Damit das funktioniert, nutzt man sogenannte künstliche neuronale Netzwerke. Diese bestehen aus vielen kleinen Recheneinheiten, die einfach gesagt so arbeiten wie Nervenzellen im menschlichen Gehirn. Wenn viele dieser «künstlichen Neuronen» in mehreren Schichten hintereinander angeordnet sind, spricht man von Deep Learning.

Begriffserklärung

Deep Learning heisst wörtlich übersetzt tiefes Lernen. Gemeint ist damit, dass ein System mit vielen Verarbeitungsschichten schrittweise lernt, komplexe Muster in grossen Datenmengen zu erkennen – sei es ein Gesicht auf einem Foto oder die Bedeutung eines gesprochenen Satzes. Deep steht dabei für die vielen Schichten, durch die die Informationen im Netzwerk fliessen. Jede Schicht lernt etwas anderes: Die erste erkennt vielleicht einfache Formen wie Linien, die nächste Farben oder Kanten – und ganz am Ende versteht das System zum Beispiel, dass es ein Gesicht sieht.

Wie funktioniert Deep Learning?

Ein Deep-Learning-Modell verarbeitet Informationen in drei Schritten:

• Eingabe: Zum Beispiel ein Bild oder eine Tonaufnahme.
• Verarbeitung: Das System analysiert die Daten Schicht für Schicht und sucht nach Mustern.
• Ausgabe: Das System entscheidet, was es sieht oder hört – z. B. „Hund“, „Katze“ oder ein bestimmtes Wort.

Das System wird mit so vielen Beispielen trainiert, bis es zuverlässig erkennt, was was ist – ähnlich wie ein Mensch durch Übung lernt.

Anwendungsbereiche von Deep Learning

Deep Learning steckt heute in vielen Technologien, die wir täglich nutzen:

• Bilderkennung: Zum Beispiel bei Gesichtserkennung, medizinischen Untersuchungen oder bei der Qualitätskontrolle in Fabriken.
• Spracherkennung: Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, automatische Übersetzungen.
• Autonomes Fahren: Fahrzeuge erkennen Strassenschilder, Fussgänger oder andere Autos.
• Empfehlungen: Online-Shops und Streamingdienste schlagen uns passende Produkte oder Filme vor.

Was sind die Herausforderungen und Risiken?

So beeindruckend die Technologie auch ist, bringt sie auch einige Herausforderungen mit sich. Ein grosses Problem ist die sogenannte «Black Box»: Oft lässt sich nicht genau nachvollziehen, wie ein System dieser Art zu seiner Entscheidung kommt. Das kann vor allem in wichtigen Bereichen wie der Medizin kritisch sein. Zudem benötigt es riesige Datenmengen, um gut zu funktionieren. Dies wirft Fragen des Datenschutzes und der Privatsphäre auf. Ein weiteres Risiko besteht darin, dass die Systeme aus den Daten lernen, die man ihnen gibt – und wenn diese Daten Vorurteile oder Ungleichheiten enthalten, übernimmt das System diese ungewollt. Daher ist es wichtig, Deep Learning mit Bedacht und Verantwortung einzusetzen.

Du möchtest verstehen, wie du Künstliche Intelligenz und Deep Learning sinnvoll für dein Unternehmen einsetzen kannst – zum Beispiel für bessere Datenanalysen, Automatisierungen oder personalisierte Kundenerlebnisse? Oder bist du unsicher, welche Möglichkeiten KI in deinem konkreten Fall überhaupt bietet? Als LLMO-Agentur aus Zürich stehen wir dir mit unserem Know-how zur Seite und zeigen dir praxisnah, wie du Deep Learning strategisch nutzen kannst. Nimm gerne Kontakt mit uns auf – wir beraten dich persönlich und unverbindlich.

