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„News-Stream“ präsentiert erste Ergebnisse auf der CeBit

Steffen Heinze12. Februar 2016

Im Forschungsprojekt „News-Stream“ entwickeln das Fraunhofer IAIS und Neofonie zusammen mit der Deutschen Welle und dpa-infocom neue Recherche- und Analysetools.

https://p.dw.com/p/1HuFZ

Mit wenigen Klicks können Journalisten tausende Inhalte aus Videoplattformen, RSS-Feeds, Medienarchiven oder sozialen Medien auf dem Bildschirm thematisch bündeln und sich in Echtzeit über aktuelle Ereignisse informieren. News-Stream-Experten stellen auf der CeBit in Hannover (14. bis 18. März) erste Ergebnisse und Anwendungsbeispiele vor.

Am Stand des Bundesministeriums für Bildung und Forschung BMBF (Halle 6, A34) erfahren Interessierte am Nachbau eines Redakteurs-Arbeitsplatzes, wie News-Stream funktioniert. Die neuen Werkzeuge zur Unterstützung journalistischer Arbeitsabläufe basieren auf Big-Data-Technologien, die heterogene Nachrichtenströme in Echtzeit analysieren. Für Journalisten, Agenturen und Pressestellen sollen durch News-Stream sowohl Recherchen, Themen- und Medienbeobachtung als auch die Erstellung von Nachrichtenartikeln leichter werden.

Das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS) und der Berliner Datenspezialist Neofonie sind für die Entwicklung der technischen Infrastruktur verantwortlich. Die Deutsche Presse-Agentur mit ihrer Tochter dpa-infocom und die DW bringen Anforderungen und Anwendungsfelder aus der journalistischen Praxis in das vom BMBF geförderte Projekt mit ein.
„Journalisten brauchen Orientierung und Hilfsmittel zur Bewältigung der Informationsflut, um ihre Kernaufgaben zu erfüllen und die Bevölkerung verlässlich und transparent zu informieren. Die News-Stream-Technologien helfen, nicht nur Texte, sondern auch audiovisuelle Inhalte zu strukturieren und durchsuchbar zu machen“, sagt Joachim Köhler, Abteilungsleiter NetMedia am projektleitenden Institut, dem Fraunhofer IAIS.

Individueller Werkzeugkasten

Das Ziel von News-Stream ist es, Journalisten ein Portfolio an Werkzeugen zur Verfügung zu stellen, das sie sich je nach Anforderung individuell zusammen stellen können und das sich ohne technischen Aufwand in den Arbeitsablauf der Redakteure integrieren lässt. Die bisher entstandenen Tools erlauben die Beobachtung von Twitter-Nachrichten, die Überwachung von Video-Strömen, die Analyse der Verbreitung von Agentur- und Pressemeldungen sowie die direkte Verknüpfung von Textzitaten zum Originalton. Grundlage der Anwendungen sind spezielle Technologien zur Verarbeitung von großen Datenmengen, genauso wie Algorithmen zur Analyse von Texten und audiovisuellen Inhalten.

Anwendungsbeispiele

Die News-Stream-Tools unterstützen Journalisten bei investigativen Recherchen, sparen ihnen wertvolle Zeit beim Screening von politischen Debatten und liefern neue Möglichkeiten, Text mit Audio und Film zu verknüpfen. Viele Nutzungsszenarien sind bereits in dem Forschungsprojekt entstanden und werden ständig weiter entwickelt. Drei Beispiele:

Szenario 1: Eine Journalistin möchte prüfen, inwiefern deutschsprachige Medien die Pressemitteilungen von Konzernen eins zu eins übernehmen, ohne eigene Rechercheinhalte beizusteuern. Sobald der Algorithmus ein Muster der Textübernahme findet, kann sie sich die entsprechenden Stellen anzeigen lassen.

Szenario 2: Im Wahlkampf müssen Journalisten lange Parlamentsdebatten auf dem Bildschirm verfolgen. Der Redakteur kann sich immer dann benachrichtigen lassen, wenn in einer Live-Sendung ein wichtiger Protagonist das Wort ergreift oder ein bestimmtes Thema angesprochen wird – das Transkript des Redebeitrags wird automatisch per E-Mail an den Redakteur verschickt.

Szenario 3: Eine Agentur gibt eine Meldung heraus, in deren Text auf ein im Netz veröffentlichtes Radiointerview mit einem Politiker verwiesen wird. Der Text beinhaltet hierbei nicht nur das Originalzitat, sondern auch eine direkte Verknüpfung des Ausschnitts aus der Quelle. Dabei kann der Nutzer direkt auf die entsprechende Stelle in der Audio-Datei springen, statt sich das Interview von vorne anhören zu müssen.