De grootste kennisbank van het HBO

Inspiratie op jouw vakgebied

Vrij toegankelijk

Terug naar zoekresultatenDeel deze publicatie

Robotjournalistiek

Rechten:

Robotjournalistiek

Rechten:

Samenvatting

SAMENVATTING Taalgeneratie is geen nieuw fenomeen. Onderzoekers houden zich al tientallen jaren met de technologie bezig. Maar veelal bleef het bij onderzoek en werden projecten nooit op grote schaal in de praktijk gebracht. Automated Insights en Narrative Science hebben in de Engelstalige media echter voor een ommekeer gezorgd. Onder meer het internationale persbureau Associated Press en het zakenmedium Forbes zijn computers gaan gebruiken om (korte) artikelen te genereren. Dat roept de eeuwenoude vraag op in hoeverre technologie een bedreiging is voor de mens op de arbeidsmarkt. Gaan mensen hun banen verliezen aan deze taalgeneratieprogramma’s? In deze scriptie wordt een antwoord gegeven op de vraag in hoeverre de zogenoemde robotjournalist zich in de afgelopen jaren heeft ontwikkeld tot een vervanger of digitale assistent van de menselijke journalist. Dit rapport is ontstaan aan de hand van literatuuronderzoek, kwantitatief (enquête) en kwalitatief (interviews) onderzoek. Dit onderzoek is uitgevoerd in een periode van januari 2015 tot en met oktober 2015. Er is voornamelijk gekeken naar de mogelijkheden en de beperkingen van taalgeneratiesoftware. Maar in het literatuuronderzoek en in de enquête is eveneens gekeken naar hoe mensen gegenereerde teksten beoordelen ten opzichte van traditionele artikelen en of mensen een gegenereerd bericht als zodanig herkennen. De belangrijkste conclusie van dit onderzoek is dat de technologie op dit moment de journalist van vlees en bloed niet kan vervangen. De vraag is zelfs of een computer ooit daartoe in staat zal zijn. Uit alle onderzoeksmethodes blijkt dat de mens unieke kwaliteiten heeft ten opzichte van zijn machinale tegenhanger, zoals creativiteit en iets simpels als het voeren van een gesprek. Een computer kan bijvoorbeeld niet een persoon interviewen. De taalgeneratieprogramma’s kunnen aan de andere kant een hoop dingen wel en soms zelfs beter dan de mens iets kan. Als er voldoende gestructureerde data beschikbaar zijn, kan een computer bijvoorbeeld met een aanzienlijk hogere snelheid artikelen produceren dan een mens dat kan. Taalgeneratieprogramma’s lijken momenteel vooral geschikt om de journalist van vlees en bloed werk uit handen te nemen en om de productie te vergroten. Een computer kan bepaalde onderwerpen behandelen, waar de mens geen tijd voor heeft. Een grotere rol lijkt er op dit moment niet voor de software weggelegd. De mens blijft, in ieder geval voorlopig, onmisbaar voor een groot deel van het totaalpakket. Dat neemt niet weg dat een computer bepaalde dingen wel goed kan, zoals het genereren van relatief simpele sport- en kwartaalverslagen. James Kotecki, communicatievoorlichter bij Automated Insights, zegt dat journalisten die het gevoel hebben robotachtige werkzaamheden te verrichten, zich voorzichtig zorgen moeten maken over baanverlies door toedoen van software. Ryan Thornburg, universitair docent op UNC School of Media and Journalism’s (North Carolina, Verenigde Staten), geeft zijn studenten al mee dat ze de computer moeten leren programmeren of dat ze beter moeten leren schrijven dan de machine. Dat is vooralsnog de uitdaging voor de mens. SUMMARY Natural language generation is not a new phenomenon. Researchers are already keeping track of the technology for decades. But often it remained in research projects and they were never put into practice on a large scale. Automated Insights and Narrative Science have led to a turnaround in the English-language media. Among others, the international news agency Associated Press and business medium Forbes are using natural language generation to create (short) articles. This raises the age-old question of whether this technology is a threat to humans. Will people lose their jobs because of the rise of natural language generation systems? This paper provides an answer to the question of whether the so-called robot journalist has become a replacement or a digital assistant to humans. This paper is made by doing literature, quantitative (survey) and qualitative research (interviews) and it was conducted in a period from January 2015 to October 2015. There is mainly looked at the possibilities and limitations of natural language generation software in journalism. But there is also looked at how people evaluate generated texts over traditional articles and if people recognize a generated text as such. The main conclusion of this paper is that the human journalist currently can’t be replaced by technology. The question is whether a computer will ever be able to do so. All research methods show that humans have unique qualities compared to its mechanical counterpart, such as creativity and something simple as making a call. For example, at this moment a computer isn’t able to interview someone like a CEO of a large business company. But natural language generation systems have a lot of opportunities as well. Sometimes the programs already do a better job at specific tasks than humans will ever be capable of. For example, if there is enough structured data available a computer can generate articles much faster than human can manually write those. At this moment natural language generation systems seems especially suited as digital assistants to humans. They can adopt less important tasks or increase the total production. A computer can address certain issues were people don’t have time for. But at this moment a larger role does not seem reserved for the software. The human journalist remains essential for certain jobs. That does not mean that a computer can’t do certain things as well, such as generating relatively simple sports and quarterly reports. James Kotecki, head of communication at Automated Insights, says whose work feels like robotic should maybe be concerned about losing the job trough software. Ryan Thornburg, professor at UNC School of Media and Journalism's, tells his students the following: I tell my students that they must be able to either program the machine or write better than the machine to have a job in the future.

Toon meer
OrganisatieHogeschool van Amsterdam
OpleidingMedia, Informatie en Communicatie
AfdelingMedia, Creatie en Informatie
Jaar2015
TypeBachelor
TaalNederlands

Op de HBO Kennisbank vind je publicaties van 26 hogescholen

De grootste kennisbank van het HBO

Inspiratie op jouw vakgebied

Vrij toegankelijk