Neues Buch über Fotojournalismus im Um- und Aufbruch: Die aktuellen Entwicklungen im Fotojournalismus zeigen Prof. Dr. Elke Grittmann und Dr. Felix Koltermann. Hybrid, multimedial, prekär.

Der Fotojournalismus ist im Umbruch. Unter den Bedingungen der Digitalisierung hat sich auch dieses Berufsfeld spätestens seit dem Jahr 2000 massiv verändert: professionelle fotojournalistischer Arbeitsfelder erodieren, Arbeitsplätze und -möglichkeiten werden prekär oder gehen verloren und im Wandel fotojournalistischer Arbeitsroutinen dringen auch nicht-professionelle Quellen zunehmend in die Medien ein. Den Krisenphänomenen begegnet das Berufsfeld auf ganz unterschiedliche Weise: mit einer Selbstvergewisserung oder Neubestimmung der professionellen Identität und Standards sowie der Entwicklung innovativer Konzepte, neuer Formen des Fotografierens, visuellen Erzählens und multimedialen Publizierens. Auch das ökonomische und kulturelle Agieren der Fotojournalist*innen ist zunehmend von Risiken geprägt, die neue Formen der Kollaboration und das Ausprobieren neuer Geschäftsmodelle erfordern.
 
Diesen Wandel des fotojournalistischen Berufsfeldes und seine Folgen für die journalistisch Bildkommunikation beschreiben, analysieren und diskutieren 14 Autor*innen in dem von Elke Grittmann und Felix Koltermann herausgegebenen Band „Fotojournalismus im Umbruch“. Der Band legt den Fokus auf die Phänomene der Entgrenzung, die infolge der Digitalisierungsprozesse zu beobachten sind: sei es hinsichtlich der Formate und Produktionsweisen als auch hinsichtlich der Auftraggeber*innen und Organisationformen. Die Beiträger*innen greifen diese Veränderungen unter den drei Schlagwörtern 'Hybridisierung', 'Multimedialisierung' und 'Prekarisierung' auf, um sich dem Fotojournalismus im Umbruch zu widmen.
 
In der Kombination von Fachbeiträgen und Interviews mit Expert*innen aus der Praxis bietet der Band aus wissenschaftlicher wie berufspraktischer Perspektive eine kritische Reflexion des fotojournalistischen Berufsfeldes. Er verbindet damit die Debatten innerhalb der Profession mit den theoretischen und empirischen Erkenntnissen der Visuellen Kommunikationsforschung, der Fotografieforschung und der Fotojournalismusforschung und trägt damit zur aktuellen Diskussion über die Transformation des Journalismus und Fotojournalismus bei.
 

Mit Beiträgen von Lars Bauernschmitt, Winfried Gerling, Alexander Godulla, Elke Grittmann, Sophia Greiff, Thomas Horky, Felix Koltermann, Robin Meyer, Dorothe Lanc, Rosanna Planer, Evelyn Runge, Florian Sturm, Michaela Zöhrer und Miriam Zlobinski.
 

Elke Grittmann / Felix Koltermann (Hrsg.)
Fotojournalismus im Umbruch
Hybrid, multimedial, prekär

2022, Broschur, 213 x 142 mm, dt., 35,00 EUR
ISBN 978-3-86962-559-1 (Erscheint am: )24.02.2022

Projektleitung: Sylvia Bossenz, Prof. Timo Schnitt

Designer*innen erforschen Nachlass von Moritz aus Buxtehude

Der im Historischen Museum Hannover und Museum August Kestner erhaltene Kleidernachlass des Herzogs Moritz von Sachsen-Lauenburg ist eine glückliche Ausnahmeerscheinung: Alltagstextilien aus der Zeit um 1600 sind selten überliefert. In einer Kooperation mit der Hochschule Hannover wird exemplarisch eine innovative Methodik entwickelt zur digitalen Erfassung, Dokumentation und Erforschung historischer Textilien. Wesentlich sind dabei 3D-Scans der Objekte. Mit dem Projekt wird angestrebt, den ursprünglichen Gebrauchs- und späteren Überlieferungskontext der Kleidung möglichst dicht zu rekonstruieren und zu erforschen. Dabei werden verschiedene Perspektiven auf die Textilien, ihre Materialität und ihre sozialen und kulturellen Bedeutungen zu einem interdisziplinären Ansatz zusammengeführt. Die so gewonnenen Daten und Erkenntnisse werden für Lehre, Forschung und Vermittlung zur Verfügung gestellt. Konzipiert ist das Projekt als partizipatives und offenes Vorhaben, indem die einzelnen Schritte der Erforschung auf www.moritzausbuxtehude.de und in dem gleichnamigen Podcast transparent gemacht werden. Die Ergebnisse werden somit nicht erst nach Abschluss der Untersuchungen publiziert, sondern während ihrer Entstehung dokumentiert - und so wird Forschung als Prozess vermittelt.

