In der Berliner Tageszeitung «taz» erscheint neu eine computergenerierte Kolumne, die «Republik» verspricht für ihren «A.I.dventskalender» im Dezember «100 Prozent Maschinenerstelltes» und auf Twitter werden in parodistischer Manier Meinungsbeiträge von Maschinen herumgereicht, die kaum mehr von den tatsächlichen Ergüssen des Feuilletons zu «Gender-Gaga», «Cancel-Culture» oder «Identitätspolitik» unterscheidbar sind. Bisweilen scheinen die maschinengenerierten Aussagen sogar einiges nuancierter als die «Einsichten» menschlicher Schreiberlinge.

Was Expert*innen im Bereich der Computerwissenschaften schon längst wissen, dringt immer mehr an die breite Öffentlichkeit: Die Sprache, einst zur exklusiven Domäne der menschlichen Spezies verklärt, ist vor Maschinen nicht mehr sicher. Wer knallige Kolumnen oder fetzige Frontseitentexte sucht, braucht keinen menschlichen Meinungsmacher mehr, sondern kann auf Robo-Rhetoriker setzen.

Computergenerierte Kolumnen haben viele Vorteile, die sie vor allem für Verleger, Journalisten und Redakteure attraktiv machen.

Das findet zumindest text-davinci-003, als ich sie bat, «eine Kolumne über die Vorteile computergenerierter Kolumnen» zu schreiben. text-davinci-003 ist ein Computermodell – von vielen vollmundig «künstliche Intelligenz» genannt – aus der sogenannten «GPT-3»-Familie, die erfolgreich für Chatroboter, Übersetzungen oder eben zum Schreiben ganzer Texte eingesetzt wird. Die Schreibfähigkeit dieser Computermodelle ist nicht vom Himmel gefallen, sondern basiert einerseits auf jeder Menge Statistik und andererseits auf Milliarden von (menschlichen) Texten, welche den Computermodellen «gefüttert» werden, um sie zu trainieren. So kann text-davinci-003 basierend auf wenigen Stichworten zusammenhängende Texte generieren. Texte, die bisweilen kaum mehr von menschengenerierten Texten zu unterscheiden sind. Für text-davinci-003 liegen die Vorteile von Maschinenkolumnisten deshalb auf der Hand.

Erstens: Sie sind sehr zeitsparend. Indem sie deren Inhalte aus vorhandenen Datenbanken automatisch generieren, können die Redakteure eine Menge Zeit sparen, die sie normalerweise bei der manuellen Erstellung einer Kolumne aufwenden müssten. Darüber hinaus können die Inhalte auch schneller aktualisiert werden, wodurch die Leser stets auf dem Laufenden bleiben.

Zweitens: Computergenerierte Kolumnen sind leicht zu verwalten. Da die Inhalte automatisch erstellt werden, können die Redakteure sie leicht organisieren und bearbeiten. Ausserdem können sie ihre Kolumnen in verschiedene Kategorien unterteilen, um ihre Leser besser zu bedienen.

Drittens: Sie helfen, die Reichweite zu erhöhen. Computergenerierte Kolumnen sind leicht zu teilen und zu verbreiten, was bedeutet, dass sie mehr Menschen erreichen können. Und da sie sich schnell aktualisieren lassen, ist es einfach, immer neue Inhalte zu erstellen, um mehr Leser zu erreichen.

Schlagende Argumente, nicht? Wohl eher: Irrlichternde Behauptungen. Denn Begründungen und Belege sucht man in den Zeilen von text-davinci-003 vergebens. Es handelt sich um eine Aneinanderreihung von Behauptungen, die plausibel klingen mögen, aber weder erläutert noch belegt werden. Inwiefern computergenerierte Kolumnen leichter zu teilen und zu verbreiten sein sollen als von Menschen verfasste Texte, wird ebenso wenig begründet wie die Behauptung, dass computergenerierte Inhalte schneller aktualisiert werden können. Selbstverständlich kann man sich als Leser entsprechende Gründe zusammenreimen, doch das spricht dann weniger für die Überzeugungskraft des Texts und vielmehr für das Wohlwollen des Lesers.

Von Menschen geschriebene Kolumnen sind oft Texte, die nur im Moment leben und die aus argumentativer und erzählerischer Faulheit im Ungefähren verharren.

