<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>Je hebt gezocht naar 25 jaar digitale transitie &#8211; Journalismlab</title>
	<atom:link href="https://www.journalismlab.nl/search/25+jaar+digitale+transitie/feed/rss2/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://www.journalismlab.nl/</link>
	<description>Lectoraat journalistiek van de Hogeschool Utrecht</description>
	<lastBuildDate>Sat, 04 Oct 2025 10:57:40 +0000</lastBuildDate>
	<language>nl-NL</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=7.1.2</generator>

<image>
	<url>https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2021/04/journalismlab-favicon.png</url>
	<title>Je hebt gezocht naar 25 jaar digitale transitie &#8211; Journalismlab</title>
	<link>https://www.journalismlab.nl/</link>
	<width>32</width>
	<height>32</height>
</image> 
	<item>
		<title>Hoe integreer je AI in een niet-technische opleiding? Negen tips</title>
		<link>https://www.journalismlab.nl/hoe-integreer-je-ai-in-een-niet-technische-opleiding-negen-tips/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Nele Goutier]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 21 Jul 2025 07:17:01 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Artikel]]></category>
		<category><![CDATA[AI]]></category>
		<category><![CDATA[Journalistiek onderwijs]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://www.journalismlab.nl/?p=26060</guid>

					<description><![CDATA[<p>In 2024 haalde docent-onderzoeker Nele Goutier een Comenius Senior Fellowship binnen &#8211; een beurs bedoeld voor onderwijsinnovatie. In dit geval: een beurs om een AI-leerlijn voor journalistiekstudenten op te zetten. Waar eerdere projecten (zoals de website Journalistiek &#38; AI met lesmaterialen) ad hoc waren, is het idee van de Comeniusbeurs dat AI-onderwijs alle journalistiekstudenten van de SvJ bereikt. Het [&#8230;]</p>
<p>Het bericht <a href="https://www.journalismlab.nl/hoe-integreer-je-ai-in-een-niet-technische-opleiding-negen-tips/">Hoe integreer je AI in een niet-technische opleiding? Negen tips</a> verscheen eerst op <a href="https://www.journalismlab.nl">Journalismlab</a>.</p>
]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[		<div data-elementor-type="wp-post" data-elementor-id="26060" class="elementor elementor-26060" data-elementor-post-type="post">
				<div class="elementor-element elementor-element-3ef54946 e-flex e-con-boxed e-con e-parent" data-id="3ef54946" data-element_type="container" data-e-type="container" data-settings="{&quot;jet_parallax_layout_list&quot;:[]}">
					<div class="e-con-inner">
				<div class="elementor-element elementor-element-7932b04c elementor-widget elementor-widget-text-editor" data-id="7932b04c" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="text-editor.default">
				<div class="elementor-widget-container">
									<p><b>In</b><strong style="font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ), Sans-serif; font-size: var( --e-global-typography-text-font-size ); text-align: var(--text-align); letter-spacing: 0px;"> 2024 </strong><a style="font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ), Sans-serif; font-size: var( --e-global-typography-text-font-size ); text-align: var(--text-align); letter-spacing: 0px;" href="https://www.journalismlab.nl/nele-goutier-krijgt-comeniusbeurs-om-journalistiekonderwijs-ai-proof-te-maken/"><strong>haalde docent-onderzoeker Nele Goutier een Comenius Senior Fellowship binnen</strong></a><strong style="font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ), Sans-serif; font-size: var( --e-global-typography-text-font-size ); text-align: var(--text-align); letter-spacing: 0px;"> &#8211; een beurs bedoeld voor onderwijsinnovatie. In dit geval: een beurs om een AI-leerlijn voor journalistiekstudenten op te zetten. Waar eerdere projecten (zoals de website <a href="http://www.journalistiek-en-ai.nl/">Journalistiek &amp; AI</a> met lesmaterialen) ad hoc waren, is het idee van de Comeniusbeurs dat AI-onderwijs alle journalistiekstudenten van de SvJ bereikt. Het project is een samenwerking tussen de School voor Journalistiek en het lectoraat Kwaliteitsjournalistiek in Digitale Transitie. Een half jaar na de start van de eerste designsprints, is het tijd om de eerste lessen te trekken. Want AI verandert niet alleen de journalistiek of het onderwijs, maar de gehele samenleving drastisch. Daar zullen alle opleidingen ‘iets’ mee moeten. Hoe pak je dat aan als niet-technische opleiding? Een tipje van de sluier: het werd een moordspel. Negen lessen voor docenten en onderwijsontwikkelaars:</strong></p><p><b>1. Het mag best een beetje leuk zijn</b></p><p>“We merkten dat veel studenten AI zien als een beetje een intimiderend, taai of te technisch onderwerp”, vertelt docent data journalistiek en journalist Shannon Bakker. “De samenwerking met studenten deed ons inzien dat we het misschien gewoon veel leuker en spannender moeten aankleden.” De uitkomst van het eerste project was dan ook een moordspel, waarin de student met behulp van AI-tools de dader van een fictieve moord opspoort. </p><p>De studenten krijgen iedere sessie tips van een AI-gegenereerde misdaadjournalist, George, en leren gaandeweg onder meer <em>vibe coden</em> (programmeren met behulp van generatieve AI), scrapen (geautomatiseerd online informatie verzamelen), geautomatiseerde data-analyses doen, beelden verifiëren met AI en OSINT-tools en storyboards maken met generatieve AI. Dat alles natuurlijk met als doel om de dader op te sporen, maar belangrijker nog: op een laagdrempelige manier, bewust en doordacht leren omgaan met AI.</p><p> </p><p><audio class="wp-audio-shortcode" id="audio-26060-1" preload="none" style="width: 100%;" controls="controls"><source type="audio/mpeg" src="https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2025/07/AI-moordspel-edit2.m4a?_=1" /><a href="https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2025/07/AI-moordspel-edit2.m4a">https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2025/07/AI-moordspel-edit2.m4a</a></audio></p><p> </p><p><!-- /wp:paragraph --></p>								</div>
				</div>
				<div class="elementor-element elementor-element-bf5ac50 elementor-widget elementor-widget-text-editor" data-id="bf5ac50" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="text-editor.default">
				<div class="elementor-widget-container">
									<p><span style="letter-spacing: 0px; font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ), Sans-serif; font-size: var( --e-global-typography-text-font-size ); text-align: var(--text-align);"><b>2. Werk multidisciplinair samen: met AI-experts, onderwijsontwikkelaars, docenten mensen uit de beroepspraktijk (in ons geval journalisten), maar zéker ook studenten.&nbsp;</b></span></p>
<p>AI is een onderwerp dat razendsnel in ontwikkeling is en waar tegelijkertijd op veel opleidingen nog weinig expertise over is. Ergo: we zijn allemáál aan het leren en ontdekken. Daarom besloten voor een multidisciplinaire aanpak waarin zoveel mogelijk relevante perspectieven vertegenwoordigd zijn. In het team zaten daarom data-, innovatie-, journalistiek- en AI-docenten, onderwijsontwikkelaars, journalisten, journalistiekstudenten, een AI-ontwikkelaar en twee sprintbegeleiders. Docent en onderwijsontwikkelaar Judith de Bruin: “Een belangrijke opbrengst was dat studenten nog meer behoefte blijken te hebben aan ethische gesprekken. Wat vind je wel en niet verantwoord met AI? Tegelijkertijd gebruiken ze bepaalde tools al meer dan sommige docenten en mag het van studenten best wel technisch worden. Het studentperspectief was daarmee heel belangrijk. De samenwerking hielp om onze eigen aannames overboord te gooien.&#8221;</p>
<p><b style="font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ), Sans-serif; font-size: var( --e-global-typography-text-font-size ); text-align: var(--text-align); letter-spacing: 0px;">3. Werk volgens de methode van Design Thinking en neem een externe sprintbegeleider in de arm om echt los te komen van je patronen.</b><span style="font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ), Sans-serif; font-size: var( --e-global-typography-text-font-size ); text-align: var(--text-align); letter-spacing: 0px;">&nbsp;</span></p>
<p>Om zo’n multidisciplinaire aanpak te laten werken, is het fijn als iemand die zelf geen onderdeel van het project is je sessies begeleidt. Het Comeniusteam werkte volgens de Design Thinking Methode. Dat is een creatieve, probleemoplossende methode waarin in elk geval vijf stappen voorkomen:</p>
<p>&#8211; In de&nbsp;<span style="font-weight: bolder;">Empathize fase</span>&nbsp;verdiep je je in de behoeften en belevingen van je doelgroep. In dit geval was dat de student, maar zeker ook de docent, die vaak net zo goed nog weinig ervaring heeft met AI. In deze fase deden we onder meer een stakeholder analyse, waarin we het probleem onderzochten vanuit het perspectief van werkgevers in het werkveld, studenten, docenten en het opleidingsmanagement.</p>
<p>&#8211; Dan volgt&nbsp;<span style="font-weight: bolder;">Define</span>: de fase waarin je het probleem helder formuleert op basis van de inzichten. In ons geval leidde dat tot de volgende probleemstelling:</p>
<p><em>Hoe kunnen we studenten een succeservaring bieden in het toepassen van AI voor onderzoeksjournalistieke doeleinden op een manier die:</em></p>
<p>1) de studenten duidelijk maakt waar ze mee bezig zijn en waarom, zodat ze gemotiveerd blijven</p>
<p><em>2) de studenten kennis en het zelfvertrouwen geeft zodat zij zich verder kunnen bekwamen op gebied van research &amp; AI in toekomstige projecten / als ze het werkveld betreden?<br></em><br>&#8211; In de derde stap,&nbsp;<span style="font-weight: bolder;">Ideate</span>, bedenk je zoveel mogelijk oplossingen, zonder die direct te beoordelen of stil te staan bij de haalbaarheid.</p>
<p>&#8211; Vervolgens ga je in de&nbsp;<span style="font-weight: bolder;">prototypefase</span>&nbsp;een idee kiezen om uit te werken tot prototype. In dit geval was dat het moordspel, dat het team uitbouwde en tot slot&nbsp;<span style="font-weight: bolder;">testte.&nbsp;</span></p>
<p><span style="font-weight: bolder;">4. Testen, testen, testen dus: op docent én student&nbsp;</span></p>
<p>Een moordspel bedenken is één ding, maar werkt de balans tussen spel- en leeractiviteiten in praktijk zoals beoogd? Wordt het niet te jolig, is het wel leerzaam, sluit je aan op het onderwijs en de beroepspraktijk? Maar één manier om daarachter te komen: testen. Daarom draaide het Comeniusteam dit studiejaar het eerste pilotproject met studenten en een docent. Dat is gelijk nog een tip: vergeet de docent niet mee te nemen in je tests. Want niet alleen voor studenten is het onderwerp nieuw, voor veel docenten is dat net zo goed het geval. En zonder medewerking van docenten is je project gedoemd te mislukken.</p>
<p><span style="font-weight: bolder;">5. Wees niet bang om het moeilijk te maken&nbsp;</span></p>
<p>Eén van de inzichten die we opdeden, is dat studenten de technische skills het meest interessant vonden. ChagGPT kennen ze nu wel, maar AI-technieken die ze zelf niet snel gevonden hadden, dát vonden ze de grootste meerwaarde. In de volgende editie van het spel zal het team daarom extra aandacht besteden aan programmeren en scrapen.</p>
<p>Daarnaast zal het team toetsmogelijkheden onderzoeken. Want waar het dit jaar nog een pilot betrof die geen onderdeel is van het reguliere onderwijsprogramma, is de bedoeling dat het project niet blijft hangen in de vrijwillige sfeer. Om niet alleen de leergierige, maar álle studenten te motiveren, is het belangrijk dat de vaardigheden van het moordspel daadwerkelijk onderdeel worden van de toetsing. Volgend studiejaar onderzoekt het team hoe studenten de vaardigheden van het moordspel kunnen inzetten voor hun eigen journalistieke productie.</p>
<p><span style="font-weight: bolder;">6. Behoud flexibiliteit: wat nu relevant is, is dat volgend jaar misschien niet meer</span></p>
<p>AI is niet alleen een relatief nieuw onderwerp op de School voor Journalistiek, maar ook nog eens een vakgebied dat continu en razendsnel in ontwikkeling is. Dat betekent dat wat je nu bedenkt bij wijze van spreken (of misschien wel letterlijk) morgen alweer&nbsp;<em>outdated</em>&nbsp;kan zijn. Daarmee verschilt de ontwikkeling van AI-onderwijs nogal van ons reguliere onderwijs. Het stelt compleet andere eisen aan het verandervermogen van opleiding. Dat hoeft niet erg te zijn, als je maar incalculeert dat een onderwijs AI-project voor iedere iteratie mogelijk een update nodig heeft. Goed nieuws: de onderliggende leerdoelen veranderen vaak minder snel. De verandering zit hem vaker in de praktische uitwerking. Als wij studenten willen leren research te doen met AI, houdt dat anno 2025 andere tools in dan in 2026 – daar kun je vanuit gaan. Maar de achterliggende journalistieke vaardigheden van bijvoorbeeld kritisch nadenken, die veranderen niet zo snel.</p>
<p><b>7. Verlies de connectie met het vakgebied niet uit het oog en zoom ook eens uit</b></p>
<p>Er valt van alles te zeggen over AI – en een grote hoeveelheid aan verse experts doet dat ook. Maar AI voor pak hem beet de opleiding psychologie vraagt om hele andere kennis en vaardigheden dan hetzelfde onderwerp voor journalisten. Wat AI dan precies betekent voor jouw vakgebied en welke eisen dat stelt aan je opleiding bepaal je niet alleen. De leerdoelen van het Comeniusproject zijn het resultaat van multidisciplinaire gesprekken die al begonnen bij de oprichting van&nbsp;<a style="color: #484397;" href="http://www.journalistiek-en-ai.nl/">de website Journalistiek &amp; AI</a>&nbsp;met journalistieke lesmaterialen over AI. In gesprekken met journalisten, docenten en AI-deskundigen probeerde het team toen al te achterhalen hoeveel technische kennis een journalist nu eigenlijk nodig heeft en hoe je technische onderwerpen versimpelt zonder inaccuraat te worden. Ook zocht het team naar haakjes in het bestaande onderwijs. Want ook zonder een gehele curriculumwijziging, zijn er vaak genoeg aanknopingspunten om AI ter sprake te brengen en ter hand te nemen. Bij de opleiding journalistiek kan dat bij vakken als datajournalistiek, ethiek en research. Het Comeniusproject is het vervolg op deze verkenning en moet AI een vaste plek in het onderwijs geven.</p><p><br>Naast interdisciplinaire gesprekken zijn ook&nbsp;<a style="color: #484397;" href="https://villamedia.substack.com/p/media-and-ai-in-2034-wat-we-leren">scenario-onderzoeken</a>&nbsp;relevant. Want alleen&nbsp;met een blik naar voren kun je bepalen waartoe je precies opleidt. Hoe ziet de psycholoog / HR-specialist / logistiekmedewerker / bouwkundige van de toekomst eruit? Houd het grotere plaatje, met alle onzekerheden van dien, in gedachten om te voorkomen dat je je blindstaart op het meest recente hippe tooltje<br><span style="font-weight: bolder;"><br>8. Weet wat je niet weet en haal de juiste expertise in huis</span></p>
<p>Als je interdisciplinaire gesprekken voert, kom je er al snel achter wat je niet weet. AI-ontwikkelingen hebben tenslotte vele kanten: van technisch, tot ethisch, tot juridisch, tot economisch. Aarzel niet om extra expertise in te vliegen &#8211; al is het maar van tijd tot tijd &#8211; om tunnelvisie te voorkomen.</p>
<p><span style="font-weight: bolder;">9. En tot slot: vergeet ook het laaghangend fruit niet</span></p>
<p>Hele leerlijnen rondom AI zijn een mooi streven, maar hebben nogal wat voeten in de aarde. Tegelijkertijd zijn er op je opleiding ongetwijfeld genoeg aanknopingspunten om laagdrempelig en op korte termijn iets met AI te doen. Bij de opleiding journalistiek is dat bijvoorbeeld bij vakken als ethiek, research en datajournalistiek. Als studenten daar toch mee bezig zijn, waarom zou je er dan niet eens een passend AI-voorbeeld in fietsen? Zo zorg je dat ook de huidige studenten zoveel mogelijk met AI in aanraking komen.</p>								</div>
				</div>
					</div>
				</div>
		<div class="elementor-element elementor-element-85604c1 e-flex e-con-boxed e-con e-parent" data-id="85604c1" data-element_type="container" data-e-type="container" data-settings="{&quot;jet_parallax_layout_list&quot;:[]}">
					<div class="e-con-inner">
					</div>
				</div>
		<div class="elementor-element elementor-element-c897a2e e-flex e-con-boxed e-con e-parent" data-id="c897a2e" data-element_type="container" data-e-type="container" data-settings="{&quot;jet_parallax_layout_list&quot;:[]}">
					<div class="e-con-inner">
					</div>
				</div>
				</div>
		<p>Het bericht <a href="https://www.journalismlab.nl/hoe-integreer-je-ai-in-een-niet-technische-opleiding-negen-tips/">Hoe integreer je AI in een niet-technische opleiding? Negen tips</a> verscheen eerst op <a href="https://www.journalismlab.nl">Journalismlab</a>.</p>
]]></content:encoded>
					
