Untersuchungen haben ergeben, dass vereinfachte und veraltete Kommunikationstools den Nachrichtenfokus einschränken und die Benutzerinteraktivität einschränken

Die digitale Medientechnologie hat den Journalismus erheblich verändert, am deutlichsten vielleicht der Datenjournalismus. Datenjournalismus nutzt die Möglichkeiten der Datenanalyse und -visualisierung, um Nachrichten zu entwickeln, die äußerst ansprechend und für die Öffentlichkeit zugänglich sind. Doch mit zunehmender Reife dieser besonderen Form des Journalismus gibt es Hindernisse für sein effizientes Teilen und Konsumieren.

Forschung im Internationale Zeitschrift für Informations- und Kommunikationstechnologie hat die Wege untersucht, über die datengesteuerte Nachrichten übermittelt werden. Yizhou Gong von der Macau University of Science and Technology und Zhihu Shi von der Jiangsu Broadcasting Corporation, China, nutzten die Analyse sozialer Netzwerke und virale Kommunikationstheorien, um die drei Hauptwege zu identifizieren, auf denen datengesteuerter Journalismus verbreitet wird.

Das Team stellte fest, dass die Wirksamkeit der verschiedenen Kanäle häufig durch vereinfachte Kommunikationstools beeinträchtigt wird, von denen viele bereits seit den Anfängen des Datenjournalismus verwendet werden. Diese Einschränkung hat die Benutzerinteraktivität eingeschränkt und den Fokus auf bekannte Themen wie Finanzen und Unterhaltung eingeschränkt.

Das Team weist darauf hin, dass frühe Plattformen, die datenjournalistische Geschichten teilten, einfach Text mit einfachen visuellen Elementen kombinierten. Angesichts der Leistungsfähigkeit mobiler Geräte, die so viele Menschen ständig bei sich tragen, macht die Unzulänglichkeit dieser frühen Ansätze, die immer noch weit verbreitet sind, immer wieder deutlich, dass sie in vielen Fällen nicht in der Lage sind, die öffentliche Vorstellungskraft zu wecken. Es besteht ein dringender Bedarf an verbesserten interaktiven Funktionen, um die Öffentlichkeit wieder für den Datenjournalismus zu begeistern.

Darüber hinaus weist die Forschung auf die Notwendigkeit hin, adaptive Empfehlungsalgorithmen zu integrieren, um zu optimieren, wie Datennachrichten das Publikum überhaupt erreichen. Algorithmen, die Inhalte basierend auf Benutzerinteressen und historischen Präferenzen anpassen könnten, könnten zu einem personalisierteren Erlebnis führen. Ein solcher Ansatz hat das Potenzial, das Engagement des Publikums zu erweitern und die Reichweite datengesteuerter Geschichten zu vergrößern. Diese Art von Veränderung ist unerlässlich, wenn der Journalismus und insbesondere der Datenjournalismus relevant bleiben und gedeihen sollen, heißt es in der Arbeit.