Spektrum Iran

Abstrakt Fast fünf Jahrzehnte, nachdem Hubert Dreyfus die Bedeutung der Berücksichtigung des sozialen Charakters von Intelligenz bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz betont hatte, und trotz der Konsolidierung von KI als aktant innerhalb der Nachrichtenmedien, haben sich praktische Implementierungen schneller entwickelt als die entsprechenden theoretischen Untersuchungen. Da die Fähigkeit zur Bedeutungsbildung innerhalb einer sozialen Institution die Sozialisierung eines kognitiven Systems voraussetzt, kann die Sozialisierung künstlicher Intelligenz entlang eines vergleichbaren Pfads wie die natürliche menschliche Intelligenz untersucht werden. Auf dieser Grundlage untersucht der vorliegende Artikel die Prozesse, durch die KI sozialisiert wird, um eine Rolle in der Bedeutungsproduktion innerhalb einer sozialen Institution wie den Nachrichtenmedien einzunehmen, und behandelt die zentrale Frage: Was ist sozialisierte künstliche Intelligenz? Zu diesem Zweck integriert die Studie das Modell der Dual-Räumlichkeitsbildung der Intelligenz mit der Repräsentationstheorie in einem sozio-organisationalen Rahmen und verwendet einen retroduktiven theoretischen Ansatz zur Beantwortung der Forschungsfrage. In dieser Analyse wird die soziale Ordnung als Funktion des Sozialisierungsprozesses von KI verstanden. Die Dual-Räumlichkeitsbildung der Welt führt folglich zu einer dual-räumlichen sozialen Ordnung. Die Ergebnisse zeigen, dass KI entweder so gestaltet werden kann, dass sie bestehende Wissensformen und verankerte soziale Stereotype ähnlich wie menschliche Kognition repliziert, oder dass sie sozial reguliert wird, um eine algorithmische Rationalität zu fördern, die auf das Gemeinwohl und die Verwirklichung einer nachhaltigen und gerechten sozialen Ordnung ausgerichtet ist. Eine solche Ordnung hängt von der Öffnung repräsentationaler Praktiken durch reflexives Engagement mit sozialen Stereotypen ab, wodurch Transformationen in der Repräsentation und eine größere Vielfalt von Identitäten unterstützt werden. Der Beitrag dieses Artikels liegt in der Vorschlag eines integrierten Modells zum Verständnis der Mechanismen der Sozialisierung von KI in bedeutungsproduzierenden sozialen Institutionen. Darüber hinaus bietet das Modell eine umfassende Perspektive auf die Sozialisierung sowohl natürlicher als auch künstlicher kognitiver Systeme innerhalb der sich entwickelnden Strukturen dual-räumlicher institutioneller sozialer Ordnungen.

Abstrakt Diese Studie untersucht, wie persischsprachige Nutzer auf der Social-Media-Plattform X generative künstliche Intelligenz als sozio-technisches und diskursives Phänomen verhandeln. Auf der Grundlage eines Datensatzes von 24.215 persischsprachigen Beiträgen verwenden wir ein Multi-Label-Topic-Modeling-Verfahren sowie affektives Profiling, um den öffentlichen Diskurs über KI-Werkzeuge, ihre wahrgenommenen Implikationen und normative Bewertungen ihrer Nutzung zu analysieren. Anstatt Stimmung als statischen Indikator von Meinungen zu betrachten, interpretieren wir affektiven Ausdruck als kommunikativen Akt, der durch plattformspezifische Anreize und kulturelle Kontexte geprägt ist. Unsere Ergebnisse zeigen, dass KI nicht nur als technisches Artefakt positioniert wird, sondern auch als Grenzobjekt, das mit Debatten über Expertise, Ethik und institutionelle Legitimität verflochten ist. Der Diskurs ist in praktischen Anliegen verankert – insbesondere in Bezug auf Arbeit, Bildung und Vergleiche zwischen KI-Werkzeugen –, erweitert sich jedoch häufig zu kulturspezifischen Narrativen über Risiko, Fairness und epistemische Autorität. Emotional ist die Diskussion durch pragmatischen Optimismus, kritische Intensität und ein beträchtliches neutrales Spektrum gekennzeichnet, das eher Orientierung als Bewertung widerspiegelt. Diese Studie trägt zu aktuellen Debatten in der Kommunikationswissenschaft, der KI-Ethik und den Plattformstudien bei, indem sie eine nicht anglophone, kulturell verankerte Analyse dafür liefert, wie Öffentlichkeiten eine alltagssprachliche Governance über aufkommende Technologien praktizieren.

Abstrakt Diese Studie untersucht die vielschichtigen Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz (KI) auf zwischenmenschliche Beziehungen in der iranischen Gesellschaft und hebt die kulturellen, sozialen und psychologischen Herausforderungen hervor, die mit der raschen Verbreitung von KI-Technologien einhergehen. Mit der zunehmenden Integration von Instrumenten wie virtuellen Assistenten, Social-Media-Algorithmen und KI-gestützten Kommunikationsplattformen in den Alltag verändern sich Interaktionsmuster, emotionale Bindungen und kulturelle Normen grundlegend. Die Untersuchung basiert auf zwölf halbstrukturierten Interviews und folgt einem Mixed-Methods-Ansatz mit qualitativer Schwerpunktsetzung, einschließlich thematischer Analyse, Überprüfung der Intercoder-Reliabilität und fallübergreifender Vergleichsanalyse. Die Ergebnisse zeigen eine doppelte Dynamik: Einerseits fördert KI Kommunikation, Produktivität und alltägliche Effizienz; andererseits schwächt sie direkte Face-to-Face-Interaktionen, emotionale Bindungen und traditionelle soziale Praktiken, die zentral für die iranische Kultur sind. Die Befunde weisen auf zunehmende Sorgen hinsichtlich geschwächter familiärer und gemeinschaftlicher Bindungen, abnehmender sozialer Kompetenzen, wachsender Abhängigkeit von intelligenten Systemen sowie generationsbedingter Unterschiede in der digitalen Anpassung hin. Darüber hinaus berichten die Teilnehmenden von breiteren kulturellen Veränderungen, darunter der Aufstieg virtueller Lebensstile, Bedrohungen der kulturellen Identität und eine wachsende soziale Ungleichheit infolge ungleicher Zugänge zu KI-Technologien. Die Studie identifiziert zudem psychologische Risiken wie Einsamkeit, oberflächliche Online-Verbindungen, verminderte Empathie und den Rückgang emotionaler Intelligenz im Zuge zunehmender Interaktionen mit algorithmischen Systemen. Auf gesellschaftlicher Ebene erzeugen Fragen des Datenschutzes, der Daten-Governance und ethischer Regulierung zusätzlichen Druck, der das öffentliche Vertrauen und die Dynamik zwischenmenschlicher Beziehungen beeinflusst. Die Untersuchung leistet einen Beitrag zu nationalen und internationalen Debatten über Mensch-KI-Interaktion, indem sie aufzeigt, wie globale Technologien mit lokalen kulturellen Kontexten interagieren. Sie argumentiert, dass ein ausgewogenes Verhältnis zwischen technologischer Innovation und der Bewahrung iranischer sozialer Werte entscheidend ist, damit KI die Grundlagen bedeutungsvoller menschlicher Beziehungen stärkt, anstatt sie zu untergraben.

Abstrakt In der gegenwärtigen Landschaft des Krisenmanagements sehen sich Entscheidungsträger zunehmend mit der schieren Masse, Geschwindigkeit und Vielfalt an Mediendaten konfrontiert, die in Notsituationen generiert werden. Traditionelle manuelle Analysemethoden erweisen sich oft als unzureichend, um diesen Informationsfluss effektiv zu verarbeiten, was einen Paradigmenwechsel hin zu fortgeschrittenen computergestützten Ansätzen unumgänglich macht. Das primäre Ziel dieser Studie ist es, die Lücke zwischen technischer Datenwissenschaft und praktischer Krisenkommunikation zu schließen, indem eine klare analytische Verbindung zwischen spezifischen Paradigmen des maschinellen Lernens (ML) und ihren operativen Fähigkeiten hergestellt wird. Dieser Artikel bedient sich der Methodik eines narrativen Reviews, fundiert durch einen theoretischen Rahmen des maschinellen Lernens. Die Studie synthetisiert systematisch die bestehende Literatur, um zu kategorisieren und zu analysieren, wie unterschiedliche ML-Architekturen – insbesondere überwachtes, unüberwachtes und deep learning – im Bereich der Mediendatenanalyse zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen während Krisen angewendet werden. Die Analyse bestätigt, dass Künstliche Intelligenz die Effektivität des Krisenmanagements durch die Automatisierung des Medienmonitorings und die Generierung handlungsrelevanter Echtzeiterkenntnisse signifikant steigert. Die Ergebnisse weisen verschiedenen Algorithmen spezifische Rollen zu: Überwachtes Lernen (supervised learning) dient als theoretisches Fundament für die schnelle Erkennung von Falschinformationen und die präzise Krisenklassifizierung. Demgegenüber werden unüberwachtes Lernen (unsupervised learning) und deep learning als kritische Werkzeuge zur Detektion von Datenanomalien und zur Erkennung aufkommender Muster identifiziert, die für die Funktionalität proaktiver Frühwarnsysteme essenziell sind. Obwohl KI ein transformatives Potenzial bietet, liefert diese Studie eine kritische Reflexion wesentlicher Implementierungsherausforderungen. Sie hebt das „Black-Box“-Problem – gekennzeichnet durch mangelnde algorithmische Interpretierbarkeit – sowie inhärente Datenverzerrungen (Bias) als zentrale ethische Hürden hervor, welche die Rechenschaftspflicht und Fairness bei der Krisenbewältigung beeinträchtigen können. Diese Arbeit bietet einen strukturierten Rahmen zum Verständnis der Rolle von KI aus einer theoretischen Perspektive und kommt zu dem Schluss, dass künftige Implementierungen „erklärbare KI“ (Explainable AI) priorisieren müssen, um eine Balance zwischen rechnerischer Effizienz und ethischer Verantwortung herzustellen.

