datenjournalismus_nlg

Mit Künstlicher Intelligenz neue Maßstäbe im Datenjournalismus setzen

Der britische Journalist und ehemalige Bloomberg-Chefredakteur John Micklethwait schätzt den Anteil auf automatisiert erstellten journalistischen Inhalten am medialen Content-Mix der Zukunft auf einen Anteil von 20 Prozent. Ob und wann diese Zahl erreicht wird, bleibt abzuwarten. Fakt ist schon heute, dass journalistisches Arbeiten jenseits der digitalen Möglichkeiten mittlerweile fast undenkbar ist 

 

“The biggest gains we have seen so far have come from computers and humans working together. Investing in automation and technology does give us an advantage in that we can more quickly identify the “what” of a story — a sudden stock move, or highlighting key earnings or economic information — which allows our journalists to focus on adding value by answering the “why” of an event. So, rather than a replacement, it’s a complement to the future newsroom.” John Micklethwait, 2019 

 

Einen maßgeblichen Anteil an den gegenwärtigen – und zukünftigen – Fortschritten im Datenjournalismus tragen die technologischen Entwicklungen im Bereich der automatischen Texterstellung, auch Natural Language Generation (NLG) genannt. Als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz wird NLG überall dort eingesetzt, wo Daten zu natürlichsprachlichen Text umgewandelt werden soll. Eines der spannendsten und zeitgleich herausforderndsten Einsatzgebiete von NLG besteht daher im Journalismus.  

Im Folgenden sollen drei datenjournalistische Use Cases, die RP Online, das Onlineportal der Rheinischen Post, mit der KI-gestützten NLG-Technologie von Retresco umgesetzt hat, skizziert werden. 

 

Use Case 1: Automatisierte Wahlberichterstattung

In einem innovativen Leuchtturmprojekt wurden mehr als 280 Wahlergebnis-Analysen bei der vergangenen NRW-Kommunalwahl mit der Software-Lösung von Retresco auf Basis von offiziellen Daten für jeden einzelnen Wahlkreis automatisiert erstellt und auf RP Online nur wenige Minuten nach der Stimmenauszählung veröffentlicht – effizient, reichweitenstark und hyperlokal. 

Die Mehrwerte sind vielfältig: Während die flächendeckende und detaillierte Wahlberichterstattung dem Informationsanspruch der Leserinnen und Leser gerecht wird, verschafft RP Online durch effiziente Redaktionsprozesse Journalistinnen und Journalisten mehr Freiräume für Kerntätigkeiten.   

 

Use Case 2: Automatisierte Corona-Berichterstattung

Mit Natural Language Generation die tägliche Berichterstattung zu Corona-Infektionszahlen automatisieren: Seit Ende Juni 2020 sind auf diese Weise mehr als hundert Artikel zur aktuellen Corona-Situation für Deutschland und Nordrhein-Westfalen entstanden. Die Artikel enthalten neben den aktuellen Inzidenzahlen und R-Werten unter anderem auch Informationen zu regionalen Hotspots und zur Belegung von Intensivstationen. 

Nur wenige Minuten nach der morgendlichen Veröffentlichung der RKI Daten stehen die automatisiert erstellten und leserfreundlichen Texte auf RP ONLINE bereit. Das Portal avanciert so zur zuverlässigen Anlaufstelle für sämtliche Updates und Entwicklungen in puncto Corona und wird dem – gerade in herausfordernden Zeiten erhöhtem – Informationsbedürfnis der Leserinnen und Leser gerecht. Leserinnen und Leser werden optimal informiert. 

 

Use Case 3: Automatisiert erstellte Verkehrsmeldungen

Mehr als 3,4 Millionen Verkehrsmeldungen erstellte RP Online seit August 2020 mit der NLG-Software von Retresco automatisiert. Die Funktionsweise: Auf Basis von Verkehrsdaten werden aktuelle Verkehrsinformationen für Nordrhein-Westfalen in Form von Artikeln generiert, die über die aktuellen Top 5 Staus in NRW sowie über Verkehrsmeldungen auf einzelnen Autobahnen informieren. Ebenso wie die beiden oben bereits genannten Beispiele veranschaulicht das Beispiel Verkehrsmeldungen die Stärken des Datenjournalismus im besonderen Maße. Wo menschliche Journalisten hyperlokale Verkehrsmeldungen aus Zeit- und Kostengründen nicht schreiben können, ist dieser Aspekt für die Software irrelevant. Natural Language Generation-Software produziert Texte in Echtzeit und in theoretisch unbegrenzter Anzahl. Online-Medien mit regionalem Fokus sind so in der Lage, thematisch neue Bereiche zu erschließen und damit die Reichweite maßgeblich zu erhöhen. 

 

Experten prognostizieren, dass sich Technik und Mensch auch im Journalismus zukünftig noch stärker ergänzen, etwa wenn es darum geht – wie das oben beschriebene Beispiel zeigt – journalistische Inhalte durch Künstliche Intelligenz automatisiert zu erstellen. Hier werden Algorithmen jedoch keineswegs den traditionellen Journalismus ersetzen. Vielmehr bietet Datenjournalismus die Möglichkeit, Journalistinnen und Journalisten von Routinearbeiten zu entlasten und mehr Zeit für Qualitätsinhalte zu schaffen.   

 

Save the date: Gemeinsam mit RP Online skizziert Retresco am 28. Januar 2021 im Webinar „Automatisierte Wahlberichterstattung – Wie RP Online innovative Content-Formate produziert und effizient mehr Reichweite erzeugt“, wie Natural Language Generation neue Maßstäbe im Datenjournalismus setzt.

Melden Sie sich unter diesem Link an – wir freuen uns auf Sie!

 

 

Über Retresco

Retresco befähigt Unternehmen zur automatisierten Erstellung von hochwertigen Texten auf der Basis von Daten. Als Pionier im Bereich der KI-basierten Sprachtechnologien entwickelt das Berliner Tech-Unternehmen seit 2008 branchenübergreifende Lösungen zur effizienten und zukunftsfähigen Gestaltung von Geschäftsprozessen.