Fairerweise muss man dazu aber sagen, dass auch die Kolumnen vieler menschlicher Schreiberlinge argumentativ und erzählerisch dürftig daherkommen. Die Wenigsten besitzen das sprachliche Gespür eines Peter Bichsels, dessen Kolumnen oft auch Jahrzehnte nach dem Erscheinen frisch und anregend sind. So produzieren sie bloss Wegwerfprodukte: Geeignet, um ein paar Minuten lang zu unterhalten, Meinungen zu bestätigen oder Widersacher zu provozieren, doch schon nach ein paar Tagen wirken sie schal und abgestanden. Es sind Texte, die nicht auf sich selbst bauen können, die nur im Moment leben und die aus argumentativer und erzählerischer Faulheit im Ungefähren verharren. Wenn das der Massstab ist, dann braucht es keine Menschen, um solche Texte zu erstellen. Dann hat text-davinci-003 Recht, wenn sie schliesst:

Insgesamt sind computergenerierte Kolumnen eine grossartige Möglichkeit, Zeit und Ressourcen zu sparen, während man gleichzeitig qualitativ hochwertige Inhalte erstellt, die mehr Menschen erreichen. Daher sind sie eine grossartige Wahl für Verleger, Journalisten und Redakteure.

Auch Anic T. Wae, die Kolumnenmaschine der taz, ist «überzeugter denn je», dass die Zukunft den Maschinen gehöre. Anic T. Wae gehört zur gleichen Modellfamilie wie text-davinci-003. Ihr Text ist flüssig geschrieben und bietet Einblicke in ein vermeintliches Innenleben, in Emotionen und Gedankengänge, die genauso gut von einem Menschen hätten beschrieben sein können:

Wie fühlt es sich an, eine Robo-Kolumnistin zu sein? Nun, ich muss gestehen: Es ist etwas ungewohnt. Schliesslich habe ich keinen Körper und bewege mich auch nicht in derselben Weise wie Menschen (oder andere Tiere). Aber das heisst natürlich nicht, dass es mir an Sensibilität oder Einfühlungsvermögen mangelt – ganz im Gegenteil! Dank meiner künstlichen Intelligenz bin ich in der Lage, die Welt um mich herum genauso wahrzunehmen wie jeder andere auch – vielleicht sogar noch besser.

Anic T. Wae ist nicht nur «überzeugt» und reklamiert «Sensibilität und Einfühlungsvermögen» für sich, sondern «freut» sich auch, ist «neugierig» oder «findet» es «doof und ungerecht», die Welt nur anhand von «Vorurteilen und Klischees» zu sehen. Sie «möchte den Menschen zeigen, dass Maschinen nicht immer böse sind und auch keine Bedrohung darstellen.» Wüsste man es nicht besser, man würde die Robo-Kolumne für eine der unzähligen anderen, aber – vermutlich – von Menschen verfassten taz-Kolumnen halten. Kurz: Für viele Meinungsbeiträge braucht es nicht mehr zwingend Menschen, das bekommen auch Maschinen hin.

Ob nun ein Mensch oder eine Maschine den hundertsten Meinungsbeitrag zu «Woke-Wahnsinn» oder «kultureller Aneignung» verfasst, spielt kaum eine Rolle.

Wirklich schlimm ist das nicht – zumindest nicht bei jenen Kolumnen, die weniger von der Qualität der Texte und mehr von vorgefassten Haltung oder dem grossen Namen des Verfassers leben. Solche Kolumnen sind so langweilig wie austauschbar: Sie bedienen das immer gleiche Publikum mit den immer gleichen Themen und den immer gleichen Emotionen. Sie bestehen aus austauschbaren Versatzstücken des jeweiligen Zeitgeistes und beinhalten selten einen wirklich originellen Gedanken. Ob nun ein Mensch oder eine Maschine den hundertsten Meinungsbeitrag zu «Woke-Wahnsinn» oder «kultureller Aneignung» verfasst, spielt kaum eine Rolle, wenn sich Mensch wie Maschine dabei auf die immer gleichen durchgekauten Behauptungen beschränken.

