Wir vertrauen nur auf unsere eigene Technik, deswegen bauen wir jetzt mal kurz um.
Ja, vielen Dank für die einführenden Worte, auch schon
zu unserem Projekt, scannen. Wir haben den Titel leicht abgewandelt,
der uns vorgegeben ist und ihn nämlich genannt, wie Software,
Journalisten die Arbeit erleichtern kann und nicht schon erleichtert,
denn diese Software existiert noch nicht.
Aber wir sind eigentlich der festen Überzeugung,
dass sie es könnte, wenn sie fertig umgesetzt werden könnte.
Wenn man mit Journalistinnen und Journalisten über Nutzerkommentare redet,
merkt man ziemlich schnell,
dass das ein sehr,
sehr heißes Thema ist in Redaktion
Aktion, in großen Nachrichtenredaktionen wie Spiegel Online oder Tagesschau.de beispielsweise,
können pro Tag mehrere tausend Nutzerkommentare auflaufen. Das hat dazu geführt,
dass manche Redaktionen Kommentarbereiche ganz abgestellt haben, ausgelagert haben,
komplett auf Facebook oder nur auf Twitter oder auch sehr stark
eingeschränkt haben, welche Themen überhaupt kommentiert werden können.
Also die Süddeutsche hat beispielsweise dazu übergegangen,
nur noch drei Themen pro Tag kommentierbar zu machen,
weil sie gesagt haben,
wir können sonst keine konstruktive Debatte garantieren und die Qualität,
die wir auch an unser eigenes Medium stellen,
nicht garantieren in Nutzerdiskussionen
Man sieht daran, dass Nutzerkommentare mit einer ziemlichen Ambivalenz versehen sind.
Auf der einen Seite haben sie nämlich ein großes Deliberationsversprechen,
also wenn wir uns so den Diskurs um Nutzerkommentare in den letzten zehn bis vielleicht sogar 20 Jahren angucken,
kann man sagen, also das sogenannte Web 2.0,
wie es ja dann noch hieß,
mit dem Aufkommen der sozialen Medien,
hat eigentlich ein Deliberationsversprechen mit sich gebracht.
Endlich kann sich jeder zu Wort melden,
das hat der Broster auch gerade gesagt,
da waren wir fast alle euphorisch.
Heute sind wir eher auf der anderen Seite,
also Nutzerkommentare sind eine Gefährdung für die Deliberation
und für die öffentliche Kommunikation
Denken Sie an Hate Speech, Cyberpropaganda und all diese Stichworte,
sodass man eigentlich sagen kann, im Journalismus gibt es so
eine Entwicklung vom Deliberationsversprechen hin zu notwendigen Übel.
Wir müssen das machen, weil alle das machen,
bis hin zu, lasst uns doch die Kommentarbereiche abschaffen.
Und ganz ähnlich ist diese Sichtweise auch auf der Seite der
Nutzer tatsächlich, wenn man mit denen darüber spricht.
Das sieht man auch daran, dass das Thema in der journalistischen Selbstbeobachtung ein riesiges Thema ist.
Also Journalistinnen und Journalisten beschäftigen sich sehr viel damit,
was eigentlich passiert auf ihren Seiten und wie sie ihr Publikum besser einbinden können.
Denn auf der einen Seite wird in Nutzerkommentaren und Formen der Publikumsbeteiligung
eben schon auch ein Mittel gesehen. Ja, Publika,
die ja sich zunehmend auch abwenden vom klassischen Journalismus,
wieder zu gewinnen oder an Journalismus zu binden.
Hier ist ein Stück von Margret Sullivan in der Washington Post,
bevor sie bei der Washington Post war,
war sie vier Jahre lang Public Editor bei der New York Times,
eine international ganz geschätzte Figur, die immer oder Rolle,
die immer wieder rangezogen wurde,
um zu sagen,
wie wichtig das eigentlich ist,
dass man ein Bindeglied zwischen Redaktion und Publikum hat und die New York Times hat das eigentlich,
wie viele fanden in der Branche und auch außerhalb vorbildlich gemacht mit dieser Rolle des Public Editors,
die wird jetzt abgeschafft
Mario Red Sullivan ist jetzt bei der Washington Post und hat
hier noch mal ganz gut zusammengefasst. In diesem Artikel,
warum eigentlich jeder Nutzerkommentare hast und was man eigentlich möglicherweise
auch an positiven Potenzial in Nutzerkommentaren finden kann,
nämlich eine Vielfalt von Meinungen möglicherweise oder genauer hinzuhören,
was das Publikum des Journalismus eigentlich möchte.
