Datenanalyse in Kombination mit Textgenerierung ermöglicht inzwischen, dass lesenswerte Beiträge aus zuvor unübersichtlichen Datenbergen entstehen. Niemand würde heute humanoide Journalisten dafür bezahlen, deskriptiv über das Wetter oder das Geschehen an der Börse berichten. Das mit den Texten auch Grafiken und bald auch Videos ohne menschliches Zutun entstehen macht es möglich, dass auch für bislang wirtschaftlich zu kleine Zielgruppen zumindest Basis-Informationen angeboten werden können. Das sind keine des Literaturpreises verdächtigen Prosawerke, sondern sachliche Beiträge, die aber sehr präzise und objektiv sind. Wenn es die Daten sind. Unterste Fußball-Ligen, über die Lokalreporter schon lange oder noch nie geschrieben haben oder Kursschwankungen einer nicht im Fokus stehenden exotischen Währung sind Möglichkeiten, die Berichterstattung auszubauen.

Rechnen sich automatisch generierte Berichte?

Die laufenden Kosten bei „Roboterjournalismus“-Projekten sind sehr überschaubar. Ein real existierendes Beispiel:  bei etwa 200 unteren Fußball-Ligen in einem größeren Bundesland gibt es 4.000 Mannschaften mit rund 20 Spielern (mit Reservebank), die sich für die Begegnungen interessieren. Das sind in einem Bundesland 80.000 Spielerinnen und Spieler. Rechnet man legitimerweise pro Spieler 2,5 interessierte Bekannte, Freunde, Verwandte und Arbeitskollegen hinzu, ist man bei einer Zielgruppe von rund 200.000 Menschen. An jedem Wochenende. Bislang erfahren diese 200.000 Menschen außer dem Ergebnis nichts über die Spiele, zumindest nicht in den vielen Tausend unteren Klassen. Schon zwei Berichte von 100 Wörtern als Vor- und einer als Spielbericht würden auf dankbare Leser/User treffen. Dem stehen monatliche Kosten von unter 2.000Eur gegenüber: für rund 2 Euro werden also 2.000 Menschen erreicht. Eine Refinanzierung eines solchen Angebotes ist schnell erreichbar.

Börsenberichte lesen sich nur einfach

Deskriptive Börsenberichte in hoher Frequenz gehören in der Standardversion zum Brot- und Buttergeschäft der Textgenerierung, aber nicht zu den Anfängeraufgaben, wenn es um die dafür nötige Datenanalyse geht.

Mit historischen Daten, Handelsvolumen, Mitarbeiterzahlen und Jahresergebnissen als Grunddaten zu arbeiten, gleichzeitig mit  realtime-Werten des laufenden Börsentages zu operieren, um daraus alle 15 Minuten einen bis zu 500 Wörter langen Texte bauen zu lassen, ist nicht trivial. Die Rechnung geht für den Abnehmer (und für die User) trotzdem auf: die Texte erreichen monatlich knapp über 10 Millionen Views, der Preis pro View liegt bei knappen 80 Cent für 1.000 erreichte User.

Leser gewinnen Inhalte und Journalisten dringend benötigte Zeit

Mit Textgenerierung kann die „Dieselkrise“ ganz anders als üblich zu begleiten: mit einer detaillierten interaktiven Karte für jeden Zulassungsbezirk eines Bundeslandes. Und mit einer Textzusammenfassung, in der Modell-genau die Entwicklung von Hybrid-, Elektro- und Dieselautos auf den Punkt gebracht wird. Dieselbe lokale Nähe lässt sich mit Arbeitsmarktdaten und Luftqualitätsmessungen, mit Kriminalitätsstatistiken und Miet- und Immobilienpreisen schaffen.

Es entsteht nicht nur ein sehr regionaler und lokaler Content für viele Millionen UserInnen; die menschlichen Journalisten bekommen so wieder Zeit für die wirklich großen Reportagen und Interviews. (Wolfgang Zehrt, dna-institute.com)