17.10.2017, Berlin | Experte: Andreas Graefe, Stiftungsprofessur Customer Relationship Management an der Macromedia Hochschule |

Werden Journalisten bald durch Algorithmen ersetzt? Diese Angst ist in der Branche immer wieder zu spüren, wenn es um das Thema Roboter- oder genauer automatisierten Journalismus geht.  Drei Jahre ist es bereits her, als die AP damit begann, Meldungen über Unternehmensquartalsberichte durch Algorithmen schreiben zu lassen. Viele andere Medien, vor allem in den USA, sind dem Beispiel seitdem gefolgt. Eine Entlassungswelle von Journalisten hat es jedoch nicht gegeben. Bietet die Technologie also mehr Chancen als Gefahren? Wann ist automatisierter Journalismus sinnvoll? Und wie funktioniert das Ganze überhaupt?

Darüber sprach Prof. Dr. Andreas Graefe am Dienstagabend beim „Open Network“ in Berlin. Graefe, selbst eigentlich Experte für Prognosen, kam durch ein Projekt, in dem Wahlprognosen zum amerikanischen Präsidentschaftswahlkampf erstellt wurden, in Kontakt mit dem Thema.

Die mehrfach am Tag aktualisierten Prognosen mussten immer wieder publiziert werden. Um sich das schreiben zu sparen, wurden die Artikel mit Hilfe eines Algorithmus erstellt.

Tausende Regeln

Basis all dessen sind zunächst einmal Daten, so Graefe. Das können bei einem Fußballspiel beispielsweise das Ergebnis, die Zahl der Fouls, die Torschüsse, die Auswechslungen und vieles mehr sein. Zusätzlich können auch noch Kontextdaten mit einbezogen werden, so z. B. die Bilanz ähnlicher Spiele in der Vergangenheit, die Transferkosten eines Kaders oder Wetterdaten.

Die erste Aufgabe ist es dann, Prioritäten festzulegen. Die Gewichtung der Daten erfolgt klassisch anhand von Nachrichtenwerten. So ist das Ergebnis einer Partie von höchster Bedeutung, die Zahl der Einwürfe dagegen weniger wichtig. Im Zuge dessen müssen im nächsten Schritt Regeln erstellt werden. Zum Beispiel, dass das Ergebnis immer im ersten Satz genannt werden muss. Oder dass ein Sieg mit drei Toren Abstand ist beispielsweise immer mit „Hoch“ zu bezeichnen ist.

Damit am Ende ein gut lesbarer Text herauskommt, müssen zudem Teilsätze, Wortgruppen oder einzelner Wörter vordefiniert werden, z. B. „…wurden für ihre Anstrengungen nicht belohnt“.

Begrenzter Einsatz

Durch das Fehlen einer echten, selbst lernenden künstlichen Intelligenz, ist das Einsatzfeld von durch Algorithmen geschriebenen Artikeln zur Zeit noch relativ begrenzt, meint Graefe. „Das Ganze geht nur bei einfachen Routinethemen.“ Dazu zählen kurze Spiel-, Quartals-, Wetter- oder Polizeiberichte.

Sport- und Polizeireporter können aber beruhigt aufatmen. Einen längeren, ausführlichen Bericht mit Einschätzungen, Interpretationen, Zitaten und individuellen Aufbau werden Algorithmen dagegen wohl nie ersetzen.

Sehr wohl könnten in Zukunft durchaus noch andere Themenfelder hinzukommen, so Graefe. Zum einen, weil Staaten und Unternehmen selbst Daten veröffentlichen. Zum anderen, weil es immer mehr Sensoren auf der Welt gibt, die Daten erheben. Zudem werden Daten von Usern selbst generiert.

Personalisierung als Chance

Die Vorteile der Technologie sind zahlreich. Automatisierte Artikel können in sekundenbruchteilen erstellt werden. Zudem verursachen sie nach ihrer Entwicklung keine Kosten mehr. Auch Fehler sind nahezu ausgeschlossen, es sei denn, die Daten sind falsch.

Die größte Chance besteht jedoch in der Abdeckung. Im Extremfall, so Graefe, könnten sogar Texte für nur eine Handvoll Leser erstellt werden. So könnten Medien ihren Lesern für jedes noch so kleine Dorf einen geschriebenen Wetterbericht anbieten, oder ein Bericht über das Spiel einer D-Jugendmannschaft. Jeder noch so kleine Vorfall im Bereich Kriminalität könnte mit einem Artikel Bedacht werden, sofern Daten vorhanden sind.

Auch die Personalisierung ist ein entscheidender Pluspunkt. Auf Basis derselben Daten können unterschiedliche Beiträge entstehen. Bei einem Fußballspiel etwa für die Fans der jeweiligen Mannschaft.

Jede Wahl im Blick

In Zukunft will Graefe in einem von Google Digital News Initiative geförderten Projekt automatisierte Prognosen für nahezu jede erdenkliche Wahl erstellen. Dabei sollen vor allem auch kleine Abstimmungen im Fokus stehen. Sei es die Bürgermeisterwahl in einem Dorf oder die Stadtratswahl in einer Kleinstadt.

Sie wollen bei der nächsten Open Network-Veranstaltung dabei sein? Dann melden Sie sich einfach über open_network@dumont.de mit Betreff „Open Network“ an.

Zusammenfassung des Vortrags von Prof. Dr. Andreas Graefe (17. Oktober 2017 in Berlin). Die wichtigsten Learnings:

  • Das Einsatzfeld von Algorithmen ist begrenzt. Es lohnen sich nur einfache, sich häufig wiederholende Themenfelder.
  • Es müssen Daten zu dem Thema vorhanden sein.
  • Der Journalist wird dadurch nicht ersetzt.
  • Dafür bietet die Technologie entscheidende Vorteile: Sie ist schneller, günstiger und weniger fehleranfällig als der Mensch. Sie kann Texte in verschiedenen Sprachen erstellen.
  • Texte können zudem personalisiert werden. Außerdem kann über jeden noch so kleinen Vorfall berichtetet werden.
  • Im Allgemeinen genießen von Algorithmen erstellte Artikel bei Lesern eine höhere Glaubwürdigkeit.
  • In Zukunft werden mehr Themenfelder hinzukommen, die durch Algorithmen bearbeitet werden können.

Über den Speaker:

Prof. Dr. Andreas Graefe wurde am 1. Dezember 2015 bei der Macromedia-Hochschule auf die neu eingerichtete Stiftungsprofessur Customer Relationship Management berufen. Stiftungsunternehmen ist die Sky Deutschland GmbH. Andreas Graefe überzeugte die Berufskommission der Hochschule Macromedia vor allem durch eine Vielzahl interdisziplinär ausgerichteter Forschungskooperationen. So hat er Fragestellungen zu Prognosen und Entscheidungsprozessen bereits im Kontext diverser Disziplinen wie Marketing und Werbung, Verlagswesen, Journalistik und Management untersucht. Diese fächerübergreifende Anwendung von datenbasierten Analyse- und Entscheidungsmethoden führt Graefe an der Hochschule Macromedia fort. Andreas Graefe begann seine akademische Karriere am Institut für Technikfolgenabschätzung und Systemanalyse am Forschungszentrum Karlsruhe und hat 2009 an der Universität Karlsruhe (heute: Karlsruher Institut für Technologie) am Institut für Informationswirtschaft und Management zum Thema Prognosemethoden promoviert. Nach einem zweijährigen Forschungsaufenthalt an der Wharton Business School der University of Pennsylvania arbeitete Andreas Graefe als Senior Manager in den Bereichen Forecasting & Planning sowie Customer Relationship Management bei Sky Deutschland, ehe er als LMU Research Fellow ans Institut für Kommunikationswissenschaft und Medienforschung der Ludwig-Maximilians-Universität München wechselte, wo er sich mit dem Thema „Forecasting and Decision-Making“ beschäftigte. Aktuell ist Andreas Graefe zudem Research Fellow am Tow Center for Digital Journalism der Columbia University in New York City, wo er im Bereich automatisierter Journalismus forscht.