Kurzübersicht

Projektleitung: Prof. Dr. Monika Steinberg, Dr. Anke Wittich

Im Rahmen dieses Forschungsprojekts werden die Bachelorstudiengänge Informationsmanagement und Informationsmanagement - berufsbegleitend hinsichtlich ihrer Profile, Blended-Learning-Szenarien und Prüfformate weiterentwickelt. Hierbei soll eine Kompetenzentwicklung der Studierenden durch selbstgesteuertes Lernen in digitalen Lernszenarien unterstützt werden. Die Studierenden erhalten geeignete Selbstlernmaterialien und können dadurch ihre persönlichen und fachlichen Selbststeuerungskompetenzen erhöhen. Mithilfe eines E-Portfolios veröffentlichen die Studierenden ihre Arbeiten und erhalten dafür von den Lehrenden und studentischen Tutor*innen Feedback. Die Studierenden können so ihre Arbeiten mit anderen vergleichen und weiterentwickeln. Die beteiligten Studiengänge tragen mit diesem Forschungsprojekt zu einer modernen Fachkräftesicherung bei und bauen gleichzeitig Blended-Learning-Szenarien und Prüfformate aus. 

Kurzübersicht

Optimierte Diagnostik bei Nierentransplantationen

Der demografische Wandel ist Realität. Mit ihm erhöht sich, wie Mediziner erwarten, auch die Zahl der schwerwiegenden Nierenerkrankungen. Die Folge ist ein steigender Bedarf an Nierentransplantationen (NTx). Diese Bedarfssteigerung steht jedoch einer sinkenden Zahl verfügbarer Spenderorgane gegenüber. Angesichts dieses Engpasses ist es umso wichtiger, dass es nach Transplantation, nicht zu Abstoßungen des Spenderorgans kommt. Dabei kanne eine gute Früherkennung von Abstoßungsreaktionen bei Transplantationspatientinnen und -patienten helfen. Denn die richtigen Gegenmaßnahmen können dabei unterstützen, einen frühzeitigen Transplantatverlust zu verhindern.

Ein solches Diagnostikum soll im Verbundprojekt “Screen-Reject: Ein Lateral Flow-Test zur Abstoßungsdiagnostik” entwickelt werden. Teilnehmende des Projektes sind neben der Hochschule Hannover (HsH) das Institut für Technische Chemie der Leibniz Universität Hannover (LUH), das den Projektverbund leitet, sowie das Institut der Transfusionsmedizin der Medizinischen Hochschule Hannover (MHH). Alle Teilnehmenden forschen an einer Methode, Abstoßungsreaktionen bei NTx-Patienten frühzeitig festzustellen. Die Forschenden der HsH entwickeln dabei im Teilprojekt „Screen-Reject: Data Warehouse zur Nierentransplantationsdiagnostik“ ein Klinisches Data Warehouse (KDWH), das auf einer für Analysezwecke optimierter Datenbank aufgebaut wird. Diese Datenbank soll dabei helfen, die bei der Entwicklung des Diagnostikums gewonnenen Informationen aufzubereiten und der Begleitforschung sowie der Entwicklung eines Expertensystems für die Abstoßungsdiagnostik zur Verfügung zu stellen. Als übergeordnetes Ziel sollen Patientinnen und Patienten davor geschützt werden, dass es nach einer Nierentransplantation zum Transplantatverlust durch Organabstoßung kommt.

Smart-Data-Analytics

Das Projekt Screen-Reject ist Teil des Forschungsclusters Smart Data Analytics der Hochschule Hannover und wird im nachfolgenden Teaser beispielhaft beschrieben. Informationen über alle Forschungscluster der Hochschule Hannover finden Sie hier.

