Информация о том, что компьютеры смогут занять место работников СМИ, представлена основателем стартапа Narrative Sciencе Стюартом Френкелем.
В конце апреля американский Северо-Западного университет (Northwestern University) в лице своих сотрудников провел интересный эксперимент, согласно которому были приглашены несколько профессиональных спортивных редакторов, работающих в чикагских изданиях. Им предложили провести оценку по пятибалльной шкале 3 небольших заметок, которые посвящались финальному бейсбольному матчу университетских команд. В итоге голосования одна из заметок получила значительно больше баллов, чем остальные. Редакторы отметили ее как информативную, лаконичную, с правильной последовательностью изложения фактов, а также за умение автора отличать второстепенную информацию.
Журналистов сильно удивил тот факт, что лучшая заметка была сгенерирована специальной программой. Другие тексты были написаны студентами старших курсов школы журналистики Медилла, учащимися на факультете спортивной информации, пишет internetua.com.
В итоге эксперимент стал презентацией новому стартапу Narrative Sciencе, который специализируется на автоматической генерации контента (в англоязычном варианте «machine-generated content»). Именно благодаря этой программе Stats Monkey была сгенерирована лучшая заметка. Стоит отметить, что презентацией планов дело ограничено не было, так как был подписан контракт между Narrative Sciencе и спортивным порталом Bigtennetwork.com с целью дальнейшей подготовки новостей о бейсбольных и софтбольных матчах для издания.
В журналистике и раньше отмечались эксперименты с машинным контентом, однако впервые речь идет о практическом применении роботов в действующем СМИ.
Прежде Стюарт Френкель занимал должность исполнительного директора компании DoubleClick, которая была пионером на рынке Интернет-рекламы. Френкель поведал о том, каким образом Stats Monkey генерирует спортивные новости и об ожидании автоматизации бизнес-журналистики.
На вопрос о том, что если в презентационном эксперименте приняли участие не студенты, а опытные журналисты, то каким же был бы результат, Френкель ответил, что у них не было запрограммированного результата. Он отметил, что в проекте активно трудились сотрудники Школы журналистики Медилла, именно с их помощью Лаборатория интеллектуальной информации добилась успеха в разработке основного алгоритма программы. Для обеспечения взгляда со стороны в эксперименте участвовали журналисты, которые не имеют отношения к проекту, а заметки были написаны студентами старших курсов, поскольку информацию такого уровня в медиа как раз представляют молодые журналисты или стажеры.
Френкель отметил, что для программы короткие заметки сложнее длинных. Поскольку короткая заметка заранее ограничена четким объемом, при этом необходимо включение дополнительного алгоритма информационной фильтрации, работа над которым в лаборатории длилась более двух лет. Главным продуктом системы являются информационные заметки, которые основаны на статистических данных (на это указывает и само название разработки). Данный момент очень важно подчеркнуть, так как компании уже приписывают чуть ли не революционное открытие на медиарынке, вроде того, что это заменит людей на роботов-генераторов текстов.
Главным предложением Narrative Sciencе для медиарынка является то, что компания продает и устанавливает программное обеспечение, которое специализируется на обработке спортивной информации в командных видах спорта. Также компанией проводятся управленческие консультации с целью оптимизировать новостные отделы спортивных проектов. Narrative Sciencе считает, что в данной отрасли множество функциональных задач, которые можно автоматизировать, но это не происходит в связи со сложностью разработок, которые связанны с производством смыслового контента. В итоге огромный объем работы выполняется вручную, на это тратится много средств и времени.
По итогам анализа спортивных редакций проведенного исследовательским центром Школы журналистики Медилла, ежедневная обработка простой статистической информации занимает примерно 30% бюджета всей спортивной редакци.
Френкель рассказал, что лабораторией интеллектуальной информации был разработан сложный поисковый алгоритм, который запрограммирован на поиск ключевых фактов и введение их в заданную структуру. К примеру, для создания репортажа с бейсбольного матча программа Stats Monkey генерирует заметку, основанную на количественных данных. При этом используется счет, алгоритм воссоздает динамику игры, выделяет все ключевые моменты, отмечает ключевых игроков, а также ищет соответствующие цитаты и в итоге генерирует из данных элементов текст, а также подбирает заголовок и фотографию главного игрока.
Ключевым вопросом остается источник исходной информации. Так для создания алгоритма проводилась автоматическая обработка свыше 10 тысяч статей о спортивных матчах.
Касательно бизнес-журналистики, то возможен охват финансово-биржевого блока. А именно очередь речь идет о заметках, о сделках, слияниях и поглощениях, появлении новых продуктов на рынке, а также банкротстве. В планах компании предложение продукта рынку финансово-биржевого блока одновременно со спортивным. Однако представители Школы журналистики Медилла настояли на проведении дополнительных исследований, поскольку алгоритм генерации такого контента сложнее.
В компании отмечают, что это не будет очередным копированием новостей, это станет переработкой с дополнением всем возможным контекстом. Stats Monkey будет готовить самостоятельный, оригинальный, но достаточно простой текст.
По мнению Френкеля, Narrative Sciencе является тем стартапом, который нельзя упускать. На сегодняшний день компания держится на 4-х партнерах, среди которых кроме Френкеля и его команды, разработчики Stats Monkey, а также владельцы лицензии в лице Лаборатории интеллектуальной информации Северо-Западного университета. Также рыночный консультант в лице школы журналистики Медилла и первый клиент Narrative Sciencе — издание Bigtennetwork.com.
В компании отмечают, что стартап предлагается в качестве прикладного механизма. Кроме того, не исключаются претензии и вопросы со стороны медиакомпаний по поводу качества работы StatsMonkey.
