5 manieren waarop uitgevers AI nu al gebruiken

Vrijwel iedereen is het erover eens: automatisering, robots en artificial intelligence zullen snel een grotere rol gaan spelen in journalistiek en uitgevers zouden er best nu al meer in investeren (bron: Reuters Institute). Voor sommigen is automatisering al een realiteit, terwijl de technologie snel gemeengoed lijkt te worden. Maar op welke manier kan AI bijdragen aan de toekomst van de journalistiek? Vijf manieren waarop dit nu al gebeurt.

  1. Artikels schrijven

Content die in een formule past, rapporten, sportuitslagen en dergelijke, zijn eenvoudig te automatiseren. Het Noorse Nieuwsagentschap (NTB) kondigde in 2016 al aan dat ze door een robot geproduceerde wedstrijdverslagen binnen 30 seconden na het einde van de wedstrijd konden publiceren. Associated Press (AP) gebruikt al sinds 2014 algoritmen om winstcijfers van bedrijven publiek te maken en ook andere financiële content kan eenvoudig geautomatiseerd worden. Le Monde bracht op deze manier al verslag over verkiezingsuitslagen.

  1. Content en kopregels voorstellen

Contentmanagementsystemen kunnen onderwerpen suggereren voor journalisten en andere contentmakers, gebaseerd op eerdere input, alsook kopregels gebaseerd op beelden en het algemene sentiment van een artikel. Forbes test een tool die ruwe versies van artikels samenstelt, die tekstschrijvers vervolgens alleen maar hoeven bij te schaven.

  1. Personalisatie

Dit is de toepassing waarop de meeste hoop gevestigd is op het moment. Het beste voorbeeld hiervan is misschien wel Netflix. Zoals de manier waarop de service het getoonde grafisch design van het productaanbod personaliseert, gebaseerd op kijkgeschiedenis van de persoon. Denk bijvoorbeeld aan de keuze voor het afbeelden van een specifieke acteur: krijg je Uma Thurman of John Travolta te zien voor Pulp Fiction?

Maar Netflix gebruikt ook ‘machine learning’ voor het samenstellen van zijn catalogus aan films en series door te leren van eerdere succesvolle producten: wat maakte hen succesvol? Dat stuurt vervolgens ook wat de eigen studio van Netflix aan producties uitbrengt. Het Netflix aanbevelingenalgoritme is bovendien een belangrijk instrument in het behouden van abonnees op de lange termijn. Iets waar andere uitgevers nog van kunnen leren waarschijnlijk.

  1. Trends spotten

Welke content is trending en hoe vinden verschillende groepen mensen bepaalde content? Dat is kennis die onmisbaar is voor succesvolle online publishing en analytische tools zijn daarbij inmiddels al even onmisbaar. Deze kennis kan vervolgens ook toegepast worden op promoties op sociale media en om kopregels en specifieke landingspagina’s aan te passen. Bepaalde algoritmen kunnen zelfs trending stories identificeren vóórdat ze viraal gaan, zodat uitgevers niet achter de feiten aanlopen, maar steeds een stapje voor zijn.

  1. Feiten checken

AI kan gebruikt worden om trends te monitoren en te clusteren, wat ‘fact checkers’ meer tijd en ruimte geeft voor analyse, onderzoek en artikels schrijven die nieuws in context plaatsen en disinformatie bestrijden. Voor zaken als ‘deep fake’ video’s (gemanipuleerde video) zullen robots onmisbaar worden voor detectie, omdat deze voor mensen vrijwel onmogelijk te herkennen zijn.

Automatisering van bepaalde content maakt de handen van journalisten vrij voor ander werk, waar grote behoefte aan is, zoals kwalitatieve onderzoeksjournalistiek. Diepgaande analyses van datasets, gezichtsherkenning en automatische ondertiteling kunnen met behulp van machine learning en AI nu al automatisch gebeuren. Ook programmatic advertising is uiteraard een voorbeeld van de automatisering in media en AI-gestuurde interactie op websites.

Duidelijk is dat we nog maar aan het begin staan van het ontdekken van mogelijke toepassingen van AI en robots. En dat hier veel te winnen valt voor uitgevers die er op tijd in investeren.

Bron: What’s new in publising 

Andere interessante artikels: