Schlagwort: Audio

Radio der Zukunft: Wie mit KI News multimodal aufbereitet werden können

Veröffentlicht am von Markus Kaiser

Über das Radio der Zukunft haben wir in den vergangenen Wochen viel diskutiert. In einem Blog-Beitrag habe ich geschildert, wie Künstliche Intelligenz Formatradios verändern wird. Aber wo und wie kann KI sinnvoll eingesetzt werden, um journalistische Audio-Inhalte automatisiert zu generieren?

Auf diesem Foto sind ein Mikrofon und ein Kopfhörer zu sehen. Es handelt sich um ein Symbolbild für Audio im Blog Medien-Kaiser von Markus Kaiser.
KI im Audio bietet viele Möglichkeiten. Nicht alle Anwendungsfelder sind aber sinnvoll. (Foto generiert mit ChatGPT)

1. KI hilft bei der Skalierung von Audio-Inhalten

Künstliche Intelligenz ist im Journalismus bei der Inhalte-Generierung immer dann hilfreich und sinnvoll, wenn es um Automatisierung geht, in der Produktion von Inhalten also um Skalierung. Im Audio-Bereich gibt es mehrere Anwendungsbereiche:

  • Jemand moderiert eine Sendung, die (wie bei Radio Galaxy) auf mehreren regionalen Sendern ausgespielt wird. Beispielsweise das Wetter soll regionalisiert werden. Hier wäre es nützlich, das Wetter via geklonter KI-Voice einzubinden, damit sich die Moderatorin oder der Moderator auf die eigentliche Moderation der Sendung fokussieren kann und nicht in einem weiteren Studio wie am Fließband das aktuelle Wetter für mehrere Regionen einsprechen muss. Wenn es diese Aufspaltung in verschiedene Sendegebiete nicht gibt, ist das Wetter genauso schnell selbst eingesprochen. KI-News sind durchgefallen, findet für solche Fälle zum Beispiel auch Yves Simon in seinem Gastbeitrag über die Radionachrichten der Zukunft.
  • Ein Zeitungsverlag mit mehreren Außenredaktionen möchte die bereits recherchierten Inhalte auch für Podcasts nutzen. Von Multimodalität spricht man, wenn sich die Grenzen zwischen Text und Audio (wie hier), aber auch Video und Data auflösen. Für den geschilderten Fall bietet sich ein Podcast-Generator (wie ich ihn in einem Beitrag auf der Website von THINKING LABS beschrieben habe) an, wenn jede Region einen eigenen Podcast erhalten soll. Ein einziger Podcast, der die Inhalte aller Regionen zusammenfasst, wäre inklusive Qualitätssicherung sicherlich genauso schnell von einem menschlichen Host vorgelesen (ggf. mit etwas KI-Hilfe bei der Umformulierung der Inhalte). Hier liegt der Vorteil der KI wieder darin, dass es um mehrere Podcasts geht, als zum Beispiele Hyperlokalität möglich wird. Die Kosten für die Token zur Generierung sind derzeit noch das Ausschlusskriterium, warum nicht jeder User übrigens seinen komplett personalisierten Podcast erhalten kann. Technisch wäre dies natürlich auch heute schon möglich.
  • Wenn sich die Zielgruppen eines Medienunternehmens massiv unterscheiden, kann KI helfen, die Inhalte unterschiedlich aufzubereiten: einmal für Fachleute, einmal für Laien, einmal für Senioren, einmal für Kinder. Möglich ist es, dass KI auch sprachliche Unterschiede macht: für Senioren werden Anglizismen bewusst weggelassen, für Jugendliche (dosiert und nicht übertrieben) Jugendsprache eingesetzt. Denn Sprache ist etwas, das sehr stark verbinden oder ausgrenzen kann. Bei meinen Erstsemestern an der Technischen Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm mache ich beispielsweise immer das Experiment und frage, was ein Drahtesel ist. Nur wenige wissen dies heute noch. Und doch findet sich in Tageszeitungen immer wieder eine Überschrift mit dem (aus Sicht meiner Erstsemester) antiquierten Wort. Dafür würden Senioren eher stutzen, wenn im Audio Wörter wie „random“, „cool“ etc. eingestreut wären.