Das vom Niedersächsischen Ministeriums für Wissenschaft und Kultur (MWK) geförderte „Zukunftslabor Gesundheit“ ist eines von sechs Zukunftslaboren des vom MWK eingerichteten Zentrums für digitale Innovationen Niedersachsen des MWK (www.zdin.de). Das „Zukunftslabor Gesundheit“ soll anwendungsbezogene Antworten zur Förderung innovativer Lösungen liefern, um digitale Technologien für die Versorgung und die Pflege zu etablieren. Es bündelt die niedersächsischen Kompetenzen für eine Digitalisierung der Gesundheitsversorgung in Niedersachsen. Die HsH als ein Mitglied des Zukunftslabors arbeitet mit an der Entwicklung einer Forschungsplattform, die unter Erhalt der Privatsphäre die strukturierte und standardisierte Digitalisierung und Vernetzung der Daten aus unterschiedlichen Quellen ermöglichen wird. Weiterhin fokussiert sie auf die Modellierung und Implementierung einer E-Learning-Infrastruktur zur Wissensvermittlung im Kontext des Zukunftslabors. Entwickelt werden didaktische, E-Learning-basierte Lehrkonzepte und spezifische Lehrmodule und Trainingskurse für die verschiedenen Zielgruppen des Zukunftslabors.

Kurzübersicht

Business Intelligence, Data Warehousing und Data Mining im Gesundheitswesen und in der Forschung

Hochschule Hannover (HsH) – Hochschule für angewandte Wissenschaften und Kunst Fakultät III - Medien, Information und Design // Kompetenzen in der Datenanalyse und Kuration sind zu einem wichtigen Erfolgsfaktor für alle Forschungs- und Pflegeprozesse in der Medizin geworden.

Zielgruppe: Masterstudierende des Medizinischen Informationsmanagements oder der Medizinischen Informatik, Wissenschaftler*innen mit Weiterbildungsbedarf in Datenintegration und -analyse im Kontext medizinischer Forschung.

Lernziele: Der Kurs bietet eine Einführung in die Konzepte und Methoden des (Klinischen) Data Warehouses (DTW) und Data Mining Analyseverfahren (Machine Learning, ML). Die Auseinandersetzung mit im DTW konzeptionellen Modellierungstechniken, daraus resultierenden multidimensionalen Datenmodellen und darauf anwendbaren Operationen sowie den Grundprinzipien des ML und der Funktionsweise grundlegender ML-Algorithmen sollen zur Handhabung der beiden Technologien im eigenen wissenschaftlichen Arbeiten befähigen. Folgende Kompetenzen werden detailliert vermittelt:

• Lernende kennen und verstehen grundlegende Konzepte und Anwendungsszenarien von (Klinischen) Data Warehouses (DTW) und Data Mining Analyseverfahren im Kontext von Business Intel-ligence (BI) und Wissensgenerierung (Knowledge Discovery).
• Lernende kennen und verstehen das multidimensionale Datenmodell (MDM) resp. das Konzept des Data Cubes sowie hierauf basierende OLAP-Standardanfragen. Sie kennen konzeptionelle Modellierungstechniken für MDM und können diese anwenden.
• Die im Datawarehouse bereitgestellten Daten können für prädiktive Modelle im Rahmen des Machine Learning verwendet werden.
• Lernende kennen die grundlegenden Verwendungsmöglichkeiten von Datawarehouses in der Medizin und verstehen die Einsatzmöglichkeiten, Handhabung und Grenzen von Verfahren des Maschinellen / Statistischen Lernens für ihre eigene wissenschaftliche Tätigkeit.

Einbettung: Als Teil des HiGHmed-Modulnetzwerks folgt das Modul der HsH den Modulen, die sich auf Datenerfassungsthemen wie medizinische Bildverarbeitung und unterstützende Gesundheitstechnologien sowie bild- und signalgestützte Assistenzsysteme beziehen. Das HsH-Modul konzentriert sich auf die Integration und Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen sowie auf nützliche Methoden und Werkzeuge zum Extrahieren, Umwandeln und Laden der Daten in ein Format, das für komplexe statistische Analysen und maschinelles Lernen geeignet ist. Das Modul schließt mit Themen ab, wie mit den analysierten Daten umzugehen ist, einschließlich der zuverlässigen Verwendung von Daten in Forschung und Pflege, patientenzentriertem Informationsmanagement und medizinischer Entscheidungsunterstützung. Die Hochschule Hannover (HsH) - Hochschule für angewandte Wissenschaften und Kunst in Hannover konzentriert sich auf Lehre und Forschung, Praxisorientierung und Internationalität. Mit fast 10.000 Student\*innen ist sie die zweitgrößte Universität in Hannover und wurde 1971 gegründet.