2.0 -//Pentabarf//Schedule//EN PUBLISH Q8AQV8@@23.scicar.de -Q8AQV8 Begrüßung de de 20230929T100000 20230929T103000 0.03000 Begrüßung Daniel Drepper eröffnet den ersten Tag der Konferenz. PUBLIC CONFIRMED Greeting https://23.scicar.de/scicar23/talk/Q8AQV8/ Stahlhalle Prof. Christina Elmer Prof. Holger Wormer PUBLISH W8XCGJ@@23.scicar.de -W8XCGJ Dateninstitut in Gründung: Insights aus den ersten zwölf Monaten de de 20230929T103000 20230929T114500 1.01500 Dateninstitut in Gründung: Insights aus den ersten zwölf Monaten Im Oktober 2022 fiel der Startschuss für das im Koalitionsvertrag angekündigte Dateninstitut: Eine fünfköpfige Gründungskommission mit Expertise aus Verwaltung, Forschung, Wirtschaft und Zivilgesellschaft wurde berufen, ein offener Konsultationsprozess gestartet. Als Mitglied der Kommission wird Prof. Dr. Louisa Specht-Riemenschneider in ihrer Keynote auf die ersten zwölf Monate schauen: Welche Erkenntnisse wurden bislang gewonnen, etwa aus der Arbeit an konkreten Use Cases? Welche Vision für das spätere Dateninstitut lässt sich daraus ableiten? Und welche Herausforderungen haben sich als besonders schwierig erwiesen? PUBLIC CONFIRMED Lecture/Presentation https://23.scicar.de/scicar23/talk/W8XCGJ/ Stahlhalle Louisa Specht-Riemenschneider PUBLISH PW8NPV@@23.scicar.de -PW8NPV Societal Computing: What Digital Data Tells Us About Society en en 20230929T114500 20230929T130000 1.01500 Societal Computing: What Digital Data Tells Us About Society From finding a mate to booking a holiday, our lives are increasingly mediated by online platforms. Digital traces left by these interactions provide opportunities to study societal phenomena ranging from political polarization to gender bias. But more than just mirroring existing processes, digital platforms also actively shape what we think and do, creating algorithmically-infused societies. This creates a need to audit these platforms to ensure the algorithms work in the interest of society at large. This panel brings together experts in (i) studying societal processes through digital and computational methods, as well as (ii) monitoring the digital platforms themselves with respect to their impact on society. PUBLIC CONFIRMED Panel discussion https://23.scicar.de/scicar23/talk/PW8NPV/ Stahlhalle Nicolas Kayser-Bril Steffen Kühne Ingmar Weber Katrin Weller Krishna P. Gummadi PUBLISH SVSEUJ@@23.scicar.de -SVSEUJ Relevanz von KI für Öffentlichkeit, Wissenschaft und Journalismus de de 20230929T140000 20230929T153000 1.03000 Relevanz von KI für Öffentlichkeit, Wissenschaft und Journalismus Meldungen, dass ChatGPT oder andere Sprachmodelle gewisse Tests oder Klausuren bestehen, werden oft als Hinweis auf das große Potenzial dieser Modelle verstanden und öffentlich diskutiert. Auf der anderen Seite geht es viel um Gefahren, oft getrieben von weitreichenden Warnungen unter anderem der Herstellerinnen und Hersteller der Modelle selbst. Aber was sind wirklich die wichtigsten Aspekte, die wir als Gesellschaft thematisieren müssen? Was ist das Potenzial hinter dieser Technologie? Wie können wir KI im (Daten-)Journalismus nutzen? Was erwartet die Wissenschaft vom Journalismus, was braucht der Journalismus von der Wissenschaft? In diesem Panel wollen wir diese Fragen mit Vertreterinnen und Vertretern aus Wissenschaft und Journalismus diskutieren. PUBLIC CONFIRMED Panel discussion https://23.scicar.de/scicar23/talk/SVSEUJ/ Stahlhalle Bastian Zimmermann Holger Hoos Katharina Morik Eva Wolfangel Ulrike Köppen PUBLISH 8L3XAU@@23.scicar.de -8L3XAU Nowcasts, Forecasts, Prognosen: Warum braucht es Schätzverfahren für aktuelle Statistiken und wie sollte