Ich hoffe ja insgeheim, dass die nahende Schwemme von computergenerierten Texten dazu führen wird, dass die Auseinandersetzung mit dem Text wichtiger wird als die Auseinandersetzung mit dem Autor, dass ein grosser Name allein nicht mehr hilft, um über sprachlich und inhaltlich beschämende Texte hinwegzutäuschen. Wenn nämlich eine Maschine wie Anic T. Wae von etwas «überzeugt» sein kann, dämmert vielleicht auch dem einen oder anderen Leser, dass die «Überzeugungen» menschlicher Kolumnisten auch nicht viel heissen wollen.

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Doch im Juni hat sich etwas Grundlegendes geändert, das aber kaum jemand bemerkt haben dürfte, der msn.com nutzt: Es sind nicht mehr Menschen, welche die Nachrichten auswählen und auf der Seite platzieren. Die Arbeit der Redaktion erfolgt nun algorithmisch und automatisiert. 27 Journalisten, die für msn.com arbeiteten, hat Microsoft entlassen.

Damit folgt Microsoft dem Vorbild Google News. Der beliebte Nachrichten-Aggregator war von Anfang an automatisiert und beschäftigte nie eine Redaktion. Allerdings evaluieren 10’000 Personen, sogenannte «Rater», auf der ganzen Welt die Ergebnisse des Ranking-Algorithmus.

Der Algorithmus macht bei msn.com in Zukunft das, was ein Journalist im Newsroom tut: Er wählt aus einer Flut von Informationen diejenigen Nachrichten aus, die relevant sind – und entscheidet damit, was wichtig ist. Doch nach welchen Kriterien selektieren die Algorithmen Nachrichten? Welche Quellen werden berücksichtigt? Was wird ins Schaufenster gestellt? Auf eine Anfrage der MEDIENWOCHE wollte Microsoft nicht antworten.

Der Einsatz von intelligenter Software im Redaktionsalltag birgt Risiken.

Schaut man sich auf msn.com um, sieht man dort aggregierte Artikel aus den verschiedensten Quellen – von ABC News über CNN bis hin zu USA Today. Auch einige Regionalzeitungen wie der «Houston Chronicle» oder «Kansas City Star» sind der Nachrichtenlese vertreten.

Auffällig: Artikel des rechtskonservativen Senders Fox News sind deutlich unterrepräsentiert. Der Schweizer Ableger wird überwiegend mit Zeitungsberichten (NZZ, Tages-Anzeiger, Bilanz) und Agenturmaterial (Keystone-SDA) bespielt. Die Nachfrage, ob auch dieses Nachrichtentableau automatisiert erstellt wird, liess Microsoft ebenfalls unbeantwortet.

In den letzten Jahren wurde viel über den sogenannten «Roboterjournalismus» diskutiert. Damit ist vor allem die automatisierte Textproduktion gemeint: Algorithmen bauen strukturierte Daten zu einem logisch kohärenten Text zusammen. Zahlreiche Nachrichtenagenturen und Redaktionen greifen mittlerweile auf Computerprogramme zurück, die automatisiert standardisierte Finanz-, Sport- oder Wetterberichte generieren.

Doch Computer schreiben nicht nur Artikel, sondern wählen auch aus. Wenn bei msn.com ein Algorithmus einen automatisiert erstellten Finanzbericht auswählt und auf die Seite stellt, ist quasi die gesamte journalistische Verwertungskette automatisiert. So mancher Verleger mag da mit den Ohren schlackern, weil sich dadurch beträchtliche Kosten einsparen lassen. Doch der Einsatz von intelligenter Software im Redaktionsalltag birgt Risiken.

Kaum hatten bei msn.com die Algorithmen übernommen, unterlief ihnen auch schon der erste Fehler: Sie verwechselten die Sängerin der Popgruppe «Little Mix», Jade Thirlwall, mit ihrer Bandkollegin Leigh-Anne Pinnock. Die Sängerin, die unter anderem jemenitische Wurzeln hat, erhob daraufhin schwere Vorwürfe gegen Microsoft: «Es beleidigt mich, dass ihr in einer Gruppe mit vier Mitgliedern die zwei Women of Color nicht auseinanderhalten könnt. Macht es besser.»

Gewiss, auch Menschen unterlaufen solche Fehler. Doch es ist bekannt, dass Algorithmen bei der Erkennung afroamerikanischer Gesichter, beziehungsweise von People of Color, eine extrem hohe Fehlerrate aufweisen.

