Robots in de nieuwsfabriek

Echt schrikken was het niet voor de inwoners van Los Angeles toen de grond op 17 maart 2014 ineens hevig begon te schudden. Met een frequentie van zo’n 10.000 per jaar zijn aardbevingen redelijk normaal in het zuiden van de Amerikaanse staat Californië. En met een kracht van 3,8 op de schaal van Richter was de beving van 17 maart ook lang niet de sterkste van het jaar. Wat wél bijzonder was, was de verslaggeving rondom de beving. Nog geen drie minuten na de gebeurtenis knalde de Los Angeles Times een bericht online, met daarin niet alleen de kracht van de beving, maar ook de locatie van het epicentrum. Niet geschreven door een mens, maar gegenereerd door een robot.

Die mate van automatische verslaggeving duikt op steeds meer plekken op. Forbes laat sinds 2012 jaarverslagen doorlichten door robots, die hun vondsten vervolgens samenvatten in bondige nieuwsstukjes. Afhankelijk van het aanbod stromen er dagelijks enkele gecomputeriseerde berichten binnen op een aparte pagina op de website van het Amerikaanse zakenblad. Daarin wordt niet alleen nieuws gemeld, maar worden ook voorspellingen (stijgen of dalen de inkomsten van bedrijf X?) gedaan aan de hand van keiharde data. Ook AP perste er in 2014 op soortgelijke manier economische berichten uit, evenals The Guardian, dat ook artikelen in elkaar liet zetten door virtuele R2D2’s.

‘Robotjournalistiek’ noemen we dat, al is die naam wat misleidend. Geautomatiseerde artikelen worden niet in elkaar gesleuteld door blikken bots, maar door slimme softwarepakketten die algoritmes gebruiken om nieuws te vinden en dat te verwerken tot tekst. Bij Fontys Hogescholen worden daar de eerste Nederlandse tests mee gedaan binnen het project ‘Journalistiek en technologie, een inhaalslag’ in het Future Media Lab. Daar werkten groepen onderzoekers en studenten de afgelopen maanden aan verschillende stukken software die het werk van de journalist deels moeten computeriseren. Een van die projecten is Readably, een programma dat geschreven teksten kan analyseren en dat vertelt of de tekst niet te moeilijk is voor de gekozen doelgroep. Een ander plan, het Sensor Journalism Project, draait zoals de naam al doet vermoeden om het uitlezen van sensoren en het automatisch verwerken van die informatie, bijvoorbeeld tot een nieuwsbericht. Precies zoals bij de aardbeving in Los Angeles op 17 maart.

Niet zo nieuw
De twee genoemde projecten worden op dit moment uitvoerig getest, respectievelijk bij het ANP en TMG. Bij De Correspondent werken ze mee aan een derde stuk software van Fontys, genaamd Journalistic Dashboard, een systeem dat namen, locaties en verbanden kan ontdekken in grote hoeveelheden bestanden. De resultaten van al die tests moeten in januari beschikbaar komen. ‘Bij robotjournalistiek denken we vaak vooral aan automatische tekstproductie, maar eigenlijk is het veel breder dan dat’, weet Hille van der Kaa, lector Media bij Fontys Hoge­school en onderzoeksleider van het hiervoor genoemde project. Van der Kaa stelt dat alle software die een deel van het journalistieke proces automatiseert, te scharen valt onder de noemer robotjournalistiek. ‘We zijn eigenlijk bezig met dataverwerking. Met het Sensor Journalism Project hangen we bijvoorbeeld wielrenners vol met sensoren, waardoor consumenten precies kunnen zien hoe indivi­duele renners presteren. Het gebruik van sensoren is in sommige velden al heel normaal, bijvoorbeeld bij hardlopers die zo onderling hun prestaties delen. Wij proberen deze technologieën nu toe te passen binnen de journalistieke context.’

