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        <title>SciCAR 2023</title>
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        <room name='Stahlhalle' guid='e9dc668b-4311-5480-8b8d-2ef90b10cc69'>
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                <title>Begr&#252;&#223;ung</title>
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                <description>Daniel Drepper er&#246;ffnet den ersten Tag der Konferenz.</description>
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                <title>Dateninstitut in Gr&#252;ndung: Insights aus den ersten zw&#246;lf Monaten</title>
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                <type>Lecture/Presentation</type>
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                    <person id='34859'>Louisa Specht-Riemenschneider</person>
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                <language>de</language>
                <description>Im Oktober 2022 fiel der Startschuss f&#252;r das im Koalitionsvertrag angek&#252;ndigte Dateninstitut: Eine f&#252;nfk&#246;pfige Gr&#252;ndungskommission 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 zw&#246;lf Monate schauen: Welche Erkenntnisse wurden bislang gewonnen, etwa aus der Arbeit an konkreten Use Cases? Welche Vision f&#252;r das sp&#228;tere Dateninstitut l&#228;sst sich daraus ableiten? Und welche Herausforderungen haben sich als besonders schwierig erwiesen?</description>
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                <title>Societal Computing: What Digital Data Tells Us About Society</title>
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                    <person id='32035'>Nicolas Kayser-Bril</person><person id='32215'>Steffen K&#252;hne</person><person id='32494'>Ingmar Weber</person><person id='41178'>Katrin Weller</person><person id='41179'>Krishna P. Gummadi</person>
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                <description>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.</description>
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                <title>Relevanz von KI f&#252;r &#214;ffentlichkeit, Wissenschaft und Journalismus</title>
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                <type>Panel discussion</type>
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                <description>Meldungen, dass ChatGPT oder andere Sprachmodelle gewisse Tests oder Klausuren bestehen, werden oft als Hinweis auf das gro&#223;e Potenzial dieser Modelle verstanden und &#246;ffentlich 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 m&#252;ssen? Was ist das Potenzial hinter dieser Technologie? Wie k&#246;nnen 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.</description>
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                <room>Stahlhalle</room>
                <title>Nowcasts, Forecasts, Prognosen: Warum braucht es Sch&#228;tzverfahren f&#252;r aktuelle Statistiken und wie sollte dar&#252;ber berichtet werden?</title>
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                    <person id='32440'>S&#246;ren M&#252;ller-Hansen</person><person id='35673'>Johannes Bracher</person><person id='39858'>Anna Behrend</person><person id='41096'>Stefan Hauf</person>
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                <description>Corona, Wirtschaft, Energie: Je aktueller Daten und Statistiken sein sollen, desto h&#228;ufiger sind sie falsch, unvollst&#228;ndig oder irref&#252;hrend. Sch&#228;tzverfahren, Nowcasts, Forecasts und experimentelle Daten haben das Ziel, diese L&#252;cken zu schlie&#223;en. Wie gut gelingt das? Sind Hochrechnungen und Prognosen h&#228;ufig, aber nicht immer sinnvoll, um die aktuelle Lage einsch&#228;tzen zu k&#246;nnen? Und wie gut sind sie f&#252;r 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 f&#252;r den Datenjournalismus wichtig sind und wie Wissenschaft und Journalismus noch besser zusammenarbeiten k&#246;nnten. Au&#223;erdem sprechen wir dar&#252;ber, warum das Statistische Bundesamt Hochrechnungen und experimentelle Daten nutzt, um aktuellere beh&#246;rdliche Statistiken etwa zur Inflation oder zur &#220;bersterblichkeit 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 f&#252;r ein m&#246;glichst aktuelles Bild der Entwicklungen gesch&#228;tzt werden, welche Unsicherheiten dabei existieren, warum solche Sch&#228;tzungen h&#228;ufig trotzdem sinnvoll sein k&#246;nnen 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 S&#252;ddeutschen Zeitung w&#228;hrend 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#</description>
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                <title>KI-Pub-Quiz, SCICAR Edition</title>
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                <description>Es ist ein Model, und es sieht gut aus: Was wissen die Datenjournalist*innen wirklich &#252;ber die gar nicht mehr so neue Technologie? Das KI-Pub-Quiz bietet Gelegenheit, den eigenen Wissensstand &#252;ber lernende und generative Algorithmen im Journalismus zu pr&#252;fen und auszubauen. Sich im Team blamieren ist Pflicht!</description>
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                <title>Hochperformante Datenanalysen mit DuckDB</title>
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                    <person id='41142'>Gregor Aisch</person>
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                <description>Die Analyse komplexer Datens&#228;tze geh&#246;rt zur t&#228;glichen Arbeit von Datenjournalist*innen. Es gibt eine Vielzahl von Werkzeugen, die dabei helfen: von Excel f&#252;r 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 b&#246;te SQL, die Structured Query Language (SQL) mit der sich Datenanfragen statt in abstraktem Programmcode als englische S&#228;tze formulieren lassen, die M&#246;glichkeit, Br&#252;cken zwischen den verschiedenen Platformen wie R oder Python zu schlagen.

