LMU-Studie: KI-generierte Nachrichten sind schwerer verständlich
Eine neue Studie der LMU München zeigt, dass automatisch erstellte Nachrichtenartikel im Vergleich zu manuell verfassten Texten weniger verständlich sind, insbesondere bei der Verwendung von Zahlen und der Wortwahl.
Nachrichtenartikel, die von künstlicher Intelligenz (KI) generiert werden, sind für Leser schwieriger zu verstehen als von Menschen verfasste Texte. Dies ist das Ergebnis einer neuen Studie der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU), die im Fachmagazin Journalism: Theory, Practice, and Criticism veröffentlicht wurde. Die Forschung hebt hervor, dass die wahrgenommenen Verständnisschwierigkeiten bei KI-generierten Inhalten primär auf die Art und Weise zurückzuführen sind, wie Zahlen verwendet werden und welche Wortwahl getroffen wird, selbst wenn die KI-Ausgabe von menschlichen Journalisten redigiert wurde.
Für die Studie befragte das Forschungsteam des Instituts für Kommunikationswissenschaft und Medienforschung (IfKW) der LMU mehr als dreitausend Konsumenten von Online-Nachrichten in Großbritannien. Die Teilnehmer bewerteten insgesamt vierundzwanzig Texte, von denen die Hälfte automatisiert erstellt und die andere Hälfte von menschlichen Journalisten verfasst worden war. Die Ergebnisse zeigten, dass die Leser die automatisierten Artikel durchweg als deutlich weniger verständlich einstuften.
Die Befragten gaben an, dass die KI-generierten Artikel zu viel unangemessene, komplizierte oder ungewöhnliche Sprache enthielten. Auch der Umgang mit Zahlen und Daten wurde in den automatisierten Artikeln als deutlich schlechter bewertet als in den von Menschen geschriebenen Texten. Zufriedenheit herrschte jedoch bei der allgemeinen Charakteristik, der Erzählstruktur und dem Erzählfluss, die von den Lesern bei beiden Artikelarten als gleich gut empfunden wurden.
Studienleiter Neil Thurman schlägt vor, dass Journalisten und Informatiker sich darauf konzentrieren sollten, die Menge an Zahlen zu reduzieren, potenziell unbekannte Wörter besser zu erklären und die Sprachgestaltung zu verbessern, damit Leser den Kern einer Geschichte besser erfassen können. Die Studie gilt als die erste ihrer Art, die die relative Verständlichkeit von manuell und automatisch produzierten Nachrichtenartikeln untersucht und die Gründe für die wahrgenommenen Unterschiede aufzeigt.