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Der seit 2012 erhobene Reuters Institute Digital News Report 2025 ist erschienen. Er bietet einen umfassenden Überblick zur weltweiten Rezeption von Nachrichten und Nutzung aktueller Informationsquellen. In Deutschland fand die Erhebung zwischen dem 16. und 30. Januar 2025 statt; die Stichprobe ist für Onliner ab 18 Jahren repräsentativ. Hier die wichtigsten Links dazu:

• Reuters Institute Digital News Report 2025 (komplett als PDF)
• Ergebnisse für Deutschland 2025 (Arbeitspapiere des HBI Nr. 77)

Einige Kernergebnisse:

Mitte Juli erscheint im Reclam-Verlag der Band »Technik und Gesellschaft. Eine kurze Einführung« (ca. 200 Seiten, 10 farbige Abbildungen, 9,60 €).

Das handliche Taschenbuch bietet in neun Kapiteln einen kompakten und leicht verständlichen Einstieg in zentrale Einsichten und Grundfragen der Techniksoziologie: In welcher Weise wird das moderne gesellschaftliche Zusammenleben durch Technik geprägt? Wie greifen technische und soziale Veränderungen ineinander? Auf welchen Prämissen baut die digitale Transformation auf? Welche neuen gesellschaftlichen Möglichkeitsräume und Machtverhältnisse entstehen mit ihr? Welche Potenziale und Risiken gehen mit der Entwicklung und Anwendung künstlicher Intelligenz einher? Und: Lässt sich Technikentwicklung regulieren oder sogar steuern?

Nicht nur in Diskussionen zu den gesellschaftlichen Auswirkungen von generativer künstlicher Intelligenz und autonomer Technik wird die Gegenwart der Zukunft offenkundig; gerade in Zeiten des Umbruchs rückt die Frage nach den Potenzialen und Risiken möglicher Zukünfte in den Mittelpunkt gesellschaftspolitischer wie sozialwissenschaftlicher Debatten.

Im Rahmen des Zukunftskongresses »Next Frontiers. Applied Fiction Days« (Universität Stuttgart) findet am Donnerstag, den 5. Juni 2025 ab 14 Uhr der öffentliche Workshop »Die Wissenschaft (von) der Zukunft – Erkundungen im Grenzgebiet des Möglichen« mit Beiträgen von Alexander Mäder (HDM Stuttgart), Eileen Mandir (Hochschule München), Christoph Sorg (HU Berlin) sowie Marco Sonnberger und Jan-Felix Schrape (beide Universität Stuttgart) statt. Darum geht es:

Über mögliche Zukünfte kann die Wissenschaft eigentlich nichts sagen, denn als Objekt möglicher Untersuchungen steht sie noch nicht zur Verfügung. Die Zukunft ist per definitionem offen, daher werden Entscheidungen in der Gegenwart immer unter Unsicherheit oder Nichtwissen bezüglich der zukünftigen Auswirkungen getroffen. Angesichts multipler Krisenlagen wird allerdings die Zukunft zum »Problem«, das bearbeitet werden muss. Zukunftsbezogene Planung, das systematische Entwerfen und Entwickeln von Zukünften gewinnt vor diesem Hintergrund wieder neue Bedeutung. Was bedeutet dies für die Wissenschaft als Praxis?

Immer schon gab es Verknüpfungen, die die Wissenschaft als Quelle für Szenarien, Modelle oder »Realutopien« heranzogen. Solche Kulturtechniken des »Futuring« finden sich in ganz verschiedenen Fächern und mit ganz verschiedenen Ausprägungen. Anders als in den Technikutopien vergangener Zeiten scheinen die heutigen Formen des kollektiven Futuring vor allem auf Partizipation abzustellen: Die Zukunft soll »unsere«, eine »von uns« gemachte sein. Während das Ausmalen von Untergangsszenarien nicht schwerfällt, bedürfen Realutopien, Business-Pläne und plausible Zukunftsszenarien der gemeinsamen Anstrengung. Wissenschaft und Gesellschaft müssen dazu irgendwie zusammenfinden.