darüber berichtet werden? de de 20230929T160000 20230929T173000 1.03000 Nowcasts, Forecasts, Prognosen: Warum braucht es Schätzverfahren für aktuelle Statistiken und wie sollte darüber berichtet werden? Corona, Wirtschaft, Energie: Je aktueller Daten und Statistiken sein sollen, desto häufiger sind sie falsch, unvollständig oder irreführend. Schätzverfahren, Nowcasts, Forecasts und experimentelle Daten haben das Ziel, diese Lücken zu schließen. Wie gut gelingt das? Sind Hochrechnungen und Prognosen häufig, aber nicht immer sinnvoll, um die aktuelle Lage einschätzen zu können? Und wie gut sind sie für die journalistische Berichterstattung geeignet? Wir diskutieren am Beispiel der [Hospitalisierungsinzidenz](http://covid19nowcasthub.de/) und [Forecasts von Infektionszahlen](https://covid19forecasthub.eu/index.html), warum Nowcasts und kurzfristige Prognosen für den Datenjournalismus wichtig sind und wie Wissenschaft und Journalismus noch besser zusammenarbeiten könnten. Außerdem sprechen wir darüber, warum das Statistische Bundesamt Hochrechnungen und experimentelle Daten nutzt, um aktuellere behördliche Statistiken etwa zur Inflation oder zur Übersterblichkeit bereitzustellen und wie diese Angebote im Journalismus genutzt werden (sollten). Wir tauschen uns in einer Podiumsdiskussion dazu aus, wie und warum wichtige Daten und Statistiken in Nowcasts, Forecasts und Prognosen für ein möglichst aktuelles Bild der Entwicklungen geschätzt werden, welche Unsicherheiten dabei existieren, warum solche Schätzungen häufig trotzdem sinnvoll sein können und wie in der Berichterstattung damit umgegangen werden sollte. Ein Thema soll dabei auch auch der Nowcast der Covid-19-Hospitalisierungsinzidenz sein, den wir in der Süddeutschen Zeitung während der Pandemie verwendet haben. Ein Wissenschaftler vom KIT (http://covid19nowcasthub.de/) wird dazu an der Podiumsdiskussion teilnehmen. https://covid19forecasthub.eu/index.html https://www.destatis.de/DE/Service/EXDAT/_inhalt.html# PUBLIC CONFIRMED Panel discussion https://23.scicar.de/scicar23/talk/8L3XAU/ Stahlhalle Sören Müller-Hansen Johannes Bracher Anna Behrend Stefan Hauf PUBLISH YHALUS@@23.scicar.de -YHALUS KI-Pub-Quiz, SCICAR Edition de de 20230929T190000 20230929T200000 1.00000 KI-Pub-Quiz, SCICAR Edition Es ist ein Model, und es sieht gut aus: Was wissen die Datenjournalist*innen wirklich über die gar nicht mehr so neue Technologie? Das KI-Pub-Quiz bietet Gelegenheit, den eigenen Wissensstand über lernende und generative Algorithmen im Journalismus zu prüfen und auszubauen. Sich im Team blamieren ist Pflicht! PUBLIC CONFIRMED Other format https://23.scicar.de/scicar23/talk/YHALUS/ Stahlhalle Jan Eggers PUBLISH Z7TLLF@@23.scicar.de -Z7TLLF Hochperformante Datenanalysen mit DuckDB de de 20230929T114500 20230929T130000 1.01500 Hochperformante Datenanalysen mit DuckDB Die Analyse komplexer Datensätze gehört zur täglichen Arbeit von Datenjournalist*innen. Es gibt eine Vielzahl von Werkzeugen, die dabei helfen: von Excel für kleinere Datenmengen bis hin zu Data Analysis Notebooks basierend auf Pandas (Python), Tidyverse (R) oder Observable (JavaScript). Eine Technologie, die in der datenjournalistischen Praxis eher seltener zum Einsatz kommt, sind SQL-basierte Datenbank-Management-Systeme (DBMS) wie PostgreSQL, MySQL oder SQLite. Dabei böte SQL, die Structured Query Language (SQL) mit der sich Datenanfragen statt in abstraktem Programmcode als englische Sätze formulieren lassen, die Möglichkeit, Brücken zwischen den verschiedenen Platformen wie R oder Python zu schlagen. Der ca. 75-minütige Workshop gibt eine Einführung in [DuckDB](https://duckdb.org/) -- ein relativ neues DBMS, welches vor etwa 3 Jahren speziell für den Anwendungsfall der hochperformanten SQL-basierten Datenanalyste konzipiert wurde. DuckDB ist nach eigener Darstellung einfach und platformübergreifend, frei und open source, rasend schnell und voller Features. Anhand eines praktischen Projekts schauen wir uns an, was der Einsatz von DuckDB tatsächlich bringt, wo die Vor- und Nachteile liegen und welches Potential für Anwendungen wie interaktive Datenvisualisierungen vorhanden ist. Teilnehmer können gerne einen Laptop mitbringen und den Beispielen folgen, spezielle Software muss nicht installiert werden. Erste Vorkenntnisse in SQL sind hilfreich, aber nicht zwingend notwendig. PUBLIC CONFIRMED Workshop https://23.scicar.de/scicar23/talk/Z7TLLF/ Vortragssaal I Gregor Aisch PUBLISH FYGT8Y@@23.scicar.de -FYGT8Y Effiziente Datenrecherche in der amtlichen Statistik: GENESIS-Systeme und Zensusdatenbank de de 20230929T140000 20230929T153000 1.03000 Effiziente Datenrecherche in der amtlichen Statistik: GENESIS-Systeme und Zensusdatenbank Die Veröffentlichung der Ergebnisse des Zensus 2022 steht im März 2024 an. Sie ergeben ein detailliertes Bild für jede der 10.786 Gemeinden Deutschlands in Bezug auf Demographie, Gebäude und Wohnungen sowie Haushalte. Zusätzlich sind Veränderungen zu 2011 ablesbar. Die Veranstaltung ist zweigeteilt. Zum einen zeigen die Mitarbeitenden des Statistischen Bundesamtes Veronika Knorr und Michael Neutze, welche Merkmale und Indikatoren veröffentlicht werden und wie die Weboberfläche der Datenbank bedient werden kann. Der Zensus 2022 wird erstmals Angaben zur Miete, Gründe und Dauer von Wohnungsleerstand und den Energieträger der Heizung von Wohngebäuden bieten. Mit diesem Beitrag soll das Publikum auf die datenbasierte Arbeit vorbereitet werden und die Arbeit mit den neuen Zensusergebnissen erleichtert werden. Dazu wird auf die Besonderheiten des Zeitvergleichs 2011 zu 2022 (Gebietsstandsänderungen) als auch die Bereitstellung von Daten auf Gitterebene eingegangen und die entsprechenden Begleitmaterialien vorgestellt. Simon Jockers stellt vor, wie Datenjournalist:innen die GENESIS-Plattform nutzen können, um effizient auf die Ergebnisse des Zensus und andere amtliche Statistiken zuzugreifen und diese aufzubereiten, zum Beispiel für Datenvisualisierungen und datengetriebene Geschichten. Das Ziel ist es, Datenjournalist:innen zu befähigen, offizielle Statistiken aus GENESIS-Datenportalen effektiv für ihre eigene Arbeit zu nutzen. Ausgehend von einem Überblick über die Inhalte und Besonderheiten verschiedener Datenportale erlernen die Teilnehmer:innen praktische Techniken, um Daten aus GENESIS-Portalen herunterzuladen und sie mit einfachen Tools wie Excel, aber auch mit fortgeschrittenen Werkzeugen wie [Jupyter]( https://jupyter.org/) (Python), [Observable]( https://observablehq.com/) (JavaScript) und [Datawrapper]( https://www.datawrapper.de/) weiter zu nutzen. PUBLIC CONFIRMED Lecture/Presentation https://23.scicar.de/scicar23/talk/FYGT8Y/ Vortragssaal I Veronika Knorr Michael Neutze Simon Jockers PUBLISH US3YJQ@@23.scicar.de -US3YJQ Schwindende Ressource - Auf Datensuche in Sachen Wasser de de 20230929T160000 20230929T173000 1.03000 Schwindende Ressource - Auf Datensuche in Sachen Wasser Es kann keinen guten Klimajournalismus geben, ohne über das Thema Wasser zu reden. Lokal, regional, national, weltweit kämpfen Menschen um sauberes Trinkwasser, um Wasser zur landwirtschaftlichen Bewässerung oder für Industrieprozesse. In Unterfranken wird das Grundwasser seit Jahren knapper. Jonas Keck war an einer Recherche beteiligt, die Daten zu