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.

The post Textmaschinen schreiben besser als mancher Kolumnist. Grund zur Hoffnung. first appeared on MEDIENWOCHE.

The post Wie schreibt eine Robo-Autor*in? first appeared on MEDIENWOCHE.

The post Wenn der Computer Texte schreibt – und fälscht first appeared on MEDIENWOCHE.

The post «Textroboter begehen einen Fehler nie zweimal» first appeared on MEDIENWOCHE.

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.

The post Alles automatisch: über die Tücken eines Journalismus ohne Menschen first appeared on MEDIENWOCHE.

Beta Writer soll Forschern dabei helfen, Fachliteratur schneller zu erschliessen.

Im April ist im Wissenschaftsverlag Springer Nature das «erste maschinengenerierte Buch» erschienen: ein Werk über Lithium-Ionen-Batterien. Ein Algorithmus hat über 50’000 Fachaufsätze zum Thema durchforstet und sie in einer logisch kohärenten Form zusammengetragen. Auf Grundlage eines sogenannten Clustering-Verfahrens wurde eine Dokumentenstruktur generiert, in die die kondensierten Texte eingesetzt wurden. Beta Writer, wie der «Buchautor» heisst, ist eine Koproduktion von Springer Nature und von Wissenschaftlern der Goethe Universität Frankfurt. Er soll Forschern dabei helfen, Fachliteratur schneller zu erschliessen.

Jedes Jahr werden weltweit rund 2,5 Millionen wissenschaftliche Fachaufsätze publiziert. Selbst in hochspezialisierten Disziplinen ist es schwierig, die relevanten Publikationen im Blick zu behalten. Der Computer soll nun seine gigantische Rechenpower ausspielen und als eine Art Hilfswissenschaftler Textmengen durchpflügen, die ein Forscher niemals selbst lesen könnte.

Lesen am Ende nur noch Computer Bücher, die Computer geschrieben haben?

Die Meldung über das computergenerierte Buch sorgte nicht nur in der Verlagswelt für Aufsehen. Schreiben Algorithmen jetzt bald auch noch Bücher? Wem gebühren die Urheberrechte? Den Programmierern? Den Studienautoren? Dem Computer? Dem Verlag? Oder einem Autorenkollektiv aus Mensch und Maschine? Und wird der ohnehin schon übersättigte Buchmarkt mit noch mehr Publikationen geflutet, dass man immer mehr Algorithmen braucht, um die Vielzahl der Neuerscheinungen überblicken zu können? Lesen am Ende nur noch Computer Bücher, die Computer geschrieben haben?

Um den Befürchtungen sogleich entgegenzutreten: Der Algorithmus hat keine eigene Forschung betrieben und auch nicht geschrieben, sondern lediglich die Erkenntnisse von Wissenschaftlern aggregiert – und zwar nach Vorgaben, die ihm menschliche Entwickler einprogrammiert haben. Auch Schreibautomaten, die Drehbücher oder Romane schreiben, sind nicht kreativ, sondern sampeln lediglich altes Material und fügen es zu neuartigen Plots zusammen. Eine Bedrohung für die menschliche Kreativität ist Beta Writer also nicht, im Gegenteil: In der automatisierten Erkenntnisproduktion liegt eine grosse Chance für die Wissenschaft.

KI-Systeme könnten nicht nur in Bildmaterial, sondern auch in Texten Muster erkennen und der Forschung an der entscheidenden Stelle zum Durchbruch verhelfen.

So hat ein neuronales Netzwerk jüngst Zusammenhänge in alten Fachaufsätzen zu Thermoelektrik entdeckt, die menschlichen Forschern jahrelang verborgen geblieben waren. Wissenschaftler des Lawrence Berkeley National Laboratory haben den maschinell lernenden Algorithmus mit 3,3 Millionen Abstracts (Zusammenfassungen von Fachaufsätzen) gefüttert. Dieser besass am Ende des Trainings einen Wortschatz von 500’000 Wörtern. Obwohl der Algorithmus keine Definition von Thermoelektrik und auch sonst keine Ahnung von dem Thema hatte, gelang es ihm allein durch Wortkombinationen, Zusammenhänge zwischen den Aufsätzen herzustellen und Vorhersagen über thermoelektrische Materialien zu treffen. KI-Systeme könnten nicht nur in Bildmaterial, sondern auch in Texten Muster erkennen und der Forschung an der entscheidenden Stelle zum Durchbruch verhelfen. Die Potenziale sind riesig.

