ContentRicher
ContentRicher ergänzt Artikel für Medienunternehmen durch Identifikation relevanter Persönlichkeiten aus Wikipedia und Instagram, mit der Option zur manuellen Integration oder automatischen Nutzung der Vorschläge.
ContentRicher
Die Medienlandschaft erfährt einen großen Wandel: Medienhäuser verlieren ihre Zielgruppen zunehmend an neue Plattformen (wie TikTok, Instagram). Aufmerksamkeitsspannen verkürzen sich, Inhalte sind zunehmend personalisiert und selbst Nachrichten werden über die Plattformen konsumiert. Schließlich landen die Nutzer:innen in einer Filterbubble und es fehlt ihnen zunehmend an Vorwissen für an sich spannende Beiträge außerhalb der Bubble.
Generative Sprach- und neueste multimodale Modelle bieten nun eine Lösung: Intelligent angesteuert und kombiniert, ermöglichen sie die relevanten Informationen aus Texten und Bildern zu extrahieren und je nach Kontext und Zielgruppe aufzubereiten.
Die Open-Source-Lösung
Problem
Die Medienlandschaft durchläuft einen tiefgreifenden Wandel, da Medienhäuser ihre Zielgruppen an Plattformen wie TikTok und Instagram verlieren. Dies führt zu verkürzten Aufmerksamkeitsspannen und einer verstärkten Bildung von Filterbubbles. Generative Sprach- und multimodale Modelle werden als Lösung gesehen, um relevante Informationen intelligent aus Texten und Bildern zu extrahieren und entsprechend dem Kontext und der Zielgruppe aufzubereiten.
Idee
ContentRicher ist ein webbasiertes Tool, das Medienunternehmen dabei unterstützt, ein breiteres Publikum anzusprechen. Es ergänzt Artikel für unterschiedliche Zielgruppen, indem es relevante Persönlichkeiten identifiziert und Informationen aus Wikipedia und Instagram zusammenfasst. Nutzer:innen können dann entscheiden, ob sie die Informationen manuell integrieren oder den automatischen Vorschlag des Tools nutzen möchten.
Lösung
ContentRicher erkennt relevante Persönlichkeiten aus Politik, Unterhaltung und Sport und zieht für vorgegebene Texte Informationen aus Wikipedia und Instagram heran. Die betont kontextbezogene Darstellung ermöglicht Redakteur:innen eine schnelle Integration in den Text, wodurch Artikel zielgruppengerecht für verschiedene Zielgruppen mit unterschiedlichem Vorwissen angepasst werden können. Das Tool bevorzugt Open Source-Modelle, die selbst gehostet werden können.
Fellows des Projekts
Veronika Gamper
Veronika bringt einen vielseitigen Hintergrund aus Informatik, Film und Medien mit. Als Gründerin von WeDaVinci – einer Plattform, die sich der KI-gestützten Innovation verschrieben hat – fördert sie die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI. Nach ihrem Informatikstudium führten sie berufliche Stationen zu BCG, ans CDTM und zu RTL. Ihre Liebe zu Algorithmen, KI und Kreativität treibt sie in ihrer täglichen Arbeit an.