2. KI hilft dann, wenn der Mensch vorher das Format entwickelt hat

Notebook LM von Google und ähnliche Tools schaffen es ganz gut, aus Text (wie ganzen Büchern oder wissenschaftlichen Aufsätzen) ein Gespräch zu simulieren. An die Qualität eines Radiobeitrags kommt dies allerdings bislang noch selten heran. Einen Podcast automatisiert von der KI generieren zu lassen, bedarf daher noch massiver Vorplanung. Wenn die Formatentwicklung ernst genommen wird, steigert dies die Qualität massiv. Und wirkt gemeinsam mit den anderen Produkten der Medienmarke nicht als Fremdkörper, sondern passt sich hier optimal ein.

  • Beim Podcast geht es um mehr als Text-to-speech. Es geht darum, dass zum Beispiel Texte von einer Nachrichten-Website von einem KI-Nachrichten-Duo (unterhaltsam) vorgetragen werden. Schließlich wirkt das Vorlesen von Nachrichten von nur einer (KI-)Stimme relativ schnell ermüdend für den User. Auch gilt es, Schriftdeutsch in gesprochenes Deutsch umzuwandeln (und ggf. auch die Sprache etwas zu verjüngen, um andere Zielgruppen zu erreichen, siehe oben). Hier kann man natürlich frei wählen, ob man eine geklonte Voice nimmt (beispielsweise eines bekannten Redakteurs oder Moderators) oder eine künstlich generierte Stimme. Eleven Labs gilt hier weiterhin als Premiumanbieter für KI-Stimmen. Wenn die Audios aber skaliert werden sollen, gilt es neben der Qualität auch auf den Preis beim Anbieter zu achten.
  • Aus der Chatbot-Forschung (noch vor dem KI-Boom) haben wir zahlreiche Erkenntnisse, welche Persönlichkeiten von Chatbots (übertragbar heute auf Avatare und KI-Stimmen) bei Userinnen und Usern wie ankommen. Diese sollten auch in die Formatentwicklung miteinfließen. Auch stellt sich die Frage, ob eine KI-Stimme menschliche Züge annehmen soll (vielleicht etwas überzeichnet sogar) oder bewusst nicht.
  • Rubriken (wie „Sport“, „Blaulicht“ etc.) können vorher definiert werden. Inhalte werden dann automatisch gruppiert und diesen Rubriken zugeordnet. Ein Jingle vorher bietet den Hörerinnen und Hörern Orientierung. Auch ist es möglich, die Inhalte hierarchisch nach dem Nachrichtenwert sortieren zu lassen – und als letzte Meldung eine möglichst positive Nachricht auszuspielen.
Symboldbild mit Ball und Schläger
Rubriken wie Sportnachrichten werden von der KI selbst erkannt. (Foto generiert mit ChatGPT)
  • Wenn eine Reporterin oder ein Reporter für die News-Website oder ein Printprodukt vor Ort war, kann es von den Protagonisten O-Töne mitbringen. Auch diese können (automatisiert) in den Audio-Beitrag eingebunden werden. Am Ende klingt es wie in einem professionellen Radio-Feature, denn die O-Töne werden immer an den passenden Stellen eingebaut. Wie dies funktioniert? Aus dem O-Ton (zum Beispiel vom Bürgermeister) macht man Speech-to-Text. Dazu packt man den Text von der News-Website. Das Large Language Model (LLM) wiederum gestaltet das Gesamtpaket Audio-affin um mit der Vorgabe, die O-Töne dürfen geschnitten (gekürzt), aber nicht verändert werden. Beim nächsten Schritt (text-to-speech) wird der O-Ton nicht von einer KI-Stimme noch einmal vertont, sondern wieder im Original (hier vom Bürgermeister) eingespielt. Nur das Moderatoren-Duo sind dann KI-Stimmen.

Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie durch eine professionelle Formatentwicklung ein News-Podcast noch einmal deutlich an Qualität und Nutzerakzeptanz zulegen kann.

3. KI als Handwerkszeug

Künstliche Intelligenz kommt vor allem auch als Handwerkszeug ins Spiel. „Äh“ und „Ähm“ werden automatisiert aus Beiträgen geschnitten, Interviews automatisiert gekürzt und Social-Media-Teaser erstellt (wie dies zum Beispiel beim Tool Riverside schon standardmäßig der Fall ist). KI hilft beim Produktions-Workflow und schafft für Redakteurinnen und Redakteure die zeitlichen Freiräume, sich wieder verstärkt um die (hochwertigen) Inhalte zu kümmern.