Im April haben Wissenschaftler des MIT das Konzept eines neuronalen Netzwerks vorgestellt, das Fachaufsätze scannt und selbständig Zusammenfassungen erstellt – und so die Forscher entlastet. Solche KI-Systeme könnten theoretisch auch forschungsbegleitend Ergebnisse protokollieren und zu einem Paper zusammenfassen. Schreiben gilt ja gerade in der Naturwissenschaft als eher lästige Aufgabe. 50 bis 100 Stunden dauert es im Durchschnitt, bis ein wissenschaftliches Paper abgefasst ist. Wertvolle Zeit, die man in Forschung investieren könnte, gerade weil Lehre und Verwaltungsaufgaben im knappen Zeitbudget der Wissenschaftler immer mehr Raum einnehmen. Mit dem Manuscript Writer gibt es bereits ein Programm, das Forschungsdaten zusammenführt und auf dieser Grundlage automatisch Entwürfe generiert.

Die Gefahr für das Wissenschaftssystem besteht nicht darin, dass Roboter Fachaufsätze oder ganze Bücher schreiben, sondern dass Forscher sich roboterhaft verhalten.

Die Frage ist, was letztlich Eingang in die Publikationen findet und wie verlässlich die Peer-Review-Verfahren sind, die schon seit einiger Zeit in der Kritik stehen, weil sie methodische Mängel nicht erkennen. Im Jahr 2005 erstellten drei MIT-Studenten mit einem von ihnen entwickelten Textgenerator einen Nonsense-Aufsatz mit weitgehend erfundenen Zitaten und Grafiken und reichten ihn bei der World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics ein, einer Konferenz, die für ihre laxen Prüfverfahren bekannt war. Die Publikation wurde akzeptiert – die Veranstalter waren blossgestellt.

Der neuseeländische Robotikforscher Christoph Bartneck hat 2016 mit der Autocomplete-Funktion von iOS ein ganzes Paper über Atomenergie geschrieben – obwohl das gar nicht sein Fachgebiet war. Den mit Formeln gespickten Aufsatz hübschte er mit einer Wikipedia-Grafik von Kernteilchen auf und reichte es unter falschem Namen – als fiktive Atomphysikerin Iris Pear von der Umbria Polytech University, die es ebenfalls nicht gibt – bei der International Conference on Atomic and Nuclear Physics ein. Drei Stunden später wurde das Paper akzeptiert. Das warf freilich kein gutes Licht auf die Gutachter.

Die Gefahr für das Wissenschaftssystem besteht nicht darin, dass Roboter Fachaufsätze oder ganze Bücher schreiben, sondern dass Forscher sich roboterhaft verhalten. Man braucht sich also keine Sorgen machen, dass Roboter nach dem Lehrstuhl greifen. Wie sagte der Künstler Ross Goodwin so schön: «Wenn wir Computer das Schreiben lehren, ersetzen uns Computer genauso wenig wie das Klavier den Pianisten – sie werden auf gewisse Weise zu unseren Stiften, und wir werden mehr als Schreiber. Wir werden die Schreiber der Schreiber.»

Dieser Artikel wurde zuerst bei spektrum.de veröffentlicht.

The post Der Computer als Vielleser und Schnellschreiber first appeared on MEDIENWOCHE.

The post Wenn ein Algorithmus die ganze Literaturgeschichte revolutioniert: Im Maschinozän schreiben Maschinen bessere Texte als Menschen first appeared on MEDIENWOCHE.

The post Robotorjournalisten in der Kreisliga first appeared on MEDIENWOCHE.

The post Die Folgen des digitalen Wandels first appeared on MEDIENWOCHE.

The post Die Roboter haben sich still in den Medienalltag integriert first appeared on MEDIENWOCHE.

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.

The post Wenn der Mensch mit der Maschine: Die Zukunft des Journalismus ist hybrid first appeared on MEDIENWOCHE.

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.

The post Für wie glaubwürdig hält das Publikum algorithmischen Journalismus? Ein Experiment. first appeared on MEDIENWOCHE.

Nehmen uns Roboter die Arbeitsplätze weg? Klar ist: Automatisierung und Digitalisierung verändern die Arbeitswelt – und damit auch den Journalismus. Immer wieder werden massiv Stellen abgebaut und es fehlen nachhaltige Geschäftsmodelle. Liegt also die Zukunft des Journalismus in einer Technologie, die zu geringeren Kosten einen grösseren Output erzeugt als Medienschaffende aus Fleisch und Blut?

