A mesterséges intelligencia és az adattechnológia jelenti a médiaipar a jövőjét – a robotok pedig egyelőre nem veszélyeztetik az újságírók munkáját
A média iparág összessített globális értéke előrejelzések szerint 2025-re elérheti a 2670 milliárd dollárt, ennek a hatalmas a tortának a legnagyobb szeletét pedig nem meglepő módon az online tartalmak, keresőportálok és közösségi oldalak hasítják ki több mint 542 milliárd dolláros éves értékesítési volumennel. A médiaipar sem mehet el azonban az elmúlt évek száguldó digitalizációs és technológiai forradalma mellett, és már nem csak a mammutkiadók és nagy márkák, hanem kisebb szereplők és piacok számára is a túlélés és az üzleti sikerek kulcsát jelentik az adat- és mesterséges intelligencia alapú megoldások. A webanalitikák használata mára már alap: az online szerkesztőségek pontosan látják, hányan és mikor kattintottak egy-egy cikkre, de a közösségi média-interakciókat is mérni tudják – vajon, hogy lehet mindezeket egy rendszerbe fésülni úgy, hogy a médiacégek komoly stratégiai és üzleti döntéseket alapozhassanak a rendelkezésre álló adatokra?
Csak egy dolog számít: minőségi tartalom villámgyorsan
Kétségtelen, hogy napjainkban a „tartalom a király”, annak előállítása pedig a végletekig demokratizálódott, egyszerre verseng ugyanis a figyelemért a hírportál és az életmódmagazin, a YouTube csatornát vezető influenszer és a TikTokker, az embereknek pedig nem számít, honnan szerzik a számukra értékes információkat. A cél tehát a médiapiac szinte minden szereplőjénél jó minőségű, releváns tartalmat nyújtani minél gyorsabban azoknak a fogyasztóknak, akiket jó eséllyel szólítanak meg éppen az adott pillanatban és felületen.
Ehhez nyújtanak felbecsülhetetlen értékű információkat az adatalapú megoldások, melyek közül a Protechtor szakértői videósorozatának friss részében is megosztottak jónéhányat. „Ma már meg tudjuk például mondani egy akár többszáz munkatársat foglalkoztató médiaóriásnál, hogy hogyan lehet a legjobban kiaknázni a kollégák erősségeit, így optimalizálhatják a szerkesztőség működését. Órára lebontva analizálhatjuk, mennyire működik jól egy hírportál címoldala, és hogy mekkora erőforrást érdemes befektetni a kezelésébe. Az adatvezérelt megközelítésnek köszönhetően tehát hatékonyabban és gazdaságosabban működhetnek a médiumok – magyarázta Sólyom Balázs, a Trendency Data Science és Analitika üzletágának vezetője.
Az analitika mellett nagyon fontos szerep jut az előrejelzéseknek is, itt hívják segítségül a szakértők a gépi tanulás (machine learning – ML) eszközeit. Ezek egyik tipikus példája az online kereskedelemből is ismert ajánlórendszerekhez hasonló megoldás, ahol az elolvasott cikk alatt olyan kapcsolódó írásokkal találkozhat az olvasó, mely nagy eséllyel szintén érdekelni fogja. A mesterséges intelligencia egészen fejlett előrejelzéseket is képes megmutatni, ki gondolná például, hogy a forint-euró árfolyam vagy éppen az időjárás és a hétvége közeledte is komoly hatással lehet a tartalomfogyasztási szokásainkra? Nos, az algoritmusok akár ezen tényezők figyelembevételével is meg tudják jósolni, hogy milyen témájú cikkeket mikor érdemes publikálni a médiumoknak ahhoz, hogy kimagasló kattintási arányt produkáljanak. Bár az igény és ezzel együtt a piac hazánkban is dinamikusan bővül, nem meglepő módon a nemzetközi médiaóriások mutatják az utat a technológiai fejlesztések terén: a Bloomberg már egy 200 fős stábot foglalkoztat csak ezzel a feladatkörrel. Egy biztos: aki hosszabb távon is sikeres szereplője akar lenni a médiaiparnak, annak mihamarabb be kell szállnia az adatvezérelt tartalomgyártás és működés világába.
Most akkor lőttek az „emberszabású” újságíróknak?
Egyre fontosabb szerep jut tehát a gyorsan tanuló gépeknek a tartalomgyártás területén is, sőt megjelentek azok a „robotok”, melyek akár már egy cikket is képesek önállóan megírni. Vannak például olyan sablonszerű szerkesztőségi tartalmak – a sporteredményekkel vagy a napi tőzsdei hírekkel foglalkozó írások –, melyek nem igényelnek emberi kreativitást, így az adatok, számok, statisztikák betáplálása után az algoritmus dolgozik tovább – a kész cikket pedig csak korrektúrára kell küldeni a publikálás előtt. Felmerül tehát a kérdés, ami minden iparágat foglalkoztat, melyben megjelenik a mesterséges intelligencia: mi lesz így a „humán” újságírókkal? Nos, attól egyelőre biztosan nem kell tartani, hogy a gépek elveszik a munkájuk, ugyanis számos olyan műfaj van az oknyomozó cikkektől kezdve az érzelmes blogbejegyzésekig, melyeket az ML eszközeivel nem lehet előállítani. Ráadásul azt sem szabad elfelejteni, hogy az algoritmusokat is emberek alkotják, az ő ismereteik, logikájuk, elméjük működését követi a mesterséges intelligencia is.
Szenczi Roland, a Trendency vezető adatszakértője hozzátette: „A mi gépi tanulás alapú megoldásokat készítő csapatunk is igen sokszínű: a magas szintű fejlesztő tudással és speciális ML technológiai ismeretekkel rendelkező kollégák mellett együtt dolgozunk viselkedéselemző pszichológusokkal vagy éppen a biostatisztika területéről érkezőkkel is. Bár gyakori tévhit, a mesterséges intelligencia nem úgy működik, hogy az egyik oldalon bedobunk valamit, bent végbe megy a csoda, és kapunk valamilyen eredményt. Mi mondjuk meg, mi találjuk ki, mit fognak az algoritmusok véghez vinni. Pontosan ezért én nem úgy képzelem el a jövő szerkesztőségeit, hogy gépek tevékenykednek benne, sokkal inkább úgy, hogy rengeteg monitor veszi körül az újságírókat, akik valós időben figyelik a pillanatnyi trendeket és fontos témákat, illetve az ezeket feltáró analitikákat és előrejelzéseket – az adatalapú szemlélet általánossá válásával pedig új fejezet kezdődik a modern újságírásban.”