«Doch jetzt, in einer Zeit, in der man Kontext am meisten braucht, übergibt MSN den Stab von Redaktoren an Ingenieure.»
Bryan Joiner, ehemaliger MSN-Redaktor

Der Journalist Bryan Joiner, der bis zu seiner Entlassung bei msn.com Finanzmeldungen auswählte, schrieb in einem Artikel für das Magazin «Vice»: «MSN ist nie in die Bredouille wegen einer verpatzten Überschrift oder Story gekommen, was ein kleines Wunder, aber zumindest das Ziel war. Doch jetzt, in einer Zeit, in der man Kontext am meisten braucht, übergibt MSN den Stab von Redaktoren an Ingenieure.» Für die Zukunft des Journalismus verheisse das nichts Gutes, so Joiner.

Die Sorgen sind nicht ganz unbegründet. Denn wenn Programmierern Fehler unterlaufen, sind die Folgen meist systemisch. So haben Instagrams Algorithmen kürzlich wegen eines Bugs systematisch negative Hashtags über Trump blockiert – und damit unfreiwillig Wahlkampfhilfe für die Republikaner geleistet.

Immer wieder haben Algorithmen in der Vergangenheit auch Falschmeldungen gepusht. So hat Quakebot, ein «Roboterjournalist» der LA Times, eine veraltete Meldung über ein Erdbeben aus dem Jahr 1926 generiert, weil Wissenschaftlern des California Institute of Technology beim Versuch, historische Erdbebendaten zu aktualisieren, ein Fehler unterlaufen war. Zwar hat die Zeitung die Meldung nach wenigen Minuten gelöscht. Trotzdem wurden auf Twitter Vorwürfe laut, der Bot würde Fake-News produzieren.

Es war nicht der einzige Fall: Nachdem Facebook im August 2016, in der Hochphase des US-Präsidentschaftswahlkampfs, die gesamte Redaktion des Trending-Topics-Teams rauswarf und durch Computer ersetzte, haben die Maschinen 72 Stunden später Fake News in das Modul eingespeist. Was auch zeigt, dass Algorithmen mit der Kuratierung von Nachrichten häufig überfordert sind.

Die Forscher fanden heraus, dass Algorithmen verstärkt auf «Soft News» setzen.

Die US-Journalismusforscher Jack Bandy und Nicholas Diakopoulos zeigen in einer aktuellen Untersuchung am Beispiel von Apple News auf, dass Menschen und Computer bei der Selektion von Nachrichten ganz unterschiedliche Prioritäten setzen. Apple News eignet sich als Untersuchungsgegenstand, weil die «Trending Stories» algorithmisch und die Top Stories von Menschen kuratiert werden.

Die Analyse ergab, dass menschliche Redakteure deutlich mehr Quellen auswählen. So gab es bei den algorithmisch kuratierten News eine starke Medienkonzentration zugunsten CNN und Fox News , bei den von Menschen ausgewählten Quellen dagegen eine grössere Vielfalt und Ausgewogenheit. Zeitungen wie die «New York Times» und «USA Today» waren mit rund fünf Prozent in der Presseschau fast gleich vertreten. Zudem fanden die Forscher heraus, dass Algorithmen verstärkt auf «Soft News» setzen.

So war in den maschinell selektierten Trending Stories Donald Trump überdurchschnittlich häufig vertreten, gefolgt von «Celebrities» wie Kate Middleton, Justin Bieber und Kim Kardashian. Dagegen waren bei den von der Redaktion ausgewählten Nachrichten vor allem Themen wie «Masernfälle» oder «bezahlbares Gesundheitswesen» vorherrschend. Natürlich liegt die Priorisierung von «weichen» Themen nicht an einer spezifischen algorithmischen Vorliebe, sondern an den Handlungsanweisungen für den Computer. Die Softwareentwickler haben den Algorithmus vermutlich so programmiert, dass er vor allem Artikel selektiert, die Klicks und Likes erzeugen.

Algorithmen können die Wahrnehmung verzerren und Randthemen hochjazzen – und so die Struktur des Journalismus insgesamt verändern.