Der Guardian hat im letzten Jahr das Thema auch noch mal
aufgegriffen und so eine Bitschung gemacht aus journalistischer Aufbereitung und wissenschaftlicher Analyse
und hat in Auftrag gegeben, eine Studie,
in der die in den zehn Jahren auf der Seite des Website des Guardians aufgelaufenen 70 Millionen Nutzerkommentare analysiert hat.
Und zwar auch unter einer eher, wie soll man sagen, ja, mindertiefen Prämisse.
Ja, The Dark Side of Guardians Commons. Man hat nämlich festgestellt,
zunächst gefühlt in den Redaktionen, dass weibliche Journalisten,
also Journalistinnen, im Schnitt mehr negative Nutzerkommentare,
also mehr Online-Harrets mit ausgesetzt sind als männliche Kollegen.
Und das hat sich tatsächlich in dieser Analyse
auch bestätigt
Dass wenn man Autoren eines Beitrags als weiblich identifizieren kann,
dass die eher negativen Kommentaren ausgesetzt sind.
Also es war ein Befund dieser Analyse. Ein anderer Befund war aber auch,
dass das Aufkommen von Hasskommentaren abhängig ist vom Thema.
Und auch wenn man mit Journalisten und Journalisten redet,
sagen die das eigentlich unisono. Und wenn man dann fragt,
was sind denn eigentlich Beispiele für Themen,
wo überwiegend negatives Feedback kommt, Israel Palästina-Konflikt,
dazu lassen wir gar keine Kommentare mehr zu.
Feminismus, ja. Und das Israel Palästina ist dieser große schwarze Balken,
also wo man eben sieht, Da hat diese Big Data-Analyse von Nutzer-Kommentaren ergeben.
Wo kommt eigentlich die meisten? Kommt eigentlich die meiste Hate-Speech?
Wo läuft die eigentlich auf? Und bei welchen Themen Sachen
wie Kreuzwortsrätsel oder Cricket sind eher unverdächtig? Da können bisweilen
sogar positive Diskussionen zustande kommen. Wie groß das Thema ist,
und obwohl man, obwohl Nutzer-Kommentare ja kein ganz neues Phänomen sind,
sieht man auch an dem Corbel-Projekt.
Das Chorry-Projekt wird von der Night-Foundation, das ist eine Stiftung
in den USA, mit fast vier Millionen Dollar gefördert.
Und da arbeiten viele Menschen dran, auch in Kooperation mit
Washington Post, New York Times, Mozilla Foundation.
Ja, Tools zu entwickeln, die die Interaktion zwischen Journalisten und Publikum
erleichtern sollen. Also so ähnlich ein bisschen wie das,
was wir jetzt hier gleich in dem Scan-Projekt vorstellen wollen,
die also helfen wollen, Nutzerkommentare automatisch zu analysieren möglicherweise oder
auch andere Formen der Interaktion zwischen Journalisten und ihrem Publikum mit technischen Mitteln zu fördern.
Und daran sieht man, dass es wirklich ein sehr,
sehr großes Projekt ist, oder ein sehr,
sehr großes Thema, sowohl im Journalismus selbst ist,
als auch in der Wissenschaft, wo Nutzerkommentare,
also wenn man so formulieren will,
eigentlich so eine Art empirischer Access Point geworden sind für ganz,
ganz viele Analysen.
Also wo man sagt,
wir haben im Netz ganz viele Stimmen von Menschen,
wie repräsentativ die sich auch immer verhalten zum Rest der Bevölkerung,
die ihre Meinung äußern und mit denen kann man ganz viel machen.
Aus denen kann man ganz viel erfahren. Das ist nicht
nur Journalismus so, sondern eben auch in anderen Bereichen der Gesellschaft.
Jetzt habe ich viel darüber geredet,
was so an negativen Assoziationen und Vorstellungen mit Nutzerkommentaren verbunden ist.
Das hier ist eine Umfrage vom Global Global Report von World Editors Forum.
Die haben eine Studie gemacht im letzten Jahr,
wo sie 78 oder fast 80 Organisationen,
News Organisations in 46 Ländern rund um die Welt befragt haben zum Thema Nutzerumgang mit Nutzerkommentaren und haben gefragt,
also was sind eigentlich Benefits, also Vorteile von Nutzerkommentaren?
Also nicht nur immer dieses Destruktive, sondern was können die eigentlich auch Positives bringen? Und zwei Aspekte,
die uns auch nochmal bestätigt haben, in dem Ansatz,
den wir gleich vorstellen oder denen wir liegt gleich vorstellen wird,
ist, also man sagt, ja, sie tragen was zur Debatte bei,
ja, es gibt eine Vorstellung von den Meinungen,
die im Netz kursieren und es kann möglicherweise auch Ideen und Inputs für weitere Berichterstattung liefern.
Also das ist etwas, was Journalisten und Journalisten häufig sagen.
Ich kann mir einen Überblick auch darüber verschaffen,
was mein Publikum in Anführungsstrichen bewegt und da vielleicht auch Ideen für neue Geschichten finden.
Also zwei Aspekte, die eher ein positives Potenzial von Nutzerkommentaren bekräftigen.
Und das ist eigentlich auch unsere Ausgangsübergelegung gewesen für das Scan-Projekt,
nämlich einen konstruktiven Ansatz zu verfolgen und uns nicht auf Hate-Speech und Cyberpropaganda so sehr zu konzentrieren.
Und die Identifikation von Bots, ohne damit sagen zu wollen,
dass das nicht wichtige Fragen sind.
Aber wir haben eigentlich eher diesen konstruktiven Ansatz versucht zu forcieren und zu pushen.
Und da ist eben das Journalisten und Journalisten nahezu unisono sagen,
ja, es gibt diese wertvollen Kommentare,
die sinnvolles Feedback enthalten, aber die zu finden,
gleicht der Suche nach der Nadel im Heuhaufen.
Also das ist so ein geflügeltes Wort im Zusammenhang mit Nutzerkommentaren.
Sprechen Sie mal mit einem Journalisten, kommt das nach zwei Minuten?
Ja, es gibt diese, aber das ist ein Verschwinden geringer Anteil.
Und in Redaktionen herrschen erschwerte Bedingungen in Zeiten der Ressourcenknappheit,
sich dieser zusätzlichen Aufgabe Sinn aus Anschlusskommunikation zu zu widmen.
Nämlich, es gibt sehr begrenzte redaktionelle Ressourcen,
auch wenn sich mittlerweile um dieses Thema Nutzerkommentarin eine neue Berufsrolle in Redaktion herausgebildet hat,
wie der Community-Manager oder der Social-Media-Editor, die sich vorwiegend damit beschäftigen.
Und eine weitere erschwerte Bedingung, Nutzer,
Kommentare laufen auf ganz vielen verschiedenen Kanälen auf.
Also nicht nur auf der Webseite eines Mediums,
sondern auch auf Facebook und Twitter,
auf YouTube, auf allen möglichen Kanälen,
auf denen Journalismus heute seine Inhalte verbreitet
Und das ist, glaube ich, der Punkt,
an dem ich an dich übergebe. Ja, vielen Dank für die Einführung.
Ich würde gerne so ein bisschen das aufgreifen und weiter über das Projekt,
über das Scan-Projekt, ein bisschen was erzählen.
Erstmal hatten wir uns als Ziel gesetzt, ist,
dass wir erst mal, hey,
wir würden gerne diese Kunden, wenn so ein System entwickeln,
erforschen, entwickeln, das mit Nutzerkommentaren umgehen soll.
Man kann natürlich vieles entwickeln oder es gibt sozusagen Grenzen da der Kreativität und der technischen Möglichkeiten ist,
es sind sehr breit, man kann sehr, sehr viel machen,
aber in erster Linie macht es natürlich erst mal Sinn,
sich Gedanken zu machen, was soll eigentlich so ein System können?
Ja, was heißt denn ein konstruktiver Ansatz?
Was heißt denn Analyse von Nutzerkommentaren? Da sind wir
sehr schnell bei diese sogenannte Ermittlung von den Anforderungen,
also Requirements, The Equirements Engineering, von so einem System.
Und das ist eigentlich einer der wichtigsten Aktivitäten und Aufgaben,
die wir in den letzten zwei Jahren gemacht haben.
Das heißt, zu definieren, was soll dann genau analysiert
werden und wie soll das dann tatsächlich im System gemacht werden?
Und dann zum anderen ist natürlich auch die technische Machbarkeit auch zu erforschen. Das heißt,
wenn ich etwas analysiere, wenn ich etwas erkenne,
an diesen Kommentaren, wie genau ist das zum Beispiel,
wie skalierbar das ist, mit wie vielen Kommentaren kann ich umgehen?
Kann man sozusagen, kann die Qualität der Analyse mithalten,
wie ein Mensch das analysieren würde?
Das sind eigentlich so von der informatischen Perspektive so die zwei Hauptfragestellungen,
die wir uns damit auseinandergesetzt haben.
Ich will jetzt gar nicht so sehr viel über die Vorgehensweise
und wissenschaftliche Fragestellungen und so weiter jetzt erstmal langweilen,
sondern natürlich gleich so ein bisschen einen Einblick geben in,
wie zieht dann tatsächlich so ein System aus?
Oder wie kann so ein System dann aussehen?
Und ich sage ihnen einfach mal kurz hier
Also was wir jetzt sehen, das ist auch ein Begriff,
den ich in unserer Zusammenarbeit, ehrlich gesagt,
erst kennengelernt habe, ist ein sogenanntes Mock-up, der das.
Ja, Mock-up. Also das ist eine visuelle Oberfläche für ein Software-System,
was noch nicht funktioniert, wo man aber sehen kann,
wie es aussehen, wie es aussieht, ja,
oder wie es aussehen könnte.
Mock-up. Naja, man kennt es auch als Prototyp bezeichnen,
das ist auch ein bisschen einfacher zu verstehen.
Mock-up ist aber schön. Mock-up ist schön, ja.
Das ist übrigens auch einer der, wirklich der schönsten Sachen auch,
so ein gemeinsamer interdisziplinäres Forschungsprojekt, dass man auch so ein bisschen lernt,
wie eigentlich andere Felder tatsächlich, welche Begrifflichkeiten man hat.
Wir sagen Gruppendiskussion, der Informatiker sagt Requirement Workshop
Das war auch so etwas, was ich gedacht habe, ja. Naja,
okay, also da haben wir auf jeden Fall viel voneinander gelernt und es ist nicht immer einfach,
aber ich denke, wir waren recht konstruktiv und recht produktiv und ich zeige es einfach mal ein paar Sachen hier an diesem Fenster.
So, das ist, wie gesagt, so ein Analyse-System,
das heißt, es gibt ganz viele Kommentare,
die zum Beispiel in einem Forum von einem Medienhaus,
das kann, was weiß,
was auf Zeit online oder Spiegel Online oder Tagesschau oder BD,
wo auch immer stehen, das kann aber auch,
die Kommentare können natürlich auch ein Facebook in Twitter und so weiter,
also irgendwo im Online und dieses System würde in erster Linie von Redaktionen und Redakteure verwendet werden.
Aber kann, wir werden später auch, das ist auch ein bisschen kommentieren kann,
aber auch von der Nutzerinnen und Nutzer auch verwendet werden.
So, in erster Linie bin ich erst mal daran interessiert,
so ein bisschen zu schauen, okay, was Wäschekommentar will ich eigentlich analysieren?
Das heißt, ich möchte erst mal so ein bisschen aussuchen, selektieren.
Und da starten wir immer von den Journalistischen Inhalten,
also die Artikelauswahl, wie wir das hier nennen.
