Hackathon วารสารศาสตร์แบบมีโครงสร้าง

ที่ BBC #Newshack BR ​​AI + Automation Lab ได้พัฒนาต้นแบบ "Remix Regional" เป้าหมายคือการเสนอข่าวภูมิภาคจากวิทยุในรูปแบบตามสถานที่และเป็นส่วนตัวผ่านแอพ แนวคิดนี้เป็นไปตามหลักการของวารสารศาสตร์เชิงโครงสร้าง และการผสมผสานข่าวส่วนบุคคลนั้นเกี่ยวข้องกับเลโก้เป็นอย่างมาก

BR เป็นผู้ให้บริการระดับภูมิภาค ความหลากหลายของภูมิภาคบาวาเรียสะท้อนให้เห็นในโปรแกรมของเรา ซึ่งมักจะผลิตในสถานที่ในสตูดิโอประจำภูมิภาคหรือโดยผู้สื่อข่าวของเราในหลาย ๆ แห่งในบาวาเรีย นั่นเป็นเหตุผลที่ชัดเจนสำหรับเราในAI + Automation Labตั้งแต่เนิ่นๆ ว่าการปรับเนื้อหาตามภูมิภาคจะเป็นจุดสนใจของงานของเรา

แฮ็คกับ BBC

BBC เป็นเจ้าภาพBBC #Newshack “เนื้อหาโมดูลาร์”ใน วันที่ 3 และ 4 ธันวาคม คำถามสำคัญคือ “ เราจะใช้เนื้อหาแบบโมดูลาร์เพื่อปรับแต่งประสบการณ์ข่าวสารในแบบของคุณได้อย่างไร” เหนือแฮ็กกาธอน: เราจะใช้เนื้อหาแบบโมดูลาร์เพื่อปรับแต่งประสบการณ์ข่าวสารในแบบของคุณได้อย่างไร

แฮกกาธ อนจึงเป็นไปตามหลักการของการสื่อสารมวลชนที่มีโครงสร้าง การทำข่าวแบบมีโครงสร้างเป็นรูปแบบหนึ่งของการทำข่าวที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเมตาและเทคโนโลยีใหม่ๆ โดยถือว่าการสนับสนุนแต่ละรายการประกอบด้วยบล็อกข้อมูลแต่ละบล็อกโดยพื้นฐานแล้ว จากนั้นนักข่าวสามารถใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และระบบอัตโนมัติเพื่อประกอบบล็อกเหล่านี้ใหม่เป็นชิ้นใหม่ รูปแบบ หรือแม้แต่ผลิตภัณฑ์ใหม่

หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดคือการผลิตเนื้อหาในรูปแบบโมดูลาร์ตั้งแต่เริ่มต้น หรือการแบ่งเนื้อหาที่มีอยู่ออกเป็นบล็อกข้อมูลขนาดเล็กโดยอัตโนมัติ และบันทึกข้อมูลที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้เกี่ยวกับเนื้อหาของแต่ละบล็อกเป็นข้อมูลเมตาที่เครื่องอ่านได้ วิธีการประมวลผลภาษา (NLP) หรือปัญญาประดิษฐ์มักใช้ที่นี่

หลักการเลโก้ในการสื่อสารมวลชน

เมื่อใช้ข้อมูลเมตา บล็อกของข้อมูลสามารถนำกลับมารวมกันซ้ำแล้วซ้ำอีกได้เหมือนตัวต่อเลโก้ ตัวอย่างเช่น เพื่อสร้างอนุกรมเวลา เพื่อจัดกลุ่มเนื้อหาในหัวข้อเฉพาะหรือเพื่อเน้นที่สถานที่เฉพาะ สำหรับ BBC #Newshack เราตัดสินใจดูมิติข้อมูลระดับภูมิภาค

ในแง่ของเนื้อหา เราเลือกข่าวภูมิภาคในรายการเช้าของบาเยิร์น 1 ซึ่งผลิตในสตูดิโอประจำภูมิภาคและออกอากาศในห้าหน้าต่างภูมิภาคสำหรับ Upper Bavaria, Lower Bavaria/Upper Palatinate, Swabia, Franconia และ Main Franconia

“Remix Regional”: ข่าวระดับภูมิภาคในแบบของคุณ

เราพัฒนา ต้นแบบ"Remix Regional"สำหรับ BBC #Newshack ภายในเวลาไม่ถึง 48 ชั่วโมง โซลูชันนี้ออกแบบเป็นแอป ช่วยให้ผู้ใช้เลือกสถานที่ในบาวาเรียและฟังข่าวภูมิภาคส่วนบุคคลจากรายการวิทยุบาวาเรียได้ ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้ใน Landsberg am Lech ไม่เพียงแต่ได้รับคลิปข่าวจาก Upper Bavaria เช่นเดียวกับในกรณีของรายการวิทยุ แต่ยังได้รับ เช่น จาก Memmingen ในเขตปกครองใกล้เคียงของ Swabia