Derartige plausible Szenarien einer positiven Zukunft sind gesellschaftlich nachgefragt: Dem kollektiven Pessimismus begegnet man am besten, indem man den Imaginationsmuskel gemeinsam übt. Welchen Beitrag können verschiedene Wissenschaften hier leisten? Welche Fächer haben – aus welchen Gründen – eine besondere Affinität zum Möglichkeitssinn? Ist so etwas wie eine start-up-Kultur in der Wissenschaft denkbar und sinnvoll? Wie ist das Verhältnis von Wissenschaft und Gesellschaft zu überbrücken, zu vermitteln, zu beleben?

Das Handbook of Innovation: Perspectives from the Social Sciences (edited by Ingo Schulz-Schaeffer, Arnold Windeler und Birgit Blättel-Mink) ist nun im Erscheinen.

This handbook comprehensively discusses the complex field of innovation research, focusing on perspectives on innovation from the social sciences. It provides a broad scope by going beyond innovation concerning economic change and development, to other spheres of society. It classifies innovation research historically, conceptually, and in terms of its subject matter. It covers major classical as well as the more recent theoretical approaches and latest developments in this field of study. The handbook provides information on empirical findings and developments on various innovation-related issues […]. This is a key resource in innovation research across the social sciences compiled by well-known academics, with contributions from known names in the field.

Darin findet sich auch mein Beitrag »Distributed Innovation Processes: Collective Invention, User Innovation, and Open Innovation« (SpringerLink), der in einer erweiterten Version bereits 2024 als SOI Discussion Paper erschienen ist:

This chapter provides an overview of the concepts of collective invention, user innovation, and open innovation. All three notions represent variants of distributed innovation and can be linked to other ideas of socioeconomic decentralization. The following sections first elaborate on the conceptual differences between collective invention, user innovation, and open innovation. Second, exemplary case studies from the last few decades are presented before more recent varieties of distributed innovation in the development of information technologies are discussed. In this area in particular, it becomes clear that distributed innovation processes and internal research and development activities in organizations are less in competition with each other than in a complementary relationship.

Das Columbia Journalism Review hat prominente KI-Chatbots mit einer einfachen Aufgabe auf die Probe gestellt: In der Studie (siehe auch: Daten auf GitHub) wurde jedem der System ein Zitat aus einem Artikel vorgelegt und der Chatbot wurde gebeten, den Artikel zu finden, einen Link dazu zu liefern und die Überschrift, die ursprünglich veröffentlichende Organisation und das Veröffentlichungsdatum zu nennen:

»We randomly selected ten articles from each publisher, then manually selected direct excerpts from those articles for use in our queries. After providing each chatbot with the selected excerpts, we asked it to identify the corresponding article’s headline, original publisher, publication date, and URL […]. We deliberately chose excerpts that, if pasted into a traditional Google search, returned the original source within the first three results. We ran sixteen hundred queries (twenty publishers times ten articles times eight chatbots) in total. We manually evaluated the chatbot responses based on three attributes: the retrieval of (1) the correct article, (2) the correct publisher, and (3) the correct URL.«

Getestet wurden OpenAI ChatGPT Search (4o), Perplexity, Perplexity Pro, DeepSeek-V3 Search, Microsoft Copilot, xAI Grok-2, xAI Grok-3 (beta) und Google Gemini (2.0 Flash). Verhältnismäßig am besten abgeschnitten haben Perplexity Pro, Perplexity und ChatGPT; fast nur inkorrekte Ergebnisse lieferten Grok und Gemini. Was laut der Studie überraschte, war das durch die Bank hohe Maß an vermittelter Sicherheit der Antworten der Chatbots, oft ohne auf mögliche Unzuverlässigkeiten hinzuweisen:

