Ein Bekenntnis zur epistemologischen Verantwortung und ein Code of Practice für den methodisch reflektierten Einsatz von KI-Verfahren
Erstunterzeichner (Disquota)
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Erstunterzeichner (wiss. Beirat)
Wir widmen uns der empirischen Erforschung medialer Lebenswelten – von der quantitativen Inhaltsanalyse öffentlicher Meinungsbilder über die Strukturierung komplexer TV- und Radioprogramme bis hin zur qualitativen Dokumentenanalyse und der Analyse populärkultureller Artefakte. Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI), insbesondere von Large Language Models (LLMs) und multimodalen Architekturen, markiert einen qualitativen Sprung in der Effizienz und Tiefe unserer Methodik. Wir begreifen KI jedoch nicht als Ersatz für den Forscher, sondern im Sinne der Extended Mind Theorie als unsere methodische Prothese: Sie übernimmt die syntaktische Strukturierung riesiger Datenmengen, um kognitive Freiräume für die eigentliche Essenz der Wissenschaft zu schaffen – die menschliche Expertise.
Aus dieser Überzeugung heraus verpflichten wir uns auf folgende sechs Prinzipien und die daraus abgeleiteten operationalen Richtlinien.
KI ist der Meister der Wahrscheinlichkeit und der Syntax; der Mensch ist der Meister der Bedeutung (Semantik) und der Absicht (Pragmatik). Wenn KI Codepläne adaptiert oder Variablen ausfüllt, liefert sie statistische Vorschläge. Die Festlegung, was ein Code im Forschungskontext bedeutet, obliegt ausnahmslos der menschlichen Projektleitung.
Wir nutzen KI-gestützte Tools nicht, um Forscher:innen zu ersetzen, sondern um sie von mechanischer Last zu befreien. Die KI kann die Vorarbeit (Prefill) leisten: strukturieren, vorschlagen, optimieren - doch der Mensch leistet die Validierung, die vertiefende Analyse und die Interpretation.
KI neigt dazu, Daten zu glätten und sich der statistischen Mitte anzunähern. In der PR- und Medienforschung liegen die relevantesten Erkenntnisse jedoch oft in der Abweichung (dem "Shitstorm", dem innovativen Framing, der biografischen Besonderheit). Unsere Forscher:innen verpflichten sich, aktiv nach den Anomalien zu suchen, die der Algorithmus als "Rauschen" aussortiert oder standardisiert.
Ein Algorithmus berechnet Korrelationskoeffizienten, ein KI-Assistent generiert Textbausteine für Berichte – doch kein Algorithmus, kein KI-Assistent kann wissen, was dies für die gesellschaftliche, politische oder historische Realität einer untersuchten Entität bedeutet. Die Rückübersetzung nackter Zahlen in eine diskursive, machtkritische oder PR-strategische Realität ist der Kern unserer menschlichen Forschungsleistung.
Empirische Sozialforschung ist ein ethischer Akt. Die Entscheidung, welche Datenquellen vertrauenswürdig sind, welche biographischen Details sensibel behandelt werden müssen und wie Ergebnisse formuliert werden, um methodisch sauber und gesellschaftlich verantwortungsvoll zu sein, ist nicht berechenbar. Der menschliche Forscher bleibt der ethische Wächter jedes Projekts.
Der Einsatz von KI wird niemals von der KI selbst initiiert oder durch ihre bloßen technischen Möglichkeiten diktiert. Jegliche initiale Einbindung – sei es durch Prompts, RAG-Systeme oder Agenten – leitet sich ausnahmslos aus dem Forschungsinteresse und dem Untersuchungsdesign der Forscher:innen ab. KI darf nicht um ihrer selbst willen oder aus vorrangig ökonomischen oder rein technischen Motiven eingesetzt werden, sondern stets mit wissenschaftlichem Bewusstsein als gezieltes methodisches Instrument.
Um diese Prinzipien im Forschungsalltag zu verankern, gelten für alle Phasen unserer Projekte (von der Vorbereitung bis zum Reporting) strikte Human-in-the-Loop (HITL) Vorgaben.
Wir verstehen uns als Pionier:innen einer hybriden Forschungsmethodik. Durch den transparenten und regelgeleiteten Einsatz von KI maximieren wir die Breite und Geschwindigkeit unserer Analysen. Durch den verpflichtenden, methodisch verankerten menschlichen Review-Prozess garantieren wir die wissenschaftliche Tiefe, Validität und gesellschaftliche Relevanz unserer Forschungsergebnisse.