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Künstliche Intelligenz in Nachrichtenredaktionen
Vorwort
Inhalt
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 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
