KI und nutzergenerierte Inhalte: Gleichklang in modernen Nachrichten-Workflows

Berichterstattung verlief bisher in eng abgesteckten Bahnen. Ob es sich um einen TV-Beitrag oder eine Titelseite handelte: Eine Geschichte bestand aus einer bestimmten Anzahl von Wörtern und wurde dem Publikum in genau dieser Form zur Verfügung gestellt. Aber das hat sich geändert.

Online ermöglichen es Kommentarbereiche schon lange, die eigene Meinung zu äußern. Dies verlängert die Lebensdauer einer Geschichte und Personen können sich zum Thema austauschen und ihre persönlichen Ansichten teilen. Und über Blogs, Vlogs und Social Media bot sich die Möglichkeit, eigene Inhalte zu erstellen, wovon zunehmend Gebrauch gemacht wurde. Schließlich hat sich der Kreis geschlossen: Nachrichtenorganisationen nutzen inzwischen nutzergenerierte Inhalte (user-generated content, UGC) in ihrer Berichterstattung. Anstatt Inhalte nur zu konsumieren oder zu kommentieren, haben Bürger bei ihrer Erstellung geholfen. Das aktuelle Problem ist die schiere Menge an verfügbaren Inhalten. Gemeinsam mit IHS Markit haben wir festgestellt, dass knapp unter 10 % aller Online-Inhalte weltweit aus nutzergenerierten Inhalte bestehen. Bis 2025 werden es jedoch schon fast 20 % sein. Und das macht das schnelle Auffinden und die Verwendung der besten nutzergenerierten Inhalte für Nachrichtenstorys zu einer erheblichen Herausforderung im Workflow. Könnte künstliche Intelligenz (KI) möglicherweise dabei helfen, diese Herausforderung zu meistern?

Intelligente Workflows

Sendeanstalten sind sich darüber bewusst, welche Möglichkeiten sich ihnen durch KI und maschinelles Lernen bieten: Laut einer Endnutzerbefragung von IABM nutzen bereits 8 % der Käufer von Medientechnik künstlichen Intelligenz und weitere 56 % planen, dies in den nächsten Jahren zu tun. Es gibt mehrere Bereiche, in denen maschinelles Lernen und KI in den kommenden Jahren dazu beitragen könnten, mögliche Herausforderungen zu meistern, die durch nutzergenerierte Inhalte im Nachrichten-Workflow entstehen:

  • Aggregation – Sammeln von nutzergenerierten Inhalten auf mehreren Social-Media-Plattformen mithilfe fortschrittlicher Algorithmen und maßgeschneiderter Suchfunktionen, um die besten Inhalte für eine bestimmte Geschichte herauszusuchen und zu präsentieren.
  • Überprüfung – Verwendung von Technologie zur Erkennung von Gesichtern und Hintergründen (oder Orientierungspunkten), um die Identität von Videomotiven und ihrer Umgebung zu bestätigen und die Echtheit der Inhalte zu beurteilen.
  • Produktion – Vereinfachung alltäglicher Arbeitsschritte, wie z. B. das Erstellen von Untertiteln und von Clips für Social Media.
  • Lizenzierung – Das Suchen und der Erwerb der Nutzungserlaubnis von Inhalten könnten zukünftig teilweise, wenn nicht sogar vollständig, mithilfe intelligenter Formulare und automatisch abgestimmter Kommunikation automatisiert werden.
  • Speicherung – Die automatisierte Erstellung von Metadaten und die Protokollierung führt in der Zukunft zu effizienteren Medien-Bibliotheken, die wachsen und sich selbst organisieren können.

Automatisieren, integrieren, beschleunigen

In meinen Augen beruhen all diese Bereiche auf einem Prinzip, das bereits erfolgreich angewendet wird: Automatisierung. Eine erweiterte Automatisierung kann die Geschwindigkeit und die Effizienz der wichtigsten Prozesse innerhalb von Nachrichten-Workflows drastisch verbessern. Sie übernimmt dabei einige der manuellen Prozesse und hilft, die zunehmende Masse an nutzergenerierten Inhalten zu nutzen und zu verwalten. Und sie kann die nötige Skalierbarkeit bieten, damit dies auch zukünftig noch lange möglich ist. Unsere eigene Lösung Media Backbone Hive automatisiert sowie koordiniert zahlreiche Prozesse zentral und optimiert Workflows – von der Entdeckung bis hin zur Beschaffung, Produktion, Bereitstellung und Archivierung von Inhalten. Das alles geschieht über eine Cloud-Plattform, die sich reibungslos in Systeme von Drittanbietern integrieren lässt und Inhalte in jedem Format verarbeiten kann – ob von Ihrem ENG-Team oder vom Twitter-Feed eines Bürgerjournalisten. Hive wächst dabei genauso schnell wie die Menge an nutzergenerierten Inhalten. Das Publikum erwartet eine Echtzeit-Berichterstattung rund um die Uhr. Das lässt sich nur schwer umsetzen, aber nutzergenerierte Inhalte bieten einen Weg dorthin. In einer Zeit, in der viele Medienunternehmen ihre Geschäftsmodelle und Bereitstellungsmethoden überdenken müssen, um mit den Veränderungen bei Werbeausgaben und Sehverhalten Schritt halten zu können, sind Bürgerjournalisten eine wertvolle Ressource. Aber die Aggregation und die Integration ihrer Inhalte wird zukünftig herausfordernder, wenn Systeme und Prozesse nicht angepasst oder aktualisiert werden. Automatisierung ist kein Allheilmittel, um den Herausforderungen von nutzergenerierten Inhalten zu begegnen. Aber sie ist ein unentbehrliches Tool, das den Weg in eine spannende Zukunft mit KI und maschinellem Lernen ebnet.

IHS Markit Report – Citizen journalism: The value of effectively leveraging user-generated content for news provision