Fachleute aus Wissenschaft und Journalismus haben diese Fragen an der Jahrestagung der Schweizerischen Gesellschaft für Kommunikations- und Medienwissenschaft (SGKM) im April in St. Gallen diskutiert. Tamedia-Chefredaktor Arthur Rutishauser und Stefan Trachsel, Projektleiter bei Keystone-SDA, gaben Einblicke in die Rolle ihrer «Roboterjournalisten» Tobi und Lena. Edda Humprecht, Oberassistentin am IKMZ der Universität Zürich, und Colin Porlezza, Senior Lecturer an der City, University of London, brachten die wissenschaftliche Sicht in die Diskussion ein.

Bei der Nachrichtenagentur «Associated Press» sowie der «Los Angeles Times» verfassen Algorithmen schon seit einigen Jahren Teile des redaktionellen Angebots.

Tobi (Tamedia) und Lena (Keystone-SDA) folgen Vorbildern aus den USA. Bei der Nachrichtenagentur «Associated Press» sowie der «Los Angeles Times» verfassen Algorithmen schon seit einigen Jahren Teile des redaktionellen Angebots. Dabei geht es vor allem um Meldungen mit weitgehend standardisiertem Aufbau aus den Bereichen Sport-, Börsen- und Finanznachrichten, Verkehrs- und Wetterberichte oder einfache Wahlberichterstattung. Potenzial haben aber letztlich alle Bereiche, in denen grosse Datensätze vorliegen.

In Deutschland haben die «Berliner Morgenpost» und die «Stuttgarter Zeitung» beispielsweise Daten zur Feinstaubbelastung genutzt. Für ihren «Feinstaubradar» hat die «Stuttgarter Zeitung» 2018 den Lokaljournalistenpreis der Konrad-Adenauer-Stiftung erhalten.

Eindrücklich ist die Produktivität von Tobi und Lena: Sie generieren innerhalb weniger Sekunden tausende Kurznachrichten in deutscher und französischer Sprache.

Tobi und Lena haben noch keine Journalistenpreise gewonnen, sind sie doch im letzten Herbst bei der Berichterstattung zu Volksabstimmungen das erste Mal zum Einsatz gekommen. Eindrücklich ist ihre Produktivität aber schon jetzt: Sie generieren innerhalb weniger Sekunden tausende Kurznachrichten in deutscher und französischer Sprache. Tobi generierte für Tamedia gar eine personalisierte Berichterstattung, basierend auf der Angabe der eigenen Postleitzahl und dem persönlichen Abstimmungsverhalten.

Stefan Trachsel von der Nachrichtenagentur Keystone-SDA bot in der Diskussion Einblicke in die aufwändigen Vorarbeiten, die notwendig sind, bevor ein Algorithmus produktiv eingesetzt werden kann. Journalistinnen müssen zuerst die Textbausteine und Satzstrukturen entwickeln, die der Algorithmus dann kombiniert und an den definierten Positionen mit passenden Daten bestückt. Ausserdem werden strukturierte Daten in guter Qualität benötigt. Lohnenswert ist der Einsatz der Technik also nur dann, wenn sich die gleiche Vorlage mehrfach oder zumindest für eine grosse Menge ähnlicher Texte verwenden lässt.

Bei Tamedia gehe es darum, mittels automatisierter Textgenerierung zusätzliche redaktionelle Dienstleistungen anzubieten, vor allem im Lokal- und Regionalbereich.

Tamedia-Chefredaktor Rutishauser nennt denn auch eine quantitative Ausweitung der Berichterstattung als Hauptmotiv. Bei Tamedia gehe es darum, mittels automatisierter Textgenerierung zusätzliche redaktionelle Dienstleistungen anzubieten, vor allem im Lokal- und Regionalbereich. In den nächsten Jahren ziele Tamedia auch auf automatisierte Texterstellung in den Bereichen Wirtschaft und Sport. So könnte Tobi beispielsweise Beiträge über Sportarten und Spielklassen generieren, welche die Redaktion bislang nicht abdecken kann.