Wasser-Entnahmen bei den Landratsämtern in der Region abfragen wollte – und dafür sogar vor Gericht ziehen musste. Constanze Bayer hat sich in mehreren Facetten mit Wasser beschäftigt: Sie analysierte die Belastung mit Nitrat des bayerischen Grundwassers, visualisierte Daten zum Pegel des Rheins und war an einer Umfrage unter bayerischen Landratsämtern beteiligt, wie sie die Versorgungslage mit Wasser selbst einschätzen. Im Vortrag berichten die beiden von vorhandenen Quellen, die lokal arbeitende Reporter*innen nutzen können, erzählen von Recherchewegen und machen auf Fallstricke aufmerksam. Moderation: Claus Hesseling PUBLIC CONFIRMED Lecture/Presentation https://23.scicar.de/scicar23/talk/US3YJQ/ Vortragssaal I Constanze Bayer Jonas Keck PUBLISH 3XSZ9F@@23.scicar.de -3XSZ9F Ein Überangebot wie im Supermarkt – oder: Wie viel journalistische Vielfalt ist zu viel? de de 20230929T114500 20230929T130000 1.01500 Ein Überangebot wie im Supermarkt – oder: Wie viel journalistische Vielfalt ist zu viel? Wer heute in einen durchschnittlich großen Supermarkt geht, hat eine riesige Auswahl an Produkten. Und ein Problem: Welches der zehn angebotenen Brote möchte man kaufen? Welcher Käse soll es sein? Oder nimmt man doch gleich drei mit, weil man sich nicht entscheiden kann? Mit den Informationsangeboten im Netz verhält es sich ähnlich: Internetnutzer*innen haben heutzutage eine riesige Auswahl an Informations- und Nachrichtenquellen, die sie als Ressourcen für die Meinungsbildung zu politischen und gesellschaftlichen Themen nutzen können. Und wie auch beim Lebensmitteleinkauf im Supermarkt stellt sich dabei manchmal dasselbe Gefühl ein: Überforderung angesichts der Flut an Möglichkeiten. Bei der Ernährung wissen wir: Möglichst ausgewogen und vielfältig sollte es sein. Doch was bedeutet ausgewogen und vielfältig für den Nachrichtenkonsum? Möglichst viele verschiedene Nachrichtenquellen? Möglichst ganz unterschiedlich? Wie extrem dürfen die dann sein? Grundsätzlich ist sich die Wissenschaft in diesem Thema einig: Eine gewisse Vielfalt von im Konsum verschiedener Informationsquellen ist gut für die demokratische Teilhabe der einzelnen Bürger:innen. Aber sind vielleicht zu viele verschiedene Perspektiven eher kontraproduktiv für die Meinungsbildung, weil es dadurch zu Überforderung, Kontakt mit falschen oder nicht hochwertigen Informationen einer Wissensillusion kommt? Wie viel journalistische Vielfalt ist zu viel? In einer aktuellen Untersuchung des Leibniz-Instituts für Medienforschung | Hans-Bredow-Institut Hamburg, des GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften und der LMU München gehen wir genau diesen Fragen mithilfe der Kombination von Umfrage- und WebTrackingdaten nach. : Wir analysieren mehr als 5 Millionen Web-Tracking Daten von etwa 1700 Internetnutzer*innen in Deutschland, um herauszufinden, welche Art von Nachrichten- und Informationsquellen sie oft benutzen. Und vor allem: Wie diese Nachrichtendiät mit ihrer Wahrnehmung von demokratischer Selbstwirksamkeit zusammenhängt, also dem Gefühl politische Prozesse selbst beeinflussen zu können. Die Ergebnisse unserer Forschung möchten wir im Rahmen einer kurzen Präsentation mit euch teilen – und im Anschluss mit euch ins Gespräch kommen. Wie viel Vielfalt braucht es (nicht), damit Demokratie gelingen kann? Welche Rollen spielen klassische Medien (noch)? Wie können wir als Medienschaffende mit der Fülle an Informations- und Nachrichtenangeboten umgehen? Was können wir als Wissenschaftler*innen und Journalist*innen aus diesen Daten lernen? Wie können wir sie datenjournalistisch nutzen? Wir freuen uns auf die Diskussionen und den Austausch mit euch. [Moderation: Gianna-Carina Grün] PUBLIC CONFIRMED Lecture/Presentation https://23.scicar.de/scicar23/talk/3XSZ9F/ Vortragssaal II Gianna-Carina Grün Isabel Lerch PUBLISH H8EXLB@@23.scicar.de -H8EXLB Daten, Journalismus, Visualisierungen: Einblicke in die Forschung von Nachwuchswissenschaftler:innen de de 20230929T140000 20230929T153000 1.03000 Daten, Journalismus, Visualisierungen: Einblicke in die Forschung von Nachwuchswissenschaftler:innen *English version below* Mit dieser Session wollen wir eine Brücke zwischen datenjournalistischer Praxis und Forschung schlagen. Angelehnt an das Pecha Kucha Format - eine bildbasierte Vortragsform ohne Text - geben Nachwuchswissenschaftlerinnen und -wissenschaftler einen Einblick in ihre laufende und kürzlich abgeschlossene Forschung. Dabei geht es vor allem um praxisnahe Forschungsprojekte mit hohem Anwendungsbezug. Pecha Kucha ist nicht nur bildbetont, sondern auch kurzweilig: Jeder Vortragende hat nur wenige Minuten Zeit, das Thema zu vermitteln. Jeder Vortrag versteht sich als Einladung an das Publikum in den Konferenz-Pausen auf die Vortragenden zuzugehen, um Rückfragen zu stellen und einen Diskurs über die Session hinaus anzustoßen. Mit der Session möchten wir für einen verstärkten Austausch zwischen Journalismus und Wissenschaft werben. So können Forschungsergebnisse helfen, zu Fragen aus dem (daten)journalistischen Alltag evidenzbasierte Befunde und Hinweise zu liefern. Aktuelle Herausforderungen und offene Fragen aus der Praxis können wiederum Gegenstand zukünftiger Forschungsprojekte werden. Als Auftakt für eine intensiveren Austausch bietet die Sitzung die Möglichkeit, einen schnellen und unterhaltsamen Einblick in laufende und kürzlich abgeschlossene Forschungsprojekte zu erhalten. **Vorträge:** * Newsworker-AI collaboration * Readers’ trust in automated journalism * Perceptions of automated vs. manually-written journalism: A large-scale online experiment * How might we help users understand 'complicated' charts? ### Data, Journalism, Visualization: Insights from early-career journalism researchers With this session, we want to build a bridge between data journalism practitioners and researchers. Based on the Pecha Kucha format - an image-based form of presenting without text - early-career journalism scholars will share insights from their ongoing and recently completed research. All presentations focus on research projects with a high relevance to data journalism practice. As a prelude to a more intensive exchange, the session offers the opportunity to get a quick and entertaining insight into ongoing and recently completed research projects. With Pecha Kucha, each speaker has only a few minutes to convey their topic. Each presentation is intended as an invitation to the audience to approach the presenters during the conference breaks to ask questions and initiate a discourse beyond the session. With this session we would like to promote a stronger exchange between journalism and science. Research results can provide evidence-based answers and hints to questions from everyday (data) journalism. Current challenges and open questions from practice can in turn become the subject of future applied research projects. PUBLIC CONFIRMED Lecture/Presentation https://23.scicar.de/scicar23/talk/H8EXLB/ Vortragssaal II Gianna-Carina Grün Meike Grimme Sina Thäsler-Kordonouri Theresa Körner PUBLISH X7WNTP@@23.scicar.de -X7WNTP Sprachmodelle: Was KI heute schon leisten kann und wo sie an ihre Grenzen gerät de de 20230929T160000 20230929T173000 1.03000 Sprachmodelle: Was KI heute schon leisten kann und wo sie an ihre Grenzen