Und da kann man entweder bestimmte Ressorts sagen, also man kann sagen,
okay, ich möchte jetzt alle beispielsweise Artikel zu dem Thema Politik und Netzwerk meinetwegen nehmen.
Oder ich kann natürlich hier so einen Freitext suche oder ich kann auch tatsächlich nur einen Artikel selektieren,
wenn das zum Beispiel ein Kommentar im Sinne von journalistischen Kommentaren,
nicht im Sinne vom Nutzerkommentar, ein Fleischhower-Kommentar zum Beispiel,
der vielleicht auch viele Nutzer-Kommentare dann bekommt, dann ist es vielleicht interessant,
auch wirklich Kommentare zu einem einzelnen Artikel dann zu suchen,
dann selektieren wir das.
So, erstmal habe ich die Auswahl so ein bisschen begrenzt von den Artikeln selbst,
dann gehe ich erstmal zu der Kanal-Auswahl, nennen wir das,
also nicht im Sinne von ZDF, AD und Co,
sondern im Sinne von, wo sind eigentlich die Kommentare gepostet,
wo wurden sie gepostet, wo wurden sie dann von einem Nutzer hinzugefügt.
Und da kann ich genauso auswählen und sagen, okay,
in dem Fall zum Beispiel, in einem meinetwegen den Spiegel online beispielsweise und Facebook.
Das andere interessiert mich erst nicht. Und das ist auch oft interessant,
auch zu sehen, wie kommentieren tatsächlich meine Users,
meine Leserinnen und Leser zum Beispiel auf einem bestimmten Medium oder auf einen bestimmten Kanal.
Also vielleicht ist die Debatte konstruktiver beispielsweise auf meinetwegen auf Twitter, als was anders oder so.
Also nachdem ich den Artikel ausgewählt habe, kann ich,
oder die Artikelwahl gemacht habe, gönne ich auch Kanalwahl.
Und dann wird es interessant. Nämlich kann ich dann gleich
zu der erstmal Themen und Adressatin, dann nennen wir das. Das heißt,
ich möchte mir ein Bild, also das ist,
das System wird im Hintergrund quasi diese ganzen Mengen an Kommentaren,
sagen wir so, in dem Fall zum Beispiel 3.000,
4.000 Kommentare, die werden dann analysiert,
systematisch analysiert und dann werden erstmal die Themen,
Stichpunkteartig quasi hier ausgewählt oder die Top genannten Themen,
mit deren Frequenz quasi.
Ich kann hier natürlich auch so nur bestimmte Themen auswählen,
die mich vielleicht interessiert in diesen Kommentaren und ich sehe unten gleich,
das können Sie vielleicht auch so sehen,
das ist vielleicht auch interessant,
wie die Stimmungs,
wie das Stimmungsbild der Nutzerinnen und Nutzer zu den
einzelnen Themen sind
Ich, wenn ich zum Beispiel Blechlingspolitik und G20-Gippel nehme,
dann sehe ich hier, kann ich eben so das G20-Gipfel,
beispielsweise eher negativ oder die Hälfte negative Kommentare,
eher negative Kommentare, dann neutral, so viel bei,
was weiß was, so ungefähr,
30 Prozent und der Rest ist eher positiv.
Und das kann ich eben bei mehreren Themen. Also das heißt,
das sind so, kann man so gemeinsam quasi lesen,
diese zwei Bereiche. Adressatinnen, was heißt das,
Adressaten, das sind zum einen sogenannten Named Entities,
nennen wir das so in der Informatik. Das heißt,
da sind so Namen von Organisationen oder Namen von Personen,
so wie zum Beispiel Politiker oder die eigentlich in den Kommentaren genannt werden.
Und da können wir sie auch extrahieren und sozusagen auch deren Frequenz genauso analysieren.
Wir könnten auch genauso deren Stimmung auch so dazu analysieren.
Das ist das eine. Das andere sind eher so Meta-Adressaten,
das ist auch durch die vielen Gesprächen so ein bisschen,
hat sich herausgestellt, dass es auch sehr interessant ist,
für die Redaktionen auch zu analysieren,
wenn Kommentaren eigentlich an Redaktionen gerichtet werden oder an zum Beispiel einem Autor selbst oder an anderen Lesern,
das nennen wir eben so Meta-Adressaten, da kann ich auch sozusagen die auch erkennen.
