Was hat Sie dazu bewogen, im Bereich der Nachrichtenempfehlungen zu arbeiten?
Ich begann meine Karriere 2005 in der US-amerikanischen Energiebranche und war insgesamt zwölf Jahre dort tätig. Die Energiebranche ist sehr datenintensiv, und schon früh in meiner Laufbahn kam ich mit Big-Data-Projekten in Berührung. Das hat mir sehr viel Spaß gemacht, und rückblickend war es ein Glücksfall, denn Big-Data-Analysen haben in den letzten fünf Jahren einen enormen Aufschwung erlebt. Dank der enormen verfügbaren Rechenleistung im Cloud Computing wird der Bereich Big-Data-Analysen immer interessanter. Das war mein beruflicher Werdegang. Privat halte ich mich gerne auf dem Laufenden und informiere mich über aktuelle Entwicklungen. Meine Nachrichten beziehe ich aus verschiedenen Quellen, darunter Nachrichtenwebseiten, soziale Medien und natürlich Fachblogs. Um 2017 herum kam mir der Gedanke, meine Interessen an Big-Data-Analysen und Nachrichten zu verbinden, und so verlagerte ich meinen Schwerpunkt von der Big-Data-Analyse in der Energiebranche hin zur Big-Data-Analyse von Nachrichtenempfehlungen.Wie hat Sie das zur Gründung von Newsology geführt?
Wie bereits erwähnt, konsumiere ich regelmäßig Nachrichten. Mir fiel jedoch auf, dass meine Nachrichtenempfehlungen eher von Laien als von Experten und Fachleuten stammten. So erhielt ich beispielsweise Artikel über Ernährung von Laien, vielleicht von Freunden – und ich bevorzugte Empfehlungen von Ernährungswissenschaftlern. Meine Annahme ist, dass Fachleute die Qualität von Nachrichtenartikeln besser beurteilen können. Wir führten mehrere Feedback-Runden durch, um unsere Hypothese zu testen, und erkannten, dass Handlungsbedarf bestand. Daher gründeten wir 2017 Newsology. Wir holten regelmäßig Feedback von unserer Nutzergemeinschaft und Journalisten ein, um sicherzustellen, dass wir unseren Nutzern relevante Inhalte empfehlen. Auch weiterhin erhalten wir Feedback zu den von unserer App vorgeschlagenen Artikeln und optimieren unser Produkt entsprechend.Wie sieht ein typischer Tag aus?
Ich bin definitiv ein Nachtmensch, daher beginnt mein typischer Arbeitstag damit, dass ich unsere wichtigsten KPIs im bestehenden System analysiere und anschließend den Fortschritt der nächsten Verbesserungen überprüfe – das können Optimierungen unserer KI-Engine oder Änderungen an unserer App sein. Wir arbeiten in einem verteilten Team. Feste Meetingzeiten gibt es bei uns nicht. Alle sind über Skype vernetzt, daher kommunizieren wir per Nachricht und organisieren bei Bedarf Telefonkonferenzen. Meine Nächte verbringe ich daher hauptsächlich mit technischen Aufgaben. Tagsüber kümmere ich mich dann um andere Dinge wie Marketing, Öffentlichkeitsarbeit und die Bearbeitung von Kundenfeedback.Wie sieht dein Arbeitsplatz aus? (deine Apps, Produktivitätstools usw.)
Ich nutze einