Das Thema KI ist gekommen, um zu bleiben – bereits das zweite Jahr in Folge ist es bei vielen IT-Unternehmen und Beratern auf der NAB prominent in das Lösungsportfolio integriert. Alles nur Hype und in Kürze durch „the next big thing“ ersetzt? Einiges deutet darauf hin, dass dem nicht so ist, denn vielen Herausforderungen im Newsroom kann mit KI-basierten Ansätzen und Lösungen erfolgreich begegnet werden.
Mehr Content, mehr Kanäle –das doppelte Newsroom-Dilemma
Der Newsroom als zentraler Knotenpunkt für die Produktion, Verwertung und Verteilung von Content ist seit Jahren einem beschleunigten Wandel unterworfen. Ein entscheidender Auslöser dafür ist – wie in so vielen Bereichen – die Digitalisierung. Noch nie war das Produzieren und Speichern multimedialer Inhalte einfacher und kostengünstiger als heute, mit dem Ergebnis, dass Medienarchive aus allen Nähten platzen und die Zahl externer Content-Quellen stetig wächst.
Doch damit nicht genug: Es ist nicht nur mehr Content verfügbar, auch die Anzahl der Ausspielkanäle hat sich in den letzten Jahren vervielfacht. Wurde früher ausschließlich für den linearen Playout produziert, müssen heute Mediatheken, Portale, Social Media und Co. in hoher Schlagzahl bedient werden. Die sich gegenseitig in der Wirkung verstärkenden Trends treffen häufig auf eine dünne Personaldecke, in der spezialisierte (Hilfs)-Arbeitsplätze reduziert werden und Aufgaben wie Recherche, Schnitt etc. wieder beim Redakteur landen.
KI-basierte Lösungen als Unterstützung, nicht als Ersatz
Betrachtet man die Lage im Newsroom, kann man nur zu der Erkenntnis gelangen, dass ein „weiter wie bisher“ in den aktuellen Strukturen und Mengengerüsten nicht machbar ist. Ein möglicher Ausweg aus dem skizzierten Dilemma ist es, den Redakteur mit Hilfe von intelligenten Hilfsmitteln bei zeitintensiven Tätigkeiten zu unterstützen - und hier kommen KI-basierte Lösungen ins Spiel.
Der KI-Baukasten für die Redaktion –Ein Überblick
Heute haben eine Vielzahl an KI-basierten Lösungen für den Newsroom den Laborstatus verlassen. Es entstehen modulare KI-Baukästen wie die Smart Media Engine der Condat AG, mit der sich Redaktionen das Thema flexibel und erweiterungsfähig erschließen können. Folgende Bausteine bieten im Newsroom einen messbaren Mehrwert:
Bild- und Spracherkennung
Hierunter fallen Lösungen, die Video- und Sprach-Content mit Hilfe Machine Learning-basierter Ansätze auswerten und Gesichter, Orte, Redebeiträge etc. darin erkennen. Nachdem die erkannten Informationen in (beschreibenden) Text transformiert wurden, stehen sie für zahlreiche Anwendungsgebiete, wie zum Beispiel die automatische Untertitelung von Beiträgen oder semantische Analysen zur Verfügung.
Metadaten-Anreicherung
Um Content besser nutzbar zu machen, muss er so umfangreich und detailliert wie möglich annotiert sein. Spezielle Tools analysieren Inhalte aus Medienarchiven mit linguistischen KI-Methoden wie Topic Extraction, Named Entity Recognition und Disambiguierung, und reichern Metadaten mit Informationen aus freien Wissensdatenbanken wie Wikidata an. Um themenspezifischen Content anzureichern, bedienen sich die Tools geeigneter Quellen wie etwa der Internet Movie Database (IMDb) für Filme und Serien.
Suche und Empfehlung
Ist Content mit Hilfe semantischer und linguistischer Methoden analysiert und angereichert, kann er gezielter und schneller gefunden werden. KI-basierte, semantische Suchmaschinen können eingegebene Keywords erweitern und Treffer anbieten, die mit einer klassischen Volltextsuche nur sehr aufwändig gefunden werden könnten. Intelligente Empfehlungsalgorithmen sind dazu in der Lage, Content vorzuschlagen, der zum aktuellen Arbeitskontext oder Präferenzprofil eines Redakteurs passt.
Erkennen von Themen & Trends
Das schnelle Erkennen von „heißen“ Themen in eingehenden Meldungen und Streams spielt im Newsroom eine immer größere Rolle. KI-basierte Tools können automatisch und in Echtzeit eingehende Nachrichtenströme analysieren und thematischen Clustern zuordnen. Redakteure erkennen so einfacher „Trending Topics“ und können ihre Relevanz im Zeitverlauf einschätzen und entsprechend in ihre Themenplanung einfließen lassen.
Verifikation von Content
Der zunehmende Einsatz von User Generated Content im Newsroom, etwa von Twitter oder YouTube, stellt Redaktionen vor die Herausforderung, die Echtheit des eingesetzten Materials schnell und sicher zu verifizieren. KI-basierte Lösungen können mit Bildanalysen bis auf Frame-Ebene sowie Plausibilitätschecks von Angaben zu Ort, Zeit etc. bei der Verifikation unterstützen (umgesetzt zum Beispiel im Forschungsprojekt InVID).
Das Fazit: Nicht abwarten – ausprobieren!
KI-basierte Lösungen für den Newsroom sind heute bereits marktreif verfügbar und können dabei unterstützen, fundamentale Herausforderungen in den (Nachrichten-)Redaktionen zu meistern. Entgegen häufiger Vorurteile führt der Einsatz künstlicher Intelligenz per se weder zum Wegfall von Redaktionsarbeitsplätzen noch zu einer qualitativen Verschlechterung des journalistischen Outputs. KI-basierte Lösungen sind vielmehr dazu in der Lage, Redakteure bei zeitaufwendigen Tätigkeiten wie Recherche und Sichtung von Content zu entlasten, und ihnen mehr Zeit für ihre eigentliche, kreative Arbeit zu lassen.
ERROR: Content Element with uid "23389" and type "dce_dceuid2" has no rendering definition!
