Pollyvote: Künstliche Intelligenz im Journalismus

Der Kommunikationswissenschaftler Andreas Graefe, der als Sky Stiftungsprofessor an der Hochschule Macromedia, Research Fellow an der LMU München und an der Columbia University tätig ist, hat bei den Medientagen München Praxisbeispiele für automatisierten Journalismus vorgestellt und dessen Chancen und Grenzen aufgezeigt, berichtet Horizont. Der Wissenschaftler leitet seit 2004 das Prognoseportal Pollyvote, das seiner Aussage zufolge nicht nur verlässliche Prognosen liefere, sondern Journalisten auch beim Auffinden interessanter Nachrichten und Zusammenhänge helfe. Grundsätzlich funktioniere automatisierter Journalismus so, dass zunächst Daten zum Kontext eines Themas, den unterschiedlichen Positionen und zum historischen Kontext gesammelt würden. Anschließend werde ein Regelwerk festgelegt, nach dem der jeweilige Algorithmus funktioniere. Die Stärken des sogenannten Roboterjournalismus liegen Graefe zufolge vor allem in der Schnelligkeit, der Skalierbarkeit, der Mehrsprachigkeit und der Möglichkeit, einfache Fehler zu vermeiden. Allerdings sei die Datenqualität nicht immer ausreichend gut, Rohdaten oft fehlerhaft und es mangele an Innovation, denn Algorithmen können keine neuen Fragen aufwerfen.