Was ist digitaldaily ? Und was hat Kommunikation mit Künstlicher Intelligenz zu tun?

Ganz einfach und ohne Hype-Wörter ausgedrückt: digitaldaily.de beschäftigt sich auf verständlicher Weise mit künstlicher Intelligenz, mit digitalen Trends – sogar mit digitalen Weihnachtsgeschenken – und ist damit ein Teil der Content Intelligence – Entwicklung, die vor allem dem Google E-A-T-Prinzip folgt. Und weil wir ein bißchen etwas von KI verstehen möchten wir mit diesem Satz klar machen, was KI noch nicht kann: Ironie verstehen. Wenn Sie also schreiben, dass sie ohne aufgeblähte Hype-Wörter schreiben, dann wird fast jede KI dies zur Zeit noch glauben. Ist halt nur eine Software, kein Zauberstab.

Trotzdem: Künstliche Intelligenz hat längst Einzug in den Kundenservice, die Online-Suche und sogar in die Herstellung von langen und vielen Artikeln gehalten. Zur Zeit “schreibt” unser Team täglich rund 70,000 Artikel, aber alle sind am späten Nachmittag zu Hause, um zu Kochen oder den Kindern bei den Mathehausaufgaben zu helfen. So geht work-live-balance mit Hilfe von KI. Auch genannt Roboterjournalismus. All dies führt zu einem neuen Phänomen für Kommunikatoren: “Inhaltsintelligenz”. Diese Content Intelligence konzentriert sich auf die Erstellung von hochwertigen Inhalten und das exakte Targeting von Zielgruppen. Bis zur winzigsten Interessensgruppe für exotische Themen.


Neben der Bewältigung von Routineaufgaben kann die KI Daten analysieren, um zielgerichtete Geschichten zu entwickeln, Empfehlungen auszusprechen, digitale Medienkanäle zu überwachen und sogar Kundenwünsche und -bedürfnisse vorherzusagen. Diese vier Werkzeuge der KI sollten sich PR-Experten spätestens jetzt, im Jahr 2020, genauer anschauen:

1. Artificial Intelligence trainiert Systeme zur Durchführung von Aufgaben, die auf machine learning und neuronalen Netzen basieren. Denken Sie an Alexa, Siri, "Hey, Google" oder Apple's HomePod. KI kann zwischen Sprachen und visuellen Wahrnehmungen, einschließlich Bildern und Videos, unterscheiden. 

2. Machine Learning ermöglicht es Computern, aus Mustern zu lernen. Basierend auf Analysen kann ML helfen, Muster zu identifizieren, um zukünftige Bewegungen oder Ereignisse vorherzusagen. 

3.Semantische Analyse bedeutet, die Emotion, das Gefühl und den Tonfall von Online-Gesprächen über Ihre Marke zu verstehen. PR-Profis können die semantische Analyse nutzen, um die richtigen Worte zu wählen und personalisierte Erfahrungen auf der Grundlage von Kundenservice-Ratings, Kommentaren und Retweets zu entwickeln. 

4. Natural Language Processing ermöglicht es, Texte zu analysieren, Daten zu extrahieren und die wichtigsten Ergebnisse abzurufen, um Kampagnen individuell anzupassen.

Der beispiellose Fortschritt dieser Technologien bietet PR-Profis die analytische Intelligenz, um die Wünsche ihrer Kunden vorherzusagen und personalisierte Inhalte zu erstellen.

Die Nutzung dieser vier Werkzeuge fördert qualitativ hochwertige, datengesteuerte Inhalte, die auf nutzerzentrierten Strategien basieren und das ultimative Ziel eines Kommunikators oder einer Kommunikatorin unterstützen – nämlich eine breite Leserschaft zu erreichen. Was “qualitativ hochwertige Inhalte” in der Google-Interpretation sind lesen Sie nächste Woche in digitaldaily.de .

Wie Roboterjournalismus und Datenanalyse südafrikanischen Farmern hilft

Wir produzieren mit Hilfe sogenannter „schwacher KI“ etwa 90.000 Nachrichtenbeiträge. Täglich. Wenn man genauer hinschaut ist diese Zahl nicht ganz so beeindruckend: darunter sind auch 30.000 Berichte zum und über das Wetter. Für Menschen, die sich nicht sicher sind, ob es sich um eine erdbedrohende und langanhaltende Veränderung der Temperaturen oder um bald wieder zu Ende gehende Wetterkapriolen handelt. Die aber heute unter dem Wetter massiv leiden:

Trockenheit, Dürre, Sturm. Aus staubtrockenen Wetterdaten werden schnell lesbare Texte, mit Textgenerierung aus Daten, analysiert mit Methoden der künstlichen Intelligenz.

Diese sind allerdings etwas anders als andere Wetterberichte: in Südafrika und Australien stehen die normalen Temperaturen weniger im Vordergrund, dafür geht es mehr um Trockenheit, Niederschlagschancen und Brandgefahr. Für die Farmer sind diese Berichte ein überlebenswichtiges Arbeitsmittel. Die Technik dahinter ist für sie verständlicherweise egal.

Zahlreiche Quellen ergeben einen Text

Was als einfacher Text in Afrikaans und Englisch am Kap ankommt ist zuvor technisch aufwändiger vorbereitet worden. Denn ein Wetterdienst als Quelle reicht nicht, um die Informationen für eine Farmerin oder einen Farmer in Südafrika wertvoll zu machen. Insgesamt sieben Datenquellen werden genutzt: die von zwei Wetterdiensten, die von zwei Universitäten im Land, von zwei nicht-universitären Forschungseinrichtungen und von einem Satellitenbilderdienst.

Nicht jeder Datenlieferant bietet dasselbe Format an, in dem die Daten über eine Schnittstelle bezogen werden können, es sind alleine bei diesem Thema drei unterschiedliche Arten, wie die Daten strukturiert sind. In Berlin führt ein kleines Team der Technischen Universität die Daten zusammen, macht sie vergleichbar, abrufbar, benutzbar. Benutzbar für eine Software, in der auch, aber nicht nur künstliche Intelligenz steckt. Zusammen entwickelt mit Studentinnen und Studenten des MIT. Und tief im Kern stecken noch Programmierungen des Fraunhofer Institutes.

Wenn aus Daten Texte werden

Textgenerierung“ stand am Beginn dieser aktuelle digitalen Periode, in der man anfing, aus gigantischen Datenbergen relevante Informationen zu extrahieren, mit denen Laien und Normalsterbliche in Sekundenschnelle etwas anfangen können. Heute sprechen wir von „Simple Information Representation“ (SIR), also einer möglichst einfachen Darstellung von Informationen. Das sind weiterhin Texte in allen Längen, Formaten, Sprachen und für alle Geräte, aber inzwischen zeitgleich zusammen mit Grafiken, alexa– und siri-Inhalten, andere Voice Assistants, chatbots und bald auch mit komplett automatisch generierten Videos.

Eine Datenanalyse, die nur von einem Experten weiterverarbeitet und genutzt werden kann, ist eine schlechte Datenanalyse.

Nun kommt es der südafrikanischen Farmerin nicht auf einen lyrischen Text in „New York Times“- Qualität an, sondern auf kompakte, auf den Punkt gebrachte Informationen. Sprachliche Variationen sind nicht wichtig, im Gegenteil: diese Informationen sind Arbeitswerkzeuge, von denen man sich wünscht, dass sie immer am gleichen Platz liegen. Es sei denn, der Algorithmus schlägt Alarm: größere Hitze als erwartet, näherkommende Buschbrände – dies kommt zuerst, in größeren Lettern.

Es wird sehr schnell immer mehr Nachrichten geben

Aus den Wetterberichten für hitzegeplagte Farmerinnen und Farmer entwickeln sich andere Wetterberichte: für Segler, mit einem Schwerpunkt auf Windstärken und Windrichtungen. Für Fluggesellschaften mit Fokus auf Luftströmungen in großen Höhen. Für Fußballschiedsrichter, die wissen wollen, ob vor dem nächsten Spiel eine wetterbedingte Absage droht. Werden Wetterberichte auf Portalen oder Blogs veröffentlicht, dann wird der Schreibstil deutlich wichtiger. Das nüchterne „Wetterdeutsch“ bleibt zwar weitgehend erhalten, aber dann muss der Wetterbericht neben händisch geschriebenen Berichten qualitativ bestehen können. Ein solcher „Roboterjournalismus“ als Ergänzung und in Zukunft mehr als Ersatz menschlich geschriebener Berichte gewinnt monatlich an Raum, nicht nur beim Thema Wetter.