		
		<enclosure url="https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2025/07/AI-moordspel-edit2.m4a" length="633778" type="audio/mpeg" />

			</item>
		<item>
		<title>If it bleeds, it leads? Niet wat je publiek betreft</title>
		<link>https://www.journalismlab.nl/if-it-bleeds-it-leads-niet-wat-je-publiek-betreft/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Bram Peeters]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 23 Aug 2024 13:13:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Artikel]]></category>
		<category><![CDATA[Publiek]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://www.journalismlab.nl/?p=25886</guid>

					<description><![CDATA[<p>Het Reuters Digital News Report 2024 toont dat mensen behoefte hebben aan nieuws dat verdiept: nieuwsconsumenten willen meer dan alleen de feiten. Wat betekent dit voor buitenlandredacties in deze turbulente tijden?</p>
<p>Het bericht <a href="https://www.journalismlab.nl/if-it-bleeds-it-leads-niet-wat-je-publiek-betreft/">If it bleeds, it leads? Niet wat je publiek betreft</a> verscheen eerst op <a href="https://www.journalismlab.nl">Journalismlab</a>.</p>
]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[		<div data-elementor-type="wp-post" data-elementor-id="25886" class="elementor elementor-25886" data-elementor-post-type="post">
				<div class="elementor-element elementor-element-50d42341 e-flex e-con-boxed e-con e-parent" data-id="50d42341" data-element_type="container" data-e-type="container" data-settings="{&quot;jet_parallax_layout_list&quot;:[]}">
					<div class="e-con-inner">
				<div class="elementor-element elementor-element-7d8f4d3d elementor-widget elementor-widget-text-editor" data-id="7d8f4d3d" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="text-editor.default">
				<div class="elementor-widget-container">
									<p></p>
<p class="wp-block-paragraph"><strong>Het Reuters Digital News Report 2024 toont dat mensen behoefte hebben aan nieuws dat verdiept: nieuwsconsumenten willen meer dan alleen de feiten. Wat betekent dit voor buitenlandredacties in deze turbulente tijden? Intensieve gesprekken met vijftig volgers van buitenlandnieuws bevestigen de conclusie: graag minder korte nieuwsupdates en meer duiding en analyse.</strong></p>
<p></p>
<p></p>
<p class="wp-block-paragraph"><em>&#8220;More than just the facts&#8221;</em>, luidt de titel uit het <a href="https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/digital-news-report/2024/more-just-facts-how-news-audiences-think-about-user-needs">Reuters-deelonderzoek</a> naar nieuwsbehoeften. Mensen verwachten dat de media ze voorzien van feiten om op de hoogte te blijven, maar hebben ook een sterkte behoefte aan nieuws dat die feiten in perspectief plaatst. Reuters beschouwde voor het onderzoek naar nieuwsbehoeften de categorieën van bedrijf Smartocto en concludeerde dat naast &#8220;weten&#8221; als hoofdbehoefte voor nieuws, er ook een noodzaak is voor &#8220;begrijpen&#8221;.</p>
<p></p>
<p></p>
<p class="wp-block-paragraph">Wat betekent deze trend voor buitenlandredacties? Met oorlogen in Oekraïne en Gaza, de comeback van Trump en de opmars van China zijn het turbulente tijden op het wereldtoneel. Nederland heeft als klein land met een groot buitenland een publiek met <a href="https://www.cvdm.nl/wp-content/uploads/2024/06/2031086-CvdM-DigitalNewsReport-2024_def.pdf">veel interesse</a> in buitenlandnieuws, zelfs de grootste interesse <a href="https://www.pewresearch.org/journalism/2018/01/11/publics-around-the-world-follow-national-and-local-news-more-closely-than-international/">in vergelijking met andere landen</a>.</p>
<p></p>
<p></p>
<p class="wp-block-paragraph">Welke buitenlandse gebeurtenissen de Nederlandse nieuwsmedia halen, komt in de praktijk vaak voort uit de slogan &#8220;If it bleeds, it leads&#8221;. Deze tamelijk cynische slogan sluit aan bij een net zo cynische journalistieke vuistregel bij nieuwsselectie, die het ANP in 2021 nog <a href="https://www.anp.nl/blog/181/wanneer-nieuwswaarde">aanhaalde</a>: &#8220;nieuws is het aantal slachtoffers gedeeld door het aantal kilometers vanaf Nederland. Meer slachtoffers? Dichterbij? Meer nieuwswaarde.&#8221; Onderzoek uit <a href="https://www.scribd.com/document/511275673/Onderzoeksrapport-BUITENLANDJOURNALISTIEK-IN-DE-NEDERLANDSE-MEDIA">2015</a> bevestigde dat &#8220;slecht nieuws&#8221; de belangrijkste nieuwswaarde is in de Nederlandse buitenlandjournalistiek.</p>
<p></p>
<p></p>
<p class="wp-block-paragraph">In hoeverre sluit &#8220;slecht nieuws&#8221; anno 2024 nog aan bij de behoefte van het Nederlandse publiek dat zich <a href="https://www.clingendael.org/nl/research-program/buitenland-barometer">steeds meer zorgen</a> maakt over internationale spanningen en dat met een overvloed aan (internationale) nieuwsbronnen meer keuze heeft dan ooit tevoren?</p>
<p></p>
<p></p>
<p class="wp-block-paragraph">Over de behoeften specifiek wat betreft buitenlandnieuws is weinig recent onderzoek beschikbaar. Wel krijgen de behoeften van nieuwsconsumenten in het algemeen steeds meer aandacht. Zo maken redacties in binnen- en buitenland steeds meer gebruik van verschillende nieuwsbehoeftemodellen zoals ontwikkeld door <a href="https://www.svdj.nl/nieuws/hoe-de-nos-tijdens-de-coronacrisis-inspeelt-op-de-nieuwsbehoeften-van-het-publiek/">Maike Olij</a> en het bedrijf <a href="https://www.villamedia.nl/artikel/erik-van-heeswijk-journalisten-moeten-minder-stukken-maken-en-betere">Smartocto</a>. Daarnaast zijn bezoekersstatistieken uiteraard al langere tijd een <a href="https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/1464884913504259">belangrijke factor</a> voor de selectie van nieuws, al dan niet tegen de wil van journalisten en redactiechefs die <em>audience metrics</em> als basis voor nieuwsselectie nog wel eens vinden <a href="https://journals-sagepub-com.hu.idm.oclc.org/doi/full/10.1177/1464884915595474">conflicteren</a> met hun eigen professionele normen. In 2020 bleek uit <a href="https://www-tandfonline-com.hu.idm.oclc.org/doi/full/10.1080/21670811.2021.2024764">onderzoek</a> dat de zoektocht naar hoge bezoekersaantallen of traffic vaak leidt tot het produceren van veel artikelen in korte tijd met juist bij de artikelen met veel clicks veel updates (en degene met weinig clicks juist minder), ook al zien journalisten niet altijd de noodzaak.</p>
<p></p>
<p></p>
<p class="wp-block-paragraph">De aandacht voor bezoekersstatistieken is begrijpelijk, maar kan ook een vertekend beeld geven. Ze meten namelijk niet wat de redacties níet aanbieden, en wat de doelgroep misschien wél zou willen. Ook academici uit de <em>journalism studies-</em>hoek <a href="https://www-tandfonline-com.hu.idm.oclc.org/doi/full/10.1080/21670811.2021.2024764">pleiten</a> daarom voor meer onderzoek waarbij mét het publiek in plaats van óver het publiek wordt gesproken. Ook zijn er media zoals <a href="https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7213977670110359552/">EenVandaag</a> en de <a href="https://www.volkskrant.nl/nieuws-achtergrond/vertel-de-volkskrant-wat-u-wilt-lezen-meld-u-aan-voor-de-open-redactie~b3803c26/">Volkskrant</a> die met focusgroepen en lezerspanels actief contact zoeken met hun publiek om te horen wat ze zouden willen.</p>
<p></p>
<p></p>
<p class="wp-block-paragraph"></p>
<h5><strong>Focusgroepen buitenlandnieuws</strong></h5>
<p>Om de behoeften specifiek wat betreft buitenlandnieuws in kaart te brengen, verrichte het lectoraat Kwaliteitsjournalistiek in Digitale Transitie van de Hogeschool Utrecht in de eerste helft van 2024 kwalitatief onderzoek in de vorm van groepsgesprekken van twee uur met in totaal vijftig mensen tussen de 20 en 72 jaar. Deelnemers hadden van tevoren aangegeven minimaal twee keer per week het buitenlandnieuws te volgen.</p>
<p></p>
<p></p>
<p class="wp-block-paragraph">In de week voor de bijeenkomsten kregen respondenten de opdracht bij te houden wat ze zelf het meest interessante buitenlandnieuws vonden om vervolgens in de focusgroepen hun selectie en waardering te beargumenteren. Met name Amerikaanse verkiezingen (of specifiek Trump), de oorlog in Oekraïne (of specifiek Poetin) en de oorlog in Gaza sprongen er hier uit.</p>
<p></p>
<p></p>
<p class="wp-block-paragraph">De meest geraadpleegde media voor buitenlandnieuws bleken de verschillende NOS-kanalen, NU.nl, RTL Nieuws en de Volkskrant (nieuwsmerken die overigens ook het meest worden vertrouwd volgens <a href="https://www.cvdm.nl/wp-content/uploads/2024/06/2031086-CvdM-DigitalNewsReport-2024_def.pdf">recente gegevens</a> van het Commissariaat voor de Media). Er was echter ook een zeer grote variatie aan media van papieren kranten tot podcasts en online nieuws, ook van buitenlandse media zoals BBC, CNN en The Guardian.</p>
<p></p>
<p></p>
<p class="wp-block-paragraph">Naast het bespreken van hun selectie beantwoordden respondenten vragen over onder andere waarom ze buitenlandnieuws volgen, wat ze in het algemeen interessant vinden, of dit voldoende aan bod komt, en of er bepaald nieuws is dat ze kunnen missen. Tot slot rangschikten ze een aantal door de onderzoeker aangedragen buitenlandproducties over uiteenlopende onderwerpen en genres zoals nieuwsvideo’s, analyses, reportages, liveblogs en explainers.</p>
<p></p>
<p></p>
<p class="wp-block-paragraph">De intensieve gesprekken over hun perceptie van het buitenlandnieuws in Nederlandse media wijzen op deze vijf behoeften:</p>
<p></p>
<p></p>
<p class="wp-block-paragraph"></p>
<h5><strong>1: Meer verdiepende berichtgeving over geopolitiek, verschuivende machtsverhoudingen en de daaruit volgende conflicten.</strong></h5>
<p>Samengevat is het alom heersende gevoel dat er &#8220;nogal veel gebeurt in de wereld&#8221;. &#8220;Ik vind dat schaken op het wereldbord bijzonder fascinerend&#8221;, is een veelgehoorde variant op de interesse die ze hebben, maar ook omdat het effect heeft op onze veiligheid en politieke besluiten in Nederland. &#8220;We zitten nu op een soort kantelpunt van de afname van de invloed van het Westen en dat gaat voor ons heel grote gevolgen hebben&#8221;, aldus een deelnemer. &#8220;En dat is volgens mij een ontwikkeling die toch veel in de media gemist wordt.&#8221; Specifiek de rol van China wordt vaak genoemd als onderwerp waar ze meer over zouden willen horen. &#8220;Terwijl wij hier druk bezig zijn met Rusland is China ondertussen heel stil van alles wat aan het doen. Maar er wordt bijzonder weinig over verteld.&#8221;</p>
<p></p>
<p></p>
<p class="wp-block-paragraph"></p>
<h5><strong>2: Meer achtergronden en minder korte updates bij oorlogen.</strong></h5>
<p>Respondenten willen liever de duiding op een later moment dan constant nieuwe updates. De oorlogen in Gaza en in Oekraïne worden nog altijd als zeer interessante onderwerpen gezien, maar ze zien voor hun gevoel te veel herhaling en te weinig &#8220;nieuws&#8221;. Zoals een deelnemer zei: &#8220;In Oekraïne gaat het dan daar weer iets beter en elders weer ietsje slechter en dan krijgen ze weer iets meer wapens, of juist weer niet. Dat rommelt maar door de hele tijd en ga ik dan niet meer lezen.&#8221; Een andere deelnemer: &#8220;Datzelfde heb je natuurlijk ook met Gaza (..) vannacht weer drie doden. En morgen ook weer. En de kop voor overmorgen kan je alvast invullen.&#8221;</p>
<p></p>
<p></p>
<p class="wp-block-paragraph"></p>
<h5><strong>3: Meer context bij rampen, ongelukken en incidenten.</strong></h5>
<p>Kort nieuws over rampen en ongelukken zonder context beschouwen respondenten als weinig relevant, vaak ongeacht aantal slachtoffers. &#8220;Berichten zoals ingestorte mijn in Congo met zoveel doden, treinongeluk India met zoveel doden valt voor mij en mijn Brabantse vrienden in de categorie &#8220;’t’is wa&#8221;&#8221;, aldus een deelnemer. &#8220;Het klinkt misschien heel hard en het is superrot voor de betrokkenen, maar ik kan er eigenlijk niet veel mee.&#8221; Een andere deelnemer verwoordde de behoefte aan meer informatie over oorzaken en gevolgen bij rampen als volgt: &#8220;Na een treinongeluk of vulkaanuitbarsting hoor je de dag erna vaak helemaal niks meer. Dan denk ik, ja maar dan hoef ik dat soort dingen toch ook niet te weten?&#8221;</p>
<p></p>
<p></p>
<p class="wp-block-paragraph"></p>
<h5><strong>4: Meer berichtgeving over landen uit andere werelddelen.</strong></h5>
<p>Respondenten zeggen het jammer te vinden &#8220;heel veel informatie te krijgen over slechts een paar buitenlanden&#8221;. Met name Afrika en Latijns-Amerika worden vaak genoemd. Respondenten storen zich eraan dat deze regio’s door de media als &#8220;tweederangs nieuws&#8221; lijken te worden gezien. &#8220;Een heleboel landen of continenten blijven eigenlijk zo heel erg onderbelicht in het nieuws&#8221; aldus de deelnemers die menen dat de media vaak te veel zijn gefocust op dezelfde brandhaarden en conflicten die &#8220;hot&#8221; zijn. &#8220;Ik vind het jammer dat daardoor andere onderwerpen letterlijk en figuurlijk uit de picture raken.&#8221;</p>
<p></p>
<p></p>
<p class="wp-block-paragraph"></p>
<h5><strong>5: Meer analyses en explainers, minder liveblogs (voor buitenlandnieuws).</strong></h5>
<p>Wanneer de deelnemers kunnen kiezen uit een nieuwsvideo, liveblog, explainer, analyse of reportage, verliest de liveblog als genre overduidelijk.&nbsp; Voor sport of <em>breaking news</em> vinden ze dat een ander verhaal, maar voor buitenlandnieuws is het te versnipperd met te veel &#8220;losse flarden&#8221;. &#8220;Door de hoeveelheid vind ik het moeilijker om te filteren wat het hoofdnieuws is. Ik wil niet zozeer minder nieuws, maar minder kleine updates. Liever dan één keer per dag een grote samenvatting van de grote lijn.&#8221; De genres van voorkeur zijn dan ook de analyse en explainer voor meer achtergrond en verdieping. &#8220;Ook omdat ze vaak geschreven zijn door mensen die heel erg gespecialiseerd zijn op dat terrein.&#8221;</p>
<p></p>
<p></p>
<p class="wp-block-paragraph"></p>
<h5><strong>Meer dan &#8220;alleen de feiten&#8221;</strong></h5>
<p>Bovenstaande resultaten verdiepen de <a href="https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/digital-news-report/2024/more-just-facts-how-news-audiences-think-about-user-needs">bevinding</a> van Reuters: <em>&#8220;few want ‘just the facts’&#8221;</em>. Zoals Smartocto ook al eerder<a href="https://www.villamedia.nl/artikel/erik-van-heeswijk-journalisten-moeten-minder-stukken-maken-en-betere"> signaleerde</a> hebben journalisten de neiging om vooral véél te publiceren zonder te kijken op welke maníer je die verhalen het beste kan vertellen. Zo krijgt het publiek veel update-verhalen te verwerken over <em>wat</em> er is gebeurd terwijl het soms beter is om te wachten en een stuk te plaatsen dat ze helpt te begrijpen <em>waarom</em> iets is gebeurd. Want volgens Smartocto zijn zeventig procent van de berichten <em>Update me</em>-verhalen die slechts zeven procent van de pageviews zouden leveren.</p>
<p></p>
<p></p>
<p class="wp-block-paragraph">De vraag is in hoeverre dit ook wordt toegepast op buitenlandredacties die mogelijk een andere dynamiek hebben dan andere deelredacties. Het onderzoek naar buitenlandnieuws maakt duidelijk dat ook wat betreft ontwikkelingen op het wereldtoneel er juist in deze turbulente tijden een grote behoefte is aan meer duiding.</p>
<p></p>
<p></p>
<p class="wp-block-paragraph">Dat lijkt met name het geval bij respondenten die NU.nl, de NOS (app en online) en RTL Nieuws als belangrijkste bronnen voor buitenlandnieuws gebruiken. Mensen die (daarnaast) een kwaliteitskrant lezen of actualiteitenprogramma’s kijken, geven vaak aan die verdieping wél te vinden.</p>
<p></p>
<p></p>
<p class="wp-block-paragraph">Een overweging is dus voor bovenstaande nieuwsplatforms om naast de focus op <em>welke</em> onderwerpen redacties selecteren, nog meer te kijken naar <em>hoe</em> buitenlanditems worden gepresenteerd en in hoeverre deze vorm aansluit bij hun behoefte.</p>
<p></p>
<p></p>
<p class="wp-block-paragraph">Daarbij is de slogan &#8220;if it bleeds, it leads&#8221;, mogelijk aan vervanging toe. &#8220;If it feeds, it leads&#8221;?</p>
<p></p>
<p></p>								</div>
				</div>
					</div>
				</div>
		<div class="elementor-element elementor-element-7fe9651 e-con-full e-flex e-con e-parent" data-id="7fe9651" data-element_type="container" data-e-type="container" data-settings="{&quot;jet_parallax_layout_list&quot;:[]}">
				<div class="elementor-element elementor-element-c096142 elementor-widget elementor-widget-text-editor" data-id="c096142" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="text-editor.default">
				<div class="elementor-widget-container">
									<p><strong>Over de auteur: </strong>Bram Peeters (1978) is docent buitenlandjournalistiek op de School voor Journalistiek en onderzoeker bij het lectoraat Kwaliteitsjournalistiek in Digitale Transitie van de Hogeschool Utrecht. Eerder werkte hij als buitenlandverslaggever voor verschillende (internationale) media, als bureauredacteur voor het ANP en NU.nl en als redactiechef bij de Clingendael Spectator.</p>
<p><strong>Meer weten? </strong>Bram Peeters komt graag langs op redacties om de resultaten toe te lichten. Stuur een bericht naar <a href="mailto:bram.peeters@hu.nl">bram.peeters@hu.nl</a>.</p>								</div>
				</div>
				</div>
		<div class="elementor-element elementor-element-dbfbee8 e-flex e-con-boxed e-con e-parent" data-id="dbfbee8" data-element_type="container" data-e-type="container" data-settings="{&quot;jet_parallax_layout_list&quot;:[]}">
					<div class="e-con-inner">
				<div class="elementor-element elementor-element-0e24df8 elementor-widget elementor-widget-text-editor" data-id="0e24df8" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="text-editor.default">
				<div class="elementor-widget-container">
									<h6><em style="color: var( --e-global-color-text ); font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ), Sans-serif; font-size: var( --e-global-typography-text-font-size ); font-weight: var( --e-global-typography-text-font-weight ); letter-spacing: 0px;">Met dank aan Milou Vollebregt en Mirka van der Boom. Dit artikel is in </em><a style="font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ), Sans-serif; font-size: var( --e-global-typography-text-font-size ); font-weight: var( --e-global-typography-text-font-weight ); letter-spacing: 0px; background-color: #f9f9f9;" href="https://www.villamedia.nl/artikel/kwaliteitsjournalistiek-in-digitale-transitie-graag-minder-korte-nieuwsupdates-en-meer-duiding-en-analyse"><em>verkorte versie gepubliceerd</em></a><em style="color: var( --e-global-color-text ); font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ), Sans-serif; font-size: var( --e-global-typography-text-font-size ); font-weight: var( --e-global-typography-text-font-weight ); letter-spacing: 0px;"> in het vakblad voor journalisten Villamedia.</em></h6>								</div>
				</div>
					</div>
				</div>
				</div>
		<p>Het bericht <a href="https://www.journalismlab.nl/if-it-bleeds-it-leads-niet-wat-je-publiek-betreft/">If it bleeds, it leads? Niet wat je publiek betreft</a> verscheen eerst op <a href="https://www.journalismlab.nl">Journalismlab</a>.</p>
]]></content:encoded>
					
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Nieuw onderzoek: het ontwikkelen van een journalistieke beroepshouding in tijden van technologische disruptie </title>
		<link>https://www.journalismlab.nl/het-ontwikkelen-van-een-journalistieke-beroepshouding/</link>
					<comments>https://www.journalismlab.nl/het-ontwikkelen-van-een-journalistieke-beroepshouding/#comments</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[Maaike Severijnen]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 25 Apr 2024 09:38:31 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Artikel]]></category>
		<category><![CDATA[Journalistiek onderwijs]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://www.journalismlab.nl/?p=25797</guid>

					<description><![CDATA[<p>Wat zijn&#160;ontwerpprincipes en didactiek voor het ontwikkelen van een journalistieke beroepshouding die aansluit bij een snel veranderend technologiegedreven werkveld? Dat is het vraagstuk van het promotieonderzoek van Maaike Severijnen dat in juni 2024 start.&#160;&#160; Opleiders in de journalistiek staan voor een zeer lastige taak. De afgelopen decennia kreeg het werkveld te maken met allerlei maatschappelijke, [&#8230;]</p>
<p>Het bericht <a href="https://www.journalismlab.nl/het-ontwikkelen-van-een-journalistieke-beroepshouding/">Nieuw onderzoek: het ontwikkelen van een journalistieke beroepshouding in tijden van technologische disruptie </a> verscheen eerst op <a href="https://www.journalismlab.nl">Journalismlab</a>.</p>
]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[
<p class="wp-block-paragraph"><strong>Wat zijn&nbsp;ontwerpprincipes en didactiek voor het ontwikkelen van een journalistieke beroepshouding die aansluit bij een snel veranderend technologiegedreven werkveld? Dat is het vraagstuk van het promotieonderzoek van Maaike Severijnen dat in juni 2024 start.&nbsp;&nbsp;</strong></p>



<p class="wp-block-paragraph">Opleiders in de journalistiek staan voor een zeer lastige taak. De afgelopen decennia kreeg het werkveld te maken met allerlei maatschappelijke, economische, maar vooral ook technologische ontwikkelingen. De manier van informatie verzamelen veranderde, de beschikbaarheid van grote hoeveelheden data zorgde voor nieuwe onderzoeksmogelijkheden (Sengul-Jones, 2021), er ontstonden nieuwe multimediale en immersieve vertelvormen (Goutier et al., 2021) en een grote hoeveelheid nieuwe platforms en daarmee publicatiemogelijkheden (Van Dijck et al., 2018). Om nog maar niet te spreken over de grote disruptieve factor van dit moment: artificial intelligence.&nbsp;</p>



<p class="wp-block-paragraph">Al deze ontwikkelingen maken dat de werkzaamheden en daarmee de beroepscompetenties van een journalist steeds verder uitdijen (SvdJ, 2021; Severijnen et al., 2022).&nbsp;Om zo goed mogelijk op deze veranderingen in te spelen en aan te sluiten bij het sterk veranderende werkveld, zijn journalistiekopleidingen (zowel hbo, wo als post-initieel) afgelopen jaren steeds praktijkgerichter geworden: aankomend journalisten werken vaker in een ‘redactiesetting’ aan reële beroepstaken voor opdrachtgevers uit de praktijk. Of zelfs helemaal in de praktijk, in een van de vele interne mediaopleidingen die inmiddels bestaan, zoals de&nbsp;BNNVARA Academy, NOS Academie, Campus DPG Media, TV Academy en KRO-NCRV Radioschool.</p>



<p class="wp-block-paragraph">&nbsp;</p>



<h5 class="wp-block-heading"><strong>Impliciet</strong></h5>



<p class="wp-block-paragraph">Opvallend is echter dat de focus in de curricula vaak ligt op nieuwe kennis en vaardigheden, terwijl houding als derde deel van een competentie veel minder expliciete aandacht krijgt. Terwijl juist die houding is wat de journalistiek als beroepsgroep onderscheidt van andere beroepen in media en communicatie. De journalistiek heeft – ondanks dat het een open beroep is &#8211; sterke eigen normen en waarden, die ook vastgelegd zijn in de&nbsp;<a href="https://www.rvdj.nl/leidraad/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Leidraad</a>&nbsp;voor de journalistiek en journalistieke codes zoals van de&nbsp;<a href="https://www.omroepombudsman.nl/uitspraken-en-columns/journalistieke-code-voor-de-publieke-omroepen-vernieuwd" target="_blank" rel="noreferrer noopener">publieke omroepen</a>. </p>



<p class="wp-block-paragraph">Lange tijd werd er ook vanuit gegaan dat je deze beroepshouding vooral ook ontwikkelt in de praktijk tijdens bijvoorbeeld een stage. Het werd met andere woorden ook gezien als onderdeel van een socialisatieproces (Gravengaard &amp; Rimestad, 2020). Daar doet zich echter een probleem voor, want hierbij wordt uitgegaan van socialiseren in de huidige situatie, niet op een voorbereiding voor een toekomstig werkveld. De journalistieke praktijk heeft behoefte aan toekomstbestendige journalisten en is tegelijkertijd zelf zoekend naar de rol van technologie en wat dat betekent voor de beroepshouding (Beckett &amp; Yaseen, 2023)</p>



<p class="wp-block-paragraph">De vraag is dus: hoe kan journalistiekonderwijs ontworpen worden waarin aankomend journalisten een adaptieve beroepshouding ontwikkelen die aansluit bij een snel veranderende technologiegedreven werkomgeving? Dat zal het onderwerp zijn van het ontwerpgerichte wetenschappelijke onderzoek dat komende vier jaar uitgevoerd gaat worden.</p>



<p class="wp-block-paragraph">&nbsp;</p>



<h5 class="wp-block-heading"><strong>Theorieverkenning</strong></h5>



<p class="wp-block-paragraph">Het traject zal bestaan uit vier deelstudies. De eerste deelstudie bestaat uit een interdisciplinaire literatuuranalyse om te achterhalen waaruit een beroepshouding bestaat en hoe deze ontwikkeld kan worden. Daarna volgt een Delphi-studie om met verschillende experts ((hoofd)redacteuren, onderzoekers, docenten van journalistiekopleidingen en aanverwante technologiegedreven leeromgevingen) tot consensus te komen wat een adaptieve journalistieke beroepshouding inhoudt. Het literatuuronderzoek en de Delphi-methode samen leiden tot criteria en handreikingen hoe een beroepshouding wordt ontwikkeld en wat een journalistieke houding voor een technologiegedreven werkomgeving kenmerkt.</p>



<p class="wp-block-paragraph">&nbsp;</p>



<h5 class="wp-block-heading"><strong>Praktijkverkenning</strong></h5>



<p class="wp-block-paragraph">De tweede deelstudie is een praktijkverkenning in drie verschillende onderwijsleeromgevingen (casussen): HBO, post-initieel onderwijs en een media-interne opleiding, om recht te doen aan het huidige opleiden in de journalistiek en de diversiteit van aankomend journalisten. Deze start met een documentanalyse om het onderwijskundig en didactisch repertoire in kaart te brengen, waarna er eerst observaties in diverse lessituaties volgen en daarna interviews. Het resultaat van deze studie is een overzicht van bestaande didactische werkvormen voor het ontwikkelen van een journalistieke beroepshouding in de drie casussen.</p>



<figure class="wp-block-image size-large is-resized"><img fetchpriority="high" decoding="async" width="1024" height="576" src="https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2024/04/Def-versie-afbeelding-1-1024x576.jpg" alt="" class="wp-image-25804" style="width:885px;height:auto" srcset="https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2024/04/Def-versie-afbeelding-1-1024x576.jpg 1024w, https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2024/04/Def-versie-afbeelding-1-300x169.jpg 300w, https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2024/04/Def-versie-afbeelding-1-768x432.jpg 768w, https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2024/04/Def-versie-afbeelding-1-1536x864.jpg 1536w, https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2024/04/Def-versie-afbeelding-1-2048x1152.jpg 2048w, https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2024/04/Def-versie-afbeelding-1-18x10.jpg 18w" sizes="(max-width: 1024px) 100vw, 1024px" /><figcaption class="wp-element-caption">Figuur 1 Opzet van de vier deelstudies.</figcaption></figure>



<p class="wp-block-paragraph"></p>



<h5 class="wp-block-heading"><strong>Integratief ontwerp en veldtest</strong></h5>



<p class="wp-block-paragraph">De derde studie heeft als doel om tot een integratief ontwerp te komen. In een&nbsp;gezamenlijke cocreatiesessie met docenten, lerenden en een onderwijsexpert zullen we&nbsp;met de inzichten uit studie 1 en 2&nbsp;tot eerste ontwerpprincipes en mogelijke didactische werkvormen komen per casus. Deze zullen in studie 4 getest en geëvalueerd worden. Dit proces herhaalt zich om tot verbeterde ontwerpprincipes en werkvormen te komen, die weer aangescherpt worden per leeromgeving en vervolgens uitgevoerd en geëvalueerd.&nbsp;</p>



<p class="wp-block-paragraph">De resultaten van dit onderzoek zullen per deelstudie inzichtelijk gemaakt worden. Het resultaat van het gehele traject is een omschrijving van wat een journalistieke beroepshouding kenmerkt en daarnaast iteratief verbeterde en geteste ontwerpprincipes en didactische werkvormen voor verschillende leeromgevingen om een adaptieve journalistieke beroepshouding te ontwikkelen die aansluit bij een technologiegedreven werkomgeving.&nbsp;</p>



<p class="wp-block-paragraph">Dit promotietraject wordt begeleid door professor dr. Cok Bakker, hoogleraar didactiek van de levensbeschouwelijke vorming aan de Universiteit Utrecht en lector Normatieve professionalisering aan de Hogeschool Utrecht (promotor), professor dr. Yael de Haan, bijzonder hoogleraar Lokale Publieke Omroep aan de Rijksuniversiteit Groningen en lector Kwaliteitsjournalistiek in Digitale Transitie aan de Hogeschool Utrecht (promotor) en dr. Koen van Turnhout, lector Human Experience &amp; Media Design aan de Hogeschool Utrecht (copromotor).&nbsp;&nbsp;</p>



<p class="wp-block-paragraph"></p>



<h5 class="wp-block-heading">Referenties</h5>



<p class="has-small-font-size wp-block-paragraph">Beckett, C., &amp; Yaseen, M. (2023).&nbsp;<em>Generating Change.&nbsp;A global survey of what news organisations are doing with AI</em>. The London School of Economics and Political Science: https://static1. squarespace. com/static/64d60527c01ae7106f2646e9,&nbsp;656.</p>



<p class="has-small-font-size wp-block-paragraph">Goutier, N., de Haan, Y., de Bruin, K., Kruikemeier, S., Lecheler, S. (2021). From cool observer to emotional participant: the practice of immersive journalism.&nbsp;<em>Journalism Studies.&nbsp;</em><a href="https://doi.org/10.1080/1461670X.2021.1956364">https://doi.org/10.1080/1461670X.2021.1956364</a></p>



<p class="has-small-font-size wp-block-paragraph">Gravengaard, G. &amp; Rimestad, L.(2014).&nbsp;Socializing Journalist Trainees in the Newsroom: On How to Capture the Intangible Parts of the Process<sup>1</sup>.&nbsp;<em>Nordicom Review</em>, 35(s1) 81-96.&nbsp;<a href="https://doi.org/10.2478/nor-2014-0105">https://doi.org/10.2478/nor-2014-0105</a></p>



<p class="has-small-font-size wp-block-paragraph">Sengul-Jones, M. (2021).&nbsp;Bring in the machines: AI-powered investigative journalism. How machine learning can analyse massive datasets to unearth untold.&nbsp;Geraadpleegd van: https://datajournalism.com/read/longreads/machine-learning-investigative-journalism</p>



<p class="has-small-font-size wp-block-paragraph">Severijnen, M., Van der Heijden, C. &amp; De Haan, Y., (2022). Toekomstscenario’s voor journalistiekonderwijs. https://journalistiekonderwijs.nl.</p>



<p class="has-small-font-size wp-block-paragraph">Stimuleringsfonds voor de Journalistiek (2021) Scenario studie journalistiek 2035. https://journalistiek2035.nl/&nbsp;</p>



<p class="has-small-font-size wp-block-paragraph">Van Dijck, J., Poell, T., &amp; De Waal, M. (2018).&nbsp;<em>The platform society: Public values in a connective world.</em> Oxford university press.</p>
<p>Het bericht <a href="https://www.journalismlab.nl/het-ontwikkelen-van-een-journalistieke-beroepshouding/">Nieuw onderzoek: het ontwikkelen van een journalistieke beroepshouding in tijden van technologische disruptie </a> verscheen eerst op <a href="https://www.journalismlab.nl">Journalismlab</a>.</p>
]]></content:encoded>
					
					<wfw:commentRss>https://www.journalismlab.nl/het-ontwikkelen-van-een-journalistieke-beroepshouding/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>1</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Waarom AI nog niet gebruikt wordt voor research: &#8220;Terminator die je documenten sorteert&#8221;</title>
		<link>https://www.journalismlab.nl/waarom-ai-nog-niet-gebruikt-wordt-voor-research-terminator-die-je-documenten-sorteert/</link>
					<comments>https://www.journalismlab.nl/waarom-ai-nog-niet-gebruikt-wordt-voor-research-terminator-die-je-documenten-sorteert/#comments</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[Eric Van den Berg]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 15 Jun 2021 16:05:40 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Artikel]]></category>
		<category><![CDATA[AI]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://www.journalismlab.nl/?p=19207</guid>

					<description><![CDATA[<p>AI is aan een opmars bezig binnen de journalistiek. Zelflerende systemen bemoeien zich met, recommendations, reacties van lezers en kunnen zelfs iets schrijven dat op een podcast lijkt. Toch worden AI-tools weinig gebruikt binnen journalistieke research. Waarom is dat eigenlijk? JournalismLab vroeg het aan datajournalist Jerry Vermanen. Wie het komende seizoen een doelpunt weet te [&#8230;]</p>
<p>Het bericht <a href="https://www.journalismlab.nl/waarom-ai-nog-niet-gebruikt-wordt-voor-research-terminator-die-je-documenten-sorteert/">Waarom AI nog niet gebruikt wordt voor research: &#8220;Terminator die je documenten sorteert&#8221;</a> verscheen eerst op <a href="https://www.journalismlab.nl">Journalismlab</a>.</p>
]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p><strong>AI is aan een opmars bezig binnen de journalistiek. Zelflerende systemen bemoeien zich met, recommendations, reacties van lezers en kunnen zelfs iets schrijven dat op een <a href="https://www.trouw.nl/cultuur-media/robot-schrijft-podcast-alexander-klopping-en-ernst-jan-pfauth-en-doet-dat-verrassend-overtuigend~b04e89e5/">podcast</a> lijkt. Toch worden AI-tools weinig gebruikt binnen journalistieke research. Waarom is dat eigenlijk? JournalismLab vroeg het aan datajournalist Jerry Vermanen.</strong></p>
<p>Wie het komende seizoen een doelpunt weet te scoren bij een potje voetbal in de lagere regionen van het amateurvoetbal in Noord Nederland, zal deze daad waarschijnlijk online vereeuwigd zien worden. NDC Mediagroep (o.a. Dagblad van het Noorden) maakte gisteren namelijk bekend alle 60.000 wedstrijden die elk seizoen in haar verspreidingsgebied gespeeld worden te gaan verslaan met behulp van een <a href="https://www.dvhn.nl/sport/Dagblad-van-het-Noorden-en-de-Leeuwarder-Courant-brengen-al-het-amateurvoetbal-met-robot-26882442.html">schrijfrobot</a>.</p>
<p>Schrijven is niet het enige journalistieke handwerk dat zoetjes aan wordt geautomatiseerd. De afgelopen jaren zetten Nederlandse mediabedrijven al vergelijkbare stappen bij <a href="https://www.beeldengeluid.nl/bezoek/agenda/cross-media-cafe-data-en-ai-voor-media">het maken van promo’s</a>, <a href="https://www.voetbaltv.nl/">camerawerk</a>, en het <a href="https://www.journalismlab.nl/dit-is-iets-wat-computers-nu-al-beter-kunnen-dan-journalisten-pushberichten-sturen/">uitsturen van pushberichten</a>. De computer kan steeds meer, iets dat vooral te danken is aan ontwikkeling van zelflerende systemen. Toch is er één vorm van journalistiek werk die hierbij buiten schot blijft: research, het vergaren van informatie voor een productie. Het is misschien wel de kern van het metier en vooralsnog exclusief mensenwerk.</p>
<p>Dit is een van de uitkomsten van het lopende onderzoek dat het Lectoraat Kwaliteitsjournalistiek in Digitale Transitie momenteel uitvoert waarbij wordt gekeken naar de rol van AI binnen de Nederlandse journalistiek. Voor dit onderzoek spraken we met 27 journalisten zeer uitvoerig over een recente productie van hun hand. Alhoewel veel algemene software die de journalisten gebruikten (<a href="https://www.journalismlab.nl/j-lab-start-nieuw-tweejarig-onderzoek-naar-het-gebruik-van-geautomatiseerde-tools-door-journalisten/">Google voorop</a>) weliswaar zwaar leunde op AI, maakte niet één van de bevraagden in hun research gebruik van AI-software die specifiek voor journalistieke doeleinden geschreven was.</p>
<p>Waarom is dat eigenlijk? Is het een kwestie van tijd totdat AI ook hiervoor wordt ingezet? Of is er iets inherent anders aan researchwerk dat dit moeilijk of zelfs onmogelijk maakt? Iemand die licht op deze zaak kan werpen is Jerry Vermanen. Als datajournalist bij KRO-NCRV’s Pointer maakt hij deel uit van een van een van de meest technologisch vooruitstrevende redacties van Nederland, maar hij is ook als <a href="https://www.journalismlab.nl/waarom-wij-onderzoek-doen-samen-met-praktijkpartners/">praktijkpartner</a> betrokken bij het onderzoek van het lectoraat.</p>
<p><strong>Hype of hoop? ‘AI’ is soms verkooptruc</strong><br />
Het eerste wat Vermanen uit de weg wil krijgen: de discussie over AI wordt vaak vertroebeld door het gebruik ervan als reclameterm. Veel journalistieke projecten waarbij programmeerwerk of data-analyse komt kijken krijgen het label ten onrechte opgeplakt. Werk dat in de Verenigde Staten hoge ogen gooide was bijvoorbeeld een onderzoek van de LA Times waarbij aan de hand van <a href="https://investigate.ai/latimes-crime-classification/">politiedocumenten werd aangetoond</a> dat de LAPD misdaadcijfers laag probeerde te houden door ernstige misdrijven als minder serieuze vergrijpen te classificeren. Dit werk leunde onder meer op <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%E2%80%93idf">TF-IDF</a>, een statistische methode om de meest typische woorden uit een tekst te distilleren, en het project wordt gezien als een doorbraak voor de inzet van AI binnen de onderzoeksjournalistiek. TF-IDF zelfs is echter niet meer dan een telmethode. Pointer gebruikte dezelfde techniek in 2019 ook om aan de hand van partijprogramma’s de belangrijkste <a href="https://pointer.kro-ncrv.nl/voor-drie-zaken-moet-je-morgen-naar-de-europese-stembus-klimaat-migratie-en-veiligheid#gs.3cl85k">thema’s van de Europese verkiezingen te bepalen</a>, maar koos ervoor om dit op andere wijze onder de aandacht te brengen. “We hadden dat ook als AI-project in de markt kunnen zetten”, zegt Vermanen daar nu over. “Dan had er geen haan naar gekraaid.”</p>
<p>Door de aantrekkelijkheid van het label krijgt technologie die het etiket niet echt verdient het soms toch opgeplakt. Zo worden schrijfrobots vaak <a href="https://www.villamedia.nl/artikel/adam-en-maura-de-nieuwe-robotcollegas-op-de-redactie">genoemd</a> in de context van de discussie over AI in de journalistiek (ook in dit artikel), terwijl veel van dit soort robots niet meer zijn dan veredelde tekstsjablonen. “Je weet nooit zeker wat voor technologie er precies in zit”, zegt Vermanen.</p>
<p><strong>Minder dan 100% correct is niet goed genoeg</strong><br />
Voordat ‘echte’ AI kan worden ingezet voor researchdoeleinden moeten overigens ook een paar fundamentele hordes genomen worden, denkt Vermanen. AI wordt veel gebruikt om eigenschappen van documenten of data te voorspellen. Denk aan een de gezichtsherkenning op je iPhone. Is dat een foto van je vader, of toch je oudere collega? Probleem hierbij: zelfs de beste AI-modellen zijn nooit 100% waterdicht, ongeacht hun taak. Voor iPhoto geen probleem, maar veel onderzoeksjournalisten is accuratesse onder de 100% niet genoeg. Wat te denken van het onderzoek van de <a href="https://doctors.ajc.com/">Atlanta Journal-Constitution</a> waarbij met hulp van een zelflerend systeem van artsen werd vastgesteld dat ze patiënten seksueel hadden misbruikt?</p>
<p>Behalve de onzekerheidsmarge is er ook nog het ‘black box probleem’, legt Vermanen uit. Pointer identificeerde bijvoorbeeld in de aanloop naar de verkiezingen een <a href="https://nos.nl/artikel/2372526-leger-van-500-twitter-bots-richtte-zich-afgelopen-jaar-op-lijsttrekkers">botleger</a> op Twitter. Typisch werk dat door grote techbedrijven aan zelflerende systemen wordt uitbesteed. Een dergelijk AI-programma stelt dan met een bepaalde waarschijnlijkheid de kans vast dat een specifieke account niet door een mens wordt beheerd, maar waar het programma op aanslaat is bij zo’n zelflerend systeem moeilijk te achterhalen. “Als ik niet precies weet waarom mijn black box tot een bepaald resultaat komt, hoe kan ik dat dan aan mijn lezers verantwoorden?” zegt Vermanen. “Als het zegt: ‘50% kans dat dit Twitteraccount een bot is’, wat betekent dat dan überhaupt?”</p>
<p><strong>Een Terminator die je documenten komt sorteren</strong><br />
Toch kunnen ook dit soort systemen toch journalistieke waarde hebben, denkt Vermanen. “Je kan het halverwege je onderzoek gebruiken als aanwijsstok.” Als voorbeeld noemt Vermanen de lijst van ‘<a href="https://pointer.kro-ncrv.nl/hoe-is-de-lijst-van-zorgbedrijven-met-hoge-winst-in-2019-samengesteld#gs.3eq0c9">zorgcowboys</a>’ die Pointer jaarlijks publiceert: bedrijven die buitenproportioneel verdienen aan zorgcontracten van de overheid. Om tot die lijst te komen moeten duizenden jaarrekeningen worden doorgespit. “Stel je voor dat je zo een stapel wilt terugbrengen van duizenden naar honderden. Machine learning kan daar enorm bij helpen. Daar kan voor Pointer de kracht liggen.” Het is een minder romantisch beeld dan de term AI vaak oproept. “Het is geen Terminator die je komt vermoorden. Eerder een Terminator die je documenten komt sorteren.”</p>
<p>Een laatste probleem is dat AI &#8211; in contrast met de Terminator &#8211; voor zeer specifieke problemen gebruikt wordt. Het analyseren van grote hoeveelheden data is het natuurlijke domein van de technologie. Veel problemen laten zich in die mal drukken, maar de te analyseren gegevens moeten eenvormig voorhanden zijn. In de journalistiek is dat zelden het geval. “Je moet iets hebben dat precies past”, zegt Jerry. Als dat niet zo is, is mensenwerk vaak efficiënter. “Dat zie je ook bij Bellingcat. Die gebruiken AI, maar werken ook vaak met grote groepen vrijwilligers om door video’s heen te spitten.”</p>
<p><strong>Wachten op een knallend verhaal</strong><br />
Toch sluit Vermanen de inzet van de technologie voor journalistieke research in de nabije toekomst niet uit. Zelf denkt hij daarbij niet alleen aan het onderzoek naar zorgfraude, documentanalyse voor andere doeleinden is ook een mogelijkheid. Bij Pointer loopt bijvoorbeeld een onderzoek naar mensenhandel waarbij grote hoeveelheden tekst moeten worden doorgespit. Daar zou AI een rol kunnen spelen. Een probleem, denkt Vermanen, is dat bewustzijn omtrent AI bij veel journalisten beperkt is. “Onder onderzoeksjournalisten wordt er wel eens over gesproken, maar bij conferenties kunnen ze geen spreker vinden. Een kip-ei verhaal.” Het wachten is volgens hem dan ook op een overtuigende scoop die op een zelflerende computer leunt. “Als iemand een keer met een knallende verhaal komt gaat de sneeuwbal ongetwijfeld rollen”, zegt Vermanen. “Nu moet je nog graven naar een voorbeeld. Wie weet verzuipen we er dan in.”</p>
<p>Het bericht <a href="https://www.journalismlab.nl/waarom-ai-nog-niet-gebruikt-wordt-voor-research-terminator-die-je-documenten-sorteert/">Waarom AI nog niet gebruikt wordt voor research: &#8220;Terminator die je documenten sorteert&#8221;</a> verscheen eerst op <a href="https://www.journalismlab.nl">Journalismlab</a>.</p>
]]></content:encoded>
					
					<wfw:commentRss>https://www.journalismlab.nl/waarom-ai-nog-niet-gebruikt-wordt-voor-research-terminator-die-je-documenten-sorteert/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>12</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Nieuw onderzoek: Toekomstscenario’s voor journalistiek en onderwijs</title>
		<link>https://www.journalismlab.nl/nieuw-onderzoek-toekomstscenarios-voor-journalistiek-en-onderwijs/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Maaike Severijnen]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 03 May 2021 11:46:14 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Artikel]]></category>
		<category><![CDATA[Journalistiek onderwijs]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://www.journalismlab.nl/?p=19175</guid>

					<description><![CDATA[<p>Dit voorjaar is het lectoraat Kwaliteitsjournalistiek in Digitale Transitie van de Hogeschool</p>
<p>Het bericht <a href="https://www.journalismlab.nl/nieuw-onderzoek-toekomstscenarios-voor-journalistiek-en-onderwijs/">Nieuw onderzoek: Toekomstscenario’s voor journalistiek en onderwijs</a> verscheen eerst op <a href="https://www.journalismlab.nl">Journalismlab</a>.</p>
]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p><strong>Dit voorjaar is het lectoraat Kwaliteitsjournalistiek in Digitale Transitie van de Hogeschool Utrecht een scenario-onderzoek gestart naar de toekomst van onderwijs en professionalisering in de journalistiek. </strong></p>
<p>Van mbo, hbo en wo, tot cursussen, trainingen en talentprogramma’s. Er zijn vele manieren waarop je opgeleid kunt worden tot journalist, of je laten bijscholen als je eenmaal in het vak zit. Maar de wereld verandert en zeker die van de journalistiek. Mensen consumeren nieuws anders, er zijn talloze nieuwe digitale mogelijkheden, verdienmodellen wijzigen en tegelijkertijd staat het vertrouwen in de journalistiek ter discussie.</p>
<p>Daarnaast staan ook de ontwikkelingen in het onderwijs niet stil. Op de opleidingen spelen wensen om te flexibiliseren en te personaliseren. Daarnaast wordt ‘een leven lang leren’ steeds gewoner.</p>
<p>Wat betekenen al deze veranderingen voor opleidingen journalistiek en voor de doorontwikkeling van journalisten in het werkveld? Om dit te achterhalen zijn we gestart met een scenario-onderzoek. Doel hiervan is om te komen tot diverse consistente, plausibele maar ook radicale scenario’s die bijdragen aan het debat over het opleiden van aanstaande en actieve journalisten.</p>
<p><strong>Journalistiek 2025</strong></p>
<p>Dit onderzoek gebeurt parallel aan een onderzoek dat het Stimuleringsfonds voor de Journalistiek op dit moment doet naar de toekomst van de journalistieke sector. In 2014 deed het Stimuleringsfonds al een vergelijkbaar onderzoek <em>Anders nog nieuws? Scenario’s voor de toekomst van de journalistiek</em> in 2025. <a href="https://www.svdj.nl/project/scenario-onderzoek-toekomst-journalistiek/" target="_blank" rel="noopener">Bekijk hier</a> de opzet van hun huidige onderzoek naar dit onderwerp.</p>
<p>Doel van ons onderzoek is om door raadpleging van zo’n 60-80 experts op het snijvlak van journalistiek en onderwijs toekomstscenario’s op te stellen. De experts ontwerpen, doceren op of leiden mbo- hbo- of wo-opleidingen journalistiek, (post-initiële) cursussen en trainingen, talentprogramma’s en werken daarnaast zelf vaak als journalist of als onderwijsinnovator in algemene zin.</p>
<p><strong>Diverse rondes</strong></p>
<p>In de eerste ronde half mei gaan we achterhalen wat de belangrijkste vragen voor de toekomst van journalistiek en onderwijs zijn.&nbsp;Aan de hand van de uitkomsten van ronde 1 en een uitgebreide literatuuranalyse zullen we een aantal thema’s bepalen. Deze vormen de basis voor ronde 2 in juni, waarin we in diverse bijeenkomsten de belangrijkste zekere en onzekere trends vaststellen. De uitkomst van deze tweede ronde vormt de basis voor de scenario’s. In een derde ronde in september zullen we de scenario’s in gemêleerde groepen uitwerken en daarbij de implicaties voor de toekomst bepalen. Met als uiteindelijk doel om handvatten te geven voor een gestructureerd debat voor de toekomst van journalistiek en onderwijs.</p>
<p>Kasem, A., Maes, M. Van, Wannet, M. Van, (2015).&nbsp;<em>Anders nog nieuws? Scenario’s voor de toekomst van de journalistiek.</em>&nbsp;Stimuleringsfonds voor de journalistiek.&nbsp;<a href="http://www.journalistiek2025.nl/">journalistiek2025.nl</a></p>
<p>Het bericht <a href="https://www.journalismlab.nl/nieuw-onderzoek-toekomstscenarios-voor-journalistiek-en-onderwijs/">Nieuw onderzoek: Toekomstscenario’s voor journalistiek en onderwijs</a> verscheen eerst op <a href="https://www.journalismlab.nl">Journalismlab</a>.</p>
]]></content:encoded>
					
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Het mijden van nieuws rondom Corona heeft gunstig effect op welzijn</title>
		<link>https://www.journalismlab.nl/het-mijden-van-nieuws-rondom-corona-heeft-gunstig-effect-op-welzijn/</link>
					<comments>https://www.journalismlab.nl/het-mijden-van-nieuws-rondom-corona-heeft-gunstig-effect-op-welzijn/#comments</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[Kiki de Bruin]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 05 Jan 2021 09:10:23 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Artikel]]></category>
		<category><![CDATA[Publiek]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://www.journalismlab.nl/?p=19094</guid>

					<description><![CDATA[<p>Tijdens de coronapandemie heeft het publiek meer dan ooit behoefte aan informatie. Met steeds veranderende maatregelen om het virus in te dammen, veel onzekerheid over hoe het virus zich verder verspreidt en of/wanneer een vaccin een uitweg kan bieden, is het publiek grotendeels afhankelijk van mediaberichtgeving om op de hoogte te blijven. Maar er wordt [&#8230;]</p>
<p>Het bericht <a href="https://www.journalismlab.nl/het-mijden-van-nieuws-rondom-corona-heeft-gunstig-effect-op-welzijn/">Het mijden van nieuws rondom Corona heeft gunstig effect op welzijn</a> verscheen eerst op <a href="https://www.journalismlab.nl">Journalismlab</a>.</p>
]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p>Tijdens de coronapandemie heeft het publiek meer dan ooit behoefte aan informatie. Met steeds veranderende maatregelen om het virus in te dammen, veel onzekerheid over hoe het virus zich verder verspreidt en of/wanneer een vaccin een uitweg kan bieden, is het publiek grotendeels afhankelijk van mediaberichtgeving om op de hoogte te blijven. Maar er wordt nu zoveel informatie verspreid, dat het WHO zelfs spreekt van een <em><a href="https://www.who.int/news/item/23-09-2020-managing-the-covid-19-infodemic-promoting-healthy-behaviours-and-mitigating-the-harm-from-misinformation-and-disinformation">infodemic</a></em>. Deze overvloed aan informatie, waarvan de betrouwbaarheid niet altijd gecontroleerd kan worden, kan ook negatieve gevolgen hebben.</p>
<h6>Dit blog verscheen eerder op <a href="https://stukroodvlees.nl/het-mijden-van-nieuws-rondom-corona-heeft-gunstig-effect-op-welzijn/">stukroodvlees.nl</a></h6>
<p>In het huidige digitale medialandschap is het bijna onmogelijk nieuws te missen. Het nieuws is overal. Maar deze ruime keuze in nieuws leidt tot een paradox. Terwijl mensen meer geïnformeerd kunnen zijn dan ooit, zien we dat het ook kan leiden tot het (tijdelijk) vermijden van (bepaalde) nieuwsmedia of specifieke berichtgeving. Postbus 51 stelt zelfs voor om even “<a href="https://campagnemanagement.wetransfer.com/downloads/a67041b285e6cff79cc7526c9e3b036920200423103752/c34c6a">pauze te nemen van het nieuws</a>.” Mensen voelen zich overladen met informatie en ervaren het nieuws soms als te negatief of emotioneel uitputtend. De overvloed aan informatie kan leiden tot stress en spanning. Hoe gaan mensen met al het nieuws om tijdens de Covid-19 crisis? Hebben ze behoefte aan meer informatie, of mijden het nieuws juist? En, wat doet dat vervolgens met hun welzijn? Voelen ze zich vervolgens beter?</p>
<p>In een onderzoek van het <a href="https://www.hu.nl/onderzoek/kwaliteitsjournalistiek-in-digitale-transitie">lectoraat Kwaliteitsjournalistiek in Digitale Transitie</a>van Hogeschool Utrecht en <a href="https://ascor.uva.nl/?cb">Amsterdam School of Communication Research </a>onderzochten we de nieuwsconsumptie van het Nederlandse publiek in de eerste vier maanden van de Covid-19 crisis. Er zijn twee onderzoeken uitgezet, waarbij bij in één onderzoek de nadruk lag op nieuwsgebruik en -mijding tijdens Corona en bij het andere onderzoek de nadruk lag op nieuwsgebruik <em>en</em>mentaal welzijn tijdens Corona.  De vragenlijst over nieuwsgebruik- en mijding is op drie momenten uitgezet (onder een representatieve steekproef van ongeveer 1500 mensen): begin april, een paar weken na de lock-down, begin mei toen de scholen weer opengingen en halverwege juni, toen de horeca weer open was. De <a href="https://osf.io/kwz7a/">vragenlijst</a>over nieuwsgebruik en welzijn is op vier momenten tussen april en juli uitgezet, onder een representatieve steekproef die gemiddeld door 1000 mensen werd ingevuld.</p>
<p><strong>Behoefte aan informatie tijdens Corona </strong></p>
<p>Uit de data blijkt dat in het begin van de pandemie het publiek inderdaad veel behoefte had aan informatie. Niet alleen gaven  burgers vaker aan nieuws te consumeren (61%) dan voorheen, ook gebruikten zij meer verschillende nieuwsbronnen (51%). Een paar maanden in de crisis lijkt de behoefte aan extra informatie af te nemen; slechts 21% gaf aan vaker nieuws te volgen en 28% gaf aan dit bij meer verschillende bronnen te doen (zie figuur 1). Ook het gebruik van verschillende nieuwsbronnen nam weer af.</p>
<div>
<div><span lang="NL"><img decoding="async" class="aligncenter" src="data:image/png;base64,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" width="454" height="128" /></span></div>
</div>
<p><strong>Overladen door informatie </strong></p>
<p>Het publiek ging in het begin van de crisis dus meer consumeren, gebruikte meer en verschillende bronnen van informatie, en had de sterke behoefte geïnformeerd te worden. Tegelijkertijd zien we dat een grote groep (53%) behoefte aan afstand of pauze had van nieuws over Corona. Naarmate mensen gedurende de crisis minder nieuws gaan consumeren, neemt deze behoefte voor een pauze ook af (naar 44% in juni). Ook zien we dat hoe langer de crisis voortduurde, hoe méér mensen het nieuws in het geheel gingen vermijden (zie figuur 2).</p>
<div><span lang="NL"><img decoding="async" class="aligncenter" src="data:image/png;base64,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" width="453" height="115" /></span></div>
<p>Gevraagd naar de reden voor nieuwsmijding gaf men aan het gevoel te hebben overladen te worden met informatie (59%). Dit gevoel van “news overload” lijkt vaker voor te komen dan het gevoel emotioneel (overbelast) te worden (29%) alsook het verwachte negatieve effect op mensen hun eigen mentale welzijn van het nieuws over Covid-19 (40%) . Deze laatste twee daalden ook het sterkte in drie maanden tijd. Deze dalende cijfers zouden kunnen verklaren waarom nieuwsconsumptie afnam en nieuwsmijding juist toenam in die periode.</p>
<div><span lang="NL"><img loading="lazy" decoding="async" class="aligncenter" src="data:image/png;base64,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" width="453" height="170" /></span></div>
<p>&nbsp;</p>
<p><strong>Nieuwmijding en welzijn </strong></p>
<p>Maar levert het daadwerkelijk wat op voor mensen als ze het nieuws mijden? Gaan ze zich er beter door voelen (zie o.a. <a href="http://scholar.google.nl/scholar_url?url=https://pure.uva.nl/ws/files/17278406/a000224.pdf&amp;hl=nl&amp;sa=X&amp;ei=VCXaX9beG72Dy9YPmL-FEA&amp;scisig=AAGBfm3m1Bys1F_8Effftnnw2TWeLrCIQg&amp;nossl=1&amp;oi=scholarr">eerder onderzoek</a>)? We zien dat wanneer mensen negatieve effecten ervaren door het nieuws, ze eerder het nieuws gaan mijden dan mensen die daar minder last van hebben. De mensen die nieuws mijden geven vervolgens ook aan dat hun mentale welzijn beter wordt (los van een beter welzijn doordat de crisis wellicht wat afnam). Het mijden van nieuws heeft in dit geval dus een positieve invloed op iemands mentale toestand. De overvloed aan informatie, zeker tijdens de huidige langdurige pandemie, is soms te veel voor mensen. Af en toe afstand nemen van het nieuws kan dus geen kwaad. In deze onzekere tijden, met stress over gezondheid, werk of familie, kan mentale welzijn als een groot goed worden beschouwd. Dat betekent dat nieuwsconsumneten constant op zoek moeten naar de juiste balans tussen geïnformeerd zijn en afstand nemen van het nieuws.</p>
<p>Ook voor journalisten blijkt dit een dilemma. Hoe rapporteer je over een pandemie als er nog steeds zo weinig over bekend is? En, hoeveel of hoe vaak moet je er dan verslag van doen? In een terugblik van <a href="https://www.nrc.nl/nieuws/2020/01/27/een-afgesloten-stad-is-gewoon-groot-nieuws-a3988374">hoofdredacteuren</a>in het NRC over de eerste maanden, werd de conclusie getrokken dat de agenderende en kritische rol van de journalistiek sterker en eerder aanwezig had mogen zijn. De <a href="https://ombudsman.npo.nl/uitspraken-en-columns/vijf-maanden-coronaberichtgeving-door-de-nos">ombudsman van de publieke omroepen</a>geeft ook aan dat de journalisten van de NOS vaak het nieuws volgden, in plaats van zelf verdieping te zoeken en duiding te geven. Het werk van de journalist is ook niet makkelijk wanneer bronnen vaak geen (zekere) antwoorden hebben. Maar nu we negen maanden verder zijn en de pandemie steeds meer invloed heeft op hoe we leven en werken, met ook nieuwe wetgeving tot gevolg, is een agenderende taak voor de journalistiek belangrijker dan ooit. Niet alleen de nieuwsconsument, maar ook de nieuwsproducent, moet laveren tussen wat belangrijk is om te melden en afstand nemen.</p>
<p>&nbsp;</p>
<p><strong>Auteurs</strong></p>
<p><a href="https://www.journalismlab.nl/team/kiki-de-bruin/">Kiki de Bruin</a>, <a href="https://www.journalismlab.nl/team/yael-de-haan/">Yael de Haan</a>, <a href="https://stukroodvlees.nl/author/sanne-kruikemeier/">Sanne Kruikemeier</a>, <a href="https://stukroodvlees.nl/author/markboukes/">Mark Boukes</a>, <a href="https://stukroodvlees.nl/author/rens-vliegenthart/">Rens Vliegenthart</a></p>
<p>Het bericht <a href="https://www.journalismlab.nl/het-mijden-van-nieuws-rondom-corona-heeft-gunstig-effect-op-welzijn/">Het mijden van nieuws rondom Corona heeft gunstig effect op welzijn</a> verscheen eerst op <a href="https://www.journalismlab.nl">Journalismlab</a>.</p>
]]></content:encoded>
					
					<wfw:commentRss>https://www.journalismlab.nl/het-mijden-van-nieuws-rondom-corona-heeft-gunstig-effect-op-welzijn/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>6</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>De computer bepaalt: dit is hoe AI vat krijgt op ons nieuws</title>
		<link>https://www.journalismlab.nl/de-computer-bepaalt-dit-is-hoe-ai-vat-krijgt-op-ons-nieuws/</link>
					<comments>https://www.journalismlab.nl/de-computer-bepaalt-dit-is-hoe-ai-vat-krijgt-op-ons-nieuws/#comments</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[Eric Van den Berg]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 17 Dec 2020 13:00:50 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Artikel]]></category>
		<category><![CDATA[AI]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://www.journalismlab.nl/?p=19088</guid>

					<description><![CDATA[<p>Artificial intelligence (AI) maakt sluipenderwijs zijn opmars binnen de journalistiek. Er is al veel wetenschappelijk onderzoek gedaan naar het gebruik van deze technologie binnen de media, maar de inzet ervan voor journalistieke research bleef tot nu toe onderbelicht. Het Lectoraat Kwaliteitsjournalistiek in Digitale Transitie wil daar de komende twee jaar verandering in brengen. Minneapolis maakt [&#8230;]</p>
<p>Het bericht <a href="https://www.journalismlab.nl/de-computer-bepaalt-dit-is-hoe-ai-vat-krijgt-op-ons-nieuws/">De computer bepaalt: dit is hoe AI vat krijgt op ons nieuws</a> verscheen eerst op <a href="https://www.journalismlab.nl">Journalismlab</a>.</p>
]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p><strong>Artificial intelligence (AI) maakt sluipenderwijs zijn opmars binnen de journalistiek. Er is al veel wetenschappelijk onderzoek gedaan naar het gebruik van deze technologie binnen de media, maar de inzet ervan voor journalistieke research bleef tot nu toe onderbelicht. Het Lectoraat Kwaliteitsjournalistiek in Digitale Transitie wil daar de komende twee jaar verandering in brengen.</strong></p>
<p>Minneapolis maakt zich op voor een warme zomeravond als de 17-jarige Daniella Frazier met haar nichtje Judeah naar de buurtsuper wandelt. De kleine Judeah hoopt op <a href="https://www.startribune.com/brooks-young-eyewitness-to-floyd-s-killing-is-writing-children-s-book/571630222/">snoepgoed</a>. In plaats daarvan worden de twee meisjes getuigen van de laatste minuten van het leven van George Floyd, die langzaam stikt terwijl politieagent Derk Chauvin een knie in zijn nek drukt. Daniella zet de video diezelfde avond nog op Facebook. De rest van het verhaal is bekend. Miljoenen mensen gaan in <a href="https://www.nytimes.com/interactive/2020/06/13/us/george-floyd-protests-cities-photos.html">duizenden steden</a> wereldwijd de straat op om te protesteren tegen het onrecht dat Daniella zo overtuigend heeft vastgelegd. Media schrijven zoveel over George Floyd dat zijn naam op Google News inmiddels <a href="https://www.google.com/search?biw=2160&amp;bih=1099&amp;tbm=nws&amp;sxsrf=ALeKk03lonOoqxSecrgDi-qFRsEfS12ddA%3A1607364847795&amp;ei=73DOX8-DMMScsAelnaqQBg&amp;q=%22george+floyd%22&amp;oq=%22george+floyd%22&amp;gs_l=psy-ab.3...1660.91239.0.91496.30.23.7.0.0.0.97.1293.21.23.0....0...1.1.64.psy-ab..0.3.217.0..33i10k1.85.h5CUvtKYgLc">meer hits</a> oplevert dan die van <a href="https://www.google.com/search?biw=2813&amp;bih=1316&amp;tbm=nws&amp;ei=1C_bX4_eO8rzkgWwu4tw&amp;q=nancy+pelosi&amp;oq=nancy+pelosi&amp;gs_l=psy-ab.3...1393.9080.0.9669.13.13.0.0.0.0.145.927.8j3.12.0....0...1c.1.64.psy-ab..1.3.298.0..33i10k1.50.gV-WpDhj2Hw">Nancy Pelosi</a> of <a href="https://www.google.com/search?biw=2160&amp;bih=1099&amp;tbm=nws&amp;sxsrf=ALeKk00Xdn30W3t-rzllGDJeS4hD1UOiyg%3A1607364940206&amp;ei=THHOX5X8C8idsAe7mKX4Cg&amp;q=%22George+Clooney%22&amp;oq=%22George+Clooney%22&amp;gs_l=psy-ab.3...10997.11720.0.12091.3.3.0.0.0.0.85.211.3.3.0....0...1.1j2.64.psy-ab..0.0.0....0.whHyQMGBvTA">George Clooney</a>.</p>
<p>Wat als Daniella’s video niet <em>viral</em> was gegaan? Zou ander beeldmateriaal van het incident alsnog zijn weg hebben gevonden naar de pers? Of zou de gewelddadige dood van George Floyd opgegaan zijn in de ruis van het dagelijks nieuwsaanbod? Wat als een Facebookmoderator het gewelddadige filmpje helemaal offline had gehaald?</p>
<p><strong>Hoe AI meebeslist over ons nieuwsaanbod</strong><br />
Deze vragen zijn niet alleen bespiegelingen over de verspreidingskracht van sociale media. Ze laten ook zien hoe kunstmatige intelligentie, oftewel AI, sluipenderwijs de journalistiek binnentreedt en daar meebeslist over het nieuws dat we te zien krijgen. Zo wordt de News Feed van Facebook, waar journalisten voor het eerst van George Floyd’s overlijden leerden, samengesteld met <a href="https://ai.facebook.com/research/ranking-and-recommendations/">hulp van AI</a>. Ook bij het modereren van gewelddadige content <a href="https://www.theverge.com/2020/11/13/21562596/facebook-ai-moderation">leunt Facebook</a> op zelflerende software. De computer beslist weliswaar niet wat er offline moet, hij bepaalt wel wat de menselijke moderatoren voorgeschoteld krijgen om een oordeel over te vellen. Dat is efficiënt. Zonder dit soort technologie zou moderatie voor meer dan een miljard gebruikers onmogelijk zijn, maar de zelflerende systemen brengen ook risico’s met zich mee. Zo weten de makers vaak niet op grond waarvan een AI-programma bepaalde beslissingen neemt. De software is niet transparant, maar een <em>black box.</em></p>
<p>Het doet de vraag rijzen hoe ver AI binnen de Nederlandse journalistiek is opgerukt en wat voor invloed die groeiende aanwezigheid hier heeft op journalistieke beslissingen. Een vraag die het lectoraat momenteel probeert te beantwoorden. Het onderzoeksproject beslaat twee jaar en omvat diepte-interviews met zo’n 25 journalisten, enquêtes met meer dan honderd respondenten, online observaties en experimenten. Uiteindelijk zal het lectoraat ook een product ontwikkelen dat journalisten moet helpen bij het gebruik van AI in research. Het onderzoek als geheel moet een alomvattend beeld geven van de stand van zaken rondom AI in de Nederlandse journalistiek en de &#8211; soms subtiele &#8211; effecten ervan ontsluiten. Vandaar ook de naam: <em>Van black box naar glass box, verborgen sturingsmechanismen in de geautomatiseerde journalistiek.</em></p>
<p><strong>AI in de journalistiek: wat we weten</strong><br />
Een uitgebreid literatuuronderzoek, de eerste stap binnen het onderzoek, laat zien dat veel eerdere wetenschappelijke studies naar de toepassing van AI zich richtten zich op de distributie en productie van content, taken waarvoor de zelflerende software nu al breed wordt ingezet. <em>Recommendations</em>, de gepersonaliseerde leestips die je op veel nieuwssites onderaan artikelen vindt, zijn een voorbeeld van een terrein waar veel gebruik wordt gemaakt van AI, ook in Nederland. Het publieke debat hierover wordt gedomineerd door de angst voor <a href="https://fs.blog/2017/07/filter-bubbles/">filter bubbels</a>, ideologische echoputjes waarin leden van specifieke politieke stromingen hun eigen gelijk blijven herhalen. Empirisch bewijs dat AI-gedreven recommendations hiertoe kunnen leiden is tot nu toe weinig overtuigend. Recent <a href="https://docs.google.com/document/d/1OyuhiXThqTvTFZPuto9ASYvfgSGCE6iuqkoD61dQCHQ/edit">Nederlands onderzoek</a> naar de recommendations van dagbladen laat bijvoorbeeld zien dat deze (vaak AI-gestuurde) systemen een voldoende divers nieuwsaanbod opleveren. Uit een <a href="https://dl.acm.org/doi/10.1145/3290605.3300683">grootschalige Amerikaanse studie</a> naar het contentaanbod dat Google News gebruikers voorschotelt doemt echter een zorgelijker beeld op. Een groot deel van het nieuwsaanbod op deze zoekmachine wordt betrokken uit een relatief klein aantal nieuwsbronnen, wat een milde ideologische vertekening van het medialandschap geeft. (Via Google News lijkt dit linkser dan in werkelijkheid.)</p>
<p><strong>Robots schrijven veel, maar mensen schrijven beter</strong><br />
AI wordt binnen de journalistiek ook al veel ingezet om verhalen te schrijven. Grote persbureaus, zoals AP, zetten de technologie al enkele jaren in om verslagen van beursgenoteerde bedrijven te scannen en automatisch hierover te publiceren. Ook van Amerikaanse <a href="https://medium.com/@AutomatedInsights/the-ap-expands-ncaa-coverage-with-natural-language-generation-51e8268bad65">sportwedstrijden</a> wordt op deze wijze verslag gedaan. (In Nederland wordt ook <a href="https://www.volkskrant.nl/wetenschap/nog-even-en-de-robotjournalist-schrijft-ook-voor-nederlandse-media~bc0e292d/">geëxperimenteerd</a> met de techniek, maar de beste taalinterpretatie- en generatiesoftware is exclusief Engelstalig, waardoor media die in deze taal publiceren een voorsprong hebben.)</p>
<p>Robotjournalistiek beperkt zich tot nu toe wel tot simpele verhalen, en in de regel wordt de technologie ingezet ter ondersteuning van journalisten, niet ter vervanging ervan. Het wetenschappelijk onderzoek naar de automatische gegenereerde content richt zich veelal op publieksperceptie: wat vinden mensen van door een computer geschreven stukjes? Een <a href="https://www.cogitatiopress.com/mediaandcommunication/article/view/3019">recente metastudie</a> liet zien dat journalisten van vlees en bloed het voorlopig nog beter doen. Hun artikelen worden door het publiek als veel leesbaarder beoordeeld. Interessant detail: alleen al <em>zeggen</em> dat een stuk door mensenhanden is geschreven beïnvloedt het publieksoordeel positief.</p>
<p><strong>AI wordt minder structureel ingezet voor research</strong><br />
Maar waar de de inzet van AI (althans binnen grote mediabedrijven) al gemeengoed is voor de productie en distributie van content, is dit bij journalistieke research nog maar mondjesmaat het geval. Dit betekent dat er ook minder wetenschappelijk onderzoek voorhanden is. Het gaat veelal om <em>case studies</em> of diepgaande analyses van een handvol toepassingen. Toch valt er een algemene schifting te maken. AI wordt binnen journalistieke research ingezet voor vier doeleinden: analyseren van datasets, verhaalideeën, factchecking en de selectie van informatie.</p>
<p><strong>Analyse van datasets</strong><br />
Een <a href="https://doi.org/10.1080/21670811.2019.1630289">recent onderzoek</a> naar de toepassingen van AI binnen de Amerikaanse onderzoeksjournalistiek vormt een typisch voorbeeld van zowel het soort onderzoek, als de plaats die de technologie nu inneemt binnen journalistieke research. De besproken toepassingen spreken weliswaar tot de verbeelding: zo gebruikte de <em>LA Times</em> taalanalyse-software om de manipulatie van misdaadcijfers aan te tonen en zette <em>Buzzfeed</em> zelflerende software in om geheime observatievluchten door de Amerikaanse overheid te spotten, toch concludeert de auteur dat de drempel voor inzet van AI erg hoog is. Programmeurs zijn duur en de software moet vaak voor één specifiek verhaal ontwikkeld worden en kan daarna niet opnieuw ingezet worden.</p>
<p><strong>Verhaalideeën</strong><br />
AI wordt in sommige gevallen ook al ingezet voor het bedenken van invalshoeken of zelfs <a href="https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/21670811.2014.985497?casa_token=QHWCuO8SMzoAAAAA%3A8uh9Pz07WFzsBoTC7dViKBwZkgqRuSc-gsXW4p4zHn3gRC-e-YthKCDqiH9-yM96I4BOglZsRDa5kA">complete verhalen</a>. Dit gebeurt tot nu toe slechts met beperkt succes, alhoewel een door City University ontwikkeld softwareprototype (INJECT) in een <a href="https://dl.acm.org/doi/10.1145/3173574.3174049">experiment</a> op Noorse nieuwsredacties erin slaagde om invalshoeken voor te stellen aan journalisten die daadwerkelijk gebruikt werden.</p>
<p><strong>Fachtchecking</strong><br />
Het automatiseren van factchecken, een snelgroeiend veld, is iets waar meer onderzoek naar gedaan is. Meeste tools die op dit gebied zijn ontwikkeld geven een score die de vermoedelijke waarheidsgetrouwheid indexeert, bijvoorbeeld tweets of <a href="https://www.researchgate.net/publication/318920444_Toward_Automated_Fact-Checking_Detecting_Check-worthy_Factual_Claims_by_ClaimBuster">statements van politici</a>. Onderzoek waarbij het oordeel van (student) journalisten wordt vergeleken met dat van deze facthchecking tools laat een sterke correlatie zien, maar ook structurele afwijkingen. Zo had de <a href="https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/1354856517714955?casa_token=cedu2wm-bWkAAAAA%3A45XRiuw_gRKrPG8_1aSu-_-1ZFpMWbJ5TmqRnuIF2NoSAf_HmA8iv_wKdvQ1zKYgoM6mfVUoZT27bQ">Truthmeter</a>, door Britse wetenschappers ontwikkelde software die tweets checkte, moeite met de betrouwbaarheid beoordelen van weinig actieve twitteraars. Momenteel wordt dergelijk gereedschap dan ook vooral ingezet om menselijke factcheckers te ondersteunen, <a href="https://www.poynter.org/fact-checking/2018/this-washington-post-fact-check-was-chosen-by-a-bot/">bijvoorbeeld</a> bij de selectie van checkbare statements.</p>
<p><strong>Informatieselectie</strong><br />
Alhoewel de inzet van AI-tools die specifiek voor journalistieke research zijn ontworpen dus beperkt is, vormen zoekmachines en sociale media een achterdeur waardoor de technologie toch al zijn weg naar redacties heeft gevonden. Er zijn redenen om aan te nemen dat die daar een sturend effect heeft. Zo liet <a href="https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/1461444814523079">onderzoek</a> onder journalistiekstudenten zien dat ze bij het researchen van een stuk sterk leunen op Google en de eerste twee zoekresultaten hierbij even vaak aanklikken als alle andere resultaten bij elkaar. Of professionele journalisten hetzelfde doen, en zo ja, in hoeverre ze zich hiervan bewust zijn is een van de vragen waar ons onderzoek zich op richt. Algemeen onderzoek &#8211; dus niet gericht op journalisten &#8211; laat zien dat gebruikers weinig kennis hebben over de wijze waarop bijvoorbeeld sociale mediafeeds tot stand komen. In een <a href="https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2702123.2702556">onderzoek naar Amerikaanse Faceboookgebruikers</a> wist minder dan de helft te benoemen dat een algoritme de postjes selecteerde die ze te zien krijgen.</p>
<p><strong>AI in de journalistiek: wat we hopen te leren</strong><br />
Wat ontbreekt in het wetenschappelijk landschap is een alomvattend onderzoek dat al deze puzzelstukjes bij elkaar legt, het gebruik van AI binnen journalistieke research inventariseert en kijkt hoe goed journalisten de tools waar ze dagelijks mee werken begrijpen. Een hiaat dat het Lectoraat Kwaliteitsjournalistiek hoopt te vullen, onder meer aan de hand van de interviews die we momenteel houden met mensen uit het vak.</p>
<p>Een hypothetische journalist die een video van het overlijden van George Floyd opgestuurd krijgt zal zich altijd afvragen wie zoiets doet en waarom. Is de afzender een burgerrechtenactivist, dan zal de boodschap anders worden geïnterpreteerd dan wanneer de video van de politie afkomstig is. Een journalist die zo’n video in de News Feed tegenkomt, of als zoekresultaat, zou zichzelf vergelijkbare vragen moeten stellen: Wat voor technische en politieke beslissingen hebben ertoe geleid dat ik deze beelden te zien krijg? Wordt mijn research beïnvloed door AI? De resultaten van de studie <em>Van black box naar glass box</em> gaan helpen bij het beantwoorden hiervan.</p>
<p>Het bericht <a href="https://www.journalismlab.nl/de-computer-bepaalt-dit-is-hoe-ai-vat-krijgt-op-ons-nieuws/">De computer bepaalt: dit is hoe AI vat krijgt op ons nieuws</a> verscheen eerst op <a href="https://www.journalismlab.nl">Journalismlab</a>.</p>
]]></content:encoded>
					
					<wfw:commentRss>https://www.journalismlab.nl/de-computer-bepaalt-dit-is-hoe-ai-vat-krijgt-op-ons-nieuws/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>4</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>De prothesenparadox. Technologische vooruitgang &#062; existentiële onrust</title>
		<link>https://www.journalismlab.nl/de-prothesenparadox-technologische-vooruitgang-existentiele-onrust/</link>
					<comments>https://www.journalismlab.nl/de-prothesenparadox-technologische-vooruitgang-existentiele-onrust/#comments</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[Chris van der Heijden]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 18 Feb 2020 07:46:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Artikel]]></category>
		<category><![CDATA[Overig]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://www.journalismlab.nl/?p=18093</guid>

