Beschreibung von Forschungsthemen pro Forschungsleuchtturm

Forschungsleuchtturm

Creative Industries and Media Society (CREAM)

 

Forschungsprojekt 1.4: Medienwirtschaft im Zeitalter sogenannter High-Technologies. Implikationen für das strategische Verhalten von Medienunternehmen

Projektbeschreibung (Forschungsfragen, Vorgehen, erwartete Ergebnisse)

Sogenannte High-Technologies verändern die Art und Weise, wie Medien produziert, vermarktet und konsumiert werden – und das mit zunehmender Intensität sowie mit zunehmender Geschwindigkeit (vgl. Jacobs Technion-Cornell Institute 2017). 

Unter High-Technologies werden Technologien verstanden, die es auf Basis von Algorithmen ermöglichen, automatisiert Daten zu sammeln, auszuwerten, zu interpretieren, anzureichern und neu zusammenstellen. Die in der klassischen Medien- und Informationsökonomie als Neu-Produktion (Transformation und Translation) sowie Re-Produktion (Transmission und Transport) bezeichneten (vgl. Picot/Reichwald/Wigand 2001, 62-64) Wertschöpfungsstufen der Informationsproduktion werden durch den Einsatz dieser Technologien automatisiert. Unter Informationsproduktion werden dabei sowohl die Konzeption, Produktion und Vermarktung der Informations- und Unterhaltungsinhalte als auch der Werbeinhalte verstanden (vgl. Gläser 2014, 69).

Je nach Art der Information (des Inhalts) und dem Einsatzbereich im Rahmen der Medienwertschöpfungskette (vgl. Gläser 2014, 72), sind die Möglichkeiten dabei unterschiedlich weit fortgeschritten – von im Regelbetrieb befindlichen Systemen, über Anwendungen in der frühen Marktphase bis hin zu Experimenten in frühen Entwicklungsstadien (vgl. Napoli 2014; Dörr 2016; Gräfe 2016). 

Die Relevanz dieser Entwicklungen verdeutlicht die folgenden vier (exemplarisch herausgegriffenen) Einsatzbeispiele:

• Automatisierte Produktion von Nachrichteninhalten: Unter den Stichworten „Automated Journalism“ oder „Algorithmic Journalism“ ist die Produktion von Nachrichteninhalten mit wenig bis hin zu völlig ohne menschliche Mitwirkung (vgl. Carlson 2015; Diakopoulus/Koliska 2017) bereits Realität – insbesondere in den Bereichen Sport-, Wetter-, Wirtschafts- und Finanznachrichten (vgl. Dörr 2016).
• Automatisierte Produktion von Programmcode für Videospiele: Über sogenannte Procedural Content Generation werden Teile von Videospielen automatisiert erzeugt, indem Algorithmen auf Basis vorgegebener Parameter Programmcode generieren und/oder Grafikbestandteile rendern (vgl. Bontchev 2016). 
• Automatisiere Ausspielung audiovisueller Unterhaltungsinhalte: Über Streamingdienste, sowohl für Musik als auch für Serien und Filme, werden, basierend auf Algorithmen und Maschine Learning, den Nutzern Unterhaltungsinhalte nicht nur vorgeschlagen, sondern auch automatisiert ab- beziehungsweise eingespielt (vgl. Gomez-Uribe/Hunt 2016).
• Automatisierte Ausspielung personalisierter Werbung: Die Ausspielung von Online-Werbung erfolgt bereits seit längerem unter Nutzung von Big-Data und KI-Algorithmen (vgl. Gensch 2018). Werbeinhalte werden nicht nur automatisiert ausgespielt, sondern auch (in Echtzeit) individualisiert (unter anderem nach Ort/Umfeld, Zeit, Kontext, Stimmung etc.) und inhaltlich (Bildsprache, Tonalität etc.) angepasst (vgl. Jacob 2018, 28).

Auch wenn dies „nur“ die inzwischen „üblichen“ und oft genannten Bereiche sind – die Einsatzbereiche sind deutlich vielfältiger. Vor diesen Hintergrund stellen sich unter anderem folgende Fragestellungen im Hinblick auf das strategische Verhalten, beispielsweise hinsichtlich der Planung und Frühzeitigkeit (Aktionsorientierung) einer Aktion bzw. Reaktion (vgl. z.B. Staehle, 1994; Scholz, 2000, 50; Sjurts, 2005, 20) oder hinsichtlich Diversifikationsstrategien (vgl. z.B. Qian, 1997; Sambharya, 1995; Sjurts, 2005, 20) von Medienunternehmen. 