Bei Podcasts übernimmt die KI außerdem die Erstellung von Schlagworten und der Shownotes. Das heißt, auch hier kümmert sie sich um lästige Pflichtaufgaben.

4. KI ist schneller als der Mensch

Im Sport geht nichts über live. Eine Live-Schalte aus dem Fußball- oder Eishockeystadion macht Radio, das häufig als das „schnellste Medium“ beschrieben worden ist, unverzichtbar. Durch Livestreaming auch via Instagram und LinkedIn gibt es heute für live zwar noch weitere Möglichkeiten. Für diese Art der Liveberichterstattung braucht es aber auch dort (noch) Journalistinnen und Journalisten.

Der Mehrwert der KI liegt vor allem in unerwarteten Ereignissen, die über Dritte (wie die Polizei) zum Radiosender kommen. Das beste Beispiel: die Geisterfahrer-Meldung im Radio. Wenn diese KI-generiert ausgespielt wird, erreicht sie die Autofahrerinnen und -fahrer mindestens 30, vielleicht sogar 60 Sekunden schneller, als wenn der Moderator mitten in den Song hinein ein Break macht. Dies kann in solchen Situationen entscheidend sein. Auch nachts, wenn kein Moderator mehr im Sender ist und der Betrieb automatisch läuft, informiert die KI über Verkehrsmeldungen (wie bereits jetzt schon zum Beispiel im Bayerischen Rundfunk). Ein echter Mehrwert durch KI.

Transparenzhinweis: Der Autor ist Professor an der TH Nürnberg und auch für das KI-Unternehmen THINKING LABS aus Neustadt an der Weinstraße tätig, die einen Podcast-Generator entwickelt haben.

Zur Website von THINKING LABS

Gastbeitrag zum Radio der Zukunft: Nahbar, vor Ort und live – das sind die Radionachrichten der Zukunft

Veröffentlicht am von Markus Kaiser

Gastbeitrag von Yves Simon

„Total uninspirierend“, „langweilig“ – „komplett ohne Ecken und Kanten“. In meinen Radioseminaren an Universitäten, Hochschulen oder bei Ausbildungssendern spiele ich zu Beginn mehrere Nachrichtensendungen vor. Beim letzten Mal war auch eine KI-generierte Ausgabe dabei. Das Feedback ist entsprechend vernichtend ausgefallen. Dabei hatte ich mir extra Mühe gegeben: sehr lokale und zielgruppenspezifische Themen eingebaut und dazu die von ChatGPT gelieferten Meldungen noch einmal „schön“ umgeschrieben. Das Fazit blieb trotzdem eindeutig: „Da würde ich sofort wegschalten“, sagt eine Studentin. Erst danach löse ich auf: Die Sendung war KI-generiert.

Ein fiktives künftiges Studio für die Radionachrichten der Zukunft, generiert von ChatGPT
Radionachrichten der Zukunft – es geht vor allem um die lokale Kompetenz, findet Nachrichtensprecher Yves Simon. (Foto generiert mit ChatGPT)

Nachrichtenautomatisierung – dieser Begriff geistert immer häufiger durch Redaktionen und taucht auch in Fachmedien auf. Programmverantwortliche und Gesellschafter setzen große (Spar-)Hoffnungen auf KI-generierte Inhalte, vor allem beim Ausspielen über Radio-Apps. Schließlich lassen sich so sehr nutzeroptimierte Nachrichtenausgaben erstellen. Manche Sender haben dafür schon eine eigene Taskforce eingerichtet.

Glaubwürdigkeit, Nähe und Vertrauen sind wichtig

Aber ist das die Zukunft des Nachrichtenjournalismus? Klar ist: Wir stehen erst am Anfang einer Entwicklung, deren Verlauf wir nur erahnen können. Die Ergebnisse werden sicher immer besser werden. Trotzdem habe ich Zweifel – besonders wenn ich meinen Studierenden und anderen klugen Köpfen zuhöre. Personalisierte, automatisch generierte News haben Vorteile und werden uns häufiger begegnen. Das ist klar.

Es gibt aber noch ein zweites Szenario. Im Nachrichtenjournalismus zählen schließlich auch Glaubwürdigkeit, Nähe und Vertrauen. Das Problem bei KI-generierten News: Jeder kann sie in Sekunden erstellen – komplett alleine und ohne Redaktion. Global Player wie Spotify ebenso wie Podcaster, Influencer oder Anbieter, die bisher nicht mit Audioangeboten auffallen. Wenn auch Radiosender ihre Nachrichten im Hauptprogramm automatisieren, könnte das der Anfang ihres Endes sein.

