Internet: Die digitalen Reporter-Maschinen - Seite 2

Allein beim Kurznachrichtendienst Twitter werden laut einer Studie der Pennsylvania State University rund 15 000 Nachrichten pro Minute veröffentlicht. Gut ein Fünftel davon bezieht sich auf Produkte und Marken. „Für Unternehmen ist das ein riesiger Wissensschatz“, sagt Stefan Wess, Geschäftsführer von Attensity Europe. Das Softwarehaus aus Kaiserslautern, in dem die frühere Bertelsmann-Tochter Empolis aufgegangen ist, ist auf semantische Technologien spezialisiert und bietet Analysen des sozialen Internets an. „Firmen können so frühzeitig erkennen, was Kunden über ihre Produkte und Services denken“, sagt Wess.

Ähnliche Analysesysteme, die internes oder externes Wissen verknüpfen, hat das Schweizer Softwarehaus Iqser entwickelt. Reizvoll ist der Ansatz besonders für kundennahe Branchen wie Hotels, etwa um Online-Kommentare im Blick zu behalten. Anhand von gespeicherten Wörtern und Wortkombinationen bewerten Analysetools, ob Äußerungen positiv oder negativ sind, und schlagen Alarm, wenn die Geschäftsführung eingreifen sollte. Die Herausforderung für die Software besteht darin, Sätze wie „Ein rattenscharfes Hotel!“ als Lob zu identifizieren und nicht als Ungezieferwarnung.

Das klappt nicht nur mit Meinungsäußerungen. Der Stahlkonzern ThyssenKrupp etwa nutzt semantische Software, um Trends aufzuspüren. Das Programm durchforstet Datenbanken von Patentämtern und Wissenschaftssuchmaschinen wie Google Scholar. Wenn etwa japanische Wissenschaftler Artikel zum Thema Laserstrahlschweißen publizieren, bekommt ThyssenKrupp das mit.

Semantische Software spürt Trends auf

Die Software ist nicht nur in der Lage, Innovationen zu erkennen und die weltweit wichtigsten Akteure zu benennen. Sie kann diese Informationen auch visualisieren und erstellt eine Art optisches Spinnennetz mit dicken Punkten für relevante Anbieter oder Forscher. „Ziel ist es, die Beziehungen zwischen Begriffen, Firmen und Schlüsselspielern darzustellen“, sagt Projektleiter Günter Neumann vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz in Saarbrücken.

Unterdessen arbeiten die Entwickler daran, die Programmmodule noch enger zu verzahnen. Wenn ein Kunde ein Problem hat, das der Hersteller noch nicht kennt, sollen Computer in Internet-Foren nach Problemlösungen suchen, die andere Verbraucher entwickelt haben. Diese Informationen könnte das Programm in Antwortschreiben einbauen oder Callcenter-Agenten zur Verfügung stellen. „Im englischsprachigen Raum funktioniert das System bereits, in Deutschland werden wir in zwölf Monaten so weit sein“, hofft Attensity-Chef Wess.

Trotz allen Fortschritts: Perfekt sind die Computerprogramme mit semantischem Verständnis noch nicht. Automatisch formulierte Mails müssen vom Kundenbetreuer vor dem Versand freigegeben werden. In Callcentern können Computer zwar Anrufe durchstellen und Mitarbeiter durch Gespräche leiten. Noch aber sind die Maschinen nicht in der Lage, die Telefonate selbst fehlerfrei zu führen. Schon ein Akzent des Anrufers oder Hintergrundgeräusche können das System so sehr verwirren, dass es aufgibt.

Auch der amerikanische Statistik-Affe hat eine Schwachstelle: außergewöhnliche Ereignisse. Eine Schlägerei auf dem Spielfeld würde das System nicht erkennen, und selbst der plötzliche Tod eines Sportlers wäre für das Programm nur eine Auswechslung. Entwickler Larry Birnbaum kennt diese Schwäche. „Wir haben unser Programm für Amateurspiele entwickelt, die von der Presse aus Kostengründen nicht beachtet werden“, sagt er. „Damit wenden wir uns bewusst an ein Nischenpublikum.“

Doch dabei wird es kaum bleiben: Birnbaum hat mit einigen weiteren Gesellschaftern das Unternehmen Narrative Science gegründet, das die Dienstleistungen des digitalen Reporters vermarktet. Damit hat er auch andere Ressorts im Blick. Denn was mit Baseballspielen funktioniert, klappt auch mit Kriminalitätsstatistiken, Aktienkursen oder Quartalszahlen. Das Thema ist zweitrangig, Hauptsache, es gibt genügend Daten.

Und die Software wird immer besser. Schon bald soll der Statistik-Affe das Internet nach Zitaten durchsuchen und diese in seine Artikel einbauen. Außerdem soll er lernen, Schreibstile bestimmter Journalisten zu erkennen und anhand häufig verwendeter Adjektive, Formulierungen und Klischees zu imitieren. Nur Schlafen und Kaffeetrinken werden die Wissenschaftler ihren digitalen Reportern nicht beibringen können.