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Begriffserklärung

Der Begriff Deepfake setzt sich zusammen aus Deep Learning (eine Methode des maschinellen Lernens) und Fake (Fälschung oder Täuschung). Deepfakes werden oft mit Generative AI erstellt. Besonders leistungsfähige Modelle wie Generative Adversarial Networks (GANs) oder Autoencoder können Personen, Stimmen oder ganze Szenen täuschend echt verändern oder neu generieren.

Wie funktionieren Deepfakes?

Deepfake-Technologie basiert auf maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. Dabei arbeiten zwei neuronale Netzwerke zusammen:

• Generator: Erstellt gefälschte Inhalte (z. B. ein manipuliertes Gesicht in einem Video).
• Diskriminator: Überprüft, ob der erstellte Inhalt echt oder gefälscht ist, und gibt Feedback zur Verbesserung.

Diese beiden Systeme werden kontinuierlich trainiert und lernen somit, immer realistischere Fälschungen zu erzeugen. 

Ein weiteres Verfahren ist die Autoencoder-Technologie: Hierbei analysiert eine KI Tausende von Bildern oder Videos einer Person, um deren Gesicht und Mimik zu verstehen. Anschliessend kann das Gesicht einer anderen Person realistisch ersetzt werden.

Anwendungsbereiche von Deepfakes

Die Technologie hat verschiedene legitime sowie problematische Anwendungsbereiche:

Positive Anwendungen:

• Film & Unterhaltung: Ersetzen von Schauspieler*innen in Szenen oder digitale Spezialeffekte.
• Synchronisation & Medienproduktion: KI-generierte Stimmen für Übersetzungen oder Hörbücher.
• Bildung & Forschung: Simulation von historischen Personen für interaktive Lernprogramme.
• Medizinische Forschung: Erstellung virtueller Patient*innen für Trainingszwecke.

Kritische & problematische Anwendungen:

• Cyberkriminalität & Betrug: Nachahmung von Stimmen oder Gesichtern für Identitätsdiebstahl.
• Fake News & Manipulation: Erstellung von täuschend echten Desinformationsvideos.
• Erpressung & Rufschädigung: Gefälschte kompromittierende Inhalte zur Erpressung oder Diffamierung.

Du bist unsicher, wie du mit Deepfakes oder KI-generierten Inhalten umgehen sollst? Wir helfen dir dabei, Fälle richtig einzuordnen und geben dir eine fundierte Second Opinion für deine digitale Kommunikation. Nimm jetzt mit uns Kontakt auf.

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Wie funktionieren Direct Messages?

Direct Messages gibt es auf fast allen grossen Plattformen:

• Instagram & Facebook: Private Nachrichten im Messenger oder im „Direct“-Postfach.
• X (ehemals Twitter): DMs ermöglichen den direkten Austausch zwischen Followern (mit eingeschränkten Einstellungen).
• LinkedIn: Direkte Nachrichten oder InMails für professionellen Austausch.
• TikTok & Snapchat: Private Chats, häufig mit zusätzlichem Fokus auf Bilder und Videos.

Dort können nicht nur Texte, sondern auch Fotos, Videos, Sprachnachrichten, GIFs oder Links verschickt werden.

So nutzen Marken und Unternehmen Direct Messages erfolgreich

Direct Messages sind aber viel mehr als nur ein privater Chat. Für Unternehmen bieten sie die Möglichkeit, Kund:innen persönlich, schnell und direkt zu erreichen. Richtig eingesetzt, werden DMs zu einem zentralen Instrument im Kundenservice und Community-Management.

• Schneller Support: Fragen, Beschwerden oder Rückmeldungen lassen sich unkompliziert und in Echtzeit beantworten – oft deutlich schneller als per E-Mail.
• Lead-Generierung: Über personalisierte Nachrichten können Interessierte direkt angesprochen und gezielt in den Sales Funnel weitergeführt werden.
• Personalisierung: DMs ermöglichen eine individuelle Ansprache, die das Vertrauen stärkt und die Markenbindung intensiviert.
• Influencer Relations: Viele Kooperationen mit Creators und Partner:innen beginnen mit einer einfachen Direct Message – diskret und effizient.