Die Stärke regionaler Sender ist ihre Live-Präsenz vor Ort

Die Stärke regionaler Sender ist ihre Live-Präsenz vor Ort. Sie erklärt, warum sie normalerweise mehr Hörer haben als bundesweite Angebote. Reporternetz, Lokalkompetenz und Persönlichkeiten am Mikrofon sind ihr Unterscheidungsmerkmal. Regionalprogramme können Hörer „an die Hand nehmen“ und auch komplizierte Nachrichten erklären. Genau solche Persönlichkeiten braucht es nicht nur in der Moderation, sondern auch in den Nachrichten. Hörer schätzen das. Denn Radio ist nicht nur Musik, sondern vor allem alles dazwischen. Da schließe ich mich der Meinung von Dr. Jörn Krieger gerne an. Wer nur Musik hören will, nutzt Streamingdienste. Wer nur Wort hören will, entscheidet sich für einen Podcast.

Gerade deshalb müssen sich Nachrichten weiterentwickeln. Nationale Themen sollten noch häufiger auf die Region heruntergebrochen werden – etwa mit Live-Schalten. Der Newsanchor darf sich gerne mit dem Moderator austauschen, über Netz- oder Servicethemen sprechen, Lösungsansätze oder Beispiele aus der Lebenswelt der Hörer aufgreifen. Kann das auch KI glaubwürdig leisten? Ich glaube nicht.

„Klingt, als würde mir eine Freundin etwas erzählen“

Beim letzten Seminar sind die KI-News jedenfalls durchgefallen. Besonders gut sind dagegen übrigens Christoph Wöß von Bayern 1 und meine Kollegin Juliette Marischka von Antenne Bayern angekommen. „Klingt, als würde mir eine Freundin etwas erzählen“, meint eine Studentin. Eine andere sagt über den Bayern-1-Kollegen: „Seine Ruhe ist richtig klasse.“

Yves Simon ist professioneller Sprecher, Trainer und Coach im Radiobereich.
Zu Yves Simons Website

Im nächsten Diskussionsbeitrag zum Radio der Zukunft schreibt Markus Kaiser, wie Künstliche Intelligenz im Audio-Bereich eingesetzt werden kann.

Radio der Zukunft: KI wird Formatradios verändern

Veröffentlicht am von Markus Kaiser

In den vergangenen Jahren ist es etwas stiller geworden um das Riepl’sche Gesetz. Kurz zusammengefasst besagt dies, dass kein neues Medium ein altes vollständig verdrängen wird. Im Jahr 1913 hatte Kurt Riepl dies formuliert. Das „Gesetz“ wurde immer wieder herausgekramt: Schließlich hat das Radio nicht die Zeitung verdrängt, das Fernsehen nicht das Radio und das Internet… Hier gab und gibt es durchaus Diskussionen, ob das Internet nicht eines Tages alle anderen Medien in sich vereinen wird.

Was das Riepl’sche Gesetz noch aussagt: Die bisherigen Medien verändern sich. Nur durch diese Veränderung schaffen sie es, nicht überflüssig und ersetzt zu werden. Sie fokussieren sich sozusagen auf ihre jeweiligen Stärken.

Was diese Erklärung mit Künstlicher Intelligenz und Formatradio zu tun hat? Formatradio wird nur dann (zumindest vorübergehend und mittelfristig) überleben, wenn es sich ebenfalls wandelt. Dies bedeutet: Es muss seine Nische zwischen Podcasts, Spotify und den Radiosendern, deren Programm nur mit KI gemacht wird (wie BigGPT oder Absolut AI), finden. Eine gute Erläuterung, wie dies funktionieren kann, hat Jörn Krieger in einem Gastbeitrag für diesen Blog schon einmal gegeben.

KI muss als Chance genutzt werden, Prozesse zu übernehmen, die Moderatoren wieder mehr Freiheiten für Kreativität schaffen. (Foto generiert mit ChatGPT)

In meinen Augen bedeutet dies keine völlige Abkehr von Formatradios. Die Radiosender müssen aber wieder näher an den Menschen rankommen und mehr emotionalisieren. Personalitys, die Sender auch off air bei kleineren und größeren Events einsetzen, sind der Hauptpunkt. Ein Fokus auf die Bedürfnisse und Lebenswelt der Hörerinnen und Hörer ist ein weiterer. Hier sind lokale und regionale Inhalte weiterhin ein Einschaltargument, das Spotify eben nicht bietet.

