Die Projektmitarbeiterin Maike Körner stellte auf dem Media Date zum Thema „Next Level Digital Publishing“ – organisiert vom Mediennetzwerk Bayern und den Nürnberger Nachrichten – Ergebnisse des JoIn-DemoS Projekts vor. Dabei ging sie vor allem auf die Frage ein, welche Learnings deutsche Lokalredaktionen aus internationalen Innovationsprojekten ziehen können und ging dabei auf qualitative Ergebnisse der Case Studies aus Workpackage 2 ein.

Es kam heraus, dass gerade Regionalmedien Bürger:innenbeteiligung als lokalen USP nutzen können, da sie tatsächlich am nächsten an den User:innen dran sind. Die Einbeziehung kann dabei auf verschiedenen Ebenen stattfinden. Stichwort User-Generated-Content: Beispielhaft dafür steht das Projekt der Regionauten (Österreich). Hier können sich Nutzer:innen auf der Seite registrieren und selbst den Content verfassen, der in ihren Augen für die Region wichtig ist. Die Ebene Community-Building und Mitgliedschaften wird gerade im Vereinigten Königreich stärker aufgegriffen. Bristol Cable vernetzt nicht nur seine User:innen, sondern bindet die Mitglieder auch in strukturelle Entscheidungsfindungen mit ein. Bei der Westfalenpost bindet man die Nutzer:innen anderweitig ein: Durch große Umfragen, wie z.B. den „Heimatcheck“, werden die Bedürfnisse und Interessen der Leser:innen erfragt und so spezifischer auf die Anliegen in der Region eingegangen.

Doch nicht nur Bürger:innenbeteiligung wird zukunftsweisend sein. Immer wichtiger ist auch die Verwendung von Künstlicher Intelligenz, um nicht nur Publishing-Prozesse zu beschleunigen, sondern ebenso Faktenchecks durchzuführen. Hier ist Newtral.es aus Spanien Vorreiter. Die Website verwendet KI unter anderem, um Aussagen zu prüfen. Javier Beltrán, Machine Learning Lead bei Newtral, sagte dazu: „Es gibt Dinge, die wir Menschen sehr gut können, und es gibt andere Dinge, die Maschinen besser können. Und das ist auch gut so, denn es sind die langweiligen, sich wiederholenden, umfangreichen Aufgaben, die viel Zeit in Anspruch nehmen oder die wir nicht für einen Datensatz, sondern für Millionen von Datensätzen erledigen müssen“.