Kommunikationswissenschaftler Andreas Graefe "Es ist unwahrscheinlich, dass Hillary Clinton nicht die erste Präsidentin der USA wird"

Donnerstag, 27. Oktober 2016
Andreas Graefe lehrt an der LMU München und an der Columbia University unter anderem zum Prognosetool Pollyvote
Andreas Graefe lehrt an der LMU München und an der Columbia University unter anderem zum Prognosetool Pollyvote
Foto: Andreas Graefe

Was bringt künstliche Intelligenz dem Journalismus? Für den Kommunikationswissenschaftler Andreas Graefe immerhin eine beruhigende Erkenntnis: "Unsere Daten zeigen, dass es sehr unwahrscheinlich ist, dass Hillary Clinton nicht die erste Präsidentin der USA sein wird."

Graefe, der als Sky Stiftungsprofessor an der Hochschule Macromedia, Research Fellow an der LMU München und an der Columbia University tätig ist, liefert in der zweistündigen Diskussionsrunde zum Thema "Medien und künstliche Intelligenz" bei den Medientagen München Praxisbeispiele für automatisierten Journalismus und zeigt dessen Chancen und Grenzen auf. Der Wissenschaftler leitet seit 2004 das Prognoseportal Pollyvote, das derzeit verschiedene Umfragen zum US-amerikanischen Wahlkampf kombiniert. Mit einigem Erfolg: "In der Vergangenheit gab es bisher keinen einzigen Tag, an dem Pollyvote den Gewinner falsch vorausgesagt hätte, der Prognosefehler ist deutlich geringer als bei anderen Verfahren." 


Pollyvote liefert Graefe zufolge aber nicht nur verlässliche Prognosen, das Programm hilft Journalisten auch beim Auffinden interessanter Nachrichten und Zusammenhänge. Grundsätzliche funktioniert automatisierter Journalismus Graefe zufolge nach folgendem Schema: Zunächst werden Daten zum Kontext eines Themas, den unterschiedlichen Positionen und zum historischen Kontext gesammelt. Anschließend werde ein Regelwerk festgelegt, nach dem der jeweilige Algorithmus funktioniert. An dieser Stelle gehe es um die Priorisierung bestimmter Sachverhalte, aber auch um die Ergänzung vorformulierter Textbausteine, erläutert der Professor.

"Wir haben es hier mit einem komplett automatisierten Prozess zu tun, nach dem kein Text identisch ist." Einem BVB-Fan könne also ein Artikel mit anderer Tonalität geboten werden als dem Bayern-München-Fan. Stärken des sogenannten Roboterjournalismus sieht Graefe deshalb vor allem in der Schnelligkeit, der Skalierbarkeit, der Mehrsprachigkeit und der Möglichkeit, einfache Fehler zu vermeiden.

Schwächen nennt der Forscher ebenfalls. Zum einen sei die Datenqualität nicht immer ausreichend gut, Rohdaten oft fehlerhaft. Zum anderen mangle es an Innovation: "Algorithmen können keine neuen Fragen aufwerfen. Sie beschreiben zwar, was passiert, aber nicht, warum es passiert." Deshalb müsse man sich schon heute die Frage stellen, ob wir an dieser Stelle nicht bereits die Grenzen der Automatisierung erreichen – selbst wenn die Entwicklung voranschreiten werde. "In Zukunft werden Journalisten noch viel mehr mit Algorithmen arbeiten, Algorithmen werden erste Artikelgerüste liefern und einfache Recherche-Aufgaben übernehmen." kan

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