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Digitale Datenbanken - Eine Medientheorie im Zeitalter von Big Data
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Digitale Datenbanken310 Modellen nicht ersetzen könne, sondern diese allenfalls anzuleiten vermag. Es wird jedoch nicht in Zweifel gezogen, dass sich die Forschungspraxis mit der Verfügbar- keit und durch die Nutzbarmachung von stetig wachsenden Informationsbeständen verändert (vgl. Bollier 2010: 4ff.; Norvig 2009). Diese Verschiebungen exakt zu be- schreiben erweist sich jedoch als Herausforderung. Das Erkunden von Datenbanken mit dem Ziel, neue Informationen zu finden, verändert nicht nur die Wissenschaften, sondern auch die Wirtschaft und den Journalismus. Der Erfolg vieler führender Internetunternehmen, wie z.B. Facebook, Amazon, Google etc., basiert nach Ansicht von Mike Loukides zu einem Großteil auf der Sammlung und Auswertung von Information, wobei diese Unternehmen Daten auch dafür nutzen, Produkte aus Daten zu kreieren: »A data application acquires its value from the data itself, and creates more data as a result. It’s not just an application with data; it’s a data product« (Loukides 2010: 1). Ausgehend von dieser Beobachtung skizziert Loukides die Konturen einer Data Science, welche die Erstellung von ökonomisch verwertbaren Daten-Produkten unterstützen könne. Der computergestützten Versammlung, Aufbereitung, Analyse und Veröffent- lichung von Informationsbeständen kommt in den vergangenen Jahren auch im Bereich des (Online-)Journalismus eine wachsende Bedeutung zu. Für diese Ent- wicklung stehen Begriffe wie Database Journalism, Data-driven Journalism und Datenjournalismus.55 Dabei ist der Einsatz von Computertechnologien bei der journalistischen Auswertung von Informationsbeständen keineswegs neu. Bereits seit Ende der 1960er Jahre kommen derartige Verfahren zum Einsatz (vgl. Meyer 2002: 192ff.). Als Bezeichnung war hierfür der Begriff des »computer-assisted reporting« (Meyer 2002: 79) gebräuchlich, ein Begriff, der in der Zeit der Mainf- rame-Computer geprägt wurde, mit Verbreitung des Personal Computers in den 1980er Jahren jedoch zunehmend an Schärfe und Aussagekraft verloren hat.56 Ungeachtet der Frage, ob bzw. inwiefern der Datenjournalismus eine gänzlich neue Form der journalistischen Praxis darstellt, lassen sich spätestens seit 2009 Ent- wicklungen beobachten, die auf eine Konjunktur des Datenjournalismus hinweisen. Dies zeigt sich in den Bemühungen von national und international renommierten Tages- und Wochenzeitungen, datenjournalistische Formate in ihre Angebote zu integrieren.57 Vorreiter hierfür waren vor allem die Tageszeitungen The Guardian 55 | Obwohl es viele Berührungspunkte und Überlappungen gibt, sind die Begriffe Database Journalism und Data-driven Journalism nicht gleichzusetzen. Der Fokus liegt hier vor allem auf dem Data-driven Journalism. Zum Database Journalism siehe exemplarisch Holovaty (2006). 56 | In der 2002 erschienenen vierten Auflage von Precision Journalism schreibt Meyer: »In a world where almost everything is computer assisted, that no longer means a lot« (Meyer 2002: 79). Die erste Auflage des Buchs ist bereits 1973 er- schienen. 57 | Seit einigen Jahren unterhalten The New York Times, The Guardian, Die Zeit sowie andere Tages- und Wochenzeitungen speziellen Datenblogs, auf denen über
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Digitale Datenbanken Eine Medientheorie im Zeitalter von Big Data
Titel
Digitale Datenbanken
Untertitel
Eine Medientheorie im Zeitalter von Big Data
Autor
Marcus Burkhardt
Verlag
transcript Verlag
Datum
2015
Sprache
deutsch
Lizenz
CC BY-SA 4.0
ISBN
978-3-8394-3028-6
Abmessungen
14.7 x 22.4 cm
Seiten
392
Kategorie
Informatik

Inhaltsverzeichnis

  1. Medium: Zwischen Konstellationen und Konfigurationen 21
  2. Die Frage nach den Medien 22
  3. Wann sind Medien? 33
  4. Über Medien reden: Medienepistemologie 58
  5. Computer: Zwischen Oberfläche und Tiefe 73
  6. Phänomeno-Technische Konfigurationen 75
  7. Spielräume der computertechnischen Informationsvermittlung 95
  8. Datenbank: Zwischen digitalen Sammlungen und Sammlungstechnologien 117
  9. Was sind Datenbanken? 121
  10. Datenbanklogiken: Zur Datenbank als symbolischer Form 131
  11. Gegen die Datenbank als Prinzip: Mikrologiken der digitalen Datenhaltung 145
  12. Banken, Basen, Reservoirs: Information Storage and Retrieval 149
  13. Information: Zwischen begrifflicher Abstraktion und technischer Konkretion 150
  14. Kommunikation mit Informationssammlungen 167
  15. Daten und Information: Begriffsklärung 187
  16. Techno-Logik: Apparaturen, Architekturen, Verfahren 205
  17. Direct Access: Zur Festplatte als Herausforderung digitaler Datenbanken 206
  18. Datenbankmodelle: Architekturen für Datenunabhängigkeit 221
  19. Data + Access: Datenmodelle und Algorithmen 242
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