Welke social media gebruiken studenten? Waarom gebruiken studenten deze media? Welke verwachtingen hebben ze van het onderwijs? In dit whitepaper delen we de resultaten van ons onderzoek naar de betekenis van social media in het leven van de hedendaagse student.
DOCUMENT
In dit magazine (rapport) blikken betrokken onderzoekers en professionals terug op “The Next Level” en de resultaten daarvan, die onder meer bestaan uit trainingen op het gebied van ‘crises & social media’ voor professionals. In mei 2016 is na ruim 2 jaar een einde gekomen aan onderzoeksproject "The Next Level". De lectoraten Crossmediale communicatie in het Publieke Domein en Regie van Veiligheid (Hogeschool Utrecht) werkten hierin samen met professionals uit het communicatie- en veiligheidsdomein. Centrale vraag in dit onderzoek was: hoe kan bij een crisis - beïnvloed door sociale media - effectief vorm worden gegeven aan crisiscommunicatie en crisismanagement?
DOCUMENT
Wereldwijd onderzoek: Hoe gebruiken nieuwsmedia social media? Jongeren lezen geen krant meer, ze kijken op hun smartphone die ze altijd bij de hand hebben. Binnen het lectoraat social media en reputatiemanagement van NHL hogeschool te Leeuwarden heeft een groep internationale studenten in 12 landen onderzoek gedaan. Hierbij hebben ze meer dan 150 social media sites bestudeerd van nieuws media. De resultaten maken deel uit van een internationaal onderzoek van NHL Hogeschool en Haaga Helia University. De onderzoeksvraag was: Wat speelt zich af in de nieuwsmedia? Persbureaus kunnen het overzicht gebruiken om hun social media te optimaliseren. En voor ieder die journalistiek een warm hart toedraagt is het interessante informatie over de nieuwsmedia in een overgangssituatie (2nd edition)
DOCUMENT
In het project werken onderzoekers van het Lectoraat samen met publieke organisaties toe naar een tool waarmee onderstromen in het publieke debat rondom issues eerder kunnen worden opgemerkt. We exploreren met welk algoritme we patronen in geruchtvorming en mobilisatie kunnen opsporen, en tevens hoe we de interactie tussen newsroom-analisten en de output van een monitoring tool het beste kunnen vormgeven.Doel Het doel van dit project is een brede en structureel toepasbare aanpak van het issuemanagement: Hoe kunnen de communicatieprofessionals van publieke organisaties potentiële issues op sociale media vroegtijdig opmerken? Resultaten We willen dit bereiken door enerzijds kennis en inzicht te vergaren en anderzijds de uitkomsten daarvan voor publieke organisaties te vertalen in praktische handgrepen: tools, handleiding, training. Looptijd 01 oktober 2022 - 30 september 2024 Aanpak Via cases ingebracht door de praktijkpartners en focusgroepen staan we in nauw contact met het consortium. In de eerste werkpakketten onderzoeken we de verschillende cases aan de hand van discoursanalyse. De inzichten die we hierbij opdoen, gebruiken we vervolgens om te bekijken hoe we de interactie tussen mens en machine het beste kunnen vormgeven en wel zo dat er ten behoeve van de communicatie en het management van issues via interactieve visualisaties steeds weer triggers afgegeven worden. Op basis van de opgedane inzichten richten we een interface in. Deze maakt het analisten en communicatieprofessionals mogelijk om vroegtijdig issues te signaleren.
In het project werken onderzoekers van het Lectoraat samen met publieke organisaties toe naar een tool waarmee onderstromen in het publieke debat rondom issues eerder kunnen worden opgemerkt. We exploreren met welk algoritme we patronen in geruchtvorming en mobilisatie kunnen opsporen, en tevens hoe we de interactie tussen newsroom-analisten en de output van een monitoring tool het beste kunnen vormgeven.
De maatschappelijke discussies over de invloed van AI op ons leven tieren welig. De terugkerende vraag is of AI-toepassingen – en dan vooral recommendersystemen – een dreiging of een redding zijn. De impact van het kiezen van een film voor vanavond, met behulp van Netflix' recommendersysteem, is nog beperkt. De impact van datingsites, navigatiesystemen en sociale media – allemaal systemen die met algoritmes informatie filteren of keuzes aanraden – is al groter. De impact van recommendersystemen in bijvoorbeeld de zorg, bij werving en selectie, fraudedetectie, en beoordelingen van hypotheekaanvragen is enorm, zowel op individueel als op maatschappelijk niveau. Het is daarom urgent dat juist recommendersystemen volgens de waarden van Responsible AI ontworpen worden: veilig, eerlijk, betrouwbaar, inclusief, transparant en controleerbaar.Om op een goede manier Responsible AI te ontwerpen moeten technische, contextuele én interactievraagstukken worden opgelost. Op het technische en maatschappelijke niveau is al veel vooruitgang geboekt, respectievelijk door onderzoek naar algoritmen die waarden als inclusiviteit in hun berekening meenemen, en door de ontwikkeling van wettelijke kaders. Over implementatie op interactieniveau bestaat daarentegen nog weinig concrete kennis. Bekend is dat gebruikers die interactiemogelijkheden hebben om een algoritme bij te sturen of aan te vullen, meer transparantie en betrouwbaarheid ervaren. Echter, slecht ontworpen interactiemogelijkheden, of een mismatch tussen interactie en context kosten juist tijd, veroorzaken mentale overbelasting, frustratie, en een gevoel van incompetentie. Ze verhullen eerder dan dat ze tot transparantie leiden.Het ontbreekt ontwerpers van interfaces (UX/UI designers) aan systematische concrete kennis over deze interactiemogelijkheden, hun toepasbaarheid, en de ethische grenzen. Dat beperkt hun mogelijkheid om op interactieniveau aan Responsible AI bij te dragen. Ze willen daarom graag een pattern library van interactiemogelijkheden, geannoteerd met onderzoek over de werking en inzetbaarheid. Dit bestaat nu niet en met dit project willen we een substantiële bijdrage leveren aan de ontwikkeling ervan.