gerät Große Sprachmodelle wie GPT sind von zentraler Bedeutung für die Entwicklung von künstlicher Intelligenz, da sie die Fähigkeit haben, menschliche Sprache sowohl zu verarbeiten als auch zu erzeugen. Neue Arten der Sprachsynthese haben das Potenzial, eine Vielzahl von Anwendungen zu revolutionieren, von automatisch erzeugten Texten bis hin zu Chatbots und virtuellen Assistenten. Letztere erlauben uns, wie das viel gehypte ChatGPT von OpenAI, auf natürliche Weise mit KI-Modellen zu interagieren. Doch trotz ihrer beeindruckenden Leistungen haben große Sprachmodelle auch einige Herausforderungen, wie Vorurteile und Fehlinterpretationen, die es zu überwinden gilt. Gerade die Fehler machen jedoch die unmittelbare Anwendung im Journalismus und der Forschung schwierig. Auf diesem Panel wollen wir folgende Fragen diskutieren: - Was sind die wichtigsten Funktionen und Anwendungen von großen Sprachmodellen? - Welche Herausforderungen gibt es beim Training von großen Sprachmodellen und wie können sie gelöst werden? - Wie können Wissenschaftler und Journalisten zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass Sprachmodelle verantwortungsvoll und ethisch eingesetzt werden? - Was sind die größten Herausforderungen, denen große Sprachmodelle gegenüberstehen, und wie kann man sie überwinden? - Was können wir durch die Nutzung von Sprachmodellen über die menschliche Intelligenz lernen? - Wie weit sind wir noch von einer echten künstlichen Intelligenz entfernt, wenn sich Chatbots heute schon so menschlich anfühlen? Diese Erörterung dieser Fragen sollen dabei helfen, zu verstehen, warum große Sprachmodelle so revolutionär sind und wo sie heute schon eingesetzt werden können. PUBLIC CONFIRMED Panel discussion https://23.scicar.de/scicar23/talk/X7WNTP/ Vortragssaal II Jan Eggers Steffen Kühne Gerhard Paaß Ana Moya PUBLISH ZYGHN3@@23.scicar.de -ZYGHN3 Begrüßung de de 20230930T094500 20230930T100000 0.01500 Begrüßung Anna Behrend und Christina Elmer eröffnen den zweiten Tag der Konferenz. PUBLIC CONFIRMED Greeting https://23.scicar.de/scicar23/talk/ZYGHN3/ Stahlhalle Anna Behrend PUBLISH ZFG8G8@@23.scicar.de -ZFG8G8 How (data-) journalists investigate recommender systems en en 20230930T100000 20230930T110000 1.00000 How (data-) journalists investigate recommender systems We are all subjected to recommender systems everyday, from newsfeed algorithms to ecommerce recommendations or automated playlists. They are famously opaque, despite their (likely) enormous influence on our lives. Data journalists and others regularly attempt to shed light on their inner workings. The main finding so far is sobering: no method currently exist to effectively assess the effects of a recommender system. My presentation will provide the audience with a structured and documented overview of these efforts in the last 10 years, in Germany and beyond. Based on many examples from newsrooms, regulators and academia, I will explain what has been attempted, in terms of experimental set-ups, methods, risks – and results. I will end with a hopeful note by sharing latest consensus on platform auditing: we need to use a wide variety of methods, from ethnography to computer science and traditional shoe-and-leather journalism to stand a chance. PUBLIC CONFIRMED Lecture/Presentation https://23.scicar.de/scicar23/talk/ZFG8G8/ Stahlhalle Nicolas Kayser-Bril PUBLISH M9S7XM@@23.scicar.de -M9S7XM Modular approaches to (data) journalism en en 20230930T111500 20230930T123000 1.01500 Modular approaches to (data) journalism Modern content management systems allow for a high degree of modularisation. This means that they are increasingly