Das ist zum Beispiel eine Nutzerin oder ein Nutzer sagt,
ja, Naja, das ist doch typisch,
wie wilde.de über dieses eine Thema oder diese Redaktion,
über dieses eine Thema dann berichtet.
Und dann kann ich solche Kommentare auch tatsächlich analysieren,
zum Beispiel deren Häufigkeit und auch wieder deren Stimmung.
Das ist dem Umstand geschuldet, dass das Journalisten,
Journalisten häufig sagen, okay, was muss uns interessieren,
was die Leute über Politik jetzt weiterreden, in Anführungsstrichen.
Klar ist auch wichtig, aber uns interessiert natürlich in
erster Linie auch, wo können wir unsere Arbeit verbessern?
Also wo sind wir direkt angesprochen mit einer Form von Medienkritik beispielsweise?
Richtig, richtig. Also dieses direkt angesprochen ist,
was sie dadurch dann ermöglicht
So, dann nach Themen und Adressaden kommt einer der wichtigsten quasi Analyse, Dimensionen,
die wir uns angeschaut haben, und die nennen wir Debatte.
Debatte ist so, die Idee hier,
ist du so ein bisschen dieses, diese viele durcheinander sozusagen gepostete,
mehr oder weniger zufällige Kommentare so ein bisschen zu clustern,
so zu gruppieren. In Bezug auf bestimmte Fragestellungen,
das ganz zum Beispiel die gesamte Fragestellungen des Artikels oder bestimmte Aspekte in einem Artikel,
wo Nutzerinnen und Nutzer bestimmte Argumente zusätzlich in ihren Kommentaren noch aufnehmen.
Und da haben wir sozusagen ein ganz einfaches so Klasse,
so Klassifizierung, nämlich Pro- und Contra-Argumente. Das heißt,
und zwar auch, die Häufen,
also wenn Argumente immer wieder sozusagen genannt werden, ja,
also in dem Fall zum Beispiel gibt es so 43 Kommentare quasi,
die an bestimmtes Argument, der Pro ist,
beinhalten und das sind sozusagen die häufigsten Pro-Argumente,
die häufigsten Contra-Argumente und man kann sich auch vorstellen,
dass das sozusagen auch eine längere Liste sein kann und dann auch zusätzlich quasi der zeitliche Vorlauf.
Das heißt, das vielleicht am Anfang waren eher,
also deutliche Verlauf der quasi Kommentardebatte, wenn man das so nennen will,
am Anfang waren eher so die positiven Ehe oben und irgendwann
sozusagen hat die Stimmung sich vielleicht so gedreht und dann waren waren eher dann die Negativen.
Und dann kann man sich dann überlegen und analysieren,
woran das liegt. Möchtest du hier das? Genau,
das spiegelt so ein bisschen den Umstand wieder,
dass vor allen Dingen Content-Moderator, also kommend zu Moderatoren,
also Menschen, die nur Kommentare moderieren, sagen,
also so eine Debatte hat sich irgendwann erschöpft oder die läuft irgendwann leer,
dann kommt kein neues Argument mehr.
Und deswegen waren die daran interessiert, sowas wie einen zeitlichen Verlauf mitzubekommen,
einer Debatte oder auch so eine Art Lerd-Funktion,
ja, irgendwas kocht gerade hoch in einer Diskussion,
was helfen kann, wenn man da moderierend eingreift möglicherweise.
Genau, so, nach der Debatte kommt dann auch ein großes Thema,
der nennt sich, wir nennen das Qualität, Das heißt,
mit Analysefunktionen, mit Computeranalysefunktionen wollen wir die Qualität der einzelnen Kommentare beziehungsweise Gruppen von Kommentaren bewerten und auch visualisierend auch zeigen.
