Datenanalysen für den guten Zweck? Wertkonflikte im Rahmen datenbasierter Public Relations von NGOs
Basic data for this talk
Type of talk: scientific talk
Name der Vortragenden: Dudenhausen, Anna; Wiencierz, Christian
Date of talk: 01/11/2019
Talk language: German
Information about the event
Name of the event: 26. Jahrestagung der DGPuK-Fachgruppe Public Relations und Organisationskommunikation "Zwischen Gemeinwohl und Partikularinteressen:
Wert- und Interessenkonflikte in der strategischen Kommunikation"
Event period: 31/10/2019 - 02/11/2019
Event location: WWU Münster, Münster, Deutschland
Abstract
Big-Data-Analysen versprechen zahlreiche Potenziale für Nichtregierungsorganisationen (NGOs), u.a. Verbesserungen von Dienstleistungen und Spendeneinnahmen. So betiteln euphorische Stimmen Datenanalysen für NGOs als Mittel zur Weltveränderung. Betrachtet man jedoch Big-Data-Analysen in Bezug auf die Public Relations (PR) von NGOs, können diese bei der personalisierten Zielgruppenansprache bis hin zur Anwendung von Social Bots Fragen der Legitimität aufwerfen. Angesichts großer Skepsis von EU-Bürger*innen gegenüber Datenanwendungen und besonderen Ansprüchen der Gesellschaft an NGOs bezüglich der Beachtung von existierenden Wertvorstellungen, ist fraglich, in welchem Ausmaß eine datenbasierte PR zur Bearbeitung von gemeinwohl-orientierten NGO-Missionen von relevanten Anspruchsgruppen akzeptiert wird. Welche Wertkonflikte im Rahmen der datenbasierten PR von NGOs auftreten können, ist bisher noch nicht erforscht, obwohl Wissen über zentrale Wertkonflikte für die Durchführung dieser PR von NGOs zentral ist. Die gesellschaftliche Akzeptanz datenbasierter PR kann außerdem für NGOs im Vergleich zu Unternehmen als besonders relevant angesehen werden, da NGOs oft existenziell auf Legitimität, Vertrauen und Glaubwürdigkeit angewiesen sind. Daher beschäftigt sich dieser Beitrag mit folgender Fragestellung: Welche zentralen Wertekonflikte können im Rahmen der datenbasierten PR von NGOs auftreten?
Keywords: NGO; Werte; Ethik; Public Relations; Big Data; Algorithmen
Speakers from the University of Münster