moving away from the idea of the "page" or the rigidly arranged "product" and are instead putting their emphasis on flexibly configurable data blocks that can be assembled into larger units as needed. This gives (data) journalism the tools to further develop its services in the spirit of Modular Journalism and to systematically separate content and data from their use and presentation. In this session, we want to delve deeper into the ideas behind Modular Journalism and give an overview of its application in practice. In particular, we will try to answer the question of how data journalism could benefit from more modular approaches. (Moderated by: Christina Elmer) PUBLIC CONFIRMED Workshop https://23.scicar.de/scicar23/talk/M9S7XM/ Stahlhalle Miranda Marcus Meik Bittkowski Prof. Christina Elmer Ulrike Köppen PUBLISH UZW3SV@@23.scicar.de -UZW3SV The Forever Pollution Project, or how to practise “peer-reviewed” journalism en en 20230930T133000 20230930T150000 1.03000 The Forever Pollution Project, or how to practise “peer-reviewed” journalism You have heard of them as ingredients of Teflon or Scotchgard. Per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS), AKA “forever chemicals”, don’t degrade in the environment and can be found in every drop of rain, tap water… or blood. The Forever Pollution Project undertook to evaluate the magnitude of PFAS contamination in Europe with innovative “peer-reviewed” journalism. Besides collecting dozens of studies monitoring data in water and soil, the team created an original dataset containing tens of thousands of presumptive contamination sites across Europe such as military sites, airports, paper mills or textile factories. To build the first ever Map of Forever pollution in Europe, they adapted, with their support, a methodology developed by a team of scientists to locate PFAS contamination in the United States. The final product is a work of journalism that led to major national investigations in several European countries. It also provided regional media companies, impacted community members, citizens, researchers and regulators with a transparent tool to work with and deepen the discussions around one of the biggest environmental problems our societies are facing right now. How to interact and build mutual trust with scientists to create a stimulating collaborative environment? How to elaborate a sound methodology and create technical mastery when you ‘only’ have the resources of journalism? How to adapt such a hybrid project at the national level given specific cultural and legal contexts? How to find actual stories to tell when you are swimming in nanograms per liter and “limits of detection"? These are the questions the team had to face and will share. PUBLIC CONFIRMED Lecture/Presentation https://23.scicar.de/scicar23/talk/UZW3SV/ Stahlhalle Stéphane Horel Prof. Holger Wormer Luc Martinon Sarah Pilz PUBLISH ULQARJ@@23.scicar.de -ULQARJ Visualisierung von Klimadaten de de 20230930T133000 20230930T150000 1.03000 Visualisierung von Klimadaten Klimadaten sind die Grundlage für unser Verständnis des Zustands unseres Planeten und der Auswirkungen menschlicher Aktivitäten auf das Klima. Aber wie werden diese Daten der Öffentlichkeit und der Fachwelt präsentiert? Dieser Vortrag befasst sich mit der grafischen Sprache, die zur Visualisierung von Klimadaten verwendet wird, sowohl in der wissenschaftlichen Gemeinschaft als auch im Journalismus. Ein besonderer Schwerpunkt wird auf dem Projekt Little Pictures liegen, einer Initiative eines kleinen Konsortiums, das für das ESA Climate Office arbeitet. Dieses Projekt konzentriert sich auf