Der ca. 75-min&#252;tige Workshop gibt eine Einf&#252;hrung in [DuckDB](https://duckdb.org/) -- ein relativ neues DBMS, welches vor etwa 3 Jahren speziell f&#252;r den Anwendungsfall der hochperformanten SQL-basierten Datenanalyste konzipiert wurde. DuckDB ist nach eigener Darstellung einfach und platform&#252;bergreifend, frei und open source, rasend schnell und voller Features. Anhand eines praktischen Projekts schauen wir uns an, was der Einsatz von DuckDB tats&#228;chlich bringt, wo die Vor- und Nachteile liegen und welches Potential f&#252;r Anwendungen wie interaktive Datenvisualisierungen vorhanden ist.

Teilnehmer k&#246;nnen gerne einen Laptop mitbringen und den Beispielen folgen, spezielle Software muss nicht installiert werden. Erste Vorkenntnisse in SQL sind hilfreich, aber nicht zwingend notwendig.</description>
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                <title>Effiziente Datenrecherche in der amtlichen Statistik: GENESIS-Systeme und Zensusdatenbank</title>
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                    <person id='31973'>Veronika Knorr</person><person id='31977'>Michael Neutze</person><person id='32511'>Simon Jockers</person>
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                <description>Die Ver&#246;ffentlichung der Ergebnisse des Zensus 2022 steht im M&#228;rz 2024 an. Sie ergeben ein detailliertes Bild f&#252;r jede der 10.786 Gemeinden Deutschlands in Bezug auf Demographie, Geb&#228;ude und Wohnungen sowie Haushalte. Zus&#228;tzlich sind Ver&#228;nderungen zu 2011 ablesbar. 

Die Veranstaltung ist zweigeteilt. Zum einen zeigen die Mitarbeitenden des Statistischen Bundesamtes Veronika Knorr und Michael Neutze, welche Merkmale und Indikatoren ver&#246;ffentlicht werden und wie die Weboberfl&#228;che der Datenbank bedient werden kann. Der Zensus 2022 wird erstmals Angaben zur Miete, Gr&#252;nde und Dauer von Wohnungsleerstand und den Energietr&#228;ger der Heizung von Wohngeb&#228;uden 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 (Gebietsstands&#228;nderungen) 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 k&#246;nnen, um effizient auf die Ergebnisse des Zensus und andere amtliche Statistiken zuzugreifen und diese aufzubereiten, zum Beispiel f&#252;r Datenvisualisierungen und datengetriebene Geschichten.