Laut Trachsel soll auch Lena zukünftig für die Produktion von Sportmeldungen genutzt werden. Damit würde Keystone-SDA der Anschluss an andere Nachrichtenagenturen in Europa gelingen, die sich auf Grund der guten Verfügbarkeit von Sportdaten hier bereits positioniert haben. Derzeit muss sich die Sportredaktion von Keystone-SDA auch neu aufstellen, weil Tamedia den Dienst per Ende 2018 gekündigt hat.

Was weiterhin Menschen leisten müssten, seien kritische Einordnungen und Kontextualisierungen.

Trachsel macht klar, dass die automatisierte Texterstellung den Journalismus entlasten kann. Es wird ein quantitativer Output generiert, wie ihn kein Journalist leisten könne. Was aber weiterhin Menschen leisten müssten, seien kritische Einordnungen und Kontextualisierungen. Es gehe im Idealfall also um ein sinnvolles Zusammenspiel zwischen Mensch und Software.

Ein solches Zusammenspiel wird allerdings von bedrohlicheren Szenarien überschattet. Die Wissenschaftler Humprecht und Porlezza sind sich einig, dass solche Szenarien mit dem oft verwendeten Begriff des «Roboterjournalismus» verbunden sind. Humprecht betont, dass es die Debatte emotionalisiere, wenn man Algorithmen und Software als «Roboter» bezeichne. Das erzeuge fälschlicherweise das Bild eines praktisch kostenlosen Arbeiters, der die teuren menschlichen Arbeitskräfte ersetzen wird. Vergessen werde dabei, dass die Algorithmen von Menschen erarbeitet werden und in der gesamten Programmierung und Datenaufbereitung viel «Manpower» stecke. Porlezza erinnert an die überall kursierenden Bilder von tippenden Roboterhänden – ganz so, als würde die Software einen Arbeitsplatz benötigen und ohne menschliches Zutun arbeiten.

Der derzeitige Stand der Automatisierung gehe nicht enorm über die Serienbrieffunktion im Textverarbeitungsprogramm Word hinaus.

In diese Diskussion schaltete sich auch Philipp Bachmann ein, Oberassistent am IKMZ der Universität Zürich. Aus seiner Sicht wird in den derzeitigen Debatten zu stark der Eindruck einer Revolution erweckt. Stattdessen handle es sich aber um kontinuierliche Entwicklungen und Veränderungen im Journalismus. Der derzeitige Stand gehe nicht enorm über die Serienbrieffunktion im Textverarbeitungsprogramm Word hinaus. Tatsächlich belegen Studien von 2017 und 2018, dass es sich in der derzeitigen internationalen Praxis zumeist um einfache Formen der automatischen Textproduktion handelt. Nur wenige Redaktionen arbeiten an komplexeren Anwendungsmöglichkeiten, bei denen das System auch Daten recherchiert, mit anderen Daten abgleicht und zu Texten verarbeitet.

Auch Stefan Trachsel betont, dass eine «Entmystifizierung» des Themas wichtig sei: Bei Keystone-SDA hätten die Journalistinnen und Journalisten durch den Einsatz von Lena gemerkt, dass ihr heutiger Job durch diese Technologie nicht gefährdet sei. In der Redaktion habe man schnell festgestellt, dass Lena nur repetitive Aufgaben erledige, die für niemanden reizvoll seien. Zudem koste die Programmierung viel Zeit. Die Kollegen und Kolleginnen würden sich inzwischen bemühen, nicht mehr von «Roboterjournalismus» zu sprechen, sondern von «automatisiertem Journalismus». Trachsel gesteht jedoch schmunzelnd ein, dass ihm das selbst auch noch nicht immer gelinge.

Es wird vor allem über die Leistungen von automatisiertem Journalismus gesprochen. Zu wenig über Fragen nach der Art der Kennzeichnung.

Für Humprecht und Porlezza gibt es noch zwei weitere kritische Punkte, die auch bisherige Studien hervorheben (siehe Andreas Graefes «Guide to Automated Journalism», S. 42–45). Zum einen ist dies die Frage nach dem Monitoring. Hier würde wahrscheinlich noch unterschätzt, welche Ressourcen notwendig seien, um den hohen Output der Algorithmen auf Fehler zu prüfen. Ausserdem müssten standardisierte Qualitätssicherungsprozesse definiert und Fragen der Haftung geklärt werden. Trachsel stimmt dem zu: Diese Fragen seien noch offen und eine erhöhte Sensibilität in der Praxis notwendig.