KI ist nicht zum Einsparen da

Daher gilt: KI hilft, bestimmte Prozesse zu optimieren. Auch der Verkehrsfunk, ggf. das Wetter und bestimmte Inhalte lassen sich durch KI optimieren. An der Technischen Hochschule Nürnberg haben wir zur Hörerakzeptanz von KI im Radio ein Lehrforschungsprojekt durchgeführt. Dies darf aber nicht dazu dienen zu sparen, sondern muss den Moderatorinnen und Moderatoren und auch Reporterinnen und Reportern wieder verstärkt die Möglichkeit bieten, Inhalte zu produzieren, die hochwertig sind und den kleinen, aber feinen Unterschied zu einer Spotify-Playlist ausmachen.

Im nächsten Diskussionsbeitrag zum Radio der Zukunft setzt sich Yves Simon mit der Zukunft der Radionachrichten auseinandner.

Gastbeitrag zum Radio der Zukunft: Radio lebt von Persönlichkeit

Veröffentlicht am von Markus Kaiser

Gastbeitrag von Dr. Jörn Krieger, Journalist und Moderator

Radio wird heute oft anhand von vorgegebenen Musik-Playlists, strengen Zielgruppenmodellen und engen Formatierungen gestaltet. Die Sendungen, Songs und Moderationen sollen fürs „erwartete“ Publikum „passen“, alles soll möglichst vorhersehbar sein. Wer einschaltet, soll wissen, was ihn erwartet.

Ich behaupte das Gegenteil: Wer weiß, was kommt, schaltet nicht ein. Gutes Radio lebt von lebendigen Sendungen, überraschenden Momenten, spontanen Höreraktionen, Moderatoren mit unverwechselbarer Persönlichkeit und der Freiheit, die sie am Mikrofon haben. Nur eines sollen sie nicht: die Hörer langweilen.

Im „Satzzeichen“-Podcast der Hanns-Seidel Stiftung mit Journalismus-Professor Markus Kaiser und Gastgeber Christian Jakubetz vertrete ich die Position, dass es beim Radio vor allem auf Authentizität, Spontaneität und gute Geschichten ankommt – und nicht auf Zielgruppen oder das Alter von Musik, Moderatoren oder Hörern.

Moderatoren brauchen Raum für eigene Entscheidungen

Gutes Radio zeichnet sich meiner Ansicht nach dadurch aus, dass Moderatoren Raum für eigene Entscheidungen haben. Sie tauschen mal einen Song der Playlist aus, wenn sie gerade etwas Spannendes dazu erzählen können. Sie berichten von persönlichen Erlebnissen, teilen Eindrücke vom Tag oder von Begegnungen, die ihnen etwas bedeuten. Sie haben mehr zu sagen als Stationsname, Sendermotto und Uhrzeit.

Radio lebt von der Persönlichkeit von Moderatorinnen und Moderatoren. (Foto generiert mit ChatGPT)

Die Herausforderung: Gefragt sind mutige Programmmacher, die es ihren Moderatoren und Redakteuren erlauben, das angestammte Format auch mal zu durchbrechen – und die dann auch die Verantwortung dafür übernehmen. Die gute Nachricht: das kostet nichts extra.

Ein gelungenes Beispiel ist Werner Reinke vom Hessischen Rundfunk (hr). Fast 80 Jahre alt, begeistert er in seiner samstäglichen hr1-Sendung (9-12 Uhr) sein Publikum noch immer, weil er Songs spielt, zu denen er Geschichten und persönliche Erlebnisse erzählen kann, etwa zu den Bands, Sängern oder Konzerten – quer durch alle Jahrzehnte. Oder er sagt einfach nur, was ihm gerade in den Sinn kommt, passend und wichtig erscheint.

Radio ist das, was zwischen der Musik läuft

Radio, das starr nach Zielgruppenlogik und anderen starren Vorgaben funktioniert, liefert Musik, aber keinen Gesprächsstoff, Emotionen oder Hörerbindung. Mit ihren auf den eigenen Geschmack und die gewünschte Stimmung ausgerichteten Playlists können das Streamingdienste wie Spotify besser. Radio spielt seine Stärke aus, wenn es menschlich, spontan und persönlich ist.

In anderen Worten: Radio ist das, was zwischen der Musik läuft.

Zur Website von Jörn Krieger

Im nächsten Diskussionsbeitrag zum Radio der Zukunft setzt sich Markus Kaiser mit Künstlicher Intelligenz im Radio auseinadner.

Radio der Zukunft: Unterschätzt den Wert einer Radiomarke nicht!

Veröffentlicht am von Markus Kaiser

Über das Radio der Zukunft haben wir in der vergangenen Woche viel diskutiert: Auf www.radioszene.de haben Jörn Krieger und ich ein Pro & Contra verfasst, ob Radio mit seinen Hörerinnen und Hörern altern soll. Im Podcast SatzZeichen haben wir darüber gesprochen, wie Radio wieder näher an die Menschen vor Ort herankommen kann. Die Diskussion im Radioforum geht seitdem munter weiter. Wir begleiten das Thema immer aus einer wohlwollend kritischen Perspektive, weil wir mit dem Medium groß geworden sind und Audio lieben. Jetzt ist es an der Zeit, die verschiedenen Thesen wieder etwas zu ordnen.

Meine Hauptaussage: Schiebt Hörerinnen und Hörer nicht bewusst von einer Welle zur nächsten, weil sie nicht mehr in die jeweilige Altersgruppe fürs Formatradioprogramm passen! Denn man darf die Bindung an eine Marke nicht unterschätzen bzw. gibt damit leichtfertig das auf, wofür andere Branchen wie Automobil, Nahrung und Getränke, Kosmetik etc. Millionenbeträge ausgeben. Oder wovon Fußballvereine ein Fan-Leben lang zehren.

Ein altes Radio, generiert von ChatGPT
Ein Radiosender als Marke sollte nicht unterschätzt werden. (Foto generiert mit ChatGPT)

In meinen Augen ist es absurd, einen Stammhörer zu sagen: „Du bist zu alt für unseren Sender. Zieh eine Welle weiter!“ So geschieht dies allerdings im öffentlich-rechtlichen Rundfunk, aber auch bei Privatradios, wenn in einem Sendegebiet ein Anbieter mehrere Frequenzen hat. Die Idee dahinter verstehe ich ja: Jeder Sender behält seine Zielgruppe (aufs Alter bezogen) und die jüngeren Hörer werden zum Beispiel von Bayern3 zu Bayern1 und später zu BR Heimat weitergereicht.

Was man damit allerdings in Kauf nimmt: Jemand, der mit seinem Sender und damit mit einer Marke eine emotionale Bindung aufgebaut hat (egal ob in der Kindheit oder später), muss neu ongeboarded werden. Da Radio unbestritten ein sehr emotionales Medium ist, muss man hier mit der Markenbindung wieder von vorne anfangen – zumindest weitgehend, wenn auch einige Moderatorinnen und Moderatoren mitziehen.

Warum also altert ein Radiosender nicht mit seinen Hörerinnen und Hörern?

Ein Gegenargument: Dann müsste man von unten ja wieder einen komplett neuen Sender nachschieben für die dann jüngere Generation? Der Bayerische Rundfunk hatte dies sogar mit dem Jugendsender Puls gemacht, der als lineares Radioprogramm erst kürzlich wieder eingestellt worden ist. Er hat also tatsächlich einen neuen Sender für die jüngere Zielgruppe gegründet. Was sich dort gezeigt hat: Puls funktioniert viel besser auf Plattformen wie YouTube, TikTok, Instagram und auf Podcast-Plattformen, weil die Hörgewohnheiten eines jüngeren Publikums anders sind als in der älteren Bevölkerung. Daher könnte hier Bayern 3 gut mit seinen bisherigen Hörern altern.

Ein Radiosender ist auch eine Community

Mir geht es dabei vor allem um eines: Unterschätzt den Wert einer Marke nicht! Dies ist in einer Zeit, in der jeder eine schier unendliche Auswahl an verschiedenen Medien aus der ganzen Welt zur Verfügung hat, ein riesiger Wert, den ein Sender hat. Nicht nur Musik und Moderatoren bieten einem Hörer Orientierung, sondern auch der Sendername und damit die Zugehörigkeit zu einer Community.

Im nächsten Diskussionsbeitrag zum Radio der Zukunft schreibt Jörn Krieger darüber, dass Radio von Persönlichkeiten lebt.