De technologie die nu gebruikt wordt om de journalistiek te ‘verrobotiseren’ is dus verre van nieuw. Dat geldt niet alleen voor de programma’s die binnen Fontys ontwikkeld worden, maar ook voor software die op eigen houtje artikelen in elkaar sleutelt. Binnen het voormalig Instituut voor Perceptieonderzoek (IPO) van de Technische Universiteit Eindhoven, kluste een groep knappe koppen in 1998 al een systeem in elkaar dat data kon omtoveren in tekst. GoalGetter heette dat systeem en Emiel Krahmer, nu hoogleraar Language, Cognition and Computation bij de Universiteit van Tilburg, begeleidde de onderzoekers. ‘Het systeem schreef verslagen van sportwedstrijden aan de hand van teletekstdata. Het verwerkte niet alleen wedstrijduitslagen in die teksten, maar ook de makers van de doelpunten, gele kaarten en andere belangrijke wedstrijddata.’

GoalGetter liet die gegevens automatisch inlopen in een template, een sjabloon van een bericht, waarin alleen de data nog moest worden ingevuld. De software die het IPO-team ontwikkelde werkt in principe hetzelfde als die van de huidige marktleiders Narrative Sciences en Automated Insights, die respectievelijk de berichten voor Forbes en AP genereren. Met als belangrijkste verschil dat die nieuwe systemen veel meer sjablonen voor berichten kennen dan GoalGetter destijds. Daardoor vallen de door robots geschreven berichten minder vaak in herhaling.

Hoewel Krahmer eind jaren ’90 geregeld moest aanhoren dat er weinig interesse zou zijn voor deze ‘data-to-text-software’, denkt hij dat er nu zeker een markt voor is. Vooral op het gebied van personalisatie, iets waar ook Narrative Sciences hard aan werkt. Ieder weekend worden er duizenden sportwedstrijden gehouden waar geen journalistiek verslag van verschijnt, maar waar wel gegevens van worden opgeslagen. Fans van die kleinere clubs of lagere teams zouden in potentie geïnteresseerd kunnen zijn in automatische artikelen over deze wedstrijden. ‘Media zijn steeds meer op zoek naar manieren om hun verhalen te personaliseren. Robotjournalistiek zou daarbij uitkomst kunnen bieden.’

Sneller dan verwacht
Hoe intelligent sommige software ook is, toch moeten we robotjournalistiek niet overschatten volgens Krahmer: ‘Voor hoogwaardige journalistieke producties zijn de systemen nog lang niet goed genoeg. Maar het schrijven van de huis-, tuin- en keukenberichtjes kan straks wel door robots ondervangen worden’. Van der Kaa is het daarmee eens. Eerder dit jaar voerde ze aan de Universiteit van Tilburg een onderzoek uit waarbij ze deelnemers artikelen voorschotelde die geschreven waren door software. Bij de ene helft van die artikelen stond een robot als afzender, bij de andere helft de naam van een verslaggever. De 232 deelnemers gaven te kennen de verhalen met de menselijke afzender net zo betrouwbaar en deskundig te vinden als de artikelen van een robotische schrijver.

Dat sommige vakgenoten daar bang van kunnen worden, dat begrijpt Arjen van Dalen wel. Hij werkt als onderzoeker bij het Center for Journalistik aan de Syddansk Universiteit in Denemarken. In 2012 analyseerde hij de reacties van journalisten die schreven over Statsheet, een website die net als de software van Narrative Sciences data van lokale sportwedstrijden kan omtoveren tot artikelen. De conclusie, aldus Van Dalen: ‘Anders dan ik verwachtte zag het gros van de journalisten de nieuwe technologie niet als bedreiging. Ze zagen het juist als mogelijkheid om het vervelende werk uit te besteden en zo meer tijd over te houden voor onderzoek. Dat komt misschien doordat journalisten die over Statsheet schreven zich al bezig houden met nieuwe technologische ontwikkelingen.’

Van Dalen stelt dat het sowieso niet zinvol is voor journalisten om zich defensief op te stellen tegen dergelijke technologische ontwikkelingen. Hetzelfde geldt voor Van der Kaa. ‘Robots zorgen er niet voor dat we straks allemaal onze baan gaan verliezen. Maar journalisten lopen wel het risico zichzelf buitenspel te plaatsen als ze niet begrijpen hoe deze nieuwe technologie onderdeel kan uitmaken van de praktijk. Journalisten zien het vaak een beetje als een ver-van-mijn-bed-show. Maar dergelijke technologie komt ons werkveld binnen. En sneller dan verwacht.’