Vom 02.05. bis 04.05. fand die re:publika 2018 in Ber­lin statt. Die Kon­fe­renz behan­del­te The­men bezüg­lich Digi­ta­li­sie­rung und Gesell­schaft und ist die größ­te ihrer Art in Euro­pa. Auf einen der dort gehal­te­nen Vor­trä­ge von Bet­ti­na Figl (@BettinaFiglund Alex­an­der Fan­ta (@FantaAlexx), „Robots and coding: How data is chan­ging jour­na­lism“  möch­ten wir in unse­rem wöchent­li­chen Blog­bei­trag genau­er ein­ge­hen.

Der Vor­trag der bei­den Jour­na­lis­ten behan­del­te die Ängs­te rund um Robo­ter und Auto­ma­tio­nen die Ein­zug in die Redak­tio­nen hal­ten und zeig­te auf, wel­che Chan­cen und gleich­zei­tig auch Her­aus­for­de­run­gen „Robo­ter­jour­na­li­mus“ und Daten­jour­na­lis­mus bie­tet [ro18]. Vor einem hal­ben Jahr hat unser Com­mu­ni­ca­ti­on Mana­ger Pete Car­vel über die­se The­ma­tik eben­falls einen Blog­bei­trag geschrie­ben: „Why jour­na­lists will never be repla­ced by robots“ und zeig­te Grün­de auf, war­um KI Jour­na­lis­ten eben nicht ersetzt, son­dern eine Chan­ce bie­tet. Vie­les was im Vor­trag daher behan­delt wur­de, kön­nen wir bestä­ti­gen und möch­ten auf die am Ende von Alex­an­der Fan­ta in den Raum gestell­te Fra­ge: „What does this mean for jour­na­lism?“ mit Ide­en zum Ein­satz unse­rer IT-Lösun­gen ant­wor­ten. Denn die Zukunft der Nach­rich­ten, der Kom­mu­ni­ka­ti­on und die damit ver­bun­de­nen Mög­lich­kei­ten für die Pres­se, Ver­lags­häu­ser und Nach­rich­ten­or­ga­ni­sa­tio­nen sind viel­fäl­tig.

 

Journalismus und automatische Textgenerierung

 

 Journalist und automatische Textgenerierung
Unse­re rtr tex­ten­gi­ne gene­riert in Echt­zeit belie­big vie­le redak­tio­nel­le Tex­te. Die­se gene­rier­ten Tex­te gehö­ren nicht den umfang­reich recher­chier­ten Arti­keln inves­ti­ga­ti­ver Jour­na­lis­ten an, son­dern Tex­ten, die in ihrer Struk­tur einen ähn­li­chen Auf­bau vor­wei­sen, wie bei­spiels­wei­se Wet­ter­be­rich­te, Pro­dukt­be­schrei­bun­gen oder Sport­be­rich­te. Vor allem für den letz­ten Bereich kann die auto­ma­ti­sche Text­ge­ne­rie­rung für die hyper­lo­ka­le Bericht­erstat­tung einen Bei­trag leis­ten, denn grund­sätz­lich kann jede Redak­ti­on unse­re Tech­no­lo­gie in Anspruch neh­men.

 

Die Grö­ße und Auf­la­ge spielt dabei kei­ner­lei Rol­le, da das redak­tio­nel­le Ange­bot auch klei­ne­rer und mitt­le­rer Medi­en­an­ge­bo­te durch auto­ma­ti­sche Text­ge­ne­rie­rung der Nach­rich­ten sinn­voll erwei­tert und und für ver­schie­de­ne Ziel­grup­pen abge­deckt wer­den kann. Ein wei­te­rer Vor­teil besteht in der schnel­len Reak­ti­on durch eine gene­rier­te Nach­richt auf ano­ma­le oder spon­ta­ne Ereig­nis­se — sind Echt­zeit­da­ten vor­han­den kann die ent­spre­chen­de Nach­richt sofort erstellt und in den ent­spre­chen­den Kanä­len geteilt wer­den. Bei­spiel­haft dafür ist  der Qua­ke­bot der Los Ange­los Times, der im März 2014 die ers­te Mel­dung zum leich­ten Erd­be­ben der Metro­po­le gene­rier­te. [He,14] Glei­ches gilt selbst­ver­ständ­lich für aller­lei Arten von Berich­ten; vor allem für Sport­be­rich­te.

