Zusammenfassung
Der Einsatz von Algorithmen zur automatisierten Produktion von Nachrichteninhalten ist unter der Bezeichnung Automated Journalism in der Praxis auf dem Vormarsch. Dies ist vor dem Hintergrund eines wesentlichen Bezugsproblems der journalistischen Produktion in der Wertschöpfungsstufe der Content-Generierung, der relativ hohen und unteilbaren Ex-ante-Kosten des Produktionsfaktors journalistische Arbeit aus Sicht von Nachrichtenanbietern ökonomisch rational und ergänzt deswegen andere – klassische und neuere – Anstrengungen der Produktivitätssteigerung. Die verschiedenen praktischen Ansätze der automatischen Textgenerierung lassen sich unter einem allgemeinen Modell zusammenfassen. Auf Basis dieses Modells kann man eine Anzahl charakteristischer Eigenschaften, Bedingungen und Restriktionen solcher Anwendungen beschreiben. So ist es möglich, eine Einschätzung des Ansatzes des Automated Journalism im Hinblick auf die Lösung medienökonomischer Grundprobleme der Produktion von Nachrichtencontent vorzunehmen und es können einige Antworten auf öffentlich diskutierte Grundfragen bezüglich der Durchdringung unserer Medienumwelt mit automatisch generierten Nachrichteninhalten gegeben werden.
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Das Wertschöpfungskettenkonzept für die Medieninhalte unterscheidet wie in Abschn. 1.4 dargelegt, bei werbe(teil)finanzierten Medienunternehmen den nichtwerblichen, redaktionellen, künstlerischen Inhalt vom werblichen Inhalt, der auf die Produktion von Werbekonakten für Werbetreibende Unternehmen mit Rezipienten über Anzeichen, Spots, Banner etc. zielt (vgl. auch Zydorek 2017, Abschn. 8.4 und 8.5).
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Also Beiträge abschließend nach inhaltlichen, sprachlichen, formalen, rechtlichen und ethischen Kriterien so zu überarbeiten, dass sie für die Publikation im betreffenden Medium bereit sind (Ruß-Mohl 2016, S. 152).
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Man denke hier beispielsweise an die aufwendigen Recherchen zur Steuervermeidung im Zusammenhang der sogenannten Offshore Leaks: „In einer weltweiten Kooperation hat die Süddeutsche Zeitung Millionen Datenbankeinträge, Verträge, Urkunden und E-Mails aus dem Innenleben etlicher Steueroasen ausgewertet“ (http://www.sueddeutsche.de/thema/OffshoreLeaks, Abruf 12.01.2017).
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Über die Höhe der Vergütung von Redakteuren in den Medien kann man sich beispielsweise über die Website des deutschen Journalistenverbandes informieren, sie sind abhängig von der Anzahl der Berufsjahre, der Qualifikation und von Funktionsübernahmen. Hier sind auch Honorarübersichten für freie Mitarbeiter, z. B. im Onlinebereich zu finden (vgl. https://www.djv.de/startseite/info/beruf-betrieb/uebersicht-tarife-honorare.html).
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Ich hatte dieses Phänomen in Abschn. 3.7 bereits unter dem Begriff des „Sponsored Editorial Content“ eingeführt. „Branded content—often funded by corporations—is already appearing to support audio-visual productions of documentary and public affairs content and it can be expected to migrate increasingly to digital journalism“ (Picard 2014).
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Um die automatisch generierten Prosatexte verarbeiten zu können, werden geübte Journalisten eingesetzt, auch „Meta-Writer“ genannt, welche ein Template-Set für das System und das jeweilige dazugehörige Regelwerk verfassen.
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Dieser letzte Schritt zählt strikt genommen nicht zur Produktionsphase, wird aber hier aufgeführt, da er den Generierungsprozess durch den Dienstleister abschließt.
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Der Anbieter Textomatik präsentiert auf seiner Website beispielsweise folgende Modellrechnung: „Angenommen, der Durchschnittsaufwand für die Erstellung eines Textes durch einen menschlichen Redakteur liegt bei 5 € pro Text und angenommen für die initiale Aufbereitung für das Text-Composing fallen 15.000 € an und für das Generieren eines Textes würde eine Gebühr von 0,50 € erhoben. Dann würde sich nach den ersten 3000 Texten = 15.000 € Intialaufwand/5 € Text eine Ersparnis von einem Faktor 10 ergeben, da danach jeder weitere Text nur noch 50 Cent kosten würde. 10.000 generierte Texte würden 15.000 + 10.000 * 0,5 = 20.000 € Kosten, also 2 €/Text. 100.000 generierte Texte würden 15.000 + 100.000 * 0,5 = 65.000 € kosten, also 0,65 €/Text Nach 10.000 Texten wären bereits 10.000 * 5 − 20.000 = 30.000 € eingespart. Nach 100.000 Texten beträgt die Ersparnis sogar 100.000 * 5 − 65.000 = 435.000 €.“ (Quelle: http://www.textomatic.net/Roboter-Journalismus/Unique-Text/index.html, Abruf 16.01.2017).
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Der Begriff des Long Tail bedeutet, dass durch die sehr niedrigen Kosten der Lagerung, Auslieferung und Bezahlung digitaler Güter der Verkauf von Produkten mit kleinen Zielgruppen (Nischenprodukte) ökonomisch sinnvoll sein kann und in der Summe nun nennenswerte Gewinne bei den Anbietern ermöglicht.
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Vgl. Abschn. 2.6: Patterns of Inclusion, Cycles of Anticipation, Evaluation of Relevance, Promise of algorithmic Objectivity, Entanglement with Practice, Production of calculated Publics.
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Wie wir oben bei Gillespie gesehen haben, ist dieses gerne benutzte Argument algorithmischer Objektivität bei der Generierung von Wissen allerdings nicht ohne Weiteres haltbar.
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Zydorek, C. (2018). Automatisierte Contentproduktion bei Nachrichten – Automated Journalism. In: Grundlagen der Medienwirtschaft. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-15252-9_4
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