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Erfolgreichen Kampagnen liegt eine gründliche Zielgruppenanalyse zu Grunde. Diese soll die Bedürfnisse, Wünsche und Herausforderungen verschiedener Bevölkerungsgruppen erkennen und unbedingt Stereotypen vermeiden.

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Flexibilität und Dynamik von DOOH

DOOH überzeugt durch Flexibilität und Dynamik. Im Gegensatz zu statischen Plakaten ermöglichen digitale Bildschirme eine sofortige Anpassung der Inhalte. Somit können Werbetreibende schnell auf aktuelle Ereignisse sowie Trends reagieren und relevante Faktoren anpassen. DOOH-Kampagnen sind dadurch viel agiler und reaktionsfähiger, womit die Relevanz und Effektivität der Werbung steigt. Aufgrund dessen werden die Werbungen viel personalisierter und zielgerichteter auf Standort, Tageszeit und demografischen Daten. Werbetreibende können somit ihre Zielgruppe gezielt ansprechen und massgeschneiderte Botschaften senden, was die Relevanz und das Engagement erhöht. Weil DOOH digital ist, können die Werbungen auch bewegt sein. Diese Dynamik eröffnet kreative Möglichkeiten durch Animationen, Bewegung und Interaktionen, um so die Aufmerksamkeit der Menschen zu fesseln und eine bessere visuelle Wirkung zu erzeugen.

Effektivität von DOOH

DOOH bietet immense Reichweite bei der Verbreitung von Werbebotschaften. Indem man die Werbedisplays an beliebten öffentlichen Orten einsetzt, erreicht man eine breitere Zielgruppe. Zusätzlich kombiniert man DOOH mit anderen Kanälen und schafft so ein interaktives Multi-Channel-Erlebnis. Die Reichweite von DOOH ist ein effektives Instrument, um Markenbekanntheit zu steigern und Produkte zu bewerben. Dazu ermöglicht DOOH eine präzise Messung und Analyse der Wirksamkeit von Kampagnen. Bestimmte Technologien, wie Gesichtserkennung, Bewegungssensoren und WiFi-Tracking können Daten über die Zuschauerzahlen, das Verhalten und die Reaktion zur Werbung sammeln. Somit können die Effektivität der Werbung bewertet und bessere Einblicke in die Zielgruppen gewährt werden.

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Die Registrierung erfolgt über Facebook, Google Plus oder mit der E-Mail-Adresse. Deezer ermöglicht den Zugriff auf 53 Millionen Songs und ist in über 180 Ländern verfügbar. Die Gratisversion bietet die Musik mit Werbung – z.B. Unterbrechungen mit Werbespots – an, wobei der Premium-Zugang knapp 13 Franken kostet. Sie bieten zwei Premium-Abonnemente, wobei das eine vergleichbar ist mit dem von Spotify, das andere ist etwas teurer. Die höherpreisige Version bietet den Nutzenden das Streamen in CD-Qualität.

Personalisierung bei Deezer

Deezer erfasst zu Beginn die Vorlieben der Nutzenden, indem diese aufgefordert werden, Künstlerinnen, Künstler und Genres auszuwählen. Des Weiteren bietet Deezer einen Button, mit dem die Nutzenden ihre Neigung oder Abneigung gegen einen Song audrücken können. Diese Funktion ermöglicht eine musikalische Personalisierung. 

Wer ist auf Deezer?

Es gibt bis zu 14 Millionen aktive Nutzende auf Deezer, davon sind sieben Millionen Premium-Konten. Worin sich Deezer und Spotify hauptsächlich unterscheiden, ist bezüglich Tonqualität. Für die Premium-Kundinnen und -Kunden bietet Deezer eine Qualität von 320 kbps. 