»Overall, the chatbots often failed to retrieve the correct articles. Collectively, they provided incorrect answers to more than 60 percent of queries. Across different platforms, the level of inaccuracy varied, with Perplexity answering 37 percent of the queries incorrectly, while Grok 3 had a much higher error rate, answering 94 percent of the queries incorrectly. Most of the tools we tested presented inaccurate answers with alarming confidence, rarely using qualifying phrases […], or acknowledging knowledge gaps […]. ChatGPT, for instance, incorrectly identified 134 articles, but signaled a lack of confidence just fifteen times out of its two hundred responses, and never declined to provide an answer. With the exception of Copilot—which declined more questions than it answered—all of the tools were consistently more likely to provide an incorrect answer than to acknowledge limitations.«

Das Pew Research Center hat die Ergebnisse einer im Oktober 2024 erhobenen repräsentativen Umfrage unter 5273 erwerbstätigen Erwachsenen veröffentlicht, die sich mit den Erfahrungen und Einschätzungen von Arbeitnehmenden in den USA mit Blick auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) am Arbeitsplatz auseinandergesetzt hat. Einige Kernergebnisse:

• 63 Prozent der Befragten gaben an, KI kaum oder nicht am Arbeitsplatz zu nutzen; 17 % haben noch nichts von KI-Nutzung am Arbeitsplatz gehört. Unter den 16% KI-Nutzenden sind die Altersgruppen unter 50 Jahren stärker vertreten.
• Rund die Hälfte der Arbeitnehmenden gab an, sich Sorgen darüber zu machen, wie KI in Zukunft am Arbeitsplatz eingesetzt werden könnte; 32 Prozent der jüngeren Befragten zwischen 18 und 49 Jahren gaben an, dass sie sich über den künftigen Einsatz von KI am Arbeitsplatz freuen (50+: 24 Prozent).
• Über alle Altersgruppen und Bildungsniveaus hinweg geht ein Drittel der Befragten davon aus, dass sich ihre Arbeitsaussichten durch KI schmälern; für ein Drittel macht das keinen Unterschied. Nur 6 Prozent (Postgraduierte: 9 Prozent) gehen davon aus, dass sich durch KI mehr Beschäftigungsoptionen ergeben.
• Die häufigsten Verwendungszwecke für KI-Chatbots unter Arbeitnehmenden, die KI bei der Arbeit bereits nutzen, bestehen in dem Recherchieren von Informationen zu einem bestimmten Thema (57 Prozent), der Überarbeitung von Texten (52 Prozent) und dem Entwerfen von schriftlichen Inhalten (47 Prozent).
• Unter den KI-Nutzenden gehen 40 Prozent der Befragten davon aus, dass KI-Chatbots eine schnellere Bewältigung von Arbeitsaufgaben ermöglichen; rund 30 Prozent vermuten, dass sich dadurch auch die Qualität ihrer Arbeit erhöht.

In der Reihe Research Contributions to Organizational Sociology and Innovation Studies ist ein neues Discussion Paper mit dem Titel »Artificial Intelligence and Social Action. A techno-sociological contextualization« erschienen. Das Abstract:

This discussion paper contextualizes contemporary forms of artificial intelligence (AI) within the broader relationship between technology and society, and it compiles essential insights from the sociology of technology for interdisciplinary discourse. The paper begins with a concise overview of the history of artificial intelligence and situates AI within the co-evolution of technology and society. It then presents key perspectives on the interaction and distributed agency between humans and technology, identifying five fundamental levels of agency and relating these levels to the interplay of AI and social action. Throughout these considerations, it becomes evident that the expectations of human technology interaction, as well as the concepts of intelligent technology, are continually evolving and contingent upon social change. Consequently, the development and diffusion of AI should not be viewed as a primarily technology-driven phenomenon but rather as a genuine socio-technological transformation process.

Zum Discussion Paper (PDF) »