Dissertation, Otto-Friedrich-Universität Bamberg, 2025

Ziel dieser Arbeit ist es, den Diffusionsprozess von Künstlicher Intelligenz in deutschen öffentlich-rechtlichen Medien zu untersuchen. Im Mittelpunkt stehen dabei sowohl die wahrgenommenen als auch die prospektiv erwarteten Auswirkungen und Veränderungen für das journalistische Arbeiten infolge der Verbreitung von KI-Technologie bzw. KI-Tools. Die zentrale Aufgabe besteht darin Handlungsempfehlungen zu erarbeiten, wie der Diffusionsprozess von KI-Tools in öffentlich-rechtlichen Medien gestaltet werden sollte, damit die Innovationen dem journalistischen Arbeiten dienlich sind.
Den Theorierahmen der Arbeit bilden zwei Theorien der Innovationsforschung, die Diffusionstheorie (Rogers, 2003) und das Technologieakzeptanzmodell (Venkatesh & Bala, 2008) – sowie als Marktheorie die Evolutionstheorie (Darwin, 1859; Stöber, 2008a).
Die Hauptstudie der Arbeit umfasst Leitfadeninterviews mit 24 Personen aus drei Berufsgruppen der öffentlich-rechtlichen Medien. Die Interviews wurden mittels einer inhaltlich strukturierenden qualitativen Inhaltsanalyse ausgewertet. Vorbereitet wurde die Hauptstudie durch eine empirische Vorstudie, bestehend aus dem Workshopformat Constructive Technology Assessment, welches auf der DGPuK-Jahrestagung 2023 durchgeführt wurde. Der Workshop umfasste u.a. Gruppendiskussionen, die durch die Grounded-Theory-Methodologie ausgewertet wurden.
Die empirischen Ergebnisse, im Zusammenspiel mit dem theoretischen Bezugsrahmen münden in 16 Handlungsempfehlungen zur Steuerung der Diffusion von KI-Tools in den öffentlich-rechtlichen Medien. Diese betreffen unter anderem: sinnvolle Grenzen des Einsatzes von KI-Tools; Kommunikationskanäle, über die Wissen zu KI-Tools in die Anstalten gelangt und sich dort verbreitet; sowie Hemm- und Überzeugungsfaktoren und Maßnahmen zur Einführung von KI-Tools.