Deezer ist die beliebteste Streaming-Plattform in Lateinamerika, insbesondere in Brasilien. 

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Das Gebiet, in dem Deutschland, Österreich und die Schweiz verbunden sind, nennt man auch die DACH- Region. Dieser Name wird aus den drei Nationalitätszeichen der Länder gebildet (Ein Nationalitätszeichen ist ein Zeichen, das die Zuordnung einer Einheit zu einem Staat oder einer Nation auf den ersten Blick ermöglichen soll).

D steht für Deutschland, A für Österreich (Austria) und CH für die Schweiz (Confoederatio Helvetica). Die Anordnung wiedergibt die Länder nach ihrer Fläche und Einwohnerzahl. Die DACH-Region ist bekannt für eine starke Wirtschaft und einen höheren Lebensstandard. Kein Wunder also, zählt der DACH-Raum zu den wohlhabendsten und wichtigsten Regionen weltweit

Diese drei Länder weisen viele Gemeinsamkeiten in Bezug auf die Lebensweise, Kultur und Geschichte auf. Die regionalen Unterschiede zwischen und innerhalb der Länder sind aber auch zu beachten. Der aktive Austausch gehört zum Alltag in den Grenzregionen dazu. Durch fortlaufende Zuwanderung leben in der Region rund 100 Millionen Menschen.

In Deutschland, Österreich und in der Schweiz ist Deutsch die am häufigsten gesprochene Muttersprache, wie auch die zweithäufigste in Europa (nach Russisch). Als Schriftform wird Standartdeutsch am meisten gebraucht. Vorhanden sind jedoch mehr als 250 regionale Dialekte, wie zum Beispiel Schweizerdeutsch, Sächsisch oder Österreichisch-Bayerisch.

Wieso ist dieser Raum so attraktiv für Marketing?

Die Gesamtsumme aller erzeugten Produkte und Dienstleistungen, also das Bruttoinlandsprodukt (BIP) des DACH-Raums, erreichte bereits fast das Niveau der drittgrössten Volkswirtschaft der Welt, also Japan. Die Wirtschaftskraft Deutschlands dominiert innerhalb der Region. Beim BIP-pro-Kopf hingegen, liegt die Schweiz in Relation je Einwohner eindeutig vorne.

Die Internet-Nutzung der DACH-Region liegt durchschnittlichen bei 93%.  Dementsprechend ist es eine stark vernetzte Region. Ungefähr 47 Millionen aktive Social-Media Nutzer sind in dieser Region zu verzeichnen. Diese Daten belegen, dass die drei Länder zusammen ein attraktives Gebiet darstellen, um Online-Marketing Aktionen durchzuführen. Doch die Nutzungszahlen verändern sich auch immer wieder. So war in den letzten Jahren in allen DACH-Ländern ein Rückgang der Facebook-Nutzer zu erkennen. Dagegen wurde ein starker Anstieg auf Instagram, Twitter, Snapchat und LinkedIn wurde beobachtet.

Eines der Hauptmerkmale der D-A-CH Region ist der deutsche Sprachraum. Dies ist hin Hinblick auf Marketingstrategien insofern interessant, da Werbekampanien und Webauftritte gleich auf die gesamte D-A-CH Region angewandt werden können.

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Es werden verschiedene Technologien eingesetzt, damit Anzeigen aufgrund von Benutzerdaten und deren Kontext ausgeliefert werden können. Ein Banner einer DCO Kampagne zeigt zum Beispiel nicht nur Informationen zum genauen Standort an, sondern auch gleich das beste Angebot sowie das passende Bild – und zwar basierend auf den Präferenzen und der Nachfrage des Nutzers. Mit DCO kann die Werbeleistung und Kosteneffizienz nachweislich gesteigert werden. Es findet häufig Anwendung bei Produkten mit breiter Angebotspalette oder wenn die Online-Werbung stark abhängig von der Situation ist.

