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Drei Medieninnovationen, die Sie während (und nach) COVID-19 sehen sollten

Technik & Werkzeuge

Technologische Innovationen in Medienunternehmen waren wichtig, um die beispiellosen Herausforderungen zu bewältigen, die COVID-19 mit sich brachte.

(Shutterstock)

Dieser Artikel wurde ursprünglich von veröffentlicht Das Institut für Medien und Journalismus der Zukunft und wird hier mit Genehmigung wiederveröffentlicht.

Wie jede andere Branche bemühen sich Medienorganisationen auf der ganzen Welt, sich an die Schockwelle anzupassen, die durch die Verbreitung von COVID-19 ausgelöst wurde. Eingesperrte Journalisten bauen ihre Wohnungen in provisorische Nachrichtenredaktionen und Nachrichtenredaktionen um, die ihre Anstrengungen zur Bekämpfung von Desinformation verdoppeln und gleichzeitig ihr Publikum mit zeitnahen und qualitativ hochwertigen Nachrichten auf dem Laufenden halten. Sie bemühen sich auch, ihnen genügend Elemente zu liefern, um die Reaktionen ihrer Regierungen auf die Krankheit zu verstehen und manchmal in Frage zu stellen.



Um diese ganze Reihe neuer beispielloser Herausforderungen zu bewältigen, hat sich technologische Innovation für Medienunternehmen als nützlich erwiesen, die sie rechtzeitig nutzen konnten. Hier sind drei technologische Innovationen, die Nachrichtenorganisationen während und auch nach der Krise genau im Auge behalten sollten.

Anfang März, als die Krankheit die europäischen Länder immer stärker im Griff hatte, berichtete die schwedische Tageszeitung Aftonbladet hat sich mit dem Startup United Robots zusammengetan, um ein automatisiertes System zusammenzubauen das hilft Reportern bei der Überwachung von 21 regionalen Gesundheitsbehörden.

Journalisten von Aftonbladet können über einen speziellen Slack-Kanal auf automatisierte Geschichten zugreifen und sie optimieren, bevor sie die endgültige Kopie in einem Live-Feed veröffentlichen, der der Coronavirus-Krise gewidmet ist. Dasselbe gilt für Journalisten von The Helsingin Sanomat in Finnland, die Bearbeiten Sie die automatisierten Storys auf die gleiche Weise sie kommen durch den eigenen Bot der Zeitung.

Ebenso veröffentlicht die Agentur RADAR, die als automatisierte Nachrichtenagentur für Medienkunden in ganz Großbritannien fungiert, täglich Updates zur Verbreitung des Virus für 150 Gebiete. Am 12. März twitterte ein RADAR-Redakteur, dass es der Agentur gelungen sei Generieren Sie 149 automatisierte Geschichten zu COVID-19 , nur innerhalb einer Stunde nach der Veröffentlichung der Nummern.

Doch auch wenn sie aus seriöser Quelle stammen, sollte jede Dateneingabe kritisch hinterfragt und jede automatisierte Story vor der Veröffentlichung geprüft werden. Andernfalls könnte dies zur Folge haben Dieselbe peinliche Situation erlebte die Los Angeles Times im Jahr 2017 : Nachdem Aufzeichnungen in einer geologischen Datenbank aktualisiert wurden, warnte die automatisierte Software der Zeitung für seismische Warnungen, Quakebot, ihre Leser vor einem Erdbeben, das tatsächlich stattgefunden hat … vor 92 Jahren.

In der zweiten Märzwoche, The Washington Post veröffentlichte eine Datenvisualisierung, die so beliebt und wirkungsvoll war dass die Nachrichtenorganisation beschloss, es in 13 andere Sprachen zu übersetzen. Laut Paul Farhi, einem Journalisten der Washington Post, ist dieser Artikel, der von Harry Stevens entwickelt wurde, vielleicht sogar der meistgelesene Online-Beitrag der Zeitung .

Stevens Visualisierungsstück enthält vier Simulationen, die vier möglichen Reaktionen auf eine Viruserkrankung entsprechen: ein Alleskönner, eine versuchte Quarantäne, eine moderate Distanzierung und ein umfassendes Distanzierungsszenario. Um die Effizienz jedes Szenarios zu veranschaulichen, programmierte Stevens 200 Punkte, die um einen Rahmen springen. Einer von ihnen ist infiziert und beginnt, die Krankheit zu verbreiten, die übertragen wird, wenn zwei Punkte in Kontakt kommen.