ซึ่งรับประกันโดยอัลกอริทึมในพื้นหลังของแอป ซึ่งรวบรวมแพ็คเกจข้อความตามปัจจัยต่างๆ เช่น ระยะทาง ขนาดตำแหน่ง และความละเอียดเชิงพื้นที่ จากนั้นอัลกอริทึมเวกเตอร์จะกำหนดลำดับของคลิปที่เลือก ซึ่งจัดกลุ่มรายงานตามความคล้ายคลึงกันตามหัวข้อ ด้วยวิธีนี้ เราสามารถหลีกเลี่ยงการกระโดดของเรื่องที่ผู้ใช้ไม่สามารถเข้าใจได้ เช่น จากโคโรนาเป็นกีฬากลับไปที่โคโรนา

ไม่มีอะไรทำงานโดยไม่มีข้อมูลเมตา

"Remix Regional" แสดงให้เห็นแนวคิดว่าเราสามารถเล่นเนื้อหาโมดูลาร์จากรายการวิทยุเชิงเส้นในแอปด้วยวิธีส่วนตัวได้อย่างไร การใช้งานอื่นที่มีเนื้อหาตามเส้นทาง การเดินทางแสดงโดยต้นแบบDrive by Bayern ซึ่งนำเสนอที่นี่ในบล็อกด้วย

แนวทางดังกล่าวเป็นไปได้ก็ต่อเมื่อเนื้อหาพื้นฐาน - ในกรณีของเราคือรายงานแต่ละฉบับจากข่าวภูมิภาค - มีอยู่ในรูปแบบเฉพาะพร้อมข้อมูลเมตาที่เหมาะสม ด้วยเหตุนี้ เราจึงติดต่อคลังข้อมูลของ BR ในช่วงเริ่มต้นของงาน Hackathon เพื่อรับวัตถุดิบที่เหมาะสมสำหรับไอเดียของเรา

โครงสร้างพื้นฐานข้อมูลสำหรับวารสารศาสตร์เชิงโครงสร้าง

เพื่อนร่วมงานที่เก็บถาวรของเราให้ข่าวระดับภูมิภาคจาก Swabia, Upper Bavaria และ Lower Bavaria/Upper Palatinate ตัดเป็นแต่ละคลิปต่อรายงานและให้ข้อมูลเมตาที่กว้างขวางสำหรับแต่ละคลิป ซึ่งบางคลิปสร้างขึ้นด้วยมือ ซึ่งเหนือสิ่งอื่นใด สร้างสถานที่ ภูมิภาค หัวข้อ และโดยอัตโนมัติด้วยการถอดเสียงการขุดรวมอยู่ด้วย สิ่งนี้ทำให้อัลกอริทึมของเรามีจุดข้อมูลเพียงพอในการจัดเรียงคลิปใหม่ตามเกณฑ์ของเรา ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงข้อมูลเมตาของเราบางส่วนที่ตัดตอนมา

NUMBER: 82940
CLASS: “News”
TITLE: “Der Münchner Großmarkt”
LANGUAGE: “de”
RESSORT: “Regionalreda. Oberbayern”
PROGRAM: “Bayern 1”
BROADCASTDATE: “2020–11–27”
BROADCASTTIME: “10:02:17”
AUTHOR: “Hülsmann, Lenja”
EDITOR: “go / Leidl, Barbara”
SOURCE: “BR München”
CHANGEUSER: “GOSSP”
CHANGEDATE: “2020–11–29”
CHANGETIME: “09:12:48”

นี่เป็นความท้าทายทางเทคนิคและองค์กรที่สำนักสื่อสามารถแก้ไขโดยรวมได้ผ่านการทำงานร่วมกันของกองบรรณาธิการ เทคโนโลยี และหอจดหมายเหตุ โอกาสของแนวทางใหม่ที่มีโครงสร้างและเป็นมิตรกับผู้ใช้สำหรับวัสดุคุณภาพสูงที่ผลิตขึ้นแล้วทำให้การดำเนินการนี้คุ้มค่า ในอนาคต การสร้างข้อมูลเมตายังสามารถทำให้เป็นอัตโนมัติบางส่วนหรือทั้งหมดได้อีกด้วย

