Künstliche Intelligenz in Nachrichtenredaktionen

Dieses Buch wurde ohne den Einsatz von Künstlicher Intelligenz geschrieben, wir als Herausgeberteam arbeiten also noch daran. Wir lassen uns aber inspirieren. Sie hoffentlich auch.

Stuttgart, im April 2021

Uwe Eisenbeis und Magdalena Ciepluch

Vorwort

Algorithmen und Künstliche Intelligenz zur Erstellung, Aufbereitung und Distribution von Inhalten im Verlagsumfeld. Begrifflichkeiten und Möglichkeiten der Systematisierung von Implikationen

1Herausforderung und Handlungsnotwendigkeit erkennen: Warum es sich lohnt, über KI in journalistischen Umfeldern nachzudenken!

2Überblick behalten und Begriffe kennen: Warum sprechen alle von Machine Learning und Natural Language Generation?

3Innovation differenzieren und Implikationen systematisieren: Wie verändern sich Geschäftsmodell und Wertschöpfungskette?

3.1Welche Art der Innovation wird hervorgerufen?

3.2Welche Komponenten des Geschäftsmodells sind von Veränderungen betroffen?

3.3Welche Stufen der Wertschöpfungskette sind von Veränderungen betroffen?

4Zusammenfassung und nächste Schritte nachvollziehen: Was sollte man für die weitere Beschäftigung mit dem Thema mitnehmen?

Literatur

Robot Journalism zur Aufbereitung von Wahlergebnissen in der Wahlberichterstattung der Austria Presse Agentur

1Ausgangslage und Lösungsansatz

2Ziele und Erwartungen

3Implementierung und Funktionalität

4Herausforderungen und Erfolgsfaktoren

5Fazit und Ausblick

Künstliche Intelligenz zur inhaltlichen Steuerung und Personalisierung der Nachrichten-App Upday von Axel Springer

1Ausgangslage und Lösungsansatz

2Ziele und Erwartungen

3Implementierung und Funktionalität

4Herausforderungen und Erfolgsfaktoren

5Fazit und Ausblick

Natural Language Processing für den Feinstaubradar von Stuttgarter Zeitung und Stuttgarter Nachrichten

1Ausgangslage und Lösungsansatz

2Ziele und Erwartungen

3Implementierung und Funktionalität

4Herausforderungen und Erfolgsfaktoren

5Fazit und Ausblick

Machine Learning als Grundlage der Personalisierungsfunktion „Entdecken“ in der FAZ.NET-App der Frankfurter Allgemeinen Zeitung

1Ausgangslage und Lösungsansatz

2Ziele und Erwartungen

3Implementierung und Funktionalität

4Herausforderungen und Erfolgsfaktoren

5Fazit und Ausblick

NOZ Medien nutzt Text-to-Speech-Technologie auf Basis neuronaler Netzwerktechnik für eine akustische Sprachausgabe der Texte

1Ausgangslage und Lösungsansatz

2Ziele und Erwartungen

3Implementierung und Funktionalität

4Herausforderungen und Erfolgsfaktoren

5Fazit und Ausblick

Algorithmen und Künstliche Intelligenz zur Erstellung, Aufbereitung und Distribution von Nachrichteninhalten. Erkenntnisse aus fünf Fallstudien

1Einsatzgebiete und Anwendungen kennen: Welche Einsatzgebiete und Anwendungen gibt es?

2Gründe und Ziele bewusst machen: Welche Unternehmensziele sollen mit KI erreicht werden?

3Entwicklung und Implementierung durchdenken: Was ist die geeignete Organisationsform und wer sind geeignete Partnerinnen und Partner?

4Herausforderungen und Erfolgsfaktoren identifizieren: Wovon hängt der Erfolg der Anwendungen ab?

4.1Mitarbeiterakzeptanz und Schulung

4.2Quantität und Qualität der Daten

4.3Sichtbarkeit und Reichweite der Anwendung

4.4Zusammenarbeit und geeignete Partnerinnen und Partner

4.5Interne Strukturen und Kompetenz

5Veränderungen und Implikationen systematisieren: Wie lassen sich die Fallbeispiele einordnen?

5.1Welche Art der Innovation wird hervorgerufen?

5.2Welche Komponenten des Geschäftsmodells sind von Veränderungen betroffen?

5.3Welche Stufen der Wertschöpfungskette sind von Veränderungen betroffen?

6Zusammenfassung und Fazit ableiten: Was sind die Lessons Learned zu KI in journalistischen Umfeldern?

Literatur

Stichwortverzeichnis

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