Journalismus : Der elektronische Reporter

Mehrere US-Medien lassen Artikel mittlerweile von einem Algorithmus schreiben. Ist das ein Problem für die Journalisten – oder eine Hilfe?

In der Redaktion des Wirtschaftsmagazins Forbes arbeitet ein künstlicher Reporter. Sein Name ist Quill. Quill ist ein Computer-Algorithmus, der Geschichten durch die intelligente Kombination von Nullen und Einsen erzählt – und das ziemlich gut. Nicht nur Forbes arbeitet mit ihm zusammen, auch andere US-Publikationen setzen auf Quill. Nicht alle wollen darüber reden, aber sie setzen große Hoffnungen in ihn.

Der Erfinder von Quill ist Kristian Hammond, Gründer und Technologie-Vorstand von Narrative Science. Das Softwareunternehmen mit Hauptsitz in Chicago konstruierte 2010 den Geschichten erzählenden Algorithmus unter dem Decknamen Quill und versucht seitdem, ihn in möglichst vielen Redaktionen unterzubringen. Dass der von ihm erfundene Service die schreibende Zunft bedroht, weist der Computerwissenschaftler vehement zurück: "Maschinell erstellte Nachrichten kosten keinem Journalisten den Kopf. Unser Service wird vielmehr dazu führen, dass Nachrichten publiziert werden, über die bisweilen niemand berichtet." 

Seine These untermauert Hammond mit einem Fallbeispiel aus der lokalen Sportpresse: GameChanger, ein Nachrichtenportal zur Spielberichterstattung lokaler Base- und Basketballspiele, ist ein Service, der ausschließlich auf Hammonds Algorithmus basiert. Die statistikschweren Berichte lokaler Spielpaarungen werden auf Knopfdruck in lesbare Prosa verwandelt. "Wie viele Journalisten kennen Sie, die ihren Lebensunterhalt mit der Sportberichterstattung im Amateurbereich verdienen?", fragt Hammond.

Es geht ihm vor allem darum, Inhalte für Nischen zu erschließen. Auch für Forbes ist künstliche, journalistische Intelligenz kein Grund zum Personalabbau. Vielmehr versucht man dort, aktuelle Finanznachrichten schneller und kleinteiliger an eine interessierte Zielgruppe zu verteilen. Das erhöht die Reichweite und damit den Profit. 

Ein Wettbewerbsvorteil

In Zeiten, in denen Redaktionen aufgrund chronischer Unterbesetzung ihren Qualitätsanspruch wiederholt verfehlen, bieten intelligente Erzählalgorithmen einen Ausweg. Wie Ben Welsh, Datenanalyst der Los Angeles Times, in seiner Präsentation auf dem Online Symposium 2012 in Texas ausführt, ist die Idee keineswegs neu. Redaktionen wie die der LA Times arbeiten seit Jahren mit kleinen Helferlein, die Welsh unter dem archaisch klingenden Begriff des Computer Assisted Reporting (zu Deutsch: Computergestützter Journalismus) zusammenfasst. 

Nicht ohne Stolz stellt der amerikanische Datenanalyst fest, dass die hausintern entwickelte Software der Westküsten-Gazette schon zweimal die weltweit schnellste Eilmeldung einbrachte. In einer Branche, die seit jeher auf Schnelligkeit getrimmt ist, kann das ein Wettbewerbsvorteil sein. Unter diesem Aspekt liefern Anbieter wie Narrative Science oder der Wettbewerber Automated Insights eine Lösung für die gebeutelte Nachrichtenindustrie: einen Service zur Aufbereitung schneller, faktenorientierter News in einem Markt mit schrumpfenden Umsätzen.

Folglich sind Services wie Quill keineswegs als Substitut für den Reporter aus Fleisch und Blut zu werten, sondern vielmehr als unterstützendes Element. Im besten Fall bleibt den menschlichen Journalisten so mehr Zeit zur Recherche und zur Bewertung und Einordnung von Nachrichten.

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Kommentare

12 Kommentare Seite 1 von 3 Kommentieren

Kriterien

Jetzt werden noch die Kriterien festgelegt und jeder Skandal oder Katastrophe ist dann so ausgelegt das es sich anhört wie eine Gute Nacht Geschichte,
und alles wird dann so festgelegt als wenn alle damit einverstanden sind.

Also ich brauche kein System der mir erzählt die Welt ist eine Scheibe.
Und ich brauch nur den Kanal wechseln.

Algorithmen, die Texte lesen

Die gibt es längst. Zeitungsmeldungen (oder genauer gesagt, Agenturmeldungen) werden seit Jahren als Trainingsdaten in NLP (Natural Language Processing) genommen. Und in den letzten beiden Jahren sind die ersten Paper dazu aufgetaucht, wie man maschinell erstellte Texte erkennt und ausfiltert, um "Inzucht" bei den Systemen zu verhindern.

Beispiel, was so an Daten verwendet wird: http://www.ldc.upenn.edu/...