Das kon­kre­te Anwen­dungs­bei­spiel: Ein regio­na­les Nach­rich­ten­por­tal in der Regi­on will die gesam­te Regi­on mit Fuß­ball­ergeb­nis­sen belie­fern. Es gibt aber enorm vie­le ver­ein­zel­te Kreis­li­gen, in denen ein­hei­mi­sche Teams ver­tre­ten sind und über die berich­tet wer­den muss. Hier kann sich die Bericht­erstat­tung als pro­ble­ma­tisch erwei­sen, denn in der Regi­on gibt es even­tu­ell nur einen oder zwei Redak­teu­re, die zu den Spie­len fah­ren kön­nen, um dar­über zu berich­ten. Es ist daher fast unmög­lich, so vie­le Berich­te zu ver­fas­sen, dass jedes Spiel mit einem eige­nen Sport­be­richt betex­tet wer­den kann. Genau für die­sen Fall ist die auto­ma­ti­sche Gene­rie­rung von Tex­ten für die Con­ten­ter­stel­lung ide­al, Fans der Ligen sind in der Lage die Nach­richt sofort lesen sowie tei­len zu kön­nen und umso mehr Daten für die auto­ma­ti­schen Gene­rie­rung von Tex­ten zur Ver­fü­gung ste­hen, umso bes­ser sowie vari­an­ten­rei­cher wer­den die­se.

 

 Sportsinnovation Retresco
Vor ein paar Wochen konn­te unser CEO Johan­nes Som­mer auf der Sports­In­no­va­ti­on 2018, einer bekann­ten Bran­chen­platt­form, rund um den Aus­tausch der media­len Ver­wer­tung von Sport­er­eig­nis­sen, inner­halb einer live-Demo der rtr tex­ten­gi­ne, auto­ma­ti­sier­te Vor- und Nach­be­rich­te des Test­spiels prä­sen­tie­ren. Damit hören die Ein­satz­mög­lich­kei­ten jedoch nicht auf,  denn neben der Anwen­dung bei­spiels­wei­se bei einem live ticker, lässt sich glei­ches auch für Wet­ter­be­rich­te und Ver­kehrs­be­rich­te einer Lokal­zei­tung ein­set­zen.

 

Ein wei­te­res Bei­spiel ist die Erstel­lung von auto­ma­ti­sier­ten Finanz­be­rich­ten. In einem extra Bei­trag über Ide­en der Anwen­dung auto­ma­ti­scher Text­ge­ne­rie­rung für das Bank­we­sen, berich­ten wir in die­sem geson­der­ten Arti­kel auf Ban­king Hub und geben auch hier unter­schied­li­che Mög­lich­kei­ten der Nut­zung an.

Fazit: Der Jour­na­list wird grund­le­gend in sei­ner Arbeit unter­stützt. Ver­lags­häu­ser und Nach­rich­ten­or­ga­ni­sa­tio­nen errei­chen mit auto­ma­ti­sier­ten Tex­ten eine Ziel­grup­pe, die sie vor­her in die­sem Aus­maß gar nicht erst hät­ten bedie­nen kön­nen. Das sorgt am Ende für mehr Reich­wei­te, ver­bes­sert die Kun­den­bin­dung und hilft dem­zu­fol­ge, die Ein­nah­men aus digi­ta­len Abon­ne­ments zu erhö­hen.

 

Journalismus und Klassifikation

 

 Artikelbilder TMS Journalismus und KI
Neben der auto­ma­ti­schen Erstel­lung von Tex­ten gibt es eine wei­te­re inter­es­san­te Mög­lich­keit für Jour­na­lis­ten Inhal­te intel­li­gent zu ver­wer­ten: Unse­re Ret­res­co-Seman­tik (Klas­si­fi­ka­tor) ermög­licht die auto­ma­ti­sche Zuord­nung von Inhal­ten zu pas­sen­den The­men­wel­ten. Damit wer­den gro­ße Daten­men­gen ana­ly­siert und Tex­te zu The­men bzw. gro­ße Con­tent-Men­gen ein­heit­lich archi­viert sor­tiert.

 

 

In ers­ter Linie bedeu­tet die­se Art der Anwen­dung von KI für den Jour­na­lis­mus, da ein Klas­si­fi­ka­tor wäh­rend der Anwen­dung trai­niert wird, zunächst ein­mal eine Erleich­te­rung. Denn aus unstruk­tu­rier­ten Daten wer­den struk­tu­rier­te Daten, so dass die Recher­che­mög­lich­kei­ten stei­gen. Dadurch wer­den selbst­ver­ständ­lich die Mög­lich­kei­ten der Inhal­te­ver­wer­tung und -nut­zung für jeden ein­zel­nen Bericht erwei­tert.

