Künst­li­che Intel­li­genz ist mitt­ler­wei­le fes­ter Bestand­teil vie­ler Nach­rich­ten­re­dak­tio­nen die­ser Welt: Intel­li­gen­te Auto­ma­ti­sie­rungs­lö­sun­gen unter­stüt­zen Redak­teu­re im Arbeits­all­tag bei Recher­che, Aus­wer­tung oder Dis­tri­bu­ti­on von Inhal­ten – oder deren Gene­rie­rung.

Natu­ral Lan­guage Gene­ra­ti­on ist die Tech­no­lo­gie hin­ter dem auto­ma­ti­sier­ten Gene­rie­ren von Tex­ten. Medi­al ist die­se Text­ge­ne­rie­rung unter dem Begriff „Robo­ter­jour­na­lis­mus“ geprägt. Die Fra­ge nach Anwen­dungs­be­rei­chen von die­sem wird klas­si­scher­wei­se mit der Ver­wen­dung zur Sport­be­richt­erstat­tung, in der Finanz­kom­mu­ni­ka­ti­on oder zur Erstel­lung von Pro­dukt­be­schrei­bun­gen beant­wor­tet. Zwar sind die­se sehr gelun­gen, da sie pla­ka­tiv und schnell ein­leuch­tend sind, nur lei­der stößt die Fan­ta­sie danach oft an ihre Gren­zen. Aus aktu­el­lem Anlass möch­ten wir daher ein wei­te­res Bei­spiel für den Ein­satz von Natu­ral Lan­guage Gene­ra­ti­on vor­stel­len: Die Wahl­be­richt­erstat­tung.

Die Euro­pa­wahl gilt als Wahl der Super­la­ti­ve: In den 28 Mit­glieds­staa­ten wur­den rund 400 Mil­lio­nen Bür­ge­rin­nen und Bür­ger zur Wahl auf­ge­ru­fen. Nach wochen­lan­gem Wahl­kampf und etli­chen TV-Debat­ten fin­det ein sol­ches Wahl-Spek­ta­kel sei­nen Höhe­punkt, wenn einen Tag lang alle Wahl­be­rech­tig­ten an die Urnen tre­ten. Span­nend ist dabei nicht nur das Gesamt­er­geb­nis — bis in die ein­zel­nen Bezir­ke kön­nen und wol­len die Bür­ger nach­voll­zie­hen, wie abge­stimmt wird und das am liebs­ten so schnell wie mög­lich. Dazu sind euro­pa­weit tau­sen­de Wahl­hel­fer zur Stimm­aus­zäh­lung im Ein­satz – die Ergeb­nis­se sind dann auf der Sei­te des euro­päi­schen Par­la­ments in ver­schie­de­nen For­ma­ten (JSON, XML, CSV) für jeder­mann zugäng­lich.

Die Vor­aus­set­zun­gen für den Ein­satz von NLG sind damit per­fekt: Es exis­tie­ren umfas­sen­de, struk­tu­rier­te Daten in Form der abge­ge­be­nen Stim­men und das Ver­lan­gen nach einer detail­lier­ten Bericht­erstat­tung in Echt­zeit und in hohem Volu­men.

 

Was kann NLG für die Wahlberichterstattung leisten?

Natu­ral Lan­guage Gene­ra­ti­on ermög­licht den Nach­rich­ten­re­dak­tio­nen das Bereit­stel­len zusätz­li­cher Inhal­te und Hin­ter­grün­de zur Wahl: Für jeden ein­zel­nen Wahl­kreis kön­nen Ana­ly­sen gelie­fert wer­den und eine brei­te regio­na­le Bericht­erstat­tung wird geför­dert. War­um die­ser Anwen­dungs­fall so rund und rele­vant ist: Die Wahl­be­richt­erstat­tung betrifft alle Bür­ge­rin­nen und Bür­ger glei­cher­ma­ßen. Eine auto­ma­ti­sier­te Unter­stüt­zung die­ser ist also nicht nur für Nischen­märk­te inter­es­sant, son­dern liegt im brei­ten öffent­li­chen Inter­es­se. Durch die Mehr­spra­chig­keit der Text­ge­ne­rie­rung lässt sich die­ser Gedan­ke sogar noch wei­ter­spin­nen: Die Wahl­er­geb­nis­se kön­nen direkt in meh­re­ren Spra­chen ver­tex­tet wer­den. Wenn nun ein Spa­ni­er die Wahl­be­richt­erstat­tung für einen Wahl­kreis in Lett­land ver­folgt, ent­steht eine vor­her nie dage­we­se­ne Reich­wei­te, die sich über ganz Euro­pa spannt – und auf die­se Wei­se den euro­päi­schen und demo­kra­ti­schen Gedan­ken mit Leben füllt.

