WHERE SCIENCE MEETS COMPUTER ASSISTED REPORTING

Die ersten Keynote Speaker für die SciCAR 2019 stehen fest:

Jonathan Stray, Columbia University

Jonathan Stray ist Computational Journalist an der Columbia University und unterrichtet dort den dualen Masterstudiengang „computer science and journalism“. Er leitet zudem die Entwicklung von Workbench, einer datenjournalistischen Anwendung, die keinerlei Programmierkenntnisse voraussetzt. Er arbeitete für die New York Times, The Atlantic, Wired, Foreign Policy und ProPublica. Zuvor war er Interactive Technology Editor bei der Associated Press, arbeitete als Freelancer in Hong Kong und als Graphics Algorithm Designer für Adobe Systems.
https://journalism.columbia.edu/faculty/jonathan-stray
http://jonathanstray.com/me
https://twitter.com/jonathanstray

José van Dijck, Utrecht University

José van Dijck ist Professorin für Medienwissenschaften an der Universität Utrecht. Ihr Forschungsschwerpunkt liegt auf der digitalen Gesellschaft, wobei sie sich mit Medientheorien, Medien- und Kommunikationstechnologien, Sozialen Medien und der digitalen Kultur beschäftigt. 1992 hat sie ihren PhD an der University of California, San Diego gemacht. Sie war Gastprofessiorin am MIT (Boston), der Annenberg School of Communication (University of Pennsylvania) und der Universität of Technology Sydney (AUS). Von 2015-2018 war sie Präsidentin der Royal Netherlands Academy of Arts and Sciences.
Neben zahlreichen Veröffentlichungen hat José van Dijck mit ihrem Buch „ The Culture of Connectivity. A Critical History of Social Media” (Oxford UP, 2013) für Aufsehen gesorgt, das mittlerweile in mehreren Sprachen übersetzt wurde. In Ihrem aktuellen Buch widmet sie sich dem Thema „The Platform Society. Public values in a connective world“ (Oxford University Press, 2018).
https://www.uu.nl/medewerkers/JFTMvanDijck
https://twitter.com/jvdijck

Stephan Lewandowsky, Professor of Cognitive Science, University of Bristol

Stephan Lewandowsky ist Kognitionswissenschaftler an der Universität von Bristol. Er untersucht die Funktionsweise des menschlichen Geistes, indem er Computersimulationen unseres Gedächtnisses und unserer Entscheidungsprozesse schreibt.
In jüngerer Zeit interessiert ihn die Frage wie Menschen ihre Erinnerungen aktualisieren wenn sie merken, dass sich Dinge, an die sie glauben, als falsch erweisen. Dazu hat er die Persistenz von Fehlinformationen in der Gesellschaft in den Blick genommen und untersucht, wie sich Mythen und Fehlinformationen verbreiten können. Insbesondere lag sein Fokus darauf, ob Menschen wissenschaftliche Erkenntnisse akzeptieren oder nicht, zum Beispiel über Impfungen oder Klimawissenschaften.
http://www.bris.ac.uk/expsych/people/stephan-lewandowsky/
https://twitter.com/STWorg

Paul Bradshaw, Birmingham City University

Paul Bradshaw leitet die Studiengänge MA in Data Journalism und MA Multiplatform and Mobile Journalism an der Birmingham City Universität. Darüber hinaus arbeitet er als beratender Datenjournalist für die BBC England Data Unit. Als Journalist, Autor und Trainer hat er mit Nachrichtenorganisationen wie The Guardian, Telegraph, Mirror, Der Tagesspiegel und The Bureau of Investigative Journalism zusammengearbeitet. Für seine Recherche zum Menschenhandel im Fußball wurde er mit dem CNN MultiChoice Award ausgezeichnet. Er veröffentlicht den Online Journalism Blog, ist Mitbegründer des preisgekrönten investigativen Journalismus-Netzwerks HelpMeInvestigate.com und ist sowohl auf der Liste für führenden Medien-Innovatoren von Journalism.co.uk als auch auf der Liste des US Poynter Institute unter den 35 einflussreichsten Personen in den sozialen Medien gelistet.
Zu seinen Büchern gehören Scraping for Journalists, Finding Stories in Spreadsheets, der Data Journalism Heist, Snapchat for Journalists, das Online Journalism Handbook und zuletzt Mobile-First Journalism (mit Steve Hill). Er ist auf Twitter @paulbradshaw zu finden.
https://www.bcu.ac.uk/media/applying-to-us/our-staff/paul-bradshaw
https://onlinejournalismblog.com/
https://twitter.com/search?q=paul%20bradshaw&src=typd