Das Ziel ist es, Datenjournalist:innen zu bef&#228;higen, offizielle Statistiken aus GENESIS-Datenportalen effektiv f&#252;r ihre eigene Arbeit zu nutzen. Ausgehend von einem &#220;berblick &#252;ber 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.</description>
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                <title>Schwindende Ressource - Auf Datensuche in Sachen Wasser</title>
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                    <person id='41598'>Constanze Bayer</person><person id='41599'>Jonas Keck</person>
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                <language>de</language>
                <description>Es kann keinen guten Klimajournalismus geben, ohne &#252;ber das Thema Wasser zu reden. Lokal, regional, national, weltweit k&#228;mpfen Menschen um sauberes Trinkwasser, um Wasser zur landwirtschaftlichen Bew&#228;sserung oder f&#252;r Industrieprozesse. In Unterfranken wird das Grundwasser seit Jahren knapper. Jonas Keck war an einer Recherche beteiligt, die Daten zu Wasser-Entnahmen bei den Landrats&#228;mtern in der Region abfragen wollte &#8211; und daf&#252;r sogar vor Gericht ziehen musste. Constanze Bayer hat sich in mehreren Facetten mit Wasser besch&#228;ftigt: Sie analysierte die Belastung mit Nitrat des bayerischen Grundwassers, visualisierte Daten zum Pegel des Rheins und war an einer Umfrage unter bayerischen Landrats&#228;mtern beteiligt, wie sie die Versorgungslage mit Wasser selbst einsch&#228;tzen. Im Vortrag berichten die beiden von vorhandenen Quellen, die lokal arbeitende Reporter*innen nutzen k&#246;nnen, erz&#228;hlen von Recherchewegen und machen auf Fallstricke aufmerksam.  Moderation: Claus Hesseling</description>
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                <title>Ein &#220;berangebot wie im Supermarkt &#8211; oder: Wie viel journalistische Vielfalt ist zu viel?</title>
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                    <person id='32039'>Gianna-Carina Gr&#252;n</person><person id='32509'>Isabel Lerch</person>
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                <language>de</language>
                <description>Wer heute in einen durchschnittlich gro&#223;en Supermarkt geht, hat eine riesige Auswahl an Produkten. Und ein Problem: Welches der zehn angebotenen Brote m&#246;chte man kaufen? Welcher K&#228;se soll es sein? Oder nimmt man doch gleich drei mit, weil man sich nicht entscheiden kann? 

Mit den Informationsangeboten im Netz verh&#228;lt es sich &#228;hnlich: Internetnutzer*innen haben heutzutage eine riesige Auswahl an Informations- und Nachrichtenquellen, die sie als Ressourcen f&#252;r die Meinungsbildung zu politischen und gesellschaftlichen Themen nutzen k&#246;nnen. Und wie auch beim Lebensmitteleinkauf im Supermarkt stellt sich dabei manchmal dasselbe Gef&#252;hl ein: &#220;berforderung angesichts der Flut an M&#246;glichkeiten.

Bei der Ern&#228;hrung wissen wir: M&#246;glichst ausgewogen und vielf&#228;ltig sollte es sein. Doch was bedeutet ausgewogen und vielf&#228;ltig f&#252;r den Nachrichtenkonsum? M&#246;glichst viele verschiedene Nachrichtenquellen? M&#246;glichst ganz unterschiedlich? Wie extrem d&#252;rfen die dann sein? Grunds&#228;tzlich ist sich die Wissenschaft in diesem Thema einig: Eine gewisse Vielfalt von im Konsum verschiedener Informationsquellen ist gut f&#252;r die demokratische Teilhabe der einzelnen B&#252;rger:innen. Aber sind vielleicht zu viele verschiedene Perspektiven eher kontraproduktiv f&#252;r die Meinungsbildung, weil es dadurch zu &#220;berforderung, Kontakt mit falschen oder nicht hochwertigen Informationen einer Wissensillusion kommt? Wie viel journalistische Vielfalt ist zu viel? 

In einer aktuellen Untersuchung des Leibniz-Instituts f&#252;r Medienforschung | Hans-Bredow-Institut Hamburg, des GESIS - Leibniz-Institut f&#252;r Sozialwissenschaften und der LMU M&#252;nchen 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 Nachrichtendi&#228;t mit ihrer Wahrnehmung von demokratischer Selbstwirksamkeit zusammenh&#228;ngt, also dem Gef&#252;hl politische Prozesse selbst beeinflussen zu k&#246;nnen. 

