Warum KI-generierte Nachrichten Leser oft verwirren: Neue LMU-Studie zeigt Herausforderungen

Lesezeit: 2 Minuten
Durch Hans Meier
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Verwirrter Roboter, der eine Zeitung mit Fragezeichen liest.

BerlinStudie: KI-Texte oft schwerer verständlich als Journalistenartikel

Eine Untersuchung der Abteilung für Medien und Kommunikation an der LMU zeigt, dass Nachrichtenartikel, die von Künstlicher Intelligenz verfasst wurden, in der Regel schwerer verständlich sind als jene von Menschen. Für die Studie wurden über 3.000 Online-Nachrichtenleser im Vereinigten Königreich befragt. Jede Person las einen von 24 Artikeln, wobei die Hälfte der Artikel von KI und die andere Hälfte von Journalisten geschrieben war. Die Leser empfanden die von KI verfassten Artikel häufig als komplexer. Verschiedene Faktoren führten zu dieser Einschätzung.

Die Untersuchung identifizierte mehrere Herausforderungen, darunter schwer verständliche Formulierungen, komplexe Sätze und eine unzureichende Verwaltung von Zahlen und Daten.

KI-generierte Nachrichtenartikel haben oft Schwierigkeiten mit der Wortwahl und Zahlen, was sie selbst nach journalistischer Überarbeitung schwer verständlich macht. Obwohl Stil und Aufbau den menschlich verfassten Artikeln ähneln, hapert es bei KI-Artikeln aufgrund dieser sprachlichen Probleme.

Die Untersuchung verdeutlicht die Relevanz einer verbesserten Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI bei der Content-Erstellung. Trotz des zunehmenden Einsatzes von KI bleibt der menschliche Einfluss unverzichtbar. Journalisten sollten nicht nur Fehler in KI-generierten Inhalten identifizieren, sondern auch daran arbeiten, die Wortwahl zu verfeinern und Daten zugänglicher zu gestalten.

Die Zukunft des Journalismus umfasst Künstliche Intelligenz, die in Redaktionen immer häufiger eingesetzt wird. Sie bietet Vorteile wie schnelle Verarbeitung und Bewältigung großer Datenmengen. Eine Studie zeigt jedoch, dass ohne ausreichende menschliche Kontrolle automatisierte Inhalte bei dem Versuch, effizient zu sein, undeutlich werden können. Daher ist es notwendig, dass Technologen und Journalisten zusammenarbeiten, um die Qualität von KI-generierten Nachrichten zu verbessern.

KI-Systeme können verbessert werden, indem sie darauf trainiert werden, sich auf eine Sprache zu konzentrieren, die das Verständnis für die Leser erleichtert. Dies könnte bedeuten, Algorithmen zu entwickeln, die klarere Sätze verwenden und bessere Erklärungen für komplexe Informationen bieten. In einer Online-Welt, in der Nachrichten schnell konsumiert werden, ist es entscheidend, Inhalte zu haben, die leicht verständlich sind. Mit dem Fortschritt der KI-Technologie sollten Entwickler nicht nur die Automatisierung von Nachrichten im Blick haben, sondern auch sicherstellen, dass die Informationen klar und hochwertig sind. Die Studie erinnert uns daran, dass Technologie den Menschen unterstützen und nicht behindern sollte.

Die Studie wird hier veröffentlicht:

http://dx.doi.org/10.1177/14648849241262204

und seine offizielle Zitation - einschließlich Autoren und Zeitschrift - lautet

Sina Thäsler-Kordonouri, Neil Thurman, Ulrike Schwertberger, Florian Stalph. Too many numbers and worse word choice: Why readers find data-driven news articles produced with automation harder to understand. Journalism, 2024; DOI: 10.1177/14648849241262204
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