Und hier sehen Sie an dem Screen eigentlich drei grobe,
sozusagen Qualitätsmetriken, die wir dann auch automatisch clustern,
einmal die Lesbarkeit der Kommentare, also eigentlich die quasi,
so in Anführungsstrichen, redaktionelle Qualität der Kommentare. Eine einfache Lesbarkeit,
eine mittlere Lesebarkeit oder Komplexerlesbarkeit, dann nicht die Kette,
das, was sehr viele Social Media Managers so nennt,
man sie ja auch so oft heutzutage manuell machen,
nämlich sind diese Kommentare zum Beispiel konform mit der Diskussions-,
den Diskussionsregeln in dem, in diesem bestimmten Medienhaus sind sie nicht.
Ist das ein Spam zum Beispiel? Sind das jetzt Werbungskommentare? Sind das bestimmte Kommentare,
die von bestimmten Lobbygruppen gemacht werden und dann auch natürlich auch zur Dimitikette gehört auch so dieses, klar, so eine Art negative Kommentaren, die wir hier Hate Speech nennen. So,
und der letzte Qualitäts quasi Dimension oder Merkmal ist sozusagen Artikelbezug und da wollen wir sozusagen sehen,
oder wollen die Redaktionen sehen, was ist on topic,
was ist off topic, also was gehört,
was die Kommentare, die wirklich auch zu dem Beitrag,
zu dem Artikel auch wirklich gehören und was nicht und beziehungsweise was ist Meta im Sinne von,
das ist jetzt nicht direkt zum Artikel,
aber vielleicht zu journalistischer Arbeit oder zum Medienstandort Hamburg oder wie auch immer,
das ist so, nennen wir das, Meta-Kommentare und wenn das natürlich,
wenn das eingeschränkt wird, wenn da selektiert wird,
dann kann man immer dementsprechend quasi die Menge der großen Menge von Kommentaren immer einschränken,
bis man eben am Ende dann, wenn man zum Beispiel sagt,
ich will genau die negativen, die quasi die Kontrakommentare,
die eben mit deiner mittleren Lesbarkeit und so weiter haben, dann kann man am Ende sozusagen sehen, okay, was passt eigentlich sozusagen aus dieser großen Wanne?
Dann bin ich in der Selektion immer, sind wir kleiner,
immer kleiner und dann kann hoffentlich dann einer von diesen Kommentaren für die,
vielleicht für den Redakteur auch tatsächlich interessant, um neue redaktionelle Inhalte dann daraus abzuleiten.
Guckt jemand für uns auf die Zeit eigentlich? Ja, ich. Okay,
wir haben nicht mehr viel, aber ich denke,
ihr könnt auch gerne nachher ein paar Fragen,
vielleicht schließen wir jetzt einfach mal Die paar Worte noch zu dem,
wie haben wir das gemacht,
so kurz auch natürlich zu der wissenschaftlichen Vorgehensweise,
das haben wir uns nicht alle selber einfach mal quasi überlegt,
weil das jetzt fick ist oder weil das so cool aussieht oder was,
sondern wir haben sehr lang über zwei Jahre jetzt mittlerweile mit vielen gesprochen.
Wir haben so angefangen,
dass wir erstmal eine relativ breite Literaturstudie durchgeführt haben,
wo wir geguckt haben, was haben eigentlich andere Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler gemacht,
was haben andere zum Beispiel wie das Call-out-Projekt,
was Wiebke vorgestellt hat und andere,
was haben sie da gemacht?
Wir haben natürlich
unsere eigenen Vorarbeiten
Wiebke, Forst zu dem Thema natürlich Nutzer und Redaktionen seit vielen Jahren.
Und wir haben das vorher eigentlich nicht für Online-Journalismus,
sondern eigentlich haben wir auch relativ lang das Thema Reviewing,
also zum Analyse von Reviews zum Beispiel in Amazon oder in App-Stores,
vom Produkt quasi Bewertungen.
Da haben wir auch einige Inspirationen daraus abgeleitet. Und dann haben wir
erste Interviews auch mit mehreren Redaktionen hier in Hamburg durchgeführt.
Also was Würde man dann gut finden, denn was bräuchte man
dann so für so ein System, um damit umzugehen?
Wo liegen dann eigentlich genau die Probleme? Danach haben wir eben so erste Mockups,
so erstmal in der ersten Visualisierung, erste Darstellung der Funktionen,
die ist so ein System dann tatsächlich dann anbieten kann.
