PollyBot

PollyBot generiert selbstständig und automatisiert journalistische Artikel. Das passiert auf Grundlage unserer Daten und eines Automatismus‘, der aus den Rohdaten berichtenswerte Informationen ableitet und in menschliche Sprache überführt.

Computergenerierte Berichterstattung hat bereits vor einigen Jahren in den Newsrooms amerikanischer Nachrichtenagenturen und Zeitungsredaktionen Einzug gehalten. Die Los Angeles Times und die Nachrichtenagentur Associated Press gehörten dabei zu den Vorreitern. So ist beispielsweise die Associated Press in der Lage, mit Hilfe von Algorithmen ihre Unternehmensquartalsberichte vollständig zu automatisieren. Das Potential der Algorithmen ist dabei insbesondere ein ökonomisches: Sind diese erst einmal entwickelt und konfiguriert, ist es möglich, Artikeln schneller, günstiger und fehlerfreier zu generieren, als ein menschlicher Journalist dazu jemals in der Lage wäre. Eine Begrenzung der Anzahl derartiger Berichte gibt es zudem nicht.

Allerdings wird diese Entwicklung äußert kontrovers diskutiert — von Ängsten über möglichen Stellenabbau in den Redaktionen bis hin zum Potential von Algorithmen, die Qualität im Journalismus zu verbessern. Der Guide to Automated Journalism liefert hierzu einen Überblick über den aktuellen Stand des automatisierten Journalismus und diskutiert dessen Auswirkungen auf Journalisten, Konsumenten, Medienunternehmen sowie die Gesellschaft.

Trotz allen ökonomischen Potenzials befindet sich die Technologie noch in einer frühen Marktphase. So ist die automatisierte Nachrichtenerstellung begrenzt auf Routinethemen, deren Artikel sich auf die Wiedergabe von Fakten beschränken und damit wenig Raum für Interpretation der Geschehnisse liefern. Darüber hinaus müssen Daten in hoher Qualität zur Verfügung stehen. Populäre Anwendungsgebiete sind derzeit etwa Ankündigungen und Zusammenfassungen von Sportereignissen (z.B. Fußballspiele), Finanznachrichten oder Wetterberichte. Für derartige Routinethemen ist die Qualität automatisierter Nachrichten auch kaum von Menschen geschriebenen Artikeln zu unterscheiden.

Wie aber werden automatisierte Nachrichten wahrgenommen, wenn diese über sensible oder emotionale Themen berichten, die zudem mit Unsicherheit behaftet sind? Diese Frage untersuchen Andreas Graefe und Mario Haim im Rahmen des PollyVote-Projekts. Mit Unterstützung der Volkswagen Stiftung und in Zusammenarbeit mit AX Semantics entsteht eine Plattform zur automatisierten Berichterstattung von Wahlprognosen für die US-Präsidentschaftswahl 2016. Neben der nationalen Ebene soll darüber hinaus auch die Entwicklung in einzelnen US-Bundesstaaten berücksichtigt und entsprechend darüber berichtet werden. Dieser Teil des Projekts wird unterstützt durch das Tow Center for Digital Journalism der Columbia Universität.