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    <title>Datenwelten II: Reflexion der Datenwelten</title>
    <link>https://lecture2go.uni-hamburg.de/l2go/-/get/l/7773</link>
    <description><![CDATA[Die Vorlesung gibt einen Überblick über die Auswirkungen einer datafizierten Gesellschaft und die sich hieraus ergebenden Herausforderungen für Politik, Ethik, Recht und Wirtschaft. Die Vorlesung wird von einem interdisziplinären Team von Lehrenden aus verschiedenen Fakultäten (WiSo, MIN, RW, EW, BW) gehalten.

Sie ist Teil eines zweisemestrigen Zyklus zu "Datenwelten". Dazu gehört eine zweite Vorlesung im Wintersemester, die in informationstechnische und statistische Grundlagen der Data Science einführt. Beide Vorlesungen können unabhängig voneinander besucht werden.

Im Sommersemester 2026 wurden fünf neue Inputs entwickelt, deren Aufzeichnungen im Laufe des Semesters hier veröffentlicht werden.]]></description>
    <language>de-DE</language>
    <copyright>University of Hamburg 2026</copyright>
    <itunes:author>University of Hamburg</itunes:author>
    <itunes:summary><![CDATA[Die Vorlesung gibt einen Überblick über die Auswirkungen einer datafizierten Gesellschaft und die sich hieraus ergebenden Herausforderungen für Politik, Ethik, Recht und Wirtschaft. Die Vorlesung wird von einem interdisziplinären Team von Lehrenden aus verschiedenen Fakultäten (WiSo, MIN, RW, EW, BW) gehalten.

Sie ist Teil eines zweisemestrigen Zyklus zu "Datenwelten". Dazu gehört eine zweite Vorlesung im Wintersemester, die in informationstechnische und statistische Grundlagen der Data Science einführt. Beide Vorlesungen können unabhängig voneinander besucht werden.

Im Sommersemester 2026 wurden fünf neue Inputs entwickelt, deren Aufzeichnungen im Laufe des Semesters hier veröffentlicht werden.]]></itunes:summary>
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    <pubDate>Fri, 12 Jun 2026 11:05:23 +0200</pubDate>
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      <title>Datenwelten II: Reflexion der Datenwelten</title>
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      <title>gKI im Studium - eine Orientierung</title>
      <description><![CDATA[Generative KI verändert den Hochschulalltag, doch oft fehlen das technische Grundverständnis, Klarheit über institutionelle Regelwerke und eine gemeinsame Vorstellung davon, was ein lernzielorientierter Einsatz überhaupt bedeutet. Dieser Vortrag vermittelt kompakt, was Studierende und Lehrende wissen sollten, um generative KI reflektiert und regelkonform im Studium einzusetzen.

Thematisch geht es zunächst darum, wie Large Language Models funktionieren und was das über ihre Möglichkeiten und Grenzen aussagt. Anschließend werden institutionelle Regelwerke eingeordnet und anhand typischer Use Cases (Informationsbeschaffung, Ideenfindung, Literaturrecherche, Textüberarbeitung) bewertet, wann und wie der Einsatz generativer KI sinnvoll oder problematisch ist. Ergänzt wird das durch eine Übersicht aufgabenspezifischer Tools für den akademischen Kontext sowie einen Blick auf übergeordnete Fragen: ökologische und soziale Kosten, Risiken des De-Skillings und Machtstrukturen im Umgang mit KI-Technologien.

Der Vortrag wurde ursprünglich als interaktiver Workshop für Lehrveranstaltungen entwickelt und für die Ringvorlesung als Aufzeichnung adaptiert. Referentin ist Laura Laugwitz (M.Sc.), die an der Universität Hamburg promoviert und einen interdisziplinären Hintergrund in Informatik und Kommunikationswissenschaft mitbringt.]]></description>
      <itunes:summary><![CDATA[Generative KI verändert den Hochschulalltag, doch oft fehlen das technische Grundverständnis, Klarheit über institutionelle Regelwerke und eine gemeinsame Vorstellung davon, was ein lernzielorientierter Einsatz überhaupt bedeutet. Dieser Vortrag vermittelt kompakt, was Studierende und Lehrende wissen sollten, um generative KI reflektiert und regelkonform im Studium einzusetzen.

Thematisch geht es zunächst darum, wie Large Language Models funktionieren und was das über ihre Möglichkeiten und Grenzen aussagt. Anschließend werden institutionelle Regelwerke eingeordnet und anhand typischer Use Cases (Informationsbeschaffung, Ideenfindung, Literaturrecherche, Textüberarbeitung) bewertet, wann und wie der Einsatz generativer KI sinnvoll oder problematisch ist. Ergänzt wird das durch eine Übersicht aufgabenspezifischer Tools für den akademischen Kontext sowie einen Blick auf übergeordnete Fragen: ökologische und soziale Kosten, Risiken des De-Skillings und Machtstrukturen im Umgang mit KI-Technologien.

