Die Lehrveranstaltungen Medienökonomik I und II wurden gemeinsam konzipiert, um einen Überblick über die wirtschaftswissenschaftliche Literatur zu Medien zu geben.
Medienökonomik I behandelt zunächst die Anwendung standardökonomischer Konzepte auf Medienmärkte.
Einheit I analysiert, wie die Präferenzen der Konsumenten genutzt werden können, um das Gleichgewichtsangebot von Medien zu untersuchen. Konzepte wie Präferenzexternalitäten werden eingeführt und das bekannte Konzept des öffentlichen Gutes wird erneut betrachtet, um zu zeigen, dass zentrale ökonomische Konzepte auf Medien angewendet werden können.
Einheit II behandelt Modelle der Medienfinanzierung, mit einem besonderen Fokus auf zweiseitige Märkte: Medien werden typischerweise sowohl an Konsumenten als auch an Werbetreibende verkauft, was spezifische Eigenschaften mit sich bringt. Wichtige Forschungsfragen wie Wettbewerb und Regulierung werden ebenfalls diskutiert.
Einheit III weicht von der Standardökonomie ab und beschäftigt sich mit der Frage von Fake News. Es wird untersucht, wie ökonomische Methoden genutzt werden können (oder auch nicht), um die Verbreitung von Fake News zu messen und Fragen zu beantworten wie: Wer verbreitet Fake News und welche politischen Maßnahmen sind effizient?
Medienökonomik II untersucht die Frage der Medienverzerrung (Media Bias) und die Wechselwirkungen zwischen Medien und Politik.
Einheit I stellt die unterschiedlichen Ansätze zur Definition und Quantifizierung von Medienverzerrungen vor und diskutiert, wie diese Messungen interpretiert werden können.
Einheit II betrachtet die Ursachen von Medienverzerrungen. Externe Einflüsse auf Medieninhalte werden dokumentiert, und es wird analysiert, wie Politiker, Medieninhaber, Werbetreibende, aber auch die Leser selbst die Inhalte der Medien beeinflussen.
Einheit III behandelt die politischen Konsequenzen (verzerrter) Medieninhalte. Insbesondere werden Effekte auf politische Präferenzen, Wahlergebnisse und das Verhalten von Politikern untersucht.
Alle Themen werden aus einer ökonomischen Perspektive betrachtet, die Quantifizierung und kausale Identifikation einbezieht.