Abstrakt Der vorliegende Beitrag untersucht das komplexe Wechselverhältnis zwischen Datenbias, algorithmischer Ethik und den gesellschaftlichen Konsequenzen digitaler Hermeneutik. Mit der zunehmenden Präsenz künstlicher Intelligenz in interpretativen Praxisfeldern insbesondere in der Auslegung religiöser und philosophischer Texte, geraten die Annahmen von Datenneutralität und algorithmischer Objektivität zunehmend in die Kritik. In einem analytisch-erklärenden Zugriff zeigt die Studie, dass Trainingsdaten keineswegs neutrale Träger von Information darstellen, sondern vielmehr kulturelle Vorverständnisse, Wertsetzungen und implizite Annahmen in sich tragen, die in algorithmischen Prozessen fortgeschrieben und reproduziert werden. Diese Reproduktion kann zu semantischer Verengung, zur Marginalisierung interpretativer Pluralität und in bestimmten Fällen sogar zur Verzeichnung heiliger Texte führen. Aus hermeneutischer Perspektive betont der Beitrag die Notwendigkeit, strikt zwischen menschlichem Vorverständnis und maschineller Datenverarbeitung zu unterscheiden. Es wird argumentiert, dass das Fehlen von Bewusstsein, kritischer Selbstreflexion und gelebter Erfahrung in algorithmischen Systemen die Möglichkeit eines eigentlichen Verstehens grundsätzlich ausschließt. Die gesellschaftlichen Implikationen dieser Begrenzung reichen weit über den Bereich der Textinterpretation hinaus und umfassen Gefährdungen der Privatsphäre, die Verstärkung sozialer Ungleichheiten sowie eine schleichende Erosion kultureller Vielfalt. Abschließend wird die These vertreten, dass digitale Hermeneutik nur dann ein konstruktives Potenzial entfalten kann, wenn die technischen Leistungsfähigkeiten künstlicher Intelligenz in einen Rahmen ethischer Governance, religiöser Reflexionsinstanzen und einer kontinuierlichen Rückbindung an etablierte hermeneutische Traditionen eingebettet werden.

Abstrakt Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend als zentrales Werkzeug zur Neudefinition von digitalem Branding und Kundenbindung eingesetzt. Sie umfasst Techniken und Methoden, mit denen Unternehmen Markenwert schaffen, die Effektivität von Kundeninteraktionen erhöhen und Marketingstrategien verbessern. Die Analyse von Experteninterviews zeigt, dass KI-Anwendungen—durch Datenanalyse, fortgeschrittene Algorithmen, Modellierung und andere Techniken—erhebliche Veränderungen in digitalen Branding-Prozessen bewirken und gleichzeitig spezifische Chancen und Herausforderungen bieten. Diese Studie konzentriert sich darauf, KI-Techniken, überzeugende Effekte, Transformationen und Herausforderungen im Zusammenhang mit der Implementierung von KI im digitalen Marketing und der Kundenbindung zu identifizieren. Zur Beantwortung der Forschungsfragen wurde ein qualitativer, feldbasierter Ansatz verwendet. Siebzehn Experten im Bereich KI und digitales Branding wurden gezielt ausgewählt und mittels halbstrukturierter Interviews untersucht, wobei Expertise, Berufserfahrung und praktische Vertrautheit mit KI-Anwendungen im digitalen Branding berücksichtigt wurden. Die Interviews untersuchten die Erfahrungen, Wahrnehmungen und Einsichten der Experten bezüglich der Rolle und Funktionen von KI in Branding-Prozessen. Die Daten wurden mittels thematischer Analyse ausgewertet. Zunächst wurden Codes aus den Interviewtranskripten extrahiert, anschließend kategorisiert und zusammengeführt, um Unterthemen und schließlich die Hauptforschungsthemen zu identifizieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die wichtigsten KI-Techniken im digitalen Branding skalierbare Rechenalgorithmen, maschinelles Lernen, Reinforcement-Learning-Algorithmen, Suchalgorithmen, operative Automatisierung, Empfehlungsalgorithmen, Dateninterpretation und -verarbeitung, Mensch-Computer-Interaktionsalgorithmen und KI-basierte Plattformen umfassen. Hinsichtlich der KI-getriebenen Transformationen wurden Themen wie dynamisches digitales Marketing, Veränderungen in Vertriebskanälen, personalisierte Markenkommunikation, dynamische Preisgestaltung, adaptive Geschäftsstrategien, verbesserte Cybersicherheit, Entwicklung interner und externer Datenbanken, verbesserte Kundenerfahrung, gestärkte Markenpositionierung, Entwicklung organisatorischer Prozesse und Systeme, erhöhte Entscheidungsqualität, Globalisierung der Marke, Bildung digitaler Geschäftsmodelle und Wertschöpfung identifiziert. Diese Forschung gehört zu den ersten Studien, die Funktionen und Ergebnisse von KI im digitalen Branding qualitativ auf Basis der Erfahrungen von Experten untersuchen und tiefgehende, praxisnahe Einblicke für Forscher und Praktiker liefern.