Der Vortrag wurde ursprünglich als interaktiver Workshop für Lehrveranstaltungen entwickelt und für die Ringvorlesung als Aufzeichnung adaptiert. Referentin ist Laura Laugwitz (M.Sc.), die an der Universität Hamburg promoviert und einen interdisziplinären Hintergrund in Informatik und Kommunikationswissenschaft mitbringt.]]></itunes:summary>
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      <link>https://lecture2go.uni-hamburg.de/l2go/-/get/v/73423</link>
      <pubDate>Thu, 11 Jun 2026 14:00:00 +0200</pubDate>
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      <title>Inhaltsmoderation auf Online-Plattformen: Die Regulierung rechtswidriger Daten in der EU</title>
      <description><![CDATA[Wie wird entschieden, welche Inhalte auf Online-Plattformen sichtbar bleiben und welche entfernt werden? Tobias Mast (Hans-Bredow-Institut) ordnet die Inhaltsmoderation an der Schnittstelle von Recht, Informatik und Politik ein: von den tatsächlichen Praktiken (Community-Standards, menschliche und algorithmische/hybride Verfahren) bis zum EU-Rechtsrahmen und den dabei entstehenden Fragen zu Grundrechten und Demokratie. Dabei wird auch sichtbar, warum diese Regulierung so umstritten ist und sich das Rechtsregime laufend weiterentwickelt.]]></description>
      <itunes:summary><![CDATA[Wie wird entschieden, welche Inhalte auf Online-Plattformen sichtbar bleiben und welche entfernt werden? Tobias Mast (Hans-Bredow-Institut) ordnet die Inhaltsmoderation an der Schnittstelle von Recht, Informatik und Politik ein: von den tatsächlichen Praktiken (Community-Standards, menschliche und algorithmische/hybride Verfahren) bis zum EU-Rechtsrahmen und den dabei entstehenden Fragen zu Grundrechten und Demokratie. Dabei wird auch sichtbar, warum diese Regulierung so umstritten ist und sich das Rechtsregime laufend weiterentwickelt.]]></itunes:summary>
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      <link>https://lecture2go.uni-hamburg.de/l2go/-/get/v/73309</link>
      <pubDate>Thu, 04 Jun 2026 14:00:00 +0200</pubDate>
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      <title>Digitalisieung der Öffentlichkeit: Filterblasen, Echokammern</title>
      <description><![CDATA[In diesem Input beleuchtet Prof. Dr. Judith Möller (Universität Hamburg / Hans-Bredow-Institut) die Digitalisierung der Öffentlichkeit und ihre Folgen für demokratische Meinungsbildung. Im Mittelpunkt stehen drei Fragen: Wie verändert die Digitalisierung die Strukturen politischer Öffentlichkeit? Was steckt wirklich hinter Filterblasen und Echokammern? Und was bedeutet das für eine informierte Gesellschaft?
Der Vortrag zeigt, wie algorithmische Nachrichtenempfehlungssysteme funktionieren, welche Ziele sie optimieren und wo die empirische Forschung das verbreitete Narrativ der Filterblase relativiert. Abschließend wird diskutiert, wie Datafizierung nicht nur Risiken der Hyperpersonalisierung birgt, sondern auch neue Möglichkeiten schafft, Verzerrungen sichtbar zu machen.]]></description>
      <itunes:summary><![CDATA[In diesem Input beleuchtet Prof. Dr. Judith Möller (Universität Hamburg / Hans-Bredow-Institut) die Digitalisierung der Öffentlichkeit und ihre Folgen für demokratische Meinungsbildung. Im Mittelpunkt stehen drei Fragen: Wie verändert die Digitalisierung die Strukturen politischer Öffentlichkeit? Was steckt wirklich hinter Filterblasen und Echokammern? Und was bedeutet das für eine informierte Gesellschaft?
Der Vortrag zeigt, wie algorithmische Nachrichtenempfehlungssysteme funktionieren, welche Ziele sie optimieren und wo die empirische Forschung das verbreitete Narrativ der Filterblase relativiert. Abschließend wird diskutiert, wie Datafizierung nicht nur Risiken der Hyperpersonalisierung birgt, sondern auch neue Möglichkeiten schafft, Verzerrungen sichtbar zu machen.]]></itunes:summary>
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      <link>https://lecture2go.uni-hamburg.de/l2go/-/get/v/73308</link>
      <pubDate>Thu, 21 May 2026 14:15:00 +0200</pubDate>
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      <title>Perspektiven auf Daten in der Medizin</title>
      <description><![CDATA[Prof. Dr. Parisa Moll-Khosrawi (UKE/Universität Hamburg), Ärztin in der Anästhesie/Notfallmedizin und Professorin in der Lehr- und Ausbildungsforschung gibt einen Einblick in datenbezogene Perspektiven in der Medizin, insbesondere Künstliche Intelligenz und Virtual Reality.