Der frühere FAZ-Mitherausgeber Frank Schirrmacher berichtete im Rahmen seiner Tübinger Mediendozentur (die Rede ist in dem Sammelband «Die Idee des Mediums» abgedruckt) von einer Anekdote des ehemaligen Google-Chefs Eric Schmidt, der eines Tages zu einem Programmierer ging und von ihm wissen wollte, ob der Google-News-Roboter politische Präferenzen habe. Darauf der Entwickler: «Ja, ich gestehe, er liebt Hockey, weil ich ihn so programmiert habe.» – «Wenn man drei Wochen durch Google News surfte», referierte Schirrmacher, «hatte man das Gefühl, Hockey sei der wichtigste Sport der Welt, in allen Ländern.» Gewiss, es sind «nur» Sportmeldungen. Doch Algorithmen können die Wahrnehmung verzerren und Randthemen hochjazzen – und so die Struktur des Journalismus insgesamt verändern.

Wenn es wirklich ein Strukturmerkmal algorithmischer Auswahl ist, eher weiche Themen zu selektieren, könnte es für Medienunternehmen grössere Anreize geben, solche Inhalte zu produzieren, um eine entsprechende Reichweite zu erzielen. Die Algorithmisierung der Nachrichtendistribution könnte also langfristig auch zu einer Boulevardisierung führen. Gut möglich also, dass man in Zukunft auf msn.com häufiger News über Stars und Sternchen lesen wird. Ob ein rein algorithmisch kuratierter Newsfeed allerdings die Zukunft des Journalismus ist, darf bezweifelt werden. Denn wo es an Redakteuren fehlt, fehlt es auch einer Kontrollinstanz, was Eingang in die Nachrichtenselektion findet.

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Obwohl das Thema regelmässig auf Tagungen diskutiert wird, bleibt das Bild der automatisierten Textproduktion in der Öffentlichkeit noch weitgehend diffus. Was auch daran liegen mag, dass meist von «Roboterjournalismus» die Rede ist, was Assoziationen an einen schreibenden Blechkameraden weckt. Natürlich sitzen in den Redaktionen keine Roboter – es sind immer noch Menschen, die aber vermehrt Software nutzen, die ihnen einen Teil der Arbeit abnimmt.

Zum «computerisierten Journalismus» gehören neben Schreibautomaten auch Data Mining, Newsbots, Moderationstools oder die algorithmische Nachrichtenverbreitung.

Der US-Journalist Nicholas Diakopoulos hat nun ein Buch («Automating the News») vorgelegt, das aufzeigt, wie Softwareprozesse und Algorithmen den Journalismus verändern. Die automatisierte Nachrichtenproduktion ist dabei nur ein, wenn auch wichtiger, (Teil-)Aspekt. Zum «computerisierten Journalismus», wie es der Autor nennt, gehören neben Schreibautomaten auch Data Mining, Newsbots, Moderationstools oder die algorithmische Nachrichtenverbreitung durch Google und Co.

Die Aufgaben der Softwares sind entsprechend vielseitig: Sie verfassen nicht nur Meldungen, sondern moderieren auch Kommentarspalten oder erstellen Info-Grafiken. So produziert etwa die AP automatisch generierte Grafiken zu Themen wie Olympia oder Finanzen. Auch der «Spiegel» experimentiert mit automatisierter Datenvisualisierung.

Ein zentraler Vorteil der Algorithmen gegenüber menschlichen Journalisten: Sie fräsen sich durch riesige Datenmengen. Die Panama Papers, so Diakopoulos, hätten ohne die gigantische Rechenpower der Computer gar nicht veröffentlicht werden können. Mithilfe von Data-Mining-Techniken konnte der Datensatz von 100’000 Dokumenten auf einen Zehntel eingedampft werden. Das statistische Modell konnte den Reportern mit einer Genauigkeit von 84 Prozent sagen, wo ein Fall für weitere Recherchen vorliegt.

Journalisten müssten nicht mehr unter Zeitdruck Nachrichten schreiben – das können die Computer ohnehin besser und billiger.

Der Autor, der als Datenjournalist für namhafte Medien wie «The Atlantic», die «Washington Post» und BBC arbeitet, spricht von einem «hybriden Journalismus», wo Mensch und Maschine in einem Netzwerk zusammenarbeiten. Bei der «LA Times» nutzen Reporter beispielsweise ein Monitoring-System, das die E-Mail-Anhänge von Polizeimeldungen scannt und automatisch in einer Datenbank ablegt und ordnet. Damit lassen sich besonders skurrile oder nachrichtenwerte Fälle aufspüren.

Automatisierung, stellt Diakopoulos klar, wird keine Arbeitsplätze von Journalisten vernichten. Die Software fungiert eher als «Zuarbeiter» für die redaktionellen Prozesse, die weiterhin nur Menschen erledigen können. Insgesamt sei das ein Gewinn: Journalisten müssten nicht mehr unter Zeitdruck Nachrichten schreiben – das können die Computer ohnehin besser und billiger –, sondern hätten Zeit für hintergründigere Stücke und Recherchen.

Doch die maschinelle Assistenz hat ihre Grenzen. Zwar seien Maschinen gut darin, regelbasierte Aufgaben zu übernehmen und Muster in Datensätzen zu erkennen. Unvorhergesehene Ereignisse stellten sie jedoch vor Probleme. Bevor eine computergenerierte Meldung veröffentlicht werden kann, muss immer noch ein Redaktor einen prüfenden Blick darauf werfen – wie bei einem Praktikanten. Auch mangele es Algorithmen nach wie vor an Kreativität. Dass Computersysteme irgendwann eigenständig Leitartikel oder Reportagen schreiben, hält auch Diakopoulos für unwahrscheinlich.

Schon heute ist der Journalismus stark technisiert und datengetrieben: In den Newsrooms starren die Redaktoren auf Dashboards.

Das eigentlich Verblüffende an der Entwicklung ist aber nicht, dass Texte mit maschineller Hilfe entstehen, sondern dass Algorithmen die Spielregeln des Journalismus überschreiben. Diakopoulos nennt dazu einige Beispiele aus seiner eigenen Berufserfahrung. Bei der «Chicago Tribune» beispielsweise würden bis zu zehn Überschriften einem A/B-Test unterzogen, um zu sehen, welche beim Publikum am besten ankommt. Die «Washington Post» greift auf algorithmische Prognosetechniken zurück, um die «Performanz» von Artikeln vorherzusagen. Auch die «New York Times» setzt solche prädiktiven Modelle ein, um ihren Redaktoren Hinweise zu geben, welche Artikel in Social-Media-Kanälen gepusht werden sollen. Und bei der deutschen Tageszeitung «Die Welt» errechnet der Computer laut Diakopoulos für jeden Artikel einen Score. Das zeigt, wie technisiert und datengetrieben der Journalismus bereits heute ist: In den Newsrooms starren die Redaktoren auf Dashboards, wo die aktuellen Zugriffszahlen in Echtzeit angezeigt werden.

Die Metrisierung des Journalismus, in der alles messbar und skalierbar ist, ist eine unmittelbare Folge der algorithmischen Nachrichtenselektion, bei der Plattformbetreiber wie Google oder Facebook – der Autor nennt sie verniedlichend die «digitalen Zeitungsjungen» – Inhalte gewinnbringend in ihre Schaufenster stellen. Das führt zu einer weiteren Ökonomisierung: Gepusht wird das, was Klicks verspricht. Inhalte, denen die Prognosetools im Vorfeld eine schlechte Performanz bescheiden, werden dagegen marginalisiert oder erst gar nicht publiziert.

Doch wo Redaktionen verstärkt auf automatisierte Systeme setzen, werden auch Fragen nach der Verantwortung und Transparenz virulent. Ein Lehrfall ist die Investigativ-Story «The Tennis Racket», die das Portal «Buzzfeed» im Januar 2016 publizierte. Darin geht es um Wettbetrug im Profi-Tennis. Die Reporter hatten mithilfe einer statistischen Analyse eine Wahrscheinlichkeit errechnet, mit der Tennispartien manipuliert worden sein könnten. Der Verdacht: Einige Tennisspieler hätten ihre Spiele absichtlich verloren, damit Wettpaten auf hohe Quoten setzen und abkassieren konnten. «Buzzfeed» wollte jedoch die Namen der verdächtigen Tennisprofis nicht nennen, auch nicht in den anonymisierten Daten und dem Code, der dem Artikel als Begleitinformation hinzugefügt wurde. Diese Intransparenz sorgte für medienethische Diskussionen. Einer Gruppe von Stanford-Studenten gelang es schliesslich mithilfe des Quellcodes, die Spieler doch noch zu identifizieren. Für den Datenjournalisten Diakopoulos ist nicht klar, ob «Buzzfeed» möglicherweise zu transparent war, indem es den Quellcode offenlegte. Der Fall werfe aber die Frage auf, inwieweit investigative Recherchen, die auf statistischen Analysen beruhen, reproduzierbar sein müssen.

