Besserer Austausch über Covid 19
Am 1. Juni 2021 beginnt an der Technischen Universität (TU) Ilmenau und am Bundesinstitut für Risikobewertung (BfR) ein internationales Forschungsprojekt, das sich mit der Risikokommunikation zur COVID-19-Pandemie in Deutschland, Europa und den USA befasst.
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Das Projekt wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) mit insgesamt 1,8 Millionen Euro über einen Zeitraum von drei Jahren gefördert. „Die COVID-19-Pandemie hat zu einem Überangebot an Informationen, von denen manche widersprüchlich und teilweise falsch waren, geführt“, sagt BfR-Präsident Professor Dr. Dr. Andreas Hensel. „Mit diesem interdisziplinär angelegten Forschungsprojekt wollen wir einen Beitrag dazu leisten, dass die Auswirkungen der Kommunikation zu verheerenden Pandemien wie COVID-19 künftig besser verstanden und berücksichtigt werden“, ergänzt Professor Dr. Kai-Uwe Sattler von der TU Ilmenau.
Das Projekt analysiert vergleichend, wie effektiv Regierungen, Gesundheitseinrichtungen und Medien in Deutschland, Italien, den Niederlanden, Spanien, Schweden, dem Vereinigten Königreich und den USA ihre Bürgerinnen und Bürger über COVID-19 informiert und zu selbstschützendem Verhalten ermutigt haben. Beteiligt sind vier Fachgebiete in den Bereichen Kommunikationswissenschaft und Informatik der TU Ilmenau sowie die Abteilung Risikokommunikation des BfR.
Drei Kernfragen leiten das Projekt an: (1) Welche Erklärungen und Botschaften über COVID-19 und damit verbundene Schutzmaßnahmen haben Regierungen und Gesundheitseinrichtungen der Öffentlichkeit in den jeweiligen Ländern vermittelt? (2) Wie haben Medien über die Pandemie und die damit verbundenen Risikobotschaften von Regierungen berichtet? (3) Wie hat die Bevölkerung die Pandemie und die Risikobotschaften wahrgenommen?
Das Forschungsteam verwendet zur Beantwortung dieser Fragen einen multidisziplinären Ansatz, in dem Expertise und Methoden der Kommunikationswissenschaft, Psychologie und Informatik verknüpft werden. Dabei kommen auch innovative Data Science-Methoden wie maschinelles Lernen und Netzwerkanalysen zum Einsatz, um etwa einflussreiche Netzwerke und Echokammern in den sozialen Medien im Kontext der Pandemie zu identifizieren.
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