01 // Was ist Computational Communication Science (CCS)?

Die Begleitmaterialien sind hier jeweils in Trockenübungen und Praxisübungen unterteilt. Trockenübungen sind Fragen und Aufgaben, die mündlich oder von Hand beantwortet/reflektiert werden können und dabei helfen sollen, das Verständnis und den eigenen Wissensstand zu prüfen. Praxisübungen sind konkrete Aufgaben, die am Computer umgesetzt werden sollen. Hier werden auch weiterführende Materalien verlinkt und Daten zur Verfügung gestellt. Lösungen zu beiden Übungen finden sich dann jeweils am Ende der Seite (unterhalb der winkenden Katze).

Trockenübungen

  1. Welchen drei zentralen Herausforderungen sieht sich die Kommunikationswissenschaft gegenüber, die eine Computational Commmunication Science notwendig machen?
  2. Was sind Daten?
  3. Was beschreibt der Begriff “big data”?
  4. Was sind Algorithmen?
  5. Wie ist “effizient” von “effektiv” zu unterscheiden?
  6. Was bedeutet proprietär (im Zusammenhang mit CCS)?

Praxisübungen

Das Feld ist groß und zunächst sehr unübersichtlich. Für den Moment wollen wir einen Einblick bekommen, was es mit der CCS so auf sich hat. Dafür nutzen wir noch keine Daten und auch noch keinen Code, sondern wir lesen uns ein – und lassen uns dabei von künstlicher Intelligenz ein bisschen helfen.

  1. Schauen Sie sich die aktuellste Ausgabe der Fachzeitschrift Computational Communication Research an und suchen Sie sich einen Artikel auf Grundlage von Überschrift und Abstract aus.
  2. Lesen Sie den Artikel im Detail und fassen Sie den (CCS-)Forschungsprozess gemäß Abbildung 1.1 (S. 10) zusammen.
  3. Es gibt aktuelle Werkzeuge, die mithilfe von künstlicher Intelligenz imstande sind, den Sinn von Texten bis zu einem gewissen Grad zu erschließen. Wie diese Werkzeuge funktionieren, widmen wir uns in späteren Kapiteln. Für den Moment probieren wir sie nur aus: Kopieren Sie sich den direkten Link zur PDF-Datei des gerade gelesenen Artikels und fügen Sie ihn bei ChatPDF ein. Sie erhalten ein Chatfenster, in dem Sie mit dem Artikel interagieren können. Fragen Sie (a) nach einer kurzen Zusammenfassung (“Could you briefly summarize the article?”), (b) nach einer Erklärung, aber auf eine leicht verständliche Art (“Would you explain me the gist as if I was 7 years old?”), oder (c) nach der kopierfähigen Literaturangabe in APA (“Give me the full reference formatted as APA 7th edition!”).
  4. Stimmt alles? Solche KI-Werkzeuge neigen nämlich zu “Halluzination”; mehr dazu in den Kapiteln zu Texten als als Daten.

Lösungsansätze

Ab hier folgen nun verschiedene Lösungswege zu den oben vorgestellten Übungen. Damit Sie die nicht “versehentlich” überscrollen und so Ihrer Übungsmöglichkeiten beraubt werden, folgt hier zunächst ein visueller Bruch.

Winkende weiße Katze als GIF

Trockenübungen

  1. Datenmengen, die manuell nicht mehr bewältigbar sind; komplexere und bisweilen für die Kommunikationswissenschaft neuartige Datentypen, die nicht ohne Weiteres verfügbar sind und einen eigenen Umgang erforderlich machen; immer häufigere Notwendigkeit für algorithmische Lösungen zur Sammlung, Analyse und Interpretation von Daten
  2. Träger einfacher Informationen, die sich zu Datensätzen für komplexere Informationen kombinieren lassen.
  3. Im engeren Sinn große Datenmengen. Im weiteren Sinn aber auch ein gesellschaftliches Phänomen, wonach Daten des Sammelns wegen gesammelt werden, um erst später ein Erkenntnisinteresse zu ergänzen.
  4. Eine Ablaufbeschreibung zur Lösung einer definierten Aufgabe.
  5. Effizienz beschreibt die Wirtschaftlichkeit eines Vorgehens, Effektivität seine Zielstrebigkeit. Ein blöder (aber deshalb guter) Merksam lautet: Mit Kanonen auf Spatzen zu schießen ist zwar effektiv, aber nicht effizient.
  6. Proprietäre Systeme befinden sich im Eigentum anderer. In der CCS ist häufig von proprietären Daten oder Modellen die Rede, die üblicherweise den bekannten und großen Firmen auf diesem Gebiet gehören und auf die die unabhängige Forschung kaum oder keinen Zugriff hat.

Praxisübungen

Hier unnötig.