					<description><![CDATA[<p>(dit is deel 11 in de serie 25 jaar digitale transitie in de journalistiek) Het is grappig &#8211; nou ja, verontrustend kan ook &#8211; te zien hoe de geschiedenis zich herhaalt. De eerste herhaling bestaat eruit dat elke generatie opnieuw denkt dat zij en haar tijd uniek zijn. Uniek haar gedachten. Uniek de techniek. Uniek [&#8230;]</p>
<p>Het bericht <a href="https://www.journalismlab.nl/de-prothesenparadox-technologische-vooruitgang-existentiele-onrust/">De prothesenparadox. Technologische vooruitgang &gt; existentiële onrust</a> verscheen eerst op <a href="https://www.journalismlab.nl">Journalismlab</a>.</p>
]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p style="text-align: center">(dit is deel 11 in de serie <a href="https://www.journalismlab.nl/?s=25+jaar+digitale+transitie">25 jaar digitale transitie in de journalistiek</a>)</p>
<p>Het is grappig &#8211; nou ja, verontrustend kan ook &#8211; te zien hoe de geschiedenis zich herhaalt. De eerste herhaling bestaat eruit dat elke generatie opnieuw denkt dat zij en haar tijd uniek zijn. Uniek haar gedachten. Uniek de techniek. Uniek de verworvenheden. Bij nader inzien is dat zelden of, indien wel, slechts tot op geringe hoogte het geval. De tweede herhaling bestaat uit de veronderstelling dat die zogenoemde uniciteit nooit eerder geziene gevolgen heeft. Wat vermoedelijk nog minder zo is. Een en ander blijkt ondermeer als je de beeldvorming/geschiedschrijving van twee schijnbaar geheel verschillende technologische &#8216;disrupties&#8217; tegenover elkaar zet: die van het einde van de 19de en die van het einde van de 20ste eeuw.</p>
<h6>Freud&#8217;s Prothesengod</h6>
<p>Een voor die vergelijking bruikbaar theoretisch concept is afkomstig van Freud en wel uit zijn meest sombere boekje, <em>Das Unbehagen in der Kultur</em>, uit 1930. Daarin introduceert de grootmeester van de psyche het sindsdien veelbesproken begrip prothesengod en schrijft:</p>
<blockquote><p>‘De mens heeft zich altijd een ideaal van almacht en alwetendheid gevormd. Vroeger schreef hij dat ideaal toe aan de goden. Maar tegenwoordig is de mens dat ideaal zeer dicht genaderd. Daarmee is hij zelf zoiets als een god geworden, nog niet volmaakt, op sommige gebieden helemaal niet maar op andere toch al half. De mens is om het zo te zeggen een Prothesengod geworden. Als hij al zijn hulporganen aandoet, is hij oppermachtig. Maar die prothesen zijn niet met zijn lichaam vergroeid, met als gevolg dat zij hem bij gelegenheid ook veel last bezorgen.’</p></blockquote>
<p>Wat wij in onze tijd waarnemen, zo voegt Freud toe, is vermoedelijk nog slechts een beginnetje. Zowel het aantal als de mogelijkheden van onze prothesen, zo voorspelt hij, zullen enorm toenemen. En met die toename zullen niet allen de lusten maar ook de lasten sterker worden.</p>
<p>Vanzelfsprekend schreef Freud zijn ambivalente woorden met het oog op de enorme <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Second_Industrial_Revolution">technologische vooruitgang</a> die zijn tijd te zien had gegeven &#8211; van elektrisch licht tot auto en van telefoon tot radio. Door velen, vooral intellectuelen als Freud zelf, werd deze &#8216;vooruitgang&#8217; echter slechts ten dele als zodanig ervaren. De lusten ontkenden zij niet. Maar veel meer klemtoon legde zij op de lasten terwijl zij zich ook nog eens afvroegen of de vernieuwingen wel zo nieuw waren als gedacht. Elektrisch licht bijvoorbeeld. Had dat niet een oeroude geschiedenis en dus vele, vele voorlopers? Nieuwe wijn in een oude zak dus.<br />
<a href="https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2020/02/Eclairage.jpg"><img loading="lazy" decoding="async" class="aligncenter wp-image-18138 size-large" src="https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2020/02/Eclairage-1024x768.jpg" alt="" width="860" height="645" /></a></p>
<h6>ECREA (Braga) call for proposals</h6>
<p>Het is niet moeilijk om met betrekking tot onze onze tijd en dan in het bijzonder de journalistiek vergelijkbare opvattingen te vinden. Laat ik uit ontelbare een nemen: de ‘<a href="https://www.ecrea2020braga.eu/conference-call/">call for proposals</a>’ van de 8ste Europese Communicatie Conferentie van ECREA, oktober aanstaande in Braga, Portugal. Daarin worden om te beginnen, het kan niet anders, de vele voordelen van de moderne ‘communicatieprothesen’ erkend.</p>
<blockquote><p>Acceleration, speed and technological development are present in all dimensions of life, everywhere and at every level.</p></blockquote>
<p>Maar dat is niet waar de call echt over gaat. Die gaat over de keerzijde van deze ‘vooruitgang’.</p>
<blockquote><p>Trust is being eroded; some of its building blocks, such as communication for freedom, empowerment, development and democratization are being reconfigured and gaining multiple and often contradictory meanings. Thereby, creating new inequalities and vulnerabilities in Europe and around the world whilst institutions seem weaker, more ineffective or late in their reactions. There is a general academic perception that citizens everywhere are now inhabiting spaces of higher suspicion, uncertainty and privacy invasion at different levels of their life, which make them easy prey for different types of power brokers.</p></blockquote>
<p>Enzovoort. Het is de bekende, vooral in afgelopen jaren steeds krachtiger gehoorde klacht: de digitale revolutie is groots maar&#8230;</p>
<p style="text-align: center"><span style="color: #3366ff">Het is dit &#8216;maar&#8217; dat op dit moment, na 25 jaar digitale transitie, in de schijnwerpers staat.</span></p>
<p>Nu valt hier natuurlijk van alles over &#8211; voor en tegen &#8211; te zeggen maar opmerkelijk vooral vind ik dat de huidige combinatie van technologische disruptie en existentiële paniek alles weg heeft van een herhaling van zetten.</p>
<h6><em>Remediation</em> ofwel ouwe wijn in nieuwe zakken</h6>
<p>Eerst die technologische vernieuwing. Natuurlijk is (was) internet iets nieuws. Natuurlijk zijn er talloze ongekende gadgets. Natuurlijk zijn moderne hulpmiddelen sneller, beter, mooier, goedkoper en gemakkelijker. Maar is sneller, beter, mooier enzovoort hetzelfde als anders? Het is een lang en ingewikkeld verhaal maar kenners van de geschiedenis van de mediatechnologie beklemtonen steeds weer hoe betrekkelijk de internetrevolutie is &#8211; technologisch gezien althans. Er is vooral sprake van wat wel &#8216;<a href="https://monoskop.org/images/a/ae/Bolter_Jay_David_Grusin_Richard_Remediation_Understanding_New_Media_low_quality.pdf">remediation</a>&#8216; wordt genoemd, vernieuwing die bij nader toezien in de eerste plaats een aanpassing van het oude is. Vooral aan het <a href="https://mitpress.mit.edu/books/series/media-transition">begin van de internetrevolutie</a> kreeg dit fenomeen veel klemtoon. Sindsdien lijkt het weggezakt. Zoals gezegd: elke generatie ziet het liefst haar eigen uniciteit.</p>
<h6>Glitter &amp; glamour, onrust &amp; onzekerheid</h6>
<p>Dat de inschatting van eigen uniciteit aanvechtbaar is, blijkt ook als je de somberheden uit de ECREA-call afzet tegen die uit de tijd van Freud, en dan vooral die uit de jaren voorafgaand aan de Eerste Wereldoorlog waarvan Freud&#8217;s <em>Unbehagen</em> eigenlijk een late echo is. Ik zou honderden voorbeelden kunnen geven maar verwijs slechts naar een recent Nederlands boek, <em><a href="https://www.groene.nl/artikel/groter-sterker-sneller">De nieuwe mens</a>. De culturele revolutie in Nederland rond 1900</em> van Auke van der Woud. Het is een (fraai!) boek over de wereld van ruim een eeuw geleden. Maar dit boek kan je bijna net zo goed lezen als een verhaal over onze tijd maar dan becommentarieerd door de tijdgenoten van Freud, mensen als Werner Sombart, Emile Durkheim, Max Weber, Georg Simmel, Gustave le Bon en anderen. De nieuwe mens, stelt Van der Woud op basis van hun commentaren en met betrekking tot de wereld van onze overgrootouders, leeft in een omgeving van glitter en glamour, reclame en etalages, verlokkingen en uitdagingen, stuk voor stuk vergezichten die hij naderbij probeert te krijgen. <em>Probeert</em>. Het lukt niet. Onrust, onzekerheid en onvrede zijn het gevolg.</p>
<p><a href="https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2020/02/Schermafdruk-2020-02-15-09.36.55.png"><img loading="lazy" decoding="async" class="aligncenter wp-image-18162 size-full" src="https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2020/02/Schermafdruk-2020-02-15-09.36.55.png" alt="" width="624" height="357" /></a></p>
<h6>Waarom?</h6>
<p>Daarmee ben ik terug bij Freud&#8217;s prothesengod. Want onze prothesen brengen onvermijdelijk een paradoxale situatie met zich mee. Neem bijvoorbeeld het voor de journalistiek cruciale fenomeen van de onmiddelijkheid &#8211; letterlijk iets wat is of gebeurt zonder dat er &#8216;middelen/media&#8217; aan te pas komen. Dankzij de techniek zijn we voortdurend &#8216;onmiddellijk&#8217;  op de hoogte van de gebeurtenissen om ons heen. We zijn als het ware steeds ter plekke, daar waar het gebeurt: live toeschouwers van het wereldgebeuren!</p>
<p>Tegelijkertijd is die aanwezigheid een illusie, per definitie. Dat weten we maar vergeten we (liever). De paradox bestaat erin dat de suggestie van aanwezigheid sterker wordt naarmate de techniek beter is terwijl het feit, die aanwezigheid, hetzelfde blijft: er is geen sprake van, we ervaren niets anders dan de aanwezigheid van een derde en datgene wat hij of zij daarover via media kwijt wil &#8211; met alle mogelijkheden tot manipulatie van dien. Wat ondertussen wel verandert is de greep van die media, de techniek dus. Hoe groter haar mogelijkheden, hoe sterker haar greep, hoe sneller we geneigd zijn haar werking te vergeten, hoe sterker dus de illusie en hoe eenvoudiger de mogelijkheden tot manipulatie.</p>
<p>Zo is het met alles. De illusie van intimiteit bijvoorbeeld zoals teweeggebracht door sociale media. De illusie van het leunstoelreizen. De illusie van de eigen kunstzinnigheid &#8211; zijn we dankzij moderne hulpmiddelen niet allemaal halve Da Vinci&#8217;s? Zo is er veel. Het meest opmerkelijke, meest alledaagse voorbeeld beleven we zelf, dag in dag uit. Steeds vaker kijken we op het mobieltje om te zien wat voor weer het is. En voor wie een Fitbit draagt, is het de app die vertelt hoe je geslapen hebt!</p>
<p>Kan het gekker? Ja, <a href="https://kotaku.com/mother-reunited-with-deceased-daughter-in-vr-show-1841561725">hier</a>.</p>
<p>We voelen ons, soms, godjes terwijl we proberen te vergeten dat we ondertussen geknecht worden door onze prothesen. Dat creëert spanning, onrust, twijfel, onzekerheid. Net als honderd jaar geleden.</p>
<p>Althans, als Freud en zijn tijdgenoten gelijk hebben.</p>
<p>Het bericht <a href="https://www.journalismlab.nl/de-prothesenparadox-technologische-vooruitgang-existentiele-onrust/">De prothesenparadox. Technologische vooruitgang &gt; existentiële onrust</a> verscheen eerst op <a href="https://www.journalismlab.nl">Journalismlab</a>.</p>
]]></content:encoded>
					
					<wfw:commentRss>https://www.journalismlab.nl/de-prothesenparadox-technologische-vooruitgang-existentiele-onrust/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>2</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>25 jaar digitale transitie in de journalistiek 10: Een revolutie in de taal</title>
		<link>https://www.journalismlab.nl/25-jaar-digitale-transitie-in-de-journalistiek-10-een-revolutie-in-de-taal/</link>
					<comments>https://www.journalismlab.nl/25-jaar-digitale-transitie-in-de-journalistiek-10-een-revolutie-in-de-taal/#comments</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[Chris van der Heijden]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 08 Jan 2020 08:34:56 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Artikel]]></category>
		<category><![CDATA[Overig]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://www.journalismlab.nl/?p=17974</guid>

					<description><![CDATA[<p>Traditioneel bekijken we eind van ieder jaar onze taal. Welke woorden opvielen. Welke woorden erbij kwamen. Welk woord het meest kenmerkend was voor afgelopen tijd. Traditioneel komt dan ook altijd mijnheer Van Dale, althans een woordvoerder van Nederlands’ meest bekende woordenboek, aan het woord. Dit keer legde de persoon in kwestie,  hoofdredacteur Ton van Boon, [&#8230;]</p>
<p>Het bericht <a href="https://www.journalismlab.nl/25-jaar-digitale-transitie-in-de-journalistiek-10-een-revolutie-in-de-taal/">25 jaar digitale transitie in de journalistiek 10: Een revolutie in de taal</a> verscheen eerst op <a href="https://www.journalismlab.nl">Journalismlab</a>.</p>
]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p>Traditioneel bekijken we eind van ieder jaar onze taal. Welke woorden opvielen. Welke woorden erbij kwamen. Welk woord het meest kenmerkend was voor afgelopen tijd. Traditioneel komt dan ook altijd mijnheer <a href="https://nos.nl/artikel/2316448-10-jaar-taal-nederlands-raakt-steeds-meer-versplinterd.html">Van Dale</a>, althans een woordvoerder van Nederlands’ meest bekende woordenboek, aan het woord. Dit keer legde de persoon in kwestie,  hoofdredacteur Ton van Boon, veel klemtoon op technologie en stelde dat de huidige snel opeenvolgende technologische ontwikkelingen voortdurend neologismen opleveren: tinderen, crowdsourcen, appen, netflixen, treitervlog, selfie, bloggen, chatten en ga zo maar door.</p>
<p>Zonder het internet zou onze taal er volstrekt anders uitzien. Dat is onmiskenbaar. En dan heb ik het alleen nog maar over woorden die in het dagelijks gebruik doorgedrongen zijn. Daarnaast bestaat er ook nog zoiets als een echte <a href="http://www.internetwoordenboek.nl/">internettaal</a>. Die is met woorden als <em>abandonware</em> en <em>validator</em> en met 1001 afkortingen voor de gemiddelde Nederlander net zo abracadabra als ander vakjargon. Toch heeft ook deze taal veel invloed op die van alledag. Iedereen weet wat je bedoelt met &#8216;geef me ff de url&#8217;, &#8216;stuur maar een sms&#8217;je&#8217; of &#8216;wat staat er in dat appje?&#8217; Twintig jaar geleden was dit allemaal abacadabra.</p>
<h6>Taal als spiegel</h6>
<p>Het is altijd zo geweest. Ingrijpende veranderingen in de samenleving brengen grote veranderingen in de taal met zich mee. Dat was zo in de <a href="https://www.bol.com/nl/f/blits/9200000040876625/">jaren &#8217;60</a> en tijdens de <a href="https://www.researchgate.net/publication/284795375_MC_van_den_Toorn_Wij_melden_u_den_nieuwen_tijd_Een_beschouwing_van_het_woordgebruik_van_de_Nederlandse_nationaal-socialisten">Tweede Wereldoorlog</a> &#8211; om slechts twee relatief recente momenten te noemen. Hoewel veel woorden uit die perioden ondertussen alweer vergeten (praatpalen, tupperware), in onbruik geraakt (doorkijkblouse) of taboe (Ariër) zijn, hebben ze de Nederlandse taal ingrijpend gevormd. Dat is in het geval van de recente internetrevolutie niet anders.</p>
<p>Het is nu alweer een jaar of dertig geleden dat dit voor het eerst duidelijk werd. De beste illustratie hiervan is het fraaie <a href="http://www.etymologiebank.nl/pdf/1999_Coster.pdf">Woordenboek van neologismen</a> dat taalkundige Marc de Coster ongeveer een jaar voor het hoogtepunt van de internethype, februari 1999, publiceerde. Aan dit woordenboek vallen met betrekking tot het internet bij nader inzien twee dingen op. Het eerste is dat het nieuwe fenomeen, internet, zijn plek nog zocht. Het tweede dat het in de samenleving al zo diep doorgedrongen was dat het niet meer zou verdwijnen. In zoverre sloegen alle sombere voorspellingen na het klappen van de internetbubbel in maart 2000 de plank volledig mis.</p>
<h6>Heel veel nieuwe woorden</h6>
<p>In De Coster’s meer dan 700 pagina’s dikke boek komt het begrip internet voor in 89 secties, dat wil zeggen in evenzovele lemma’s of woordingangen. Binnen die secties wordt het vaak vele malen gebruikt zodat het neologisme &#8216;internet&#8217; in dit woordenboek al met al een paar honderd keer voorkomt. Dat is ontzettend veel. In zijn inleiding zegt De Coster dit ook met zoveel woorden, al in de tweede alinea: dat ‘de groeiende populariteit van het Internet… een hele reeks nieuwe begrippen [heeft] meegebracht. Daarbij gaat het weliswaar vaak  om Engelse woorden en uitdrukkingen (browser, downloaden, cyberspace) maar geleidelijk beginnen ook vertalingen of Nederlandse synoniemen ingang te vinden (zoekmachine, sponzen).</p>
<p>Dit laatste woord (voor downloaden of &#8216;binnenhalen&#8217;) herinner ik me overigens niet. Het werd gebruikt vanwege &#8216;de grote hoeveelheden informatie die worden geabsorbeerd,&#8217; schrijft De Coster. &#8216;Internetjargon&#8217;. Voor downloaden bestonden destijds nog wel meer begrippen, blijkt. Snarfen onder meer en slurpen. Ze zijn beide verdwenen en herinneren eraan dat neologismen net zo snel weer kunnen verwijnen als ze kunnen opkomen. Dat blijkt ook uit dit boek van Coster. Wie kent nog:</p>
<ul>
<li><em><strong>Computerweduwe.</strong> schertsende aanduiding voor een vrouw wier echtgenoot dagenlang aan de computer gekluisterd zit</em></li>
<li><em><strong>Cyberfeminisme.</strong> Cyberfeministen denken dat hybride mens-dier-machine-constructies ons kunnen bevrijden van de dwangbuis die het biologische lichaam is</em></li>
<li><em><strong>Digitale butler</strong> heet &#8216;smart agent&#8217;. De agent (ook wel digitale butler genoemd) speurt voor de gebruiker het internet af op zoek naar interessante informatie</em></li>
<li><em><strong>Inbelpunt</strong> plaats waar men contact kan leggen met het Internet</em></li>
<li><em><strong>Bitneuker</strong> (bit &#8216;kleinste eenheid waarmee een computer rekent&#8217;), slangaanduiding voor iemand die verslaafd is aan computerseks, ofwel cyberseks</em></li>
<li><em><strong>Bladerprogramma,</strong> speciaal computerprogramma om het Internet te verkennen. Vertaling van Engels browser. Bekende voorbeelden zijn Netscape en Microsoft Internet Explorer.</em></li>
</ul>
<p>En dat zijn alleen nog maar enkele van de  woorden met de letters B, C en D. Zo zijn er vele, vele meer. Voor de meeste geldt, vrij naar Julius Caesar:</p>
<blockquote><p>Ze kwamen, we zagen ze en ze verdwenen weer.</p></blockquote>
<h6><a href="https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2020/01/Schermafdruk-2020-01-07-06.51.05.png"><img loading="lazy" decoding="async" class="aligncenter size-medium wp-image-17998" src="https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2020/01/Schermafdruk-2020-01-07-06.51.05-300x89.png" alt="" width="300" height="89" /></a>Blijvertjes</h6>
<p>Maar terwijl vele nieuwe woorden verdwenen, zijn vele andere gebleven, zij het dat de uitleg ervan, door De Coster of anderen, vanuit een huidig perspectief vaak amusant aandoet. Wat te denken van <strong>e-mail</strong>:</p>
<blockquote><p>(&lt;—Eng. electronic mail), telecommunicatiesysteem waarbij gebruikers van een netwerk elkaar boodschappen kunnen sturen; elektronische post. Deelnemers typen hun boodschappen in met een tekstverwerker en &#8216;verzenden&#8217; deze brieven vervolgens via een modem. De geadresseerde neemt de brief in ontvangst door de centrale computer op te roepen en een wachtwoord in te tikken. Voordeel van elektronische post is dat de correspondent niet aanwezig hoeft te zijn op het ogenblik van verzending: het bericht blijft in de &#8216;elektronische brievenbus&#8217; tot het gelezen wordt. Een ander voordeel is de snelheid: binnen enkele seconden is een brief op de plaats van bestemming; dit in tegenstelling tot de normale post, die vaak spottend snail mail &#8216;slakkenpost&#8217; wordt genoemd.</p></blockquote>
<p>En dit is nog maar twintig jaar geleden, het lijkt Jurassic Parc wel. Om die reden nog eentje: <strong>surfen.</strong> En zo zijn er tientallen.</p>
<blockquote><p><span style="background-color: #f5f5f5;font-size: 0.95em">rondhangen op het Internet; zich van de ene server naar de andere bewegen, al naar gelang de mogelijkheden van hypertekst; oep zoek gaan naar websites, naar plaatsen waar bedrijven, organisaties of andere internetters hun stekje hebben.</span></p></blockquote>
<h6><strong>Beeldenboek</strong></h6>
<div title="Page 127">
<div>
<div>
<p>&#8216;Chatten (&lt;— Eng. to chat &#8216;kletsen&#8217; + -ten),&#8217; schrijft De Coster, &#8216;via het toetsenbord van de computer communiceren met andere Internetters.</p>
<blockquote><p>Vergelijkbaar met een telefoon, maar dan geschreven. Op het computerscherm, dat horizontaal in tweeën verdeeld wordt, zie je bovenaan wat je zelf schrijft, terwijl onderaan het antwoord in beeld komt. Bij het chatten wordt veel gebruik gemaakt van afkortingen.</p></blockquote>
</div>
</div>
</div>
<p>Over dit laatste heeft De Coster het in 1999 verder nog niet en dat terwijl het vermoedelijk toch een van de grootste taalveranderingen is van de afgelopen decennia: de neiging om, inderdaad vanwege het internet, steeds meer woorden te vervangen door <a href="http://nl.wikisage.org/wiki/Lijst_van_internetjargon">afkortingen</a> of symbolen: ASAP, OMG, TMI, XX.</p>
<p>In het verlengde hiervan ligt misschien nog wel de grootste taalrevolutie van afgelopen tijd: dat steeds meer woorden, zeker &#8216;moeilijke&#8217; of emotionele woorden, vervangen zijn door <a href="https://www.atlantis-press.com/proceedings/icelaic-19/125927733">beeld, emoji of iets in die trant</a>. De verandering gaat zover dat een gewoon woordenwoordenboek, met alleen letters dus, voor het begrip van de huidige taal op dit moment niet langer voldoet. Het zou uitgebreid moeten worden met een <a href="https://emojipedia.org/">beeldenboek</a>.</p>
<p><a href="https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2020/01/Schermafdruk-2020-01-07-06.53.22.png"><img loading="lazy" decoding="async" class="aligncenter size-medium wp-image-17999" src="https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2020/01/Schermafdruk-2020-01-07-06.53.22-300x181.png" alt="" width="300" height="181" /></a></p>
<p style="text-align: center"><em>Dit is het 10de artikel in een <a href="https://www.journalismlab.nl/?s=digitale+transitie+journalistiek+">serie</a>, alleen <a href="https://www.journalismlab.nl/immersive-in-het-verleden/">nr 9</a> had het nummer niet in de titel</em></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>Het bericht <a href="https://www.journalismlab.nl/25-jaar-digitale-transitie-in-de-journalistiek-10-een-revolutie-in-de-taal/">25 jaar digitale transitie in de journalistiek 10: Een revolutie in de taal</a> verscheen eerst op <a href="https://www.journalismlab.nl">Journalismlab</a>.</p>
]]></content:encoded>
					
