Diese Bachelorarbeit untersucht die Usability und die Nutzererfahrung des Science x Media Tools, das Journalisten bei der transparenten Kommunikation von medizinischen Risiken unterstützt. Angesichts der Herausforderungen während der COVID-19-Pandemie, und zwar die Schwierigkeit der Interpretation von statistischen Risikoinformationen, untersucht diese Studie den Science × Media Risk Booster, ein regelbasiertes System, das im Hintergrund in JavaScript HTML/CSS implementiert ist und reguläre Ausdrücke verwendet, um relevante textuelle und numerische Informationen aus wissenschaftlichen Inhalten zu extrahieren und zu strukturieren. Aus der HCI-Perspektive evaluiert die Forschung, wie effektiv die Benutzeroberfläche (UI) und das Interaktionsdesign des Tools die journalistischen Arbeitsabläufe beim Erstellen von Artikeln für das offene Publikum unterstützen.

Eine qualitative Studie wurde mittels virtueller Think-Aloud-Interviews mit 5 Journalisten und Studierenden der Wissenschaftskommunikation durchgeführt. Hier wurden die Interaktionen mit den Anwendungsmodulen ’Textchecker’ und 'Risikorechner’ in Betracht gezogen. Die Interviews werden transkribiert und mithilfe der induktiven qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring analysiert. Als Ergebnis wurde eine Menge von empirisch festgestellten Problemen und davon 6 abgeleiteten Design-Empfehlungen zur Verbesserung der Interaktionsklarheit, Verständlichkeit und praktischen Anwendbarkeit im journalistischen Alltag in die Anwendung mithilfe von React.js-Framework umgesetzt.