Visualisierungen von Klimadaten, die nicht nur informativ, sondern auch künstlerisch und ästhetisch ansprechend sind. Die zentrale Frage, die wir uns stellen werden, lautet: Inwieweit unterstützen die bestehenden Visualisierungen von Klimadaten die Wissenschaftskommunikation, oder sprechen sie nur eine bereits überzeugte Zielgruppe an? Kann die Darstellung von Klimadaten, die oft auch Prozesse des Klimawandels abbilden, emotionaler gestaltet werden, um ein breiteres Publikum zu erreichen und zu sensibilisieren? PUBLIC CONFIRMED Workshop https://23.scicar.de/scicar23/talk/ULQARJ/ Vortragssaal I Achim Tack Tonio Fincke PUBLISH BTYQJM@@23.scicar.de -BTYQJM How to build an international conflict of interest database en en 20230930T111500 20230930T123000 1.01500 How to build an international conflict of interest database Conflict of interest in scientific research and twisted results is an eternal source of stories for investigative journalists. Scientific research is crucial to develop medicines to cure or relieve illnesses. It is also indispensable to build science-based policies on climate change, obesity or daily exposure to chemicals. Scientists are also quoted in the media and shape the opinion on GMOs, pesticides or 5G. But are all these experts impartial? Could their opinion be blurred by corporate research fundings or invitations to sit in the scientific advisory boards of global companies? The capture of scientific knowledge by corporate interests is no secret and has been used to prevent regulation and maintain harmful products on the market. Now imagine there is a centralized conflict of interest database where you can get the list of industry collaborations of an expert in 10 seconds. This is what a multidisciplinary team of journalists, computer scientists and social science academics in three countries are trying to do. They call for a shared, open access, global database of conflicts of interest. To get there, they have set up a unique collaboration. Stéphane Horel at Le Monde, who initiated the project; Ioana Manolescu, senior scientist at INRIA, the French Institute for Research in Computer Science and Automation; and Gary Fooks and Tom Mills, social scientists from Aston University (Birmingham, UK) specialising in corporate influence and elites have joined forces in a multiple year project. At SciCAR, they’ll present their methodology and the status of the project. Moderator: Holger Wormer, Professor of Science Journalism, TU Dortmund PUBLIC CONFIRMED Lecture/Presentation https://23.scicar.de/scicar23/talk/BTYQJM/ Vortragssaal II Stéphane Horel Prof. Holger Wormer Gary Fooks Ioana Manolescu Tom Mills PUBLISH FU73TF@@23.scicar.de -FU73TF Soziale Netzwerke und ihre Daten. Die rechtlichen Tücken des Datenzugangs de de 20230930T133000 20230930T150000 1.03000 Soziale Netzwerke und ihre Daten. Die rechtlichen Tücken des Datenzugangs Wie wirken Empfehlungssysteme auf sozialen Medien? Welche Netzwerke begünstigen Desinformationskampagnen? Und wie werden Nutzerdaten für Werbezwecke genutzt? Wer solche Fragen untersuchen möchte, benötigt Zugang zu nicht-öffentlichen, häufig personenbezogenen Daten. Dieser Workshop vermittelt die rechtlichen Zugangsansprüche (NetzDG, DSA, Behörden) und bietet einen Überblick über die Voraussetzungen für Scraping, API-Nutzung und Datenspenden. Zudem werden Datensätze vorgestellt, die von Plattformen für Forschungszwecke bereits aufbereitet wurden und über etablierte Verfahren in wissenschaftliche Projekte einbezogen werden können. PUBLIC CONFIRMED Workshop https://23.scicar.de/scicar23/talk/FU73TF/ Vortragssaal II Prof. Christina Elmer Hanna Püschel