Schließlich erholen sich alle Punkte, aber diese Datenvisualisierung zeigt die Wirksamkeit einer umfassenden Distanzierung bei jedem Versuch, „die Kurve abzuflachen“, mit anderen Worten, die Anzahl der Patienten im Laufe der Zeit so gering wie möglich zu halten.

In einem anderen ehrgeizige Datenvisualisierung, veröffentlicht von der New York Times Am 22. März wurde das Kommen und Gehen von Millionen von Chinesen durch eine fesselnde Scroll-Down-Erzählung gezeigt, vom Beginn der Epidemie auf einem Fischmarkt in Zentralchina bis zu dem Stadium, in dem sie sich zu einer globalen Pandemie entwickelte und erreichte Die Vereinigten Staaten.

Um „How the Virus Got Out“ zu realisieren, hat ein Team von Journalisten und Designern Daten zusammengestellt, die von drei Telekommunikations- und Internetanbietern in China veröffentlicht wurden, um die Mobiltelefonnutzung während dieser Zeit abzubilden. Sie stellen diese Informationen neben Schätzungen zur Anzahl der Coronavirus-Träger sowie Informationen zum Flugverkehr.

Egal wie fortschrittlich ein Diagramm sein mag, es ist am wichtigsten, dass es die Geschichte vorantreibt und nicht nur ein illustratives Werkzeug, ein Punkt ist betont der Datenvisualisierungsexperte Alberto Cairo . In diesem Sinne war die Financial Times unglaublich erfolgreich mit einer Low-Tech-Log-Skala einen globalen Ausblick auf die Ausbreitung der Pandemie zu geben.

Evan Peck, Assistenzprofessor für Informatik an der Bucknell University, warnte vor einigen Einschränkungen verbunden mit der Visualisierung der Krankheit. Darunter die Unsicherheit in Bezug auf harte Zahlen, wenn es um die Anzahl der mit COVID-19 infizierten Personen geht (nicht alle werden getestet), und das Risiko, dass jede Datenvisualisierung aufgrund des Virus schnell veraltet sein könnte. schnelle Entwicklung.

Konfrontiert mit einem enormen Anstieg an Fehlinformationen im Gefolge von COVID-19 schließen sich Nachrichtenorganisationen und einzelne Faktenprüfer zusammen, um sie in großem Umfang zu entlarven.

Umgruppiert innerhalb der Trusted News Initiative , BBC, Agence France-Presse, Reuters, The Financial Times, The Wall Street Journal, The Hindu und CBC/Radio-Canada arbeiten mit Facebook, Google, Microsoft und Twitter sowie mit der European Broadcasting Union, First Draft, zusammen und das Reuters Institute for the Study of Journalism, um ein gemeinsames Warnsystem zu „schädlicher Coronavirus-Desinformation“ einzurichten.

Außerdem hat das International Fact-Checking Network am Poynter Institute die #CoronaVirusFacts Alliance ins Leben gerufen, die eine Gruppe von mehr als 100 Faktenprüfern in 70 Ländern zusammenbringt, um eine Datenbank mit entlarvten Falschinformationen über die Krankheit zu aktualisieren.

Während sich viele Faktenprüfer mit dem kontinuierlichen Fluss von Desinformationen auseinandersetzen, die online verbreitet werden, können sich fortschrittliche Computertechniken als nützlich erweisen, um richtig von falsch zu unterscheiden. An der University of Waterloo in Kanada zum Beispiel ein Forscherteam erzielt hohe Ergebnisse bei der Verwendung von Deep-Learning-Algorithmen, um Behauptungen, die in Posts oder Geschichten veröffentlicht werden, mit anderen Informationen zu vergleichen, die in ähnlichen Materialien gefunden werden.

Außerdem ist das Reporters‘ Lab an der Duke University Squash entwickeln , ein Programm, das in der Lage ist, Live-Videos von Reden und Debatten, die leicht verzögert sind, auf Fakten zu überprüfen und seine Schlussfolgerungen in einem informativen Feld am unteren Bildschirmrand zu präsentieren.

Als die Debatte tobt unter Nachrichtenorganisationen ob sie die Live-Pressekonferenzen von Präsident Donald Trump über das Virus übertragen sollten, die Behauptungen enthalten, die in den Faktencheck-Sektionen der Medien regelmäßig entlarvt werden, könnte dieser Mittelweg vielleicht als akzeptable Option angesehen werden.

Samuel Danzon-Chabaud ist Ph.D. Forscher auf der JOLT-Projekt , das im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Finanzhilfevereinbarung Nr. 765140 Mittel aus dem Forschungs- und Innovationsprogramm Horizon 2020 der Europäischen Union erhalten hat.