Berichterstattung über Klimawandel durch KI analysieren?Ein neuer Ansatz zur automatisierten Erfassung von Klima-Frames

18. August 2025

Die dritte von vier kürzlich erschienenen Publikationen, die sich mit aktuellen Fragen an der Schnittstelle von Klimawandel, Wissenschaftskommunikation, Protest und Medien beschäftigen.

In ihrem in Social Science Computer Review publizierten Beitrag zeigen Mike Farjam, Hendrik Meyer und Meike Lohkamp, wie sich Large Language Models als zuverlässige Ergänzung in der Textanalyse einsetzen lassen. Ihr Design mit drei unterschiedlichen “KI-Agenten” (Instructor, Classifier, Judge), die gemeinsam kodieren, wurde genutzt, um Forschung zu Klima-Framing in Tageszeitungen (Feldman et al., 2015) zu reproduzieren. Dabei skalieren die Autor:innen die Analyse auf das Zehnfache des ursprünglichen Artikelumfangs und erweitern die Analyse auf verschiedene Sprachen.

“Wir bieten damit nicht nur einen praxisnahen Leitfaden für prompt-basierte Inhaltsanalyse, sondern legen zugleich das Fundament für eine groß angelegte Replikationsstudie, die Feldmans mehr als zehn Jahre alte Untersuchung von Klimakommunikation in Zeitungen in die Gegenwart überträgt und parallel in mehreren Ländern nachstellt”, so Mike Farjam.

Visualisierung: Arbeitsablauf (“Agentic Workflow”) zur Optimierung und Validierung einer Inhaltsanalyse mit Large Language Models.
Copyright: Social Science Computer