Neue Rechercheplattform unterstützt Journalisten

Simultane Sprechererkennung und Twitter-Analyse, am Beispiel der britischen Unterhauswahlen 2015. © Fraunhofer IAIS

Eine entscheidende Krisensitzung im Schuldenstreit mit Griechenland ist zu Ende – jeden Moment werden die Teilnehmer vor die Presse treten. Hat das Land eine Liste mit Reformvorschlägen vorgelegt und wenn ja, wie lauten die zentralen Punkte? Haben sich führende Vertreter der deutschen Politik und Wirtschaft schon zu Wort gemeldet? Wie reagieren die Finanzmärkte? Und wie ist die Stimmung in der Bevölkerung?

In Situationen wie dieser ist es nicht einfach, den Überblick zu behalten und keine Information zu verpassen. Eine fundierte Berichterstattung erfordert eine umfassende Recherche in unterschiedlichsten Quellen – von Pressekonferenzen über Ticker-Meldungen, Video-Streams bis hin zu Diskussionsbeiträgen in sozialen Netzwerken oder auf Twitter.

Diese enorme Informationsflut ist ohne intelligente Datenanalysetechnologien kaum zu bewältigen. Zwar gibt es bereits Analysewerkzeuge, die Nachrichtenbestände nach semantischen Zusammenhängen durchsuchen und so Journalisten die Recherche erleichtern.

»Dabei handelt es sich jedoch um Insellösungen, die auf bestimmte Formate zugeschnitten sind und damit nur Ausschnitte der kompletten Nachrichtenströme durchleuchten können«, erklärt Dr. Daniel Stein vom Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS.

BMBF-gefördertes Projekt »News-Stream 3.0«

Das Forschungsinstitut in St. Augustin arbeitet in dem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Projekt »News-Stream 3.0« gemeinsam mit der Neofonie GmbH, der Deutschen Welle sowie der Deutschen Presseagentur dpa an neuartigen Analysewerkzeugen für Journalisten.

»Unser Ziel ist eine Rechercheplattform, die auch heterogene, multimediale Datenströme schnell und effizient semantisch analysiert, bündelt und als kompakten Überblick einheitlich aufbereitet«, erklärt Stein. Das neue Analyseverfahren kann unterschiedlichste Formate wie Textnachrichten, Videos oder Audiodateien sekundenschnell scannen.

»Wir integrieren dabei vorhandene Ansätze und produktreife Lösungen und fusionieren diese Technologien zu neuen Tools«, so Stein. Mit Hilfe der Technologie sollen sich Journalisten und Redakteure künftig schnell einen Überblick zu einem Thema verschaffen und die Rechercheergebnisse in »news cases« dokumentieren können. Dabei werden die Inhalte laufend aktualisiert, so dass der Nutzer jederzeit auf dem neuesten Wissensstand ist.

Die Wissenschaftler bringen im Projekt vor allem ihre Kompetenz auf dem Gebiet der Audioanalyse mit ein: Mit der IAIS-Technologie »Audio Mining« lassen sich gesprochene Wörter in Audiodateien und Videos erfassen und wie eine textbasierte Datei analysieren. Eine weitere Besonderheit ist die Sprechererkennung: Sie ermöglicht eine automatische Erkennung der Person, die gerade in einem Beitrag spricht.

Diese Technologie basiert auf dem »i-Vektor-Paradigma«, bei dem jedem Tonsegment eine akustische Signatur zugeordnet wird. Dank ihrer Speicherkapazität sind i-Vektoren in der Lage, auch große, schnell einströmende und heterogene Audiodaten in kürzester Zeit zu analysieren. In der News-Stream-Plattform soll die Sprechererkennung Redakteure unter anderem dabei unterstützen, keine Wortmeldung wichtiger Akteure zu verpassen:

Sobald etwa die Bundeskanzlerin vor die Kameras tritt, um sich zu einem aktuellen Thema zu äußern, erscheint ein entsprechender Hinweis auf die Übertragung im Bildschirm. Redebeiträge lassen sich über diese audiobasierte Suche aus den Nachrichtenströmen eindeutig einzelnen Sprechern zuordnen und herausfiltern.

Seit Kurzem erproben Mitarbeiter der Deutschen Welle und der dpa erste Prototypen in ihrer täglichen Arbeit. »Dieses Anwenderfeedback ist für uns ein zentrales Instrument, um die Plattform schon während der Entwicklungsphase weiter zu verbessern und an den Anforderungen der späteren Nutzer auszurichten«, so Stein.

http://www.fraunhofer.de/de/presse/presseinformationen/2015/Juli/neue-recherchep…

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