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Die Einführung des Chatbots ChatGPT markiert einen Meilenstein in der Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI). Er ist die erste Anwendung von KI, die so rasant in das Leben und den Alltag unzähliger Menschen eingegliedert wurde und zeigt damit deutlich die unvermeidbare Integration von KI in unsere Lebensbereiche. Die mediale Berichterstattung begleitet und beeinflusst seit Jahren die Entwicklung dieser aufstrebenden Technologie (McCluskey et al., 2016). Vor diesem Hintergrund ist ein ausgeprägtes Verständnis der Berichterstattung über KI von großer Bedeutung. Diese Arbeit untersucht den Einfluss der Veröffentlichung von ChatGPT auf die Berichterstattung über KI in Deutschland. Dabei wird ein besonderer Fokus auf vorkommende Themenschwerpunkte (FF1), die Darstellung von Chancen und Risiken von KI (FF2) und das Issue Framing (FF3) gelegt. Zur Beantwortung der Forschungsfragen wurde eine manuell-quantitative Medieninhaltsanalyse der innerdeutschen Medienberichterstattung durchgeführt. Die Stichprobe umfasst dabei genau ein Jahr, welches für eine möglichst gute Vergleichbarkeit jeweils ein halbes Jahr vor und ein halbes Jahr nach der Veröffentlichung von ChatGPT abdeckt. Die Ergebnisse zeigen, dass seit ChatGPT die Anzahl der Artikel über KI deutlich zugenommen hat und ihren Höhepunkt im März 2023 erreicht. Außerdem geht die Berichterstattung seit der Veröffentlichung von ChatGPT differenzierter mit dem Thema KI um. So ist das Verhältnis von Chancen und Risiken seit ChatGPT signifikant ausgewogener als im Vergleich zum Zeittraum davor. Die Ergebnisse zeigen deutliche Veränderungen in der Berichterstattung über KI. Sie bieten ein fundiertes Bild über die Lage der Berichterstattung von KI, woraus sich Handlungsempfehlungen für die Berichterstattung über aktuelle und zukünftige aufstrebende Anwendungen von KI ableiten lassen.

Es ist nicht auszuschließen, dass voll- oder hochautomatisierte Fahrzeuge in Zukunft zu einer Norm werden, da in den letzten Jahren die Dynamik der Branche in Richtung höherer Automatisierungsgrade laut Kettles und Van Belle (2019) stark zugenommen hat. Insbesondere bringt die Nutzung autonomer Shuttle-Busse viele Vorteile mit sich. Es lässt sich prognostizieren, wie schnell das Ausbauen weiterer autonomer Busse möglich ist, wenn sich eine entsprechende Akzeptanz und Nachfrage in der Bevölkerung entwickelt. So lag das Ziel der vorliegenden Arbeit darin diejenigen Faktoren zu untersuchen, welche die Akzeptanz und Nutzung von autonomen Shuttle-Bussen beeinflussen. Die theoretische Grundlage bezieht sich hierbei auf das MAVA-Modell von Nordhoff et al. (2019). Im Hinblick auf die kommenden selbstfahrenden Kleinbusse in Ilmenau, der SAE Stufe 4, wurden vier Studierende sowie vier Mitarbeitende der Technischen Universität Ilmenau mithilfe qualitativer Interviews befragt, sodass diese im Anschluss qualitativ ausgewertet werden konnten. Die Ergebnisse zeigen verschiedenen Faktoren welche die Entscheidung, einen selbstfahrenden Bus zu nutzen, beeinflussen. Insbesondere spielen hierbei externe Faktoren, wie beispielsweise die Anbindung an andere ÖPNVs oder das Wetter eine Rolle. Da innerhalb der Bachelorarbeit keine befragten Personen jemals autonome Busse ausprobiert hatten, könnte eine Weiterführung der Studie eine Untersuchung der Relevanz der Faktoren nach dem Ausprobieren der Shuttles sein, sodass Vergleiche, zwischen den Erwartungen des Nutzens und dem eigentlichen Nutzen selbst, gezogen werden könnten.

Diese Arbeit befasst sich mit der medialen Darstellung von Jugendämtern in Deutschland. Unter Berücksichtigung der Thematik von Kindeswohlgefährdungen wird ein Blick auf die bisherige Krisenkommunikation der Jugendämter geworfen und die mediale Darstellung bei Einzelfällen beleuchtet. Es soll aufgezeigt werden, welche Rolle das Jugendamt in diesen Beiträgen einnimmt und wie das Handeln dieser bewertet wird. Folgende Forschungsfrage sollen durch diese Untersuchung beantwortet werden: Wie werden Jugendämter in der Krisenberichterstattung ausgewählter online Tages- und Wochenzeitungen dargestellt? Anhand einer quantitativen Inhaltsanalyse werden die Daten von 448 Nachrichtenartikel überregionaler Nachrichtenportale in einem Zeitraum von 2018 bis 2022 erhoben und analysiert. Zu den ausgewählten Nachrichtenportalen gehört das Boulevardblatt Bild.de sowie von drei Qualitätszeitungen Zeit Online, Spiegel Online und FAZ.NET. So soll ein Querschnitt der bundesweiten Medienlandschaft abgebildet werden.