 

Fragestellungen:

• Welche Veränderungen ergeben sich im Rahmen der Wertschöpfung der Medienunternehmen (insbesondere Konzeption, Produktion und Vermarktung)?
• Wie sehen diese Leistungen (Produkte und Services) der Medienunternehmen aus und welche Leistungen werden zukünftig von welchen Marktteilnehmern erbracht? 
• Wie kann die Wertbestimmung der Leistungen erfolgen und welche Konsequenzen ergeben sich für die Gestaltung des Ertragsmodells?
• Wie sehen die Adoptionsstrategien von Medienunternehmen aus und welche Konsequenzen ergeben sich daraus für die Branche?

 

Wissenschaftliche Betreuung:

Prof. Dr. Uwe Eisenbeis, eisenbeis@hdm-stuttgart.de, Tel.: 0711 / 8923 2258, Raum: 221 (N10)

 

Anzahl Mitarbeiter:

1

 

Fachrichtung / Studiengänge:

Kreativwirtschaft, Medienwirtschaft, Medienmanagement, Medienökonomie, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftswissenschaften, Sozialwissenschaften, Techniksoziologie

 

Notwendiges Vorwissen:

Abgeschlossenes wirtschaftswissenschaftliches Studium (auch Wirtschaftsinformatik) oder Studium der Soziologie mit Schwerpunkt Techniksoziologie plus wirtschaftswissenschaftliche Grundkenntnisse. Möglich ist auch ein Abschluss in einem medienwissenschaftlichen Studiengang plus fundierte wirtschaftswissenschaftliche Kenntnisse. In allen Fällen werden gute bis sehr gute Kenntnisse in den Bereichen des wissenschaftlichen Arbeitens und der empirischen Sozialforschung vorausgesetzt.

 

Literatur:

Bontchev, B., Modern Trends in the Automatic Generation of Content for Video Games, in: Serdica Journal of Computing 10 (2/2016) 133-166.

Carlsen, M., The Robotic Reporter – Automated Journalism and the Redefinition of Labor, Compositional Forms, and Journalistic Authority, in: Digital Journalism 3 (3/2015), 416-431.

Diakopoulos, N./Koliska, M., Algorithmic Transparency in the News Media, in: Digital Journalism 5 (7/2017), 809-828.

Dörr, K. N., Mapping the Field of Algorithmic Journalism, in: Digital Journalism 4 (6/2016), 700-722.

Gensch, P., Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service. Mit AI und Bots zu einem Algorithmic Business - Konzepte, Technologien und Best Practices, Wiesbaden (Springer) 2018.

Gläser, M., Medienmanagement, München (Vahlen) 3. Aufl. 2014.

Gomez-Uribe, C. A., The Netflix Recommender System: Algorithms, Business Value, and Innovation, in: ACM Transactions on Management Information Systems 6 (4/2016).

Gräfe, A., Guide to Automated Journalism, New York (Tow Center for Digital Journalism), 2016 

Jacob, M., Kundenmanagement in der digitalen Welt, Wiesbaden (Springer) 2018.

Jacobs Technion-Cornell Institute, How Technology is Transforming Media Consumption, online: https://tech.cornell.edu/news/how-technology-is-transforming-media-consumption, 01.03.2017, abgerufen am 08.03.2018.

Napoli, P. M., On Automation in Media Industries: Integrating Algorithmic Media Production into Media Industries Scholarship, in: Media Industries 1 (1/2014), 33-38.

Picot, A./Reichwald, R./Wigand, R. T., Die grenzenlose Unternehmung. Information, Organisation und Management, Wiesbaden (Gabler) 4. Aufl. 2001.

Qian, G. Assessing product-market diversification of U.S. firms. Management International Review 37 (1997) 127–149.

Sambhary, R.B., The combined effect of international diversification and product diversification strategies on the performance of U.S.-based multinational corporations. Management International Review 35 (1995) 197–218.

Scholz, C., Strategische Organisation: Multiperspektivität und Virtualität. Landsberg/Lech (Moderne Industrie) 2000.

Sjurts, I., Strategien in der Medienbranche. Grundlagen und Fallbeispiele. Wiesbaden (Gabler) 2005.

Staehle, W.H., Management: Eine verhaltenswissenschaftliche Perspektive. München (Vahlen) 1994.