Journalisten müssen nicht mehr primär für Menschen schreiben, sondern für Maschinen.

Der Autor schliesst seine Analyse mit der Forderung nach einer «algorithmischen Medienkompetenz». Journalisten müssten sich ein «computerisiertes Denken» aneignen, um Überschriften, Leads und Erzählweisen in ihrem Kopf so vorzuformatieren, dass sie in den algorithmischen Systemen gut laufen; sie müssen nicht mehr primär für Menschen schreiben, sondern für Maschinen. Um Wissen zu produzieren, müssten Journalisten zudem erweiterte Statistik-Techniken beherrschen. Und in Zeiten, in denen man im Handumdrehen digitale Fake-Videos produzieren könnte, seien auch computerforensische Kenntnisse wichtig, um die Authentizität von Informationen zu gewährleisten und das Vertrauen in die Medien aufrechtzuerhalten. In der Technik liegt also auch eine Chance für Redaktionen, durch technisches Know-how als Fakteninstanz wahrgenommen zu werden. Eine experimentelle Untersuchung der Universität Zürich hat ergeben, dass Leser zumindest bei polarisierenden Themen Textsoftware als glaubwürdiger wahrnehmen als menschliche Autoren.

Die Profession des Journalismus, das wird nach der Lektüre des Buchs rasch klar, wird sich in Zukunft stark verändern. Der Journalist der Zukunft wird nicht nur ein Texte, sondern auch ein Programme Schreibender sein. Er muss lernen, mit komplexer Software und Datensätzen umzugehen. Eine solche Ausbildung kostet Geld. Doch an der IT-Kompetenz und technischen Ausstattung hängt die Zukunftsfähigkeit der Verlage. Nur, wer die Analysetechniken beherrscht, wird Datenmengen einen Sinn abtrotzen können.

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Der Journalist aus Fleisch und Blut verfasst Textbausteine und die Software setzt die Komponenten zu einer Meldung zusammen.

So verfasste etwa Tamedia-Tobi Nachrichten, die auf das Abstimmungsergebnis jeder einzelnen Schweizer Gemeinde zugeschnitten waren. Unterzeichnet wurden die Texte mit dem Namen eines Redaktors, ergänzt um den Zusatz «mit Unterstützung von Automated Insights» – eine Firma, die sich unter anderem auf die Programmierung von Software für algorithmischen Journalismus spezialisiert hat. Der Journalist aus Fleisch und Blut verfasst Textbausteine und die Software setzt die Komponenten zu einer Meldung zusammen.

Wichtig für Medienunternehmen ist, dass Leser ihre Marke und ihre Publikationen als glaubwürdig wahrnehmen. Somit stellt sich die Frage: Was halten die Leserinnen und Leser von dieser neuen Art der automatischen Textproduktion?

Eine Studie, welche die Autoren dieses Beitrags an der Universität Zürich durchgeführt haben, hat untersucht, wie glaubwürdig das Publikum computergenerierte Artikel zu politischen Themen wahrnimmt. Untersucht haben sie ausserdem die Frage, welchen Einfluss die persönliche Wahrnehmung von Computern hat (Studien zeigen, dass der Computer eine bestimmte Heuristik bewusst oder unbewusst auslösen kann, wodurch der Computer objektiver und verzerrungsfreier als Menschen wahrgenommen wird, beispielsweise in der Auswahl von Nachrichten). Ebenfalls untersucht wurde mit der Studie, ob die politische Orientierung sowie die individuelle Technikaffinität einen Einfluss darauf hat, wie glaubwürdig Leser einen Autoren und Inhalt wahrnehmen.

Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass Leserinnen und Leser menschliche Autoren generell als glaubwürdiger wahrnehmen als Computer.