Sie spannt den Bogen von bereits genutzten KI-Elementen in der Versorgung (z. B. bei Muster-/Bild- oder Dokumentationsaufgaben) zu den Grenzen generativer Systeme (Halluzinationen, fehlende zwischenmenschliche Kompetenz). Entscheidend ist daher der „Human in the Loop“: Basis- und Kernfertigkeiten sowie das Vertrauensverhältnis müssen weiterhin durch Menschen gesichert werden. Moll-Khosrawi geht zudem auf rechtliche und ethische Fragen der Studierenden ein und warnt vor Biases, die schon vor dem aktuellen KI-Hype in die Medizin eingeschrieben wurden. 

Den Abschluss bildet ein Praxisbeispiel aus dem Modellstudiengang iMED am UKE: Virtual Reality-Trainings für Reanimation zeigen, dass digitale Innovation nur dann sinnvoll wirkt, wenn sie didaktisch begründet in Lernkonzepte (z. B. modular, mit Feedback, Lernspiralen) integriert wird.]]></description>
      <itunes:summary><![CDATA[Prof. Dr. Parisa Moll-Khosrawi (UKE/Universität Hamburg), Ärztin in der Anästhesie/Notfallmedizin und Professorin in der Lehr- und Ausbildungsforschung gibt einen Einblick in datenbezogene Perspektiven in der Medizin, insbesondere Künstliche Intelligenz und Virtual Reality.

Sie spannt den Bogen von bereits genutzten KI-Elementen in der Versorgung (z. B. bei Muster-/Bild- oder Dokumentationsaufgaben) zu den Grenzen generativer Systeme (Halluzinationen, fehlende zwischenmenschliche Kompetenz). Entscheidend ist daher der „Human in the Loop“: Basis- und Kernfertigkeiten sowie das Vertrauensverhältnis müssen weiterhin durch Menschen gesichert werden. Moll-Khosrawi geht zudem auf rechtliche und ethische Fragen der Studierenden ein und warnt vor Biases, die schon vor dem aktuellen KI-Hype in die Medizin eingeschrieben wurden. 

Den Abschluss bildet ein Praxisbeispiel aus dem Modellstudiengang iMED am UKE: Virtual Reality-Trainings für Reanimation zeigen, dass digitale Innovation nur dann sinnvoll wirkt, wenn sie didaktisch begründet in Lernkonzepte (z. B. modular, mit Feedback, Lernspiralen) integriert wird.]]></itunes:summary>
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      <link>https://lecture2go.uni-hamburg.de/l2go/-/get/v/73192</link>
      <pubDate>Thu, 30 Apr 2026 14:15:00 +0200</pubDate>
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      <title>Wie bezahlt Spotify Musiker:innen und was bedeutet das für  die Medienindustrie? - Michel Clement</title>
      <description><![CDATA[Prof. Dr. Michel Clement erklärt, wie Streaming-Plattformen wie Spotify ihre Erlöse an Künstler:innen ausschütten. Im Mittelpunkt steht der Unterschied zwischen dem aktuellen Pro-Rata-Modell, bei dem alle Abonnement-Einnahmen proportional nach Gesamtstreams verteilt werden, und einem alternativen User-Centric-Modell, bei dem das Geld der einzelnen Nutzer:innen direkt an die Künstler:innen fließt, die tatsächlich gehört wurden.

Clement zeigt anhand eigener empirischer Forschung, dass das Pro-Rata-System jährlich fast 170 Millionen Euro umverteilt; zugunsten von Hip Hop und EDM, zulasten von Rock, Metal und Klassik. Außerdem hat das Modell kulturelle Folgen: Songs werden kürzer, die Musiklandschaft monotoner, lokale Künstler:innen verlieren.]]></description>
      <itunes:summary><![CDATA[Prof. Dr. Michel Clement erklärt, wie Streaming-Plattformen wie Spotify ihre Erlöse an Künstler:innen ausschütten. Im Mittelpunkt steht der Unterschied zwischen dem aktuellen Pro-Rata-Modell, bei dem alle Abonnement-Einnahmen proportional nach Gesamtstreams verteilt werden, und einem alternativen User-Centric-Modell, bei dem das Geld der einzelnen Nutzer:innen direkt an die Künstler:innen fließt, die tatsächlich gehört wurden.

Clement zeigt anhand eigener empirischer Forschung, dass das Pro-Rata-System jährlich fast 170 Millionen Euro umverteilt; zugunsten von Hip Hop und EDM, zulasten von Rock, Metal und Klassik. Außerdem hat das Modell kulturelle Folgen: Songs werden kürzer, die Musiklandschaft monotoner, lokale Künstler:innen verlieren.]]></itunes:summary>
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      <pubDate>Thu, 09 Apr 2026 14:00:00 +0200</pubDate>
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