Die Care-Krise ist ein Thema welches seit einigen Jahren medial immer mehr aufgegriffen wird und dabei fast alle gesellschaftlichen Bereiche betrifft, denn Care ist ein Grundpfeiler für die Gesellschaft allgemein. Diese Bachelorarbeit soll deshalb der Frage nachgehen, wie die Berichterstattung in deutschen Onlinemedien gerahmt wird und welche Begrifflichkeiten in dieser auftauchen. Hierzu wurden Artikel von den beliebtesten deutschen Onlinemedien erhoben und mit einer quantitativen Inhaltsanalyse näher untersucht. Hierfür wurde auf Basis des Framingansatzes nach Entman (1993) mit den Auslegungen von Iyengar (1994) und Reinemann et al., (2012) gearbeitet. Gesamtheitlich wurden 185 Artikel untersucht und die daraus gewonnenen Daten deskriptiv statistisch ausgewertet. Dabei wurden sowohl generische Frames und spezifische Frames als auch die von Reinemann et al, (2012) beschriebenen hard und soft news Cluster analysiert. Mit dieser Methodik konnte festgestellt werden, dass die Thematik gesamtheitlich keine einheitlichen Begrifflichkeiten nutzt, eher als soft news gerahmt wird, und Unterschiede zwischen rechts und linksliberalen Medien und den Medien allgemein aufgezeigt werden. Die Forschungsarbeit liefert einen ersten Überblick zu dem Thema und soll für die kommunikationswissenschaftliche Analyse ein erster Anstoß sein.

Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt derzeit in zahlreichen Branchen auf der ganzen Welt eine noch nie dagewesene Popularität. Obwohl die Kommunikationswissenschaft diesen Trend untersucht hat, konzentrieren sich die meisten Studien auf den Einfluss der Medien auf die Wahrnehmung der KI und die Verwendung von KI in den Medien. Aufgrund von Durchbrüchen wie Chat GPT ist es heute wichtiger denn je, zu verstehen, wie Unternehmen KI positionieren und kommunizieren. Deswegen wählt diese Arbeit eine neue Sichtweise und konzentriert sich auf die strategische Kommunikation und das Framing. Hierzu wird die Frage untersucht: «Wie kommunizieren Tech-Unternehmen KI in ihrer strategischen Kommunikation?» Um diese Frage zu beantworten, verwendet der theoretische Rahmen dieser Forschung strategische Kommunikation und Öffentlichkeitsarbeit sowie drei prominente Theorien: Framing-Theorie, Diffusion of Innovation-Theorie und Stakeholder-Theorie. Dieser Rahmen bildet die Grundlage für die Entwicklung des Fragebogens, der in halbstrukturierten Interviews eingesetzt werden soll. Die Interviews werden mit einer Gruppe von 8 Teilnehmern aus verschiedenen Unternehmen geführt, die unterschiedlichen Branchen angehören und in verschiedenen Teilen der Welt ansässig sind. Die gesammelten Daten werden durch eine themenbezogene Analyse betrachtet, aus der sich 7 Themen ergeben. Die Arbeit kommt zu dem Schluss, dass zum Zeitpunkt der Abfassung dieser Arbeit Unternehmen aus unterschiedlichen Gründen dazu neigen, KI nicht als wesentlichen Bestandteil ihrer strategischen Kommunikations- und Öffentlichkeitsarbeit zu präsentieren. Wenn die Unternehmen jedoch die von ihnen angebotenen oder genutzten KI-Lösungen vorstellen, ist die Kommunikation mit den Stakeholdern, vor allem den Kunden, offen. Die Verbreitung von Innovationen ist von Branche zu Branche unterschiedlich, aber es gab dennoch gewisse Muster: Je kleiner die Unternehmen sind, desto bereitwilliger sprechen sie über KI, und je größer sie sind, desto schwerfälliger sind sie. Die Schlüsselbotschaft in allen Interviews ist die Zeit- und Kostenersparnis. Und eine Minderheit erwähnte einen Mehrwert, den KI ihren Dienstleistungen verleiht. Eine weitere Besonderheit, die sich in allen Interviews zeigte, ist das Fehlen von Krisenmanagementstrategien. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Tech-Unternehmen KI als ein innovatives Tool mit nützlichen und vorteilhaften Anwendungen aber nicht als wesentlichen Bestandteil ihrer Dienstleistungen darstellen.