Aufbau von Dynamic Creative Optimization

Eine Displayfläche wird in verschiedene Bereiche austauschbare Text- und/oder Bildfelder aufgeteilt. Das Einzige, was meistens konstant bleibt, ist das Logo des Unternehmens – und in manchen Fällen auch das Design. Die anderen Teilbereiche werden je nach identifizierter Zielgruppe individualisiert. Und dadurch personalisiert ausgespielt. Um diese Entscheidung in Echtzeit erfolgen zu lassen, sind viele technische Voraussetzungen notwendig. Die Grundlage bilden First Party- und Third Party-Datenquellen. Diese enthalten Nutzerinformationen wie zum Beispiel Alter, Standort, Geschlecht und noch viele weiter Informationen.  Durch einen Algorithmus werden diese Daten zudem mit Inputs aus der «Creative Management Platform» und der «Demand Side Platform» kombiniert. Dadurch kann die optimale Kombination aus mehreren Anzeigevarianten ausgewählt werden.

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Dropbox, gegründet in San Francisco, sollte die Anwendung von USB Sticks ersetzen, bzw. den E-Mail-Verkehr vereinfachen. Dropbox kann somit als einen cloudbasierten USB Stick bezeichnet werden. Nutzer können durch einen Webbrowser oder durch eine App auf Dropbox zugreifen oder Dateien speichern. Kritisch jedoch ist die Tatsache, dass bei Dropbox der Privatsphäre keine bis wenig Bedeutung beigemessen wird. Die Daten werden nicht verschlüsselt aufbewahrt und wären theoretisch für Dropbox-Mitarbeiter jederzeit einsehbar.

Kosten für Dropbox

Dropbox bietet für Privatpersonen und Business-Nutzer verschiedene Angebote an. Folgende sind für Privatpersonen verfügbar:

• Dropbox Basic ist kostenlos und ermöglicht die Nutzung von 2 GB.
• Dropbox Plus kostet 9.99 Euro/Monat. Nutzer können dabei 2 TB (2000 GB) nutzen.
• Bei Dropbox Professional müssen Nutzer 13.58 Euro/Monat bezahlen und haben 3 TB (3000 GB) zur freien Verfügung.

Bei Dropbox Business beginnt das günstigste Abonnement bei 10 Euro pro Nutzer pro Monat. Beim Abonnement «Enterprise» kann bei Dropbox eine Offerte auf Anfrage eingeholt werden.

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Die Discovery Ad ist ein brandneues Format von Google, das auf Gmail, YouTube im Home Feed und im Discover Feed ausgespielt wird. Alles verpackt in einem Kampagnentyp ist so die Reichweite deutlich höher als bei anderen Formaten. Dieser Typ deckt primär den Upper Funnel ab und soll User erreichen, die sich noch nicht allzu intensiv mit einer Dienstleistung oder einem Produkt befasst haben.

Funktionen von Discovery Ads

Alle Werbemittel der Discovery Kampagne werden in den jeweiligen Placements dynamisch ausgespielt und bedienen die Kanäle YouTube, Gmail und den Google News Feed in der Google Mobile App. Sämtliche Anzeigen sind eine Kombination aus Bild und Text, bewegen sich im Bereich Display-Format und sind in der Kategorie Branding angesiedelt. Aktuell sind dafür die Gebotsstrategien Ziel-CPA und Conversion-Maximierung zur Verfügung.

In der Google Mobile App (Google Discovery) werden die Anzeigen im sogenannten Google News Feed ausgespielt. Auf Gmail findet man die Werbung in den Tabs «soziale Netzwerke», sowie «Werbung» (auch auf Desktop). Hier gibt es zwei Formen der Anzeige: Sie kann einerseits geschlossen und als eine Art «E-Mail» mit Icon dargestellt werden. Andererseits öffnet sich diese nach einem Klick und zeigt die Bild-Text-Kombination als Anzeige. Auf YouTube werden die Anzeigen direkt im Home Feed dargestellt.

