Die Qualität von Gesundheitsinformation im Zeitalter der KI: Vertrauen, Glaubwürdigkeit und Informationsbeschaffung in der globalen Verbreitungslandschaft neu definiert

1. Zusammenfassung

1. Disruption der Informationsbeschaffungsmechanismen durch KI: Die Informationsschicht der KI, durch semantales Verständnis und Wissensrepräsentation, gestaltet die Wege der öffentlichen Gesundheitsinformationsbeschaffung neu und fordert die Kommunikationssysteme heraus, von der „Informationsverbreitung“ hin zum „Informationsverständnis und -nutzung“ zu wechseln. Erklärung: KI ist nicht mehr nur ein einfacher Übermittler von Informationen, sondern eine neue Vermittlerebene, die Informationen strukturiert, abruft und interpretiert.
2. Strukturelle Verschiebung der Vertrauensquellen: Angesichts der Flut von KI-generierten Inhalten bestehen weiterhin erhebliche Unterschiede im Vertrauen der Öffentlichkeit in menschliche oder institutionelle Quellen, was darauf hindeutet, dass der „Anker“ des Vertrauens von der reinen „Autorität“ hin zur „Wahrnehmbarkeit“ verschoben wird. Erklärung: Obwohl KI-Inhalte reichhaltig sind, zeigen menschliche Studien, dass im Gesundheitsbereich menschliche Quellen (wie medizinische Fachkräfte) immer noch stärkere Verhaltensabsichten und Resonanzen in Bezug auf Bedenken auslösen können.
3. Universelle Indikatoren für Informationsqualität: Unabhängig von kulturelischem oder wirtschaftlichem Hintergrund liegt der Kernwert der Informationsqualität weiterhin in Klarheit, Zugänglichkeit und Identifizierbarkeit der Quelle, was die Grundlage für die kulturübergreifende Wirksamkeit von Informationen bildet. Erklärung: Diese Merkmale sind die Voraussetzungen für die effektive Verarbeitung von Informationen und die zugrunde liegenden Einschränkungen für die Wirksamkeit von Inhalten im Zeitalter der KI.
4. Adaptionsherausforderungen für Kommunikationssysteme: Kommunikationssysteme durchlaufen einen systemischen Wandel von einer zentralisierten Veröffentlichung hin zu diversifizierten Zugangspunkten und schließlich zur KI-unterstützten Interpretation, was strukturelle Anforderungen an die traditionellen Ketten der Informationsüberprüfung und -verteilung stellt. Erklärung: Dieser Wandel erfordert, dass die Kommunikationspraxis darauf ausgerichtet ist, die Inhaltsgestaltung an die Interpretationsmuster der KI anzupassen und nicht nur die Bandbreite des Inhalts zu verfolgen.

2. Forschungshintergrund

Warum diese Frage erforschen?

Diese Studie zielt darauf ab, die Entwicklung der Erkenntnisstrukturen bezüglich der „Informationsqualität“ im Bereich der Gesundheitskommunikation unter dem Hintergrund der tiefgreifenden Eingriffe von KI-Technologie zu untersuchen. Mit dem Ausbruch digitaler Medien und KI-generierter Inhalte, wie bewertet die Öffentlichkeit die „Qualität“ von Informationen – wird dieser Qualitätsstandard strukturell je nach Informationsquelle (menschlich vs. KI) verändert? Die Dringlichkeit der Forschung liegt darin, dass unklare Bewertungsstandards für die Informationsqualität zu Vertrauenskrise und Abweichungen in gesundheitsbezogenen Entscheidungen führen können.

Branchenkontext

Die globale Gesundheitsinformation befindet sich im Wandel von einer traditionell mediendominierten Umgebung hin zu einer komplexen Umgebung mit mehreren Kanälen und KI-gestützten Elementen. Einerseits zeigen die Steigerung der digitalen Gesundheitskompetenz signifikante Unterschiede in verschiedenen wirtschaftlichen Ländern, was die Qualität und Wirksamkeit der Informationsaufnahme direkt beeinflusst (van Kessel et al., 2022). Andererseits führt die Verbreitung von KI-generierten Inhalten zu einer beispiellosen Zunahme von „Geschwindigkeit“ und „Bandbreite“ bei der Informationsbeschaffung, stellt aber gleichzeitig die traditionelle Vorstellung in Frage, dass die „institutionelle Autorität“ die Informationsqualität festlegt.### Technologische Veränderungen Die Kerntechnologische Veränderung liegt im Aufkommen der KI-Informationsschicht (AI Information Layer). KI liefert nicht mehr nur Inhalte; sie verändert die Art und Weise, wie der Mensch die „Bedeutung“ von Informationen konstruiert, durch Mechanismen wie Retrieval (Abruf), Entity Recognition (Entitätserkennung), Semantic Understanding (Semantisches Verständnis) und Knowledge Representation (Wissensrepräsentation). Dies bedeutet, dass die Bewertungskriterien für die Informationsqualität die Berücksichtigung der „Art und Weise, wie KI-generierte Inhalte strukturiert verstanden werden“, beinhalten müssen.