🤖 КОЛОНКА. Попался хороший текст про то, что автоматизация (например, процесса написания новостей) в редакциях не будет работать просто так, не будет делать какое-то неведомое волшебство, от которого вдруг всем станет хорошо.

Один из самых спорных вопросов, когда речь заходит про роботизированный контент — сторителлинг. Вроде как, с ним есть серьёзные проблемы, потому что боты не понимают в историях примерно ничего. Но роботы пока и не должны это понимать. И об этом говорится в тексте для блога Лондонской школы экономики

На самом же деле, принципы сторителлинга в автоматизированном контенте мало чем отличаются от «человеческого». И там, и там важно знать аудиторию и то, зачем люди читают, например, спортивные новости или погоду. В дата-сетах — огромное количество самых разных историй. Но их не сразу можно разглядеть.

Например, возьмём футбол. Если мы изначально заложим в алгоритм, работающий с данными, необходимость смотреть сравнительные показатели, то истории будут выскакивать как из пулемёта: этот футболист забивает чаще, когда его команда проигрывает, эти две команды никогда раньше не играли вничью между собой, этот вратарь чаще всего берёт пенальти, если их бьют в первом тайме. Чем не истории?

Такие данные есть в любом футбольном дата-сете, но они скрыты за скучными формулировками и почти никогда не связаны между собой. Но связывать их можно и нужно. И вот это — то самое, о чём говорится в тексте. Никогда никакая автоматизация не будет работать сама по себе по схеме «заказал робота, подключил поток данных и забыл».

Любой робот, который пишет новости, должен и может быть настроен, исходя из того, насколько редактор, по чьей теме собирается бот, планирует вложиться в автоматизированный сторителлинг. Поэтому вряд ли будет что-то интересное от 100% «коробочных» решений в роботизированной журналистике. Так медиа не работают. Всегда будет тюнинг. И эту возможность разработчикам таких автоматических решений нужно обязательно закладывать в свои продукты.

Сергей Якупов (канал MediaMedia)

#медиамнение