Die Ergebnisse unserer Forschung m&#246;chten wir im Rahmen einer kurzen Pr&#228;sentation mit euch teilen &#8211; und im Anschluss mit euch ins Gespr&#228;ch kommen. Wie viel Vielfalt braucht es (nicht), damit Demokratie gelingen kann? Welche Rollen spielen klassische Medien (noch)? Wie k&#246;nnen wir als Medienschaffende mit der F&#252;lle an Informations- und Nachrichtenangeboten umgehen? Was k&#246;nnen wir als Wissenschaftler*innen und Journalist*innen aus diesen Daten lernen? Wie k&#246;nnen wir sie datenjournalistisch nutzen? 

Wir freuen uns auf die Diskussionen und den Austausch mit euch.

[Moderation: Gianna-Carina Gr&#252;n]</description>
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                <title>Daten, Journalismus, Visualisierungen: Einblicke in die Forschung von Nachwuchswissenschaftler:innen</title>
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                <type>Lecture/Presentation</type>
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                    <person id='32039'>Gianna-Carina Gr&#252;n</person><person id='40179'>Meike Grimme</person><person id='40180'>Sina Th&#228;sler-Kordonouri</person><person id='40181'>Theresa K&#246;rner</person>
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                <language>de</language>
                <description>*English version below*

Mit dieser Session wollen wir eine Br&#252;cke 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 k&#252;rzlich 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 R&#252;ckfragen zu stellen und einen Diskurs &#252;ber die Session hinaus anzusto&#223;en.

Mit der Session m&#246;chten wir f&#252;r einen verst&#228;rkten Austausch zwischen Journalismus und Wissenschaft werben. So k&#246;nnen Forschungsergebnisse helfen, zu Fragen aus dem (daten)journalistischen Alltag evidenzbasierte Befunde und Hinweise zu liefern. Aktuelle Herausforderungen und offene Fragen aus der Praxis k&#246;nnen wiederum Gegenstand zuk&#252;nftiger Forschungsprojekte werden. 

Als Auftakt f&#252;r eine intensiveren Austausch bietet die Sitzung die M&#246;glichkeit, einen schnellen und unterhaltsamen Einblick in laufende und k&#252;rzlich abgeschlossene Forschungsprojekte zu erhalten.

**Vortr&#228;ge:**

* Newsworker-AI collaboration
* Readers&#8217; trust in automated journalism
* Perceptions of automated vs. manually-written journalism: A large-scale online experiment 
* How might we help users understand &apos;complicated&apos; 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.</description>
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                <title>Sprachmodelle: Was KI heute schon leisten kann und wo sie an ihre Grenzen ger&#228;t</title>
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                <type>Panel discussion</type>
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                <description>Gro&#223;e Sprachmodelle wie GPT sind von zentraler Bedeutung f&#252;r die Entwicklung von k&#252;nstlicher Intelligenz, da sie die F&#228;higkeit 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 nat&#252;rliche Weise mit KI-Modellen zu interagieren. 

Doch trotz ihrer beeindruckenden Leistungen haben gro&#223;e Sprachmodelle auch einige Herausforderungen, wie Vorurteile und Fehlinterpretationen, die es zu &#252;berwinden 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 gro&#223;en Sprachmodellen? 
- Welche Herausforderungen gibt es beim Training von gro&#223;en Sprachmodellen und wie k&#246;nnen sie gel&#246;st werden? 
- Wie k&#246;nnen Wissenschaftler und Journalisten zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass Sprachmodelle verantwortungsvoll und ethisch eingesetzt werden? 
- Was sind die gr&#246;&#223;ten Herausforderungen, denen gro&#223;e Sprachmodelle gegen&#252;berstehen, und wie kann man sie &#252;berwinden? 
- Was k&#246;nnen wir durch die Nutzung von Sprachmodellen &#252;ber die menschliche Intelligenz lernen? 
- Wie weit sind wir noch von einer echten k&#252;nstlichen Intelligenz entfernt, wenn sich Chatbots heute schon so menschlich anf&#252;hlen?

