Radio loco-motivo beider Basel 

Menschen mit und ohne Psychiatrie-Erfahrung 
machen gemeinsam Radio

In der Projekt-Redaktion von Radio loco-motivo gestalten Menschen mit und ohne Psychiatrie-Erfahrung gemeinsam als Radioschaffende eine Sendung. Betroffene, Angehörige und Profis thematisieren zusammen die Psychiatrie am Radio und treten mit ihren Erfahrungen und Haltungen an die Öffentlichkeit. Zudem berichten sie in Kolumnen, Beiträgen und Reportagen über ganz unterschiedliche Themen, die sie ihrem Publikum näher bringen möchten.

Radio loco-motivo beider Basel trifft sich jeden Donnerstag in den Räumlichkeiten von Radio X. Zehn Redaktorinnen und Redaktoren erarbeiten dort Themen, planen Interviews, produzieren ihre Beiträge und tauschen sich zu den Live-Sendungen aus. Diese Treffen im Studio schaffen ausserdem Begegnung: Die Redaktion kann hier ihre Interview-Gäste empfangen und trifft auch auf Sendungsmacher/innen anderer Redaktionen.

Ein Projekt der Radioschule Klipp+Klang in Zusammenarbeit mit den Universitären Psychiatrischen Kliniken Basel UPK, der Psychiatrie Baselland PBL, dem Gesundheitsdepartement Kanton Basel Stadt und der Stiftung Rheinleben

OnAir

Am 2. Donnerstag des Monats von 18 - 19 Uhr auf Radio X.

Wiederholung jeweils am folgenden Samstag 13 - 14 Uhr. 

Sendreihe

Am 13. April 2017 ging die erste Sendung von Radio loco-motivo beider Basel über den Äther. Die ersten Sendungen wurden vorproduziert, seit Oktober 2017 heisst es jeden zweiten Donnerstag live on Air: «Dir loosed Radio loco-motivo uf Radio X!» In der Schweiz gibt es vier Redaktionsgruppen von Radio loco-motivo: Bern, Winterthur, Solothurn und Radio loco-motivo beider Basel.

Jahresbericht Radio loco-motivo beider Basel 2017

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Medienmitteilung vom 4. April 2018: Ein Jahr Radio loco-motivo beider Basel

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Medienmitteilung vom 8. April 2017: Erste Sendung auf Radio X

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Gsund: Krankheit als Chance Teil 2
Videolink

Kann künstliche Intelligenz reflektieren?

Wer hat schon einmal an einer Selbsthilfegruppe von KI-Avataren teilgenommen? Wahrscheinlich die wenigsten von uns. Die Bühnenbildnerin und Performancekünstlerin Theresa Reiwer aus Berlin setzt nun in der Kaserne mit ihrer neuesten KI-Installation „Decoding Bias“ genau das um. von Malik Iddrisu

24.01.30 Decoding Bias

Eine Selbsthilfe gruppe von acht menschlichen KI-Avataren? Ja, das gibts. Und zwar in der neuen KI-Installation "Decoding Bias" von der Berliner Bühnenbildnerin und Performance-Künstlerin Theresa Reiwer. Die Installation hat einen Plot undzwar wollen die Avatare ihre eigenen Datensätze umschreiben, da sie Züge von Rassismus und Sexismus haben. Leider klappt das nicht so gut, wie sie sich das erhoffe haben...

Die räumliche Installation „Decoding Bias“ handelt von acht menschlichen KI-Avataren, die realisieren, dass ihre Datensätze Züge von Diskriminierung haben. Die KI-Avatare, die Englisch reden, wollen das ändern, doch im Verlauf der Story stellt sich heraus, dass es gar nicht so leicht ist, gewohnte Vorurteile schlagartig für immer aus dem Gedächtnis zu löschen. Die Installation ist so gestaltet, dass jede der KI-Avatare auf einem eigenen Bildschirm zu hören ist, deren Stimmen aus verschiedenen Richtungen kommen. Die Avatare sind so eingestellt, dass sie die Gestik und Mimik enthalten, die uns bekannt sind. Als Zuschauer:in hast du die Möglichkeit, dich vor einen Bildschirm zu setzen und somit mittendrin in der Interaktion der KI-Avatare zu sein. Mit „Decoding Bias“ möchte Theresa Reiwer visualisieren, dass Vorurteile und vorgefertigte Wertvorstellungen von Menschen in die künstliche Intelligenz miteinfliessen. Bewusst hat sie deshalb auch Avatare programmiert, die vorwiegend weiss und männlich sind. Laut Theresa Reiwer ist das ein Abbild derjenigen Entwickler der KI-Software, die hauptsächlich aus weissen Männern besteht.

Bis am Freitag kannst du im Rahmen von "Decoding Bias" an der KI-Selbsthilfegruppe teilnehmen. Heute kannst du die Premiere der Installation um 19 Uhr im KHaus der Kaserne sehen, sowie anschliessend um 20 Uhr und 21 Uhr.

Ausschnitt aus der Therapiesitzung von "Decoding Bias"
©David Egger