Zurzeit stehen Discovery Ads nur für Google Partner zur Verfügung und befinden sich in der Schweiz bis etwa Ende Frühling 2020 in der Testphase.

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Datenschutz als Ziel

Die Suchmaschine soll eine anonyme Alternative zu Google bieten, sie verspricht ihren Nutzern Privatsphäre, indem keine Daten gespeichert werden. Das heisst, dass eine Nachverfolgung der einzelnen User, die Weitergabe von Suchergebnissen an angeklickten Seiten sowie die Speicherung von IP-Adressen nicht geschieht. Dadurch wird garantiert, dass die Suchergebnisse unabhängig von den Eigenschaften des Suchenden ausgespielt werden und keine zielgerichtete Werbung geschaltet wird. Es werden zwar Werbeanzeigen aufgeschaltet, diese sollen jedoch rein auf der Passgenauigkeit zu den eingegebenen Suchbegriffen basieren. Diese Anzeigen können über das Bing-Netzwerk erstellt werden. Ziel der Suchmaschine ist es dennoch, die Suchergebnisse in den Vordergrund zu stellen, nicht die damit möglichen kommerziellen Werbemöglichkeiten.

Damit einher geht die Vermeidung von Filterblasen. Durch die Speicherung und Nachverfolgung der Aktivitäten im Internet, kann eine Suchmaschine wie Google nämlich die zukünftigen Suchergebnisse entsprechend filtern. Dann werden zwar vermeintlich passendere Ergebnisse angezeigt, alternative Vorschläge unterbleiben jedoch. Dies kann zu einem starren Blickwinkel führen, es entsteht eine Filterblase. Dies verhindert DuckDuckGo durch die Datenschutzmassnahmen.

Es ist jedoch zu beachten, dass DuckDuckGo seinen Hauptsitz in Paoli/Pennsylvania (USA) hat. Auch wenn die Suchmaschine bezüglich Datenschutz sehr sicher zu sein scheint, ist sie nicht immun gegen Regierungsbefugnisse. Sollte eine Regierungsorganisation, wie die NSA, eine Datenherausgabe verlangen, könnte DuckDuckGo diese nicht verweigern.

Funktionsweise

Als Metasuchmaschine werden die Suchergebnisse von Datenbanken anderer Suchmaschinen (Bing, Yahoo!, Yandex) und von dem Lexikon Wikipedia bezogen. Der eigene Webcrawler namens DuckDuckBot durchsucht das Internet mit seinem Algorithmus nach Informationen und stellt die Qualität der Seiten sicher. Die Seiten in den Suchergebnissen erscheinen abgestuft nach Relevanz und Qualität. Durch Auswahl der Reiter können alle Suchergebnisse, Bilder, Videos, Nachrichten, Karten und Definitionen/Bedeutungen angezeigt werden. In den Ergebnissen ist meist, wie bei Google, ein Zero-Klick-Kästchen vorhanden, das vielbesuchte Seiten anzeigt. Als Beispiel zu nennen wäre ein Wikipedia-Eintrag zum Thema. In der Suchmaschine lassen sich ebenfalls Erwachseneninhalte ausblenden bzw. moderat oder streng filtern. Suchergebnisse können in einen zeitlichen Rahmen gesetzt werden. Beispielsweise kann man Ergebnisse auf ihre Aktualität einschränken, in etwa von gestern, letzter Woche oder letztem Monat.

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Es wird unterschieden zwischen internem Duplicate Content, welcher sich auf die eigene Domain beschränkt, und externem Duplicate Content, welcher domainübergreifend auftritt, also unter zwei oder mehreren Domains.

