefert einen empirischen Beitrag zur Transparenzdiskussion um Roboterjourna-lismus Sie zeigt durch Blickbewegungsmessungen, dass die von handelsblatt.com aktuell verwendete Kennzeichnung so gut wie nicht wahrgenommen und auch dann von den Proband*innen der ersten Testgruppe nicht verstanden wird, wenn sie ohne Zeitbegrenzung betrachtet werden kann. Die Arbeit zeigt auch, dass die Position entscheidenden Einfluss auf die Sichtbarkeit und Bewertung der Kennt-lichmachung hat: bei alternativer Positionierung am Kopf des Textes für eine zweite Testgruppe entfie-len achtmal so viele Fixationen auf die Kennzeichnung. Gleichzeitig bewerten diese Proband*innen die Auffälligkeit, Position und Abgrenzung der Kenntlichmachung vom Artikeltext deutlich positiver als die erste Vergleichsgruppe, die den Originalhinweis gesehen hat.de
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofMensch und Computer 2018 - Tagungsband
dc.relation.ispartofseriesMensch und Computer
dc.subjectRoboterjournalismus
dc.subjectrobot journalism
dc.subjectautomated content
dc.subjectalgorithmic journalism
dc.subjectnews perception
dc.subjectexperimental study
dc.titleUnsichtbar und unverständlich: Aktuelle Kennzeichnungen von Roboterjournalismusde
dc.typeText/Conference Paper
dc.pubPlaceBonn
mci.document.qualitydigidoc
mci.conference.sessiontitleLangbeiträge
mci.conference.locationDresden
mci.conference.date2.-5. September 2018
dc.identifier.doi10.18420/muc2018-mci-0294


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