Künstliche Intelligenz in Nachrichtenredaktionen
Begriffe, Systematisierung, Fallbeispiele
Zusammenfassung
KI in der Nachrichtenproduktion, -aufbereitung und -distribution effektiv einsetzen
Austria Presse Agentur, Axel Springer Verlag, Stuttgarter Zeitung und Stuttgarter Nachrichten, Frankfurter Allgemeine Zeitung und Neue Osnabrücker Zeitung: Hier kommen Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Robot Journalism, Natural Language Processing und Text-to-Speech-Technologie zum Einsatz. Die fünf Fallbeispiele gehen auf Ziele, Implementierung sowie Erfolgsfaktoren ein.Zudem führt das Buch in die wichtigsten Begrifflichkeiten ein und verortet die Implikationen der Technologien in Geschäftsmodell sowie Wertschöpfungskette. Das Buch richtet sich an alle, die sich für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Verlagsumfeld interessieren und hierzu Entscheidungen treffen.
Schlagworte
- Kapitel Ausklappen | EinklappenSeiten
- 2–12 Titelei/Inhaltsverzeichnis 2–12
- 13–38 Algorithmen und Künstliche Intelligenz zur Erstellung, Aufbereitung und Distribution von Inhalten im Verlagsumfeld. Begrifflichkeiten und Möglichkeiten der Systematisierung von Implikationen 13–38
- 1 Herausforderung und Handlungsnotwendigkeit erkennen: Warum es sich lohnt, über KI in journalistischen Umfeldern nachzudenken
- 2 Überblick behalten und Begriffe kennen: Warum sprechen alle von Machine Learning und Natural Language Generation?
- 3 Innovation differenzieren und Implikationen systematisieren: Wie verändern sich Geschäftsmodell und Wertschöpfungskette?
- 3.1 Welche Art der Innovation wird hervorgerufen?
- 3.2 Welche Komponenten des Geschäftsmodells sind von Veränderungen betroffen?
- 3.3 Welche Stufen der Wertschöpfungskette sind von Veränderungen betroffen?
- 4 Zusammenfassung und nächste Schritte nachvollziehen: Was sollte man für die weitere Beschäftigung mit dem Thema mitnehmen?
- Literatur
- 39–44 Robot Journalism zur Aufbereitung von Wahlergebnissen in der Wahlberichterstattung der Austria Presse Agentur 39–44
- 1 Ausgangslage und Lösungsansatz
- 2 Ziele und Erwartungen
- 3 Implementierung und Funktionalität
- 4 Herausforderungen und Erfolgsfaktoren
- 5 Fazit und Ausblick
- 45–52 Künstliche Intelligenz zur inhaltlichen Steuerung und Personalisierung der Nachrichten-App Upday von Axel Springer 45–52
- 1 Ausgangslage und Lösungsansatz
- 2 Ziele und Erwartungen
- 3 Implementierung und Funktionalität
- 4 Herausforderungen und Erfolgsfaktoren
- 5 Fazit und Ausblick
- 53–60 Natural Language Processing für den Feinstaubradar von Stuttgarter Zeitung und Stuttgarter Nachrichten 53–60
- 1 Ausgangslage und Lösungsansatz
- 2 Ziele und Erwartungen
- 3 Implementierung und Funktionalität
- 4 Herausforderungen und Erfolgsfaktoren
- 5 Fazit und Ausblick
- 61–67 Machine Learning als Grundlage der Personalisierungsfunktion „Entdecken“ in der FAZ.NET-App der Frankfurter Allgemeinen Zeitung 61–67
- 1 Ausgangslage und Lösungsansatz
- 2 Ziele und Erwartungen
- 3 Implementierung und Funktionalität
- 4 Herausforderungen und Erfolgsfaktoren
- 5 Fazit und Ausblick
- 68–74 NOZ Medien nutzt Text-to-Speech-Technologie auf Basis neuronaler Netzwerktechnik für eine akustische Sprachausgabe der Texte 68–74
- 1 Ausgangslage und Lösungsansatz
- 2 Ziele und Erwartungen
- 3 Implementierung und Funktionalität
- 4 Herausforderungen und Erfolgsfaktoren
- 5 Fazit und Ausblick
- 75–95 Algorithmen und Künstliche Intelligenz zur Erstellung, Aufbereitung und Distribution von Nachrichteninhalten. Erkenntnisse aus fünf Fallstudien 75–95
- 1 Einsatzgebiete und Anwendungen kennen: Welche Einsatzgebiete und Anwendungen gibt es?
- 2 Gründe und Ziele bewusst machen: Welche Unternehmensziele sollen mit KI erreicht werden?
- 3 Entwicklung und Implementierung durchdenken: Was ist die geeignete Organisationsform und wer sind geeignete Partnerinnen und Partner?
- 4 Herausforderungen und Erfolgsfaktoren identifizieren: Wovon hängt der Erfolg der Anwendungen ab?
- 4.1 Mitarbeiterakzeptanz und Schulung
- 4.2 Quantität und Qualität der Daten
- 4.3 Sichtbarkeit und Reichweite der Anwendung
- 4.4 Zusammenarbeit und geeignete Partnerinnen und Partner
- 4.5 Interne Strukturen und Kompetenz
- 5 Veränderungen und Implikationen systematisieren: Wie lassen sich die Fallbeispiele einordnen?
- 5.1 Welche Art der Innovation wird hervorgerufen?
- 5.2 Welche Komponenten des Geschäftsmodells sind von Veränderungen betroffen?
- 5.3 Welche Stufen der Wertschöpfungskette sind von Veränderungen betroffen?
- 6 Zusammenfassung und Fazit ableiten: Was sind die Lessons Learned zu KI in journalistischen Umfeldern?
- 96–98 Literatur 96–98
- 99–101 Stichwortverzeichnis 99–101