Die  Fra­ge nach der stärks­ten Kraft oder den demo­gra­fi­schen Hin­ter­grün­den der Wäh­len­den kann also für jeden ein­zel­nen Wahl­kreis text­lich auf­be­rei­tet wer­den, ohne dass ein Jour­na­list unzäh­li­ge Berich­te schrei­ben muss, denn – das liegt in der Natur einer jeden Wahl – die hier­für benö­tig­te Daten­la­ge liegt bereits in struk­tu­rier­ter Form vor. Auch die Dis­tri­bu­ti­on auf diver­sen Kanä­len, bspw. dem eige­nen Nach­rich­ten­an­ge­bot, Twit­ter oder Face­book, lässt sich auto­ma­ti­sie­ren: Die Berich­te wer­den dann direkt im dem Kanal ent­spre­chen­den For­mat aus­ge­lie­fert. Wenn nun die ers­te Abde­ckung der Wahl­er­geb­nis­se auto­ma­ti­siert funk­tio­niert, kann der Jour­na­list sei­ne Zeit für die Beur­tei­lung der tat­säch­li­chen poli­ti­schen Bedeu­tung die­ser ver­wer­ten.

 

Auto­ma­tisch las­sen sich außer­dem his­to­ri­sche Kon­tex­te her­an­zie­hen: Wie haben die Par­tei­en im Ver­gleich zu ver­gan­ge­nen Jah­ren abge­schnit­ten? Ent­spricht das Ergeb­nis dem Trend oder han­delt es sich um einen Rekord­wert? Wel­che Wahl­krei­se wäh­len wel­che Par­tei­en und gibt es dabei Ver­än­de­run­gen zu beob­ach­ten? Was für den mensch­li­chen Jour­na­lis­ten einen rie­si­gen Recher­che­auf­wand bedeu­tet, fin­det der Tex­tro­bo­ter auto­ma­tisch her­aus.

Was die­sen Anwen­dungs­fall umso schö­ner macht: Er hat sogar schon in der Pra­xis statt­ge­fun­den. In den USA hat die Washing­ton Post hat bereits 2016 mit ihrem haus­ei­ge­nen Tex­tro­bo­ter Helio­graf rund 500 Arti­kel zur Wahl­be­richt­erstat­tung erstellt – die mehr als 500.000 Klicks gene­rier­ten. In einem Test­lauf hat nun auch die öster­rei­chi­sche APA ihre Bericht­erstat­tung zur EU-Wahl 2019 erwei­tert.

Das Fazit? Die auto­ma­ti­sche Text­ge­ne­rie­rung birgt für Wah­len das Poten­ti­al, den inter­es­sier­ten Bür­ge­rin­nen und Bür­gern zusätz­li­che Inhal­te zu lie­fern. Aller­dings erfor­dert der zusätz­li­che Con­tent auch zusätz­li­che Inves­ti­tio­nen und spe­zi­fi­sche Kom­pe­ten­zen, denn: Der Jour­na­list lässt sich nicht ein­fach aus­tau­schen und KI kommt nicht aus der Steck­do­se.

 

Wir freu­en uns auf die Zukunft der Natu­ral Lan­guage Gene­ra­ti­on und die zahl­rei­chen, span­nen­den Anwen­dungs­fäl­le, die wir mit Ihnen bear­bei­ten und umset­zen wer­den. Wel­che Idee Ihnen auch vor­schwebt, kon­tak­tie­ren Sie uns ger­ne, um die­se zu dis­ku­tie­ren.

 

 

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

 

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