Wie wählen Nachrichtenmedien aus, worüber sie berichten? Dieser Frage versuchen Nachrichtenwertforschende seit vielen Jahren auf den Grund zu gehen. Die Nachrichtenwertforschung ist eine der traditionsreichsten Forschungsrichtungen der Journalismusforschung, die bis zum heutigen Tag aktuell ist. Begründet wurde sie bereits in den 1920er-Jahren von Walter Lippmann, internationale Bekanntheit erfuhr sie durch Johan Galtung und Mari Holmboe Ruge, die 1965 eine Liste von Nachrichtenfaktoren entwickelten und diese empirisch überprüften. Es folgten unzählige empirische Untersuchungen zu diesem Thema, die sich an einer Weiterentwicklung der Theorie versuchten. Der vorliegende Beitrag gibt einen Überblick über die Entwicklungsgeschichte der Nachrichtenwertforschung und skizziert, was Forschende heutzutage an der Thematik interessiert.

Der Trennungsgrundsatz zwischen redaktionellen Inhalten und kommerzieller Kommunikation schützt sowohl die Demokratie- wie auch die Werbeträgerfunktion von Massenmedien. Dieser Beitrag stellt für die diversen Aspekte des Trennungsgrundsatzes wie die Kennzeichnungspflicht, das Verbot von bezahlten Inhalten und Kopplungsgeschäften sowie die Handhabung zahlreicher Darstellungsformen redaktioneller Werbung alle verfügbaren gesetzlichen und standesrechtlichen Regelungen zusammen. Anschließend wird für die einzelnen Aspekte des Trennungsgrundsatzes der Stand der Forschung insbesondere hinsichtlich Beschreibung und Wirkung referiert. Schließlich werden Lösungsvorschläge für die aktuelle Anwendung und Desiderata zusammengetragen.

Der Datenjournalismus wird gleichermaßen stark in der Nachrichtenbranche beobachtet und in der Journalismusforschung reflektiert. Dieser Beitrag beschreibt das Phänomen zunächst im Kontext des Megatrends der Automatisierung des Journalismus. Anschließend wird die erste Trendstudie zum Da-tenjournalismus in Deutschland vorgestellt: Die Berufsfeldstudie war 2012 und 2019 im Feld. Die ge-wählten Items ermöglichen einen Längsschnitt-Vergleich der Entwicklung des Datenjournalismus. Bei einem Vergleich mit den nationalen Daten der „Worlds of Journalism Study“ werden weitere Gemein-samkeiten und Unterschiede deutlich. Die Ergebnisse zeigen, dass sich der Datenjournalismus in Deutschland zunehmend institutionalisiert hat und Datenjournalist:innen sich stark einem investigati-ven politischen Journalismus verpflichtet fühlen.

Nowadays, robots are found in a growing number of areas where they collaborate closely with humans. Enabled by lightweight materials and safety sensors, these cobots are gaining increasing popularity in domestic care, where they support people with physical impairments in their everyday lives. However, when cobots perform actions autonomously, it remains challenging for human collaborators to understand and predict their behavior, which is crucial for achieving trust and user acceptance. One significant aspect of predicting cobot behavior is understanding their perception and comprehending how they “see” the world. To tackle this challenge, we compared three different visualization techniques for Spatial Augmented Reality. All of these communicate cobot perception by visually indicating which objects in the cobot’s surrounding have been identified by their sensors. We compared the well-established visualizations Wedge and Halo against our proposed visualization Line in a remote user experiment with participants suffering from physical impairments. In a second remote experiment, we validated these findings with a broader non-specific user base. Our findings show that Line, a lower complexity visualization, results in significantly faster reaction times compared to Halo, and lower task load compared to both Wedge and Halo. Overall, users prefer Line as a more straightforward visualization. In Spatial Augmented Reality, with its known disadvantage of limited projection area size, established off-screen visualizations are not effective in communicating cobot perception and Line presents an easy-to-understand alternative.

360° UAV Flight in a collapse test setup at the German Resuce Robotik Center