Wissenschaftler erforschen Medienstruktur der EU
Welchen Einfluss haben die Medien auf die Gestaltung der Nachrichtenagenda der EU-Mitgliedstaaten? Man sollte ihn nicht unterschätzen, so das Fazit EU-finanzierter Forscher, die mehr als eine Million Nachrichtenartikel in 22 Sprachen ausgewertet haben, um die Faktoren zu identifizieren, die diesen Einfluss erkennen lassen. Die Studie, die erste Mega-Inhaltsanalyse an sprachübergreifenden Texten mittels Instrumenten der künstlichen Intelligenz, wird im Wissenschaftsmagazin PLoS ONE präsentiert. Die Forschung wurde teilweise innerhalb des PASCAL2-Projekts ("Pattern analysis, statistical modelling and computational learning 2") finanziert, das unter dem Themenbereich "Informations- und Kommunikationstechnologien" (IKT) des Siebten Rahmenprogramms (RP7) Mittel in Höhe von 6 Mio. EUR erhielt. Darüber hinaus wurde die in der Studie verwendete Software im Rahmen des SMART-Projekts ("Statistical multilingual analysis for retrieval and translation") entwickelt. SMART bekam 2,34 Mio. EUR innerhalb des Themenbereichs "Technologien für die Informationsgesellschaft" (IST) des Sechsten EU-Rahmenprogramms (RP6) und erschuf ein statistisches maschinelles Übersetzungsverfahren für EU-Nachrichten mit der Bezeichnung "Found in Translation", das maschinelle Übersetzungstechnologie demonstrieren konnte. Europäische Nachrichtenredaktionen beziehen täglich unzählige Stories aus einem umfangreichen Sammelsurium von Berichten und Neuigkeiten. Man könnte davon ausgehen, dass die Portale ihre Auswahl nach bestimmten Kriterien treffen, aber die Forscher fanden heraus, dass sich Muster zeigen, wenn all diese Entscheidungen sowohl über einen längeren Zeitraum als auch anhand etlicher Nachrichtenplattformen bewertet werden. Die Informatiker unter Leitung von Professor Nello Cristianini von der Universität Bristol konnten in Zusammenarbeit mit Professor Justin Lewis von der Universität Cardiff - beide Vereinigtes Königreich - feststellen, dass die von den Redaktionen ausgewählten Nachrichteninhalte nationale Interessen sowie kulturelle, geographische und wirtschaftliche Beziehungen zwischen den Nationen widerspiegeln. Ein typisches Beispiel, so die Forscher, sei der Informationsaustausch der Redaktionen untereinander hinsichtlich gemeinsamer Interessen: seien es nun Neuigkeiten aus der Eurozone oder darüber, wer im jährlichen Eurovision Song Contest was singen wird. Abweichungen vom "normalen Inhalt" wären zum Beispiel in den Nachrichtenportalen der Länder offensichtlich, die nicht der Euro-Währung angehören. Zu diesem Thema wurde in der Vergangenheit eigentlich nicht geforscht, da es keine Werkzeuge gab, um die gewaltige Menge an verfügbaren Daten auszuwerten. Dank der Erfindung der maschinellen Übersetzung und Textanalyse konnten die Wissenschaftler in ihrer Studie nun allerdings automatisierte Methoden der Künstlichen Intelligenz anwenden sowie ergiebige Resultate vorweisen. "Eine Automatisierung der Analyse von Nachrichteninhalten könnte wichtige Anwendungen finden, schon allein aufgrund der zentralen Rolle, die die Medien bei der Lieferung von Informationen spielen, mit deren Hilfe sich die Menschen ein Bild von der Welt machen", erklärt Professor Cristianini vom Intelligent Systems Laboratory in Bristol. Die Forscher bezogen die Artikel für ihre Studie aus den Online-News-Feeds der zehn reichweitenstärksten Nachrichtenagenturen (gemessen am Volumen des Internetverkehrs) jedes EU-Mitgliedstaats. Sie sammelten über einen Zeitraum von sechs Monaten (August 2009 bis Januar 2010) insgesamt 1.370.874 Nachrichtenartikel. Die Zahl der nicht-englischsprachigen Nachrichtentexte belief sich auf 1,2 Millionen, diese wurden automatisch ins Englische übersetzt. Das Team fand verschiedene Parallelen zwischen Griechenland und Zypern, der Tschechischen und der Slowakischen Republik, Lettland und Estland, Belgien und Frankreich sowie Irland und dem Vereinigten Königreich. "Dieser Ansatz hat das Potenzial", meint Professor Lewis, "die Art und Weise zu revolutionieren, wie wir unsere Medien und Informationsdienste verstehen. Er eröffnet die Möglichkeit, die Mediensphäre unter Nutzung riesiger Datenmengen, mit der traditionelle analytische Techniken einfach nicht klarkommen würden, in globalem Maßstab zu analysieren. Das Konzept erlaubt uns außerdem den Gebrauch automatisierter Mittel zur Identifizierung von Clustern und Inhaltsmustern, sodass wir eine neue Stufe der Objektivität in unserer Analyse erreichen können." Professor Cristianini zufolge wird das durch SMART entwickelte Tool jetzt als Teil der Haupt-Pipeline eingesetzt, die EU-Nachrichteninhalte bewertet. Das Institut für Schutz und Sicherheit des Bürgers (Institute for the Protection and Security of the Citizen, IPSC), eines der sieben Institute der Gemeinsamen Forschungsstelle (Joint Research Centre, JRC) der Europäischen Kommission, leistete einen gewichtigen Beitrag zu dieser Studie.
Länder
Vereinigtes Königreich