อีกวิธีหนึ่งสำหรับหัวข้อของการสื่อสารมวลชนที่มีโครงสร้างโดยอ้างอิงถึงการทำให้เป็นภูมิภาคนั้นมีการนำเสนอโดยฐานข้อมูลที่มีอยู่แล้วในลักษณะที่มีโครงสร้างในระดับภูมิภาค ด้วยข้อมูลดังกล่าวในหัวข้อต่างๆ เช่น สภาพอากาศหรือการจราจร เนื้อหาที่แบ่งตามภูมิภาคยังสามารถเสริมได้อย่างดีเยี่ยมด้วยข้อมูลที่เป็นปัจจุบัน

ข้อมูลระดับภูมิภาคสำหรับ Voice

ที่ AI + Automation Lab เราได้ทำการทดลองกับข้อมูลเช่นนี้ตั้งแต่ต้นปี โครงการ 2 โครงการของเราสร้างจากฐานข้อมูลดังกล่าวแต่ใช้ในรูปแบบที่แตกต่างกันมาก เมื่อต้นเดือน กันยายน 2020 เราได้เปิดตัวแอปพลิเคชันเสียงBiowetter สำหรับ Alexa สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถค้นหาสภาพอากาศอินทรีย์สำหรับทุกสถานที่ในเยอรมนีได้ง่ายๆ ด้วยคำสั่งเสียง จากนั้น Biowetter จะแสดงอิทธิพลของตำแหน่งที่เลือกด้วยเสียงของ Alexa

ทักษะนี้ขึ้นอยู่กับการพยากรณ์อากาศทางชีวภาพที่ใช้งานได้อย่างอิสระจาก German Weather Service (DWD) มีข้อมูลสำหรับพื้นที่เยอรมัน 11 แห่งตามเงื่อนไขภูมิประเทศ เราพบว่าข้อมูลประเภทนี้น่าสนใจเพราะช่วยให้เราสร้างข้อเสนอใหม่ตามสถานที่สำหรับผู้ใช้ได้ทุกวัน

ที่ BR24 มีกราฟิก ข้อความ และแผนที่ที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติมากมายสำหรับการแพร่ระบาดของโคโรนา นอกจากนี้ เรายังใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างตามภูมิภาคสำหรับสิ่งนี้ เช่นแผนที่เขตสำหรับอุบัติการณ์ 7 วันในบาวาเรีย

เมื่อสร้างเนื้อหาระดับภูมิภาคตามข้อมูลนี้แล้ว เรายังสามารถใช้กับ AI และระบบอัตโนมัติตามหลักการของการทำข่าวเชิงโครงสร้างในบริบทที่แตกต่างกันมาก ตัวอย่างเช่น เป็นส่วนเสริมส่วนบุคคลสำหรับแอปพลิเคชันข่าว เช่น "Remix Regional ต้นแบบผ่านลำโพงอัจฉริยะ และอื่นๆ อีกมากมาย

เนื้อหาจากโปรแกรมเชิงเส้น

ต้นแบบ "Remix Regional" ของเราจาก BBC Newshack ทักษะการใช้เสียง Biowetter และหมายเลข Corona สำหรับบาวาเรียและเยอรมนีเป็นสามโครงการจาก AI + Automation Lab ที่ทำให้ข้อมูลและเนื้อหาระดับภูมิภาคใช้งานได้ในบริบทที่แตกต่างกันมาก บางส่วนเป็นเนื้อหาจากโปรแกรมเชิงเส้น ซึ่งสามารถใช้ในแอปพลิเคชันส่วนบุคคลที่ไม่ใช่เชิงเส้น และบางส่วนเป็นข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสิ่งที่เกิดขึ้นบนไซต์

ประสบการณ์ที่เราได้รับจากแอปพลิเคชันระดับภูมิภาคและการอ้างอิงข้อมูลในท้องถิ่นเป็นพื้นฐานสำคัญสำหรับโครงการในอนาคตใน BR และช่วยให้เราเข้าใจความต้องการของผู้ใช้และในบ้านได้ดียิ่งขึ้น ในขณะเดียวกัน เราสามารถป้อนกลับเข้าสู่กลยุทธ์ได้ เช่น การออกแบบโครงสร้างพื้นฐานทางเทคนิคในลักษณะที่คาดการณ์ล่วงหน้า

ต้นแบบของการทดลอง Hackathon ของเรา "Remix Regional" มีให้ทดลองใช้ในเวอร์ชันเว็บที่ลิงก์ต่อ ไปนี้

ทีมแฮกกาธอน: Sebastian Bayerl, Michael Kreil, Morteza Shahrezaye, Uli Köppen, Cécile Schneider, Rebecca Ciesielski, Steffen Kühne (BR AI + Automation Lab ทั้งหมด), Christina Elmer (Der Spiegel)