Das kon­kre­te Anwen­dungs­bei­spiel: Ein Con­tent- und Archiv­dienst­leis­ter für Medi­en- und Ver­lags­häu­ser oder aber auch Daten­häu­ser, wel­che Zugang zu Inhal­ten von Ver­lags­pu­bli­ka­tio­nen oder ande­ren Medi­en bie­ten, wol­len ihre Archi­vie­rung effi­zi­en­ter gestal­ten. Das Pro­blem besteht in der schie­ren Mas­se von Daten, die gesich­tet und geord­net wer­den müs­sen. Um eine effi­zi­en­te Lösung anzu­bie­ten, kann der Klas­si­fi­ka­tor und die Ret­res­co-Seman­tik zur Anwen­dung kom­men. Dabei wer­den Inhal­te jeder Art ana­ly­siert und wich­ti­ge Key­wor­ds sowie The­men erkannt. So wird aus Cha­os Ord­nung, also aus unstruk­tu­rier­ten Daten maschi­nen­les­ba­re Daten erstellt, die digi­tal ver­wert­bar sind.

 

 
Die­ses Anwen­dungs­bei­spiel konn­ten wir über die Jah­re in vie­ler­lei Pro­jek­ten anwen­den, bei­spiel­haft inner­halb eines Pro­jekts für das Doku­men­ta­ti­ons- und Infor­ma­ti­ons­zen­trum (DIZ) und inner­halb eines Pro­jekts mit der Sta­si-Media­thek.  Damit hören die Mög­lich­kei­ten jedoch nicht auf, denn die Text­ana­ly­se lässt sich vor allem im Bereich Chat­bots und Enter­pri­se Chat­bots gewinn­brin­gend ein­set­zen.

 

In einem unse­rer letz­ten Bei­trä­ge sind wir hier auf die Mög­lich­kei­ten für den e-Com­mer­ce Bereich ein­ge­gan­gen, aber auch für Medi­en- und Ver­lags­häu­ser gibt es hier viel­fäl­ti­ge Anwen­dungs­mög­lich­kei­ten.

Fazit: Durch die Ord­nung eines Archivs von Ver­lags­häu­sern und ande­ren Ein­rich­tun­gen wer­den ganz neue Recher­che­mög­lich­kei­ten für Jour­na­lis­ten mög­lich und ihre Zusam­men­ar­beit unter­ein­an­der wird erleich­tert. Das sorgt am Ende für eine viel bes­se­re Ver­net­zung, zu einem flie­ßen­de­ren Infor­ma­ti­ons­aus­tausch und damit auch zu vie­len fun­diert und tie­fer­ge­hen­den Ana­ly­sen.

Für bei­de Anwen­dungs­mög­lich­kei­ten unse­rer IT-Lösun­gen wur­de Ret­res­co im letz­ten Jahr der World Sum­mi Award als bes­te digi­ta­le Lösung für den Bereich Busi­ness und Com­mer­ce ver­lie­hen, ein Award, der die Ver­bes­se­rung digi­ta­ler Ange­bo­te und ihren posi­ti­ven Ein­fluss auf die Gesell­schaft prä­miert. Damit wol­len wir an die­ser Stel­le her­vor­he­ben, dass wir mit unse­ren IT-Lösun­gen Chan­cen bie­ten wol­len, die all­täg­li­che Arbeit eines Jour­na­lis­ten zu ver­bes­sern, an statt ihn zu erset­zen. Jour­na­lis­ten sind und blei­ben uner­setz­bar.

 

 

 

 Lydia Herrmann
Ansprechpartner

Lydia Herr­mann,
Con­tent Mar­ke­ting Mana­ger, Ret­res­co GmbH
+49 (0)30 555 781 999
lydia.herrmann@retresco.de

 

 

Über Ret­res­co

Bereits seit 2008 ent­wi­ckelt Ret­res­co füh­ren­de AI-Lösun­gen im Bereich Con­tent Auto­ma­ti­on. In den letz­ten Jah­ren hat sich das Unter­neh­men zuneh­mend zu einem der welt­weit füh­ren­den Anbie­ter in der auto­ma­ti­schen Text­ge­ne­rie­rung (NLG) ent­wi­ckelt und dut­zen­de Pro­jek­te für Kun­den aus den Berei­chen Medi­en, E-Com­mer­ce und Finanz­dienst­leis­tun­gen umge­setzt.

 

Quel­len:

[Ro,18] re:publika 2018, Vor­trag von Bet­ti­na Figl und Alex­an­der Fan­ta am 03.05.2018: “Robots and coding: How data ist chan­ging jour­na­lism”, URL: https://www.youtube.com/watch?v=yCp478_fj_E#action=share
[He,14] hei­se online, 18.03.2014: “Qua­ke­bot schreibt ers­te Mel­dung zum Erd­be­ben in Los Ange­les”, URL:  https://www.heise.de/newsticker/meldung/Quakebot-schreibt-erste-Meldung-zum-Erdbeben-in-Los-Angeles-2149156.html

Arti­kel­bil­der: ©Robert Gon­za­lez, ©Juli­et­te Leuf­ke, ©Hel­lo I’m Nik, ©smugg­lers lair, ©temp­le ceru­le­an via Uns­plash

 

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