Zum anderen ist die Frage der Transparenz noch nicht ausreichend geklärt. In der Öffentlichkeit werde vor allem über die Leistungen von automatisiertem Journalismus gesprochen. Zu wenig beleuchtet würden Fragen nach der Art der Kennzeichnung. Porlezza differenziert hierbei die Frage nach der Autorschaft: Sollen Redaktionen kenntlich machen, dass Inhalte automatisch generiert wurden? Oder geht es auch um Informationen zum Algorithmus? Wer soll als Autor oder Autorin eines solchen Textes stehen? Schliesslich stecke ein ganzes Team hinter der Entwicklung einer entsprechenden Software und der verknüpften Datenbank.

Ab welchem Grad automatisierter Journalismus bei Keystone-SDA gekennzeichnet wird oder ob beispielsweise nur die verantwortlichen Journalisten angegeben werden sollen, sei noch nicht abschliessend geklärt, sagte Trachsel. Die Abgrenzung sei manchmal nicht leicht und Standards müssten sich noch etablieren.

Je mehr sich die Technik im Journalismus durchsetze, umso weniger Aufwand werden Redaktionen betreiben, um Automatisierungen kenntlich zu machen.

Für Tamedia-Chefredaktor Arthur Rutishauser ist wichtig, dass in der aktuellen Phase Automatisierungsprozesse stets gekennzeichnet werden. Es handle sich in der Schweiz um erste Experimente. Weil sich diese Form des Journalismus erst etablieren müsse und das Vertrauen in den Journalismus nicht verspielt werden soll, sei Tamedia hier transparent. Auch die beteiligten Mitarbeiter würden mit ihrem jeweiligen Verantwortungsbereich genannt. Bei der Verwendung externer Datenbanken sei zudem wichtig, die Quellen zu nennen. Hier ein Beispiel. Allerdings wendet Rutishauser ein, dass dies in Zukunft vermutlich nicht so bleiben werde. Je mehr sich die Technik im Journalismus durchsetze, umso weniger Aufwand würden Redaktionen betreiben, um Automatisierungen kenntlich zu machen.

Wissenschaftliche Arbeiten zu automatisiertem Journalismus stellen bereits jetzt eine uneinheitliche Praxis fest. Manche Redaktionen, wie etwa die Nachrichtenagentur «Associated Press», kennzeichnen automatisierte Berichte. Andere Redaktionen tun dies nicht oder nicht konsequent. Bislang fehlen im Journalismus ethische Richtlinien hierzu. In der Wissenschaft besteht Konsens, dass es solche Richtlinien braucht und Redaktionen automatisiert erstellte Berichte kennzeichnen sollten. Der Deutsche Journalistenverband hatte dies bereits 2017 gefordert. Auf dem Journalistentag 2018 sprach sich der Verband dann deutlich dafür aus, entsprechende Regelungen im deutschen Pressekodex zu verankern. Die Schweizer Berufsverbände hingegen sind bezüglich dieser Fragen noch nicht aktiv geworden.

Für verschiedenste Arbeits- und Distributionsschritte gibt es inzwischen Software, die diese teilweise oder ganz automatisieren.

Ein kürzlich veröffentlichter Bericht des Beratungs- und Forschungsunternehmens Goldmedia, der im Auftrag des Bakom erstellt wurde, zeigt auf, dass sich der Einsatz von Algorithmen im Schweizer Journalismus nicht auf automatische Textgenerierung beschränkt. Für verschiedenste Arbeits- und Distributionsschritte gibt es inzwischen Software, die diese teilweise oder ganz automatisieren. Dies umfasst beispielsweise die personalisierte Auswahl von Nachrichten, die Prüfung und Bewertung von Nutzerkommentaren oder die Recherche auf Online-Plattformen und Datenbanken.

Die offenen Fragen und die noch spärliche Forschung zum Thema zeigen vor allem eines: Wir brauchen eine breiter geführte, öffentliche Debatte dazu, was Automatisierung im Journalismus bedeutet und wie dabei Transparenz entstehen kann – damit Nutzerinnen und Nutzer auch zukünftig in die Auswahl- und Darstellungsleistungen von Redaktionen vertrauen können.

The post Automatisierung im Journalismus: Evolution statt Revolution first appeared on MEDIENWOCHE.

The post Forscher halten ihren KI-Textgenerator für zu gefährlich und veröffentlichen ihn nicht first appeared on MEDIENWOCHE.