Diese Er&#246;rterung dieser Fragen sollen dabei helfen, zu verstehen, warum gro&#223;e Sprachmodelle so revolution&#228;r sind und wo sie heute schon eingesetzt werden k&#246;nnen.</description>
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                <title>Begr&#252;&#223;ung</title>
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                <description>Anna Behrend und Christina Elmer er&#246;ffnen den zweiten Tag der Konferenz.</description>
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                <title>How (data-) journalists investigate recommender systems</title>
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                <description>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 &#8211; 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.</description>
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                <title>Modular approaches to (data) journalism</title>
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                    <person id='41488'>Miranda Marcus</person><person id='32144'>Meik Bittkowski</person><person id='39868'>Prof. Christina Elmer</person><person id='41176'>Ulrike K&#246;ppen</person>
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                <description>Modern content management systems allow for a high degree of modularisation. This means that they are increasingly moving away from the idea of the &quot;page&quot; or the rigidly arranged &quot;product&quot; 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)</description>
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                <title>The Forever Pollution Project, or how to practise &#8220;peer-reviewed&#8221; journalism</title>
                <subtitle></subtitle>
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                    <person id='39954'>St&#233;phane Horel</person><person id='39869'>Prof. Holger Wormer</person><person id='40000'>Luc Martinon</person><person id='41811'>Sarah Pilz</person>
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                <description>You have heard of them as ingredients of Teflon or Scotchgard. Per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS), AKA &#8220;forever chemicals&#8221;, don&#8217;t degrade in the environment and can be found in every drop of rain, tap water&#8230; or blood.

The Forever Pollution Project undertook to evaluate the magnitude of PFAS contamination in Europe with innovative &#8220;peer-reviewed&#8221; 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 &#8216;only&#8217; 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 &#8220;limits of detection&quot;? These are the questions the team had to face and will share.</description>
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                <title>Visualisierung von Klimadaten</title>
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                <description>Klimadaten sind die Grundlage f&#252;r unser Verst&#228;ndnis des Zustands unseres Planeten und der Auswirkungen menschlicher Aktivit&#228;ten auf das Klima. Aber wie werden diese Daten der &#214;ffentlichkeit und der Fachwelt pr&#228;sentiert? 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 f&#252;r das ESA Climate Office arbeitet. Dieses Projekt konzentriert sich auf Visualisierungen von Klimadaten, die nicht nur informativ, sondern auch k&#252;nstlerisch und &#228;sthetisch ansprechend sind. Die zentrale Frage, die wir uns stellen werden, lautet: Inwieweit unterst&#252;tzen die bestehenden Visualisierungen von Klimadaten die Wissenschaftskommunikation, oder sprechen sie nur eine bereits &#252;berzeugte 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?</description>
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                <title>How to build an international conflict of interest database</title>
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                <description>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. St&#233;phane 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&#8217;ll present their methodology and the status of the project. 

Moderator: Holger Wormer, Professor of Science Journalism, TU Dortmund</description>
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                <title>Soziale Netzwerke und ihre Daten. Die rechtlichen T&#252;cken des Datenzugangs</title>
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                <description>Wie wirken Empfehlungssysteme auf sozialen Medien? Welche Netzwerke beg&#252;nstigen Desinformationskampagnen? Und wie werden Nutzerdaten f&#252;r Werbezwecke genutzt? Wer solche Fragen untersuchen m&#246;chte, ben&#246;tigt Zugang zu nicht-&#246;ffentlichen, h&#228;ufig personenbezogenen Daten. Dieser Workshop vermittelt die rechtlichen Zugangsanspr&#252;che (NetzDG, DSA, Beh&#246;rden) und bietet einen &#220;berblick &#252;ber die Voraussetzungen f&#252;r Scraping, API-Nutzung und Datenspenden. Zudem werden Datens&#228;tze vorgestellt, die von Plattformen f&#252;r Forschungszwecke bereits aufbereitet wurden und &#252;ber etablierte Verfahren in wissenschaftliche Projekte einbezogen werden k&#246;nnen.</description>
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