Freitag | 08. Januar 2016

Automatisierter Journalismus: Andreas Graefe publiziert Tow Center Report

Das Tow Center for Digital Journalism der US-amerikanischen Columbia University hat in New York City einen neuen Report zum Status Quo des automatisierten Journalismus vorgestellt. Autor ist Dr. Andreas Grafe, Sky Stiftungsprofessor für Customer Relationship Management an der Hochschule Macromedia. Der Report wurde von Graefe in seiner Funktion als Research Fellow der Columbia University und mit Funding der Knight Foundation erstellt.

Computergenerierte Berichterstattung hat vor einigen Jahren in den Newsrooms amerikanischer Nachrichtenagenturen und Zeitungsredaktionen Einzug gehalten. Die „Los Angeles Times“ und die Nachrichtenagentur Associated Press gehörten zu den Vorreitern. Diese Entwicklung hat einen Diskurs befeuert, der zwischen Ängsten über möglichen Stellenabbau in den Redaktionen und überhöhten Erwartungen an das Potenzial der Algorithmen changierte.

Für das Tow Center der Columbia University hat Dr. Andreas Graefe als Research Fellow den Status Quo und die künftige Entwicklung des automatisierten Journalismus analysiert. Nun hat er seinen Leitfaden im Rahmen eines Executive Level Workshops bei der Associated Press in New York vorgestellt. Hier einige der wichtigsten Ergebnisse:

  • Automated journalism has arrived and is likely here to stay. The key drivers are an ever-increasing availability of structured data, as well as news organizations’ aim to cut costs while at the same time increasing the quantity of news.
  • Automated journalism currently works well in producing routine news stories for repetitive topics, for which clean, accurate, and structured data are available. In such situations, algorithms are able to generate news faster, at a larger scale, and with fewer errors than human journalists. Furthermore, algorithms can use the same data to tell stories from different angles, in multiple languages, and personalized to the needs and preferences of the individual reader.
  • Automated journalism cannot be used for domains where no data are available and is challenging where data quality is poor. Furthermore, algorithms derive insights from data by applying predefined rules and statistical methods (e.g., identifying outliers and correlations) but cannot explain new phenomena or establish causality. That is, while algorithms can describe what is happening, they cannot provide interpretations of why things are happening. Algorithms are thus limited in their ability to observe society and fulfill journalistic tasks such as orientation and public opinion formation.
  • Automation will likely change the way journalists work, although the extent to which technology will replace or complement journalists will depend on the task and skills of the journalist. In the future, human and automated journalism will likely become closely integrated and form a “man-machine marriage.” Journalists are best advised to focus on tasks that algorithms cannot perform, such as in-depth analyses, interviews with key people, and investigative reporting. While automation will probably replace journalists who merely cover routine topics, the technology is also generating new jobs within the process of developing news-generating algorithms.
  • The widespread adoption will ultimately depend on whether news consumers like reading the content. Evidence available to date—which is limited to topics where automation technology is already being used on a large scale (e.g., sports and finance)—shows that while people rate automated news as slightly more credible than human-written news, they do not particularly enjoy reading it since the writing is perceived as rather boring and dry. Therefore, the technology is currently most suited for topics where (a) providing facts in a quick and efficient way is more important than sophisticated narration (e.g., financial news) or (b) news did not previously exist so consumers have low expectations regarding writing quality. That said, the writing quality of automated news is likely to improve, as natural language generation technology advances further.


Der vollständige Report ist hier zu lesen. Eine begleitende Einordnung des Medienblogs NiemanLab ist hier zu lesen.

(IMH)


Dr. Andreas Graefe, den die Hochschule Macromedia jüngst auf die Sky Stiftungsprofessur CRM berufen hat, stellte bei der Associated Press in New York den Leitfaden zum automatisierten Journalismus vor, den er als Research Fellow der Columbia University am Tow Center for Digital Journalism erarbeitet hat. © Sky adrian schaetz photography

Dr. Andreas Graefe, den die Hochschule Macromedia jüngst auf die Sky Stiftungsprofessur CRM berufen hat, stellte bei der Associated Press in New York den Leitfaden zum automatisierten Journalismus vor, den er als Research Fellow der Columbia University am Tow Center for Digital Journalism erarbeitet hat. © Sky adrian schaetz photography

Die Publikation von Dr. Andreas Graefe, die er als Research Fellow der Columbia University und mit Funding der Knight Foundation erstellen konnte.

Die Publikation von Dr. Andreas Graefe, die er als Research Fellow der Columbia University und mit Funding der Knight Foundation erstellen konnte.

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