Software soll Journalisten helfen, nutzergenerierte Inhalte zu verarbeiten

Kooperation mit Informatikern im Projekt SCAN

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Journalisten sind heute mit einer zunehmenden Menge von Publikumsfeedback, etwa in Foren, Kommentarbereichen und Social Media konfrontiert, und dies öffentlich sichtbar. Die manuelle Bearbeitung dieses Feedbacks erfordert viel Zeit, eine vollautomatische Analyse ist noch teuer und fehleranfällig. Im Rahmen des Kooperationsprojekts mit Prof. Dr. Walid Maalej vom Fachbereich Informatik der Universität Hamburg soll daher ein Softwaresystem entwickelt werden, das Journalisten beim Analysieren, Filtern und Zusammenfassen von nutzergenerierten Inhalten unterstützt.

Durch eine systematische, semi-automatisierte Analyse von Publikumsfeedback sollen die Stimme(n) der Nutzer besser abgebildet und Journalisten bei der Generierung von neuen Inhalten aus Publikumsbeiträgen unterstützt werden. Im Rahmen des zu entwickelnden Systems können Journalisten Stichproben aus Kommentaren ziehen, Fragen an dieses Material entwickeln und „menschliche Kodierer“ aus der Crowd mit deren Beantwortung beauftragen.

Das Softwaresystem nutzt Techniken des maschinellen Lernens und der automatischen Sprachverarbeitung in Kombination mit manuellen Inhaltsanalysen (Peer Coding) und Crowdsourcing. Es wird Spam automatisch herausfiltern, zwischen Lob und Kritik unterscheiden sowie Kommentare in flexible Kategorien gruppieren können.

Darüber hinaus können Journalisten Zusammenfassungen der Kommentare erstellen, beispielsweise um abzubilden, wie viele Nutzer einer Position zustimmen bzw. diese ablehnen. Die Anforderungen an ein solches System werden im Verlauf des Projekts gemeinsam mit Journalisten weiter spezifiziert, und es wird im Rahmen eines konkreten Anwendungsfalls mit einer großen deutschen Nachrichtensite getestet.