					<wfw:commentRss>https://www.journalismlab.nl/25-jaar-digitale-transitie-in-de-journalistiek-10-een-revolutie-in-de-taal/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>2</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Immersive in het verleden</title>
		<link>https://www.journalismlab.nl/immersive-in-het-verleden/</link>
					<comments>https://www.journalismlab.nl/immersive-in-het-verleden/#comments</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[Chris van der Heijden]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 12 Nov 2019 09:00:21 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Artikel]]></category>
		<category><![CDATA[Productie]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://www.journalismlab.nl/?p=17858</guid>

					<description><![CDATA[<p>Dit is een artikel in het serietje 25 jaar digitale transitie in de journalistiek. Dit artikel gaat over een fenomeen dat een van de refreinen van die 25 jaar lijkt te zijn: dat vernieuwingen, afgezien van de technologische kant, grotendeels een herhaling van zetten zijn. Dit keer: immersieve- ofwel belevenisjournalistiek. Onlangs publiceerde de Amerikaanse mediahistoricus [&#8230;]</p>
<p>Het bericht <a href="https://www.journalismlab.nl/immersive-in-het-verleden/">Immersive in het verleden</a> verscheen eerst op <a href="https://www.journalismlab.nl">Journalismlab</a>.</p>
]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p style="text-align: center"><span style="color: #0000ff"><em>Dit is een artikel in het serietje <a style="color: #0000ff" href="https://www.journalismlab.nl/?s=digitale+transitie+in+de+journalistiek">25 jaar digitale transitie in de journalistiek</a>. Dit artikel gaat over een fenomeen dat een van de refreinen van die 25 jaar lijkt te zijn: dat vernieuwingen, afgezien van de technologische kant, grotendeels een herhaling van zetten zijn. Dit keer: immersieve- ofwel belevenisjournalistiek.</em></span></p>
<hr />
<p style="text-align: left">Onlangs publiceerde de Amerikaanse mediahistoricus Will Mari in de fraaie Routledge-serie over <a href="https://www.routledge.com/Disruptions/book-series/DISRUPTDIGJOUR">disruptions</a> in de huidige (digitale) journalistiek een interessant boekje over het <a href="https://www.routledge.com/A-Short-History-of-Disruptive-Journalism-Technologies-1960-1990/Mari/p/book/9780815367918">effect van oudere technologieën</a> op het vak. Dit boekje was niet Mari’s eerste publicatie in deze richting. Eerder al schreef hij onder meer over het effect van de <a href="https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/1461670X.2016.1272432?casa_token=8MLYH_i6qbEAAAAA%3AVtF38w6F1nFIaBCyQBnszf9xews3B6_XjNuKpS50Ano5toYqpp-ytJzKn4zxfl0YgGUqjWyAM_8">telefoon en de autoradio</a> terwijl over dat van radio, tv en andere technologieën door anderen langzamerhand een bibliotheek vol geschreven is. De centrale gedachte achter deze bibliotheek is dat technologische vernieuwingen ongekende veranderingen met zich meebrengen. Dat is verre van opzienbarend. De belangrijkste kanttekening  hierbij betreft het zogenoemd <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Technological_determinism">technologisch determinisme ofwel </a>de gedachte dat veranderingen eerst en vooral door technologie in de hand worden gewerkt. Daar voelen wetenschappers en journalisten zich vaak<a href="https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/1464884909350644?casa_token=xdQMbelPYeMAAAAA:F6-7ZEXoUKVXOgnUeQ0ccXP9AKN3rnMrSOOeJAeRZEC8whQxNNBT9y_v-OsbYKdTChV3LgNniEA"> toch wat ongemakkelijk</a> bij: alsof cultuur bepaald wordt door uiterlijke factoren en voortschrijdend inzicht, intellectuele vooruitgang en andere innerlijkheden er niet of nauwelijks toe doen. Dat kan en mag niet zo zijn.</p>
<h6>Immersieve journalistiek</h6>
<p style="text-align: left">Het is een discussie waar je nooit uitkomt. Tegelijkertijd lijkt het aanneembaar dat de meeste (journalistieke) vernieuwingen vooral vanuit een technologisch perspectief nieuw maar wat betreft inzicht, wens en problematiek toch eerder een herhaling van zetten zijn. Zie bijvoorbeeld de op dit moment alomtegenwoordige wens ‘immersieve journalistiek’ te bedrijven dan wel de lezer, kijker of luisteraar ‘onder te dompelen’ in een verhaal. Het is een oeroud, steeds terugkerend verlangen dat vooral vanwege de technologie op dit moment nieuwe mogelijkheden kent. Of is dat te hard gesteld?</p>
<p><a href="https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2019/11/jezus-christus-kruisiging.jpg"><img loading="lazy" decoding="async" class="aligncenter wp-image-17870 size-full" src="https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2019/11/jezus-christus-kruisiging.jpg" alt="" width="615" height="355" /></a></p>
<p style="text-align: left">Een prachtig voorbeeld van belevenisjournalistiek &#8211; al is het begrip journalistiek een beetje raar, aan de andere kant, dat was wel Het Nieuws van die tijd &#8211; zijn de ontelbare pogingen van middeleeuwse en vroegmoderne priesters, vertellers en kunstenaars om het lijdensverhaal zo te verbeelden dat de gelovige het als het ware aan den lijve ervoer. Hiertoe werden allerlei ‘immersieve’ technieken aangewend zoals het gebruik van echt haar, was om tranen te simuleren maar vooral afschrikwekkende gelaatstrekken, dieptreurige gezichten, vreselijke wonden. Bedoeling was dat je voelde wat Jezus gevoeld had en Maria voelde toen ze haar zoon zag lijden. Herbeleving via onderdompeling.</p>
<p style="text-align: left">Op zijn laatst vanaf de achttiende eeuw bood de techniek nieuwe mogelijkheden hiertoe. Een fraai voorbeeld is de zogenoemde toverlantaarn, een voorloper van de diaprojector. Een verbetering daarvan was de Fantasmagorie, een combinatie van verschillende toverlantaarns met, bijvoorbeeld, de uitstoot van rook en het gebruik van halfdoorzichtige schermen. Een en ander maakte dat de kijker, idealiter, meer werd dan dat: hij ervoer. Een plaatje van een performance van de Belgische &#8217;tovenaar&#8217; <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/%C3%89tienne-Gaspard_Robert">Étienne-Gaspar Robert</a> laat nog het beste zien wat gebeurde dan wel de bedoeling was. Aan de reactie van het publiek te zien, slaagde de opzet.<br />
<a href="https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2019/11/Fantasmagorie_de_Robertson.tif.jpg"><img loading="lazy" decoding="async" class="aligncenter wp-image-17873 size-large" src="https://www.journalismlab.nl/wp-content/uploads/2019/11/Fantasmagorie_de_Robertson.tif-1024x645.jpg" alt="" width="860" height="542" /></a>Vanaf dat moment, begin negentiende eeuw, werden immersieve technieken steeds beter en ook steeds vaker toegepast. Steeds meer werd mogelijk, met de huidige hoogstandjes als resultaat.</p>
<h6 style="text-align: left">&#8216;Verstehen&#8217;</h6>
<p style="text-align: left">Toch is dit slechts de helft  en in dit verband niet de meest interessante helft van het verhaal. Interessanter zijn alle bespiegelingen van filosofen, literatoren, kunstenaars en anderen over de behoefte aan, ja zelfs noodzaak tot onderdompeling. Alleen via zo&#8217;n methode zou het mogelijk zijn een situatie, gebeurtenis of persoon daadwerkelijk ‘te begrijpen’, verstehen zoals dat vroeger met een Duits woord het liefst genoemd wordt. Een van de meest beroemde uitspraken in dit verband komt van de Italiaanse filosoof Benedetto Croce, uit zijn precies honderd jaar oude <em>Teoria e Storia della Storiografia</em> (p. 119). Hij luidt:</p>
<blockquote>
<p style="text-align: left">‘wil je de ware geschiedenis van een Liguriër of Siciliaan uit het Neolithicum begrijpen? Probeer dan zo’n Liguriër of Siciliaan te worden. Wil je de ware geschiedenis van een grassprietje begrijpen? Probeer dan zo’n grassprietje te worden.’</p>
</blockquote>
<p style="text-align: left">Hermeneutisch heet de methode die Croce met deze uitspraak aanduidt. Hij is ouder dan de weg naar Rome en dan ook genoemd naar Hermes, de boodschapper der goden (&#8216;hoe versta je de juiste boodschap?). Aanvankelijk werd deze methode vooral toegepast op teksten, op het woord van god of een literaire tekst. Je kon zo’n tekst immers alleen begrijpen als je jezelf ‘verliet’ en helemaal in zo&#8217;n tekst ‘op ging&#8217;. Immersie dus.</p>
<h6>Hermeneutische methode</h6>
<p style="text-align: left">De grote populariteit van de hermeneutische methode op het Europese vasteland, nu ongeveer een eeuw geleden, was grotendeels het gevolg van een kritiek op het positivisme ofwel van de gedachte dat een tekst, situatie of persoon het beste begrepen kon worden aan de hand van objectieve, externe factoren &#8211; een voor iedereen toegankelijke en volstrekt transparante systematiek bijvoorbeeld. Volgens de grootste theoreticus van de hermeneutische of verstehende methode, Wilhelm Dilthey (1833-1911), was zo&#8217;n &#8216;objectieve&#8217;  aanpak een illusie. Elke positivistische methode bleef noodzakelijkerwijs aan de buitenkant en was nooit in staat tot een fenomeen door te dringen. Daartoe moest de lezer, historicus, onderzoeker, journalist proberen zijn vooringenomenheden los te laten en helemaal in een situatie opgaan. Niet objectiviteit maar een extreme vorm van subjectiviteit, &#8216;inleving&#8217;, was vereist.</p>
<p style="text-align: left">De kritiek op de hermeneutiek ligt voor de hand: zij is gebaseerd op een onmogelijkheid. Tegelijkertijd is het niet moeilijk te erkennen dat de gebruikelijke en in de wetenschap nog altijd dominante ‘positivistische’ methode vaak meer zegt over zichzelf en/of de onderzoeker dan over het bestudeerde onderwerp. Het verklaart dat de twee methodes elkaar in het debat steeds weer afwisselen. Met de huidige aandacht voor immersie ligt de klemtoon weer even bij de hermeneutiek. Maar of dat nu zo vernieuwend is&#8230;</p>
<p>Het bericht <a href="https://www.journalismlab.nl/immersive-in-het-verleden/">Immersive in het verleden</a> verscheen eerst op <a href="https://www.journalismlab.nl">Journalismlab</a>.</p>
]]></content:encoded>
					
					<wfw:commentRss>https://www.journalismlab.nl/immersive-in-het-verleden/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>3</slash:comments>
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