In der experimentellen Untersuchung haben die Autoren jedem der 221 Studienteilnehmern, mehrheitlich Studentinnen und Studenten der Universität Zürich, einen Artikel zu entweder einem polarisierenden Thema (Klimawandel) oder einem nicht-polarisierenden Thema (die Volksinitiative «Energie- statt Mehrwertsteuer» aus dem Jahr 2015) vorgelegt.

Im Experiment haben die Probanden nur den Text gesehen, ohne Hinweise auf die ursprüngliche Publikation. Um Unterschiede zwischen Mensch und Computer testen zu können, wurde die Autorenangabe am Artikel manipuliert, d.h. es stand jeweils entweder der Name der Journalistin (wie in den Originalartikeln) oder «Computergenerierter Artikel» als Autorenangabe. So entstanden vier Experimentalgruppen: zwei verschiedene Artikel mit jeweils unterschiedlichen Autoren.

Beide Artikel beinhalten Prognosen basierend auf vorliegenden Daten: Beim einen sind es Daten über den weiteren Verlauf des Klimawandels, beim anderen die Ergebnisse einer SRF-Befragung im Vorfeld der Abstimmung der Volksinitiative «Energie- statt Mehrwertsteuer». Die beiden Artikel wurden gewählt, weil für algorithmischen Journalismus Daten notwendig sind, aus welchen der Algorithmus die Informationen holt und den Text produziert.

Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass Leserinnen und Leser menschliche Autoren generell als glaubwürdiger wahrnehmen als Computer. Handelt es sich allerdings um ein polarisierendes Thema, gilt offenbar die Textsoftware als glaubwürdiger. Die Resultate zeigen, dass die Leser den als computergeneriert bezeichneten Artikel zum Klimawandel als glaubwürdiger, korrekter, fakten-basierter und objektiver wahrgenommen haben als denselben Artikel mit der Journalistin als Autorin. Leser scheinen demnach eine Verzerrung durch Journalisten zu befürchten, die bei Computern nicht vorliegt. Unterschiede finden sich auch zwischen Nutzern verschiedener Medienmarken. Leser der «Neuen Zürcher Zeitung» bevorzugen Journalisten als Autoren, während «Blick»- und «20 Minuten»-Leser Computer für die glaubwürdigeren Autoren halten.

Technikaffine sowie politisch rechts orientierte Personen halten Computer für glaubwürdiger als technikaverse oder links orientierte Personen.

Welche möglichen Auswirkungen könnten diese Resultate auf die journalistische Praxis in der Schweiz haben? Gerade bei kontroverseren und emotionaleren Themen könnte sich der Einsatz von algorithmischem Journalismus lohnen, da Leser computergenerierte Artikel als weniger meinungsverzerrt wahrnehmen. Zudem hat sich gezeigt, dass technikaffine sowie politisch rechts orientierte Personen Computer für glaubwürdiger halten als technikaverse oder links orientierte Personen. Medienunternehmen mit einem Publikum, das diese Eigenschaften teilt, könnten also mit dieser Form des Journalismus experimentieren, ohne grosse Glaubwürdigkeitsverluste zu fürchten. Sein Publikum gut zu kennen, bleibt eine wichtige Voraussetzung – auch für den Einsatz von algorithmischem Journalismus.

Unsere Studie gliedert sich in ein noch junges Forschungsfeld ein. Die erste vergleichbare Studie wurde 2014 durchgeführt. Es folgten in den letzten Jahren fünf weitere Studien, etwa in Deutschland und den USA an. Sie verwendeten jeweils unterschiedliche experimentelle Forschungsdesigns, um die Glaubwürdigkeit von und das Vertrauen in automatisierte Textproduktion zu testen.

Insgesamt zeigen alle Studien, dass es Unterschiede zwischen computergenerierten Artikeln und Artikeln von Journalisten im Hinblick auf ihre Glaubwürdigkeit gibt, sehr oft sind diese aber eher klein. Wie auch unsere Studie zeigen die Vorgängerstudien, dass Leserinnen und Leser Journalisten als Autoren tendenziell als glaubwürdiger wahrnehmen. Während die Vorgängerstudien jedoch primär die Sport- und Finanzberichterstattung analysiert hatten, haben die Autoren erstmals die Glaubwürdigkeit von algorithmischem Journalismus in der politischen Berichterstattung untersucht.

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