Im Rahmen der Suchmaschinen-Optimierung sollte genau auf Duplicate Content geachtet werden. Bei Google führt zu viel Duplicate Content zu Zurücksetzungen und Abstrafungen im Ranking, weshalb immer genug Unique Content, also einzigartige Inhalte, publiziert werden sollte. Von anderen Seiten übernommene Inhalte sollten deshalb immer klar gekennzeichnet werden, zum Beispiel als Zitat mit einem <blockquote> Attribut im Quellcode der betreffenden Seite.

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Siri von Apple

Siri kann zu Fragen des Nutzers passende Antworten liefern oder Kommandos ausführen, die ansonsten eine manuelle Eingabe erfordern. Anrufe zu Personen im Telefonbuch aufbauen, Kalendereinträge vornehmen oder auch Anfragen über Webservices um Entfernungen zwischen Orten zu berechnen oder Wettervorhersagen abrufen.

Cortana von Microsoft

Durch Sprachbefehle auf Cortana kann die Bing-Suche bedient werden oder wie bei Siri Termine und Erinnerungen mit Spracheingaben erstellt werden. Wichtige Informationen wie Interessen oder Vorlieben des Nutzers werden im Notizbuch gespeichert und Cortana kann dann später wieder auf diese Informationen zurückgreifen.

Google Home

Google Home, der sprachgesteuerte Lautsprecher mit eingebautem Google Assistant, lernt den Nutzer mit der Zeit immer besser kennen. Der Dienst kann auf den Kontext vergangener Fragen zurückgreifen und damit weiterführende Fragen beantworten.

Bixby von Samsung

Bixby, so nennt sich der Sprachassistent von Samsung Galaxy. Bixby versteht, was der Nutzer will, egal ob der Nutzer spricht, tippt oder den Bildschirm berührt. Auch Bixby lernt den Nutzer wie der Google Assistant laufend besser kennen und seine Funktionen wachsen zusammen mit den Bedürfnissen des Nutzers. Aktuell ist Bixby nur in Südkorea, China und den USA erhältlich.

Alexa von Amazon

Alexa ist das Gehirn hinter Echo, Echo Dot, Amazon Tap und dem Sprachassistenten auf dem Fire TV (Stick). Spannend ist Amazons Sprachassistent Alexa in Verbindung mit den Smart Home-Geräten. Zum Beispiel in Kombination mit Philipps Hue-Lampen. Es genügt zu sagen «Alexa, schalte das Licht im Schlafzimmer ein!» und schon ist es hell.

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Um die digitale Empathie zu verbessern, kann zum Beispiel beim Bildungssystem angesetzt werden. Es wird über Digitale Empathie als Pflichtfach in der Schule diskutiert, um den Schülern die guten Seiten des Internets aufzuzeigen. Die Schüler lernen mit dem Internet Sinnvolles anzustellen.

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Am 19.11.2015 veranstaltet xeit erstmals die Digital Detox Konferenz in Zürich. Weitere Informationen zum Programm, den Referenten & der Location finden Sie unter www.digitaldetox.ch.

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Zudem ist DAU im Deutschen auch die Abkürzung für die Bezeichnung Dümmster anzunehmender User. Die Bezeichnung bezieht sich auf Computerbenutzer ohne Grundlagenwissen und Sachverständnis für die Materie. Der Begriff spielt vor allem auch im Bezug auf die nutzerfreundliche Bedienung von Hard- und Software (Usability) ein Rolle.

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Definition Digital Immigrants – Wer gehört zu den Digital Immigrants?

Generell gelten als Digital Immigrants Personen, die vor 1980 geboren wurden. Damit sind sie die Vorgängergeneration der Digital Natives. Gemeinsam haben diese Personen, dass diese erst im Berufsleben oder gar erst als Senior*in mit digitalen Technologien in Kontakt gekommen sind und den Umgang damit lernen mussten.

Beide Begriffe gehen auf den US-Amerikanischen Autor, Lehrer und Manager Marc Prensky zurück, der sie im Rahmen der Beschäftigung mit digitalen Bildungsformen prägte.

Kritik des Begriffs

Verschiedene Wissenschaftler kritisieren die Einteilung in Digital Natives und Digital Immigrants. Das Hauptargument lautet, dass sich hinsichtlich Nutzungsverhalten nur vereinzelt Unterschiede zwischen den vor und den nach 1980 Geborenen festmachen liessen. Gerade solche vor 1980 Geborenen, die beruflich nach wie vor stark eingespannt sind, pflegen einen ähnlich versierten Umgang mit digitalen Technologien wie die sog. Digital Natives.

Ob jemand ein Digital Native oder ein Digital Immigrant ist, soll daher anhand des Nutzungsverhalten und der Medienkompetenz festgemacht werden und nicht anhand des Alters.

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Definition Digital Natives – Wer gehört zu den Digital Natives?

Generell werden Personen, die nach 1980 geboren wurden, zu den Digital Natives gezählt. Es sind die, die von Kindstagen an die Techniken des digitalen Zeitalters kennen, wobei das für die nach 1990 und insbesondere nach 2000 Geborenen in noch viel stärkerem Masse gilt. Diese Generation geht sehr versiert mit Online-Medien, Social Media und Mobile Apps um. In besonderem Masse gilt dies für die Generation Z (Geburtsjahr ca. ab 2000), die auch entsprechend viel Zeit am Smartphone verbringen.

Was macht die Digital Natives aus?

Gemäss Prensky weisen Digital Natives im Vergleich zu früheren Generationen andere Denkmuster aus, was sich etwa in der Art und Weise, wie sie Informationen verarbeiten, bemerkbar macht: Digital Natives wollen schnell und direkt auf bestimmte Informationen zurückgreifen können – Stichwort «Generation Sofort». Wie eine Studie von 2018 herausgefunden hat, haben viele Schüler*innen allerdings Mühe, glaubwürdige von unglaubwürdigen Inhalten zu unterschieden. Obwohl Digital Natives also mit dem Internet aufgewachsen sind, scheinen sie bezüglich digitaler Kompetenz noch Nachholbedarf zu haben. Viele dieser Generation leiden am sogenannten FOMO-Effekt und/oder an der VUKA-Realität.

Kritik am Begriff

Der Begriff an sich und insbesondere die definierten Alterskategorien hat auch diverse Kritiker. Ein entscheidendes Argument gegen diese Einteilung ist, dass es auch viele sog. Digital Immigrants gibt, die sehr versiert mit der digitalen Technologie umgehen, obwohl sie nicht damit aufgewachsen sind. Zudem gibt es einen entscheidenden Unterschied zwischen der Nutzung der Technologien und dem effektiven Verständnis dafür, wie diese funktionieren. Zwar können Jugendliche und junge Erwachsene Programme problemlos nutzen bzw. die Anwendung schnell lernen, allerdings beschränkt sich dies häufig auf den Entertainment-Bereich. Schwieriger wird es, wenn sie Tools, Programme oder eben auch Online-Quellen o.ä. zielgerichtet für die Arbeit mit anderen einsetzen sollen. Entsprechen plädieren einige Wissenschaftler für die Unterscheidung in Sachen Umgang mit digitalen Medien und Technologien zwischen digital lifestyle und digital workplace und nicht anhand des Alters bzw. Geburtsjahres.

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Einige bekannte Arten von Datenbanken sind:

• Open-Source-Datenbanken: offener Quellcode
• Verteilte Datenbanken: Datenbank besteht aus mehreren Dateien, die auf unterschiedlichen Rechnern gespeichert werden
• Cloud-Datenbanken: Sammlung von Daten auf einer hybriden Cloud, Zugriff via Internet
• Data Warehouses: wird oft für Business Anwendungen eingesetzt, Datenbank-Typ der für schnelle Abfragen optimiert ist

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