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Stephanie Fischer, Geschäftsführerin datanizing

Mit Künstlicher Intelligenz tausende Leserreaktionen schnell analysieren

Riesige Textmengen, die regelmäßig im Internet anfallen, stellen Journalisten vor große Probleme. Tausende Leserreaktionen müssen in Sozialen Kanälen analysiert werden. Künstliche Intelligenz (KI) kann ein Vehikel sein zur Beherrschung solch großer Textmengen, sagt Stephanie Fischer vom Münchner KI-Start-up datanizing beim Funkinform Branchentreff „Ettlinger DIALOG“. Ihre Algorithmen helfen Journalisten, Ordnung in die Nachrichtenflut zu bringen, Trends zu identifizieren und die Leser besser zu verstehen.

Stephanie Fischer, Mitgründerin und Geschäftsführerin von datanizing, setzt Künstliche Intelligenz (KI) zur Beherrschung großer Textmengen ein.

Stephanie Fischer, Mitgründerin und Geschäftsführerin von datanizing, setzt Künstliche Intelligenz (KI) zur Beherrschung großer Textmengen ein.

Riesige Textmengen, die regelmäßig im Internet anfallen, stellen Journalisten vor große Probleme. Tausende Leserreaktionen müssen in Sozialen Kanälen analysiert werden. Künstliche Intelligenz (KI) kann ein Vehikel sein zur Beherrschung solch großer Textmengen, sagt Stephanie Fischer vom Münchner KI-Start-up datanizing beim Funkinform Branchentreff „Ettlinger DIALOG“. Ihre Algorithmen helfen Journalisten, Ordnung in die Nachrichtenflut zu bringen, Trends zu identifizieren und die Leser besser zu verstehen.

Die ins schier Unermessliche anschwillende Menge an Texten ist eine Folge der Demokratisierung der Kommunikation durch das Internet und Soziale Medien. Für Medien stellen tausende Leserreaktionen eine kaum zu meisternde Herausforderung dar. Künstliche Intelligenz (KI) kann ein Vehikel sein zur Beherrschung solch großer Textmengen, sagt Stephanie Fischer vom Münchner KI-Start-up datanizing. Das zwei Jahre junge Unternehmen widmet sich der Frage, wie Computersysteme Texte klassifizieren können, um damit Journalisten zu helfen, Ordnung in die Nachrichtenflut zu bringen, Trends zu identifizieren, die Leser besser kennen zu lernen und den Wert von News für das Publikum genauer einschätzen zu können.

Wie lernt ein Algorithmus Äpfel von Birnen zu unterscheiden? Oder in die tägliche Redaktionsarbeit übersetzt: Kann KI bestimmte News von anderen unterscheiden oder E-Mails, die bedeutsam sind, von der inhaltsleeren Mehrzahl trennen? Fischer hält eindrucksvolle Fallbeispiele bereit, die zeigen, zu was maschinelles Lernen als Teilaufgabe von Künstlicher Intelligenz bereits in der Lage ist. So haben die KI-Experten das New York City Travel Forum analysiert, wo innerhalb von 12 Jahren 1,6 Millionen Beiträge von 89.000 User zusammen kamen. Es ließen sich sechs Schwerpunktthemen herausfiltern, die tausende User immer wieder über die Jahre hinweg beschäftigt haben. Das heißt, die New York Reisenden interessierten sich fast alle vor allem für ein halbes Dutzend Fragen und Themen. Solche Erkenntnisse können etwa bei der Tourismusbranche direkt in Geschäftsabläufe einfließen.

Oder in einem anderen Fall wurden drei Millionen Nutzer-Kommentare zu London aufbereitet. Bei so genannten „Schuhexperten“, die sich in Sozialen Netzen als Influencer tummelten, ließen sich Übereinstimmungen oder Unterschiede präzise ermitteln. Und natürlich kann man mit KI auch feststellen, wie wenig gehaltvoll Politiker in ihren Reden, Interviews und Diskussionsbeiträgen für die Mediennutzer sind.

Bei Zeitreihenanalysen lassen sich Themen erkennen, die sich dynamisch weiter entwickeln werden. Solche Analysen laufen darauf hinaus, den Journalisten sagen zu können, bei welchen News sich eine redaktionelle Aufbereitung wirklich lohnt. Die Beliebtheit bestimmter Artikel wird also voraussehbar und es kann gezeigt werden, wie aktiv eine Leserschaft bei welchen Themen wird. Für Stephanie Fischer ist klar, dass sich der Einsatz intelligenter Systeme bezahlt machen muss. Mehr Wissen soll zu mehr Erlösen führen.

Der MEC als Hauptwerkzeug

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