Und dann sind wir ein bisschen in die gruppen Diskussionen hier.
Sie sehen, Wiebke hat gewonnen quasi, das nennen wir
jetzt nicht Requirements Workshop, sondern einfach mal Gruppendiskussionen.
Und das haben wir parallel quasi mit zwei Zielgruppen,
zum einen mit Redakteuren, von mehreren großen Redaktionen hier in
Hamburg und zum anderen auch mit Social Media Managern.
Also das sind quasi diejenigen, die da hinter dem Monitor
sitzen und entscheiden zum Beispiel, ob etwas gelöscht wird,
also ein Kommentar gelöscht werden soll oder nicht.
Dann haben wir eben da eine erste quasi Prototyp und auch so Spezifikationen
der Funktionen und dann haben wir natürlich auch uns an die,
wie gesagt, auch in die technische Arbeit hingesetzt. Das heißt,
wie können wir denn diese Funktionen tatsächlich am besten visualisieren,
dann, das nennen wir Usability Engineering,
dann haben wir auch so angefangen, also es ist nicht so auch,
dass das jetzt nur ein Bild,
das was da steht,
also wir haben schon natürlich erste Ergebnisse auch schon da und er ist da wirklich funktionierende Ergebnisse.
Aber das Geld ist alle
Das Geile ist immer, genau. Und wir haben auch wirklich nichts,
was wir ihnen sozusagen heute gleich in die Hand geben kann.
Letztendlich, was heißt das Feature Engineering? Das heißt hier so ein bisschen,
dass wir versuchen, wie gesagt, die Genauigkeit.
Also wenn wir zum Beispiel einen Algorithmus haben oder ein System haben,
das automatisch entscheidet, okay, das ist ein Pro-Argument,
jetzt ist eine Camtra, das kann mit einer Genauigkeit von 50 Prozent,
dann ist das nicht so gut.
Das kann mit einer Genauigkeit von 80 oder 90 Prozent,
dann ist das eher gut und dann wird einer genau,
ich gehört fort, 98 Prozent, sehr, sehr gut.
Das heißt, wir haben daran gearbeitet oder wir arbeiten
noch immer dran, diese Genauigkeit zu optimieren und dann natürlich
auch tatsächlich umzusetzen
Möchtest du noch ein paar Worte abschließen zu dem Community Side sagen? Genau,
wir haben eine Website aufgebaut, jetzt wo das Projekt zu Ende ist,
ist die auch, steht die auch mal.
Für mich ist das Projekt am Anfang.
Genau, das Projekt ist eigentlich nie zu Ende.
Also damit meine ich dieses kleine Funding,
was wir für diese Explorative Phase, dieses Projekt hatten.
Das ist ausgelaufen und wir bemühen uns gerade um Anschlussfinanzierung,
weil man sieht, glaube ich, relativ schnell,
dass da ganz, ganz viel drin steckt.
Also da steckt einmal drin, wie setzt man sowas jetzt um?
Wie entwickelt man die Anforderungen weiter? Wie kann man es in Redaktion einsetzen?
Und es stecken aber auch ganz viele Grundlagentheoretischen Fragen dahinter,
weil diese Pro- und Contra-Geschichte beispielsweise ist in algorithmischer Hinsicht,
wenn ich das mal als Laie so sagen darf, nichts triviales.
Also das ist nichts, was man jetzt mal eben so zusammenbastelt,
sondern sowas wie Lesbarkeit, Index, das kann man zusammenbasteln,
aber andere Features erfordern eben wissenschaftliche Studien dazu.
Das heißt, das kann man jetzt als einzelnes Projekt
theoretisch weiterführen und so würden sich ganz viele Anschlussmöglichkeiten ergeben.
Und auf dieser Seite versuchen wir so ein bisschen zu bündeln,
was wir gemacht haben,
aber auch verschiedene andere Ressourcen zusammenzutragen,
weil an dem Thema arbeiten ja auch andere Kolleginnen und Kollegen
aus unterschiedlichen Perspektiven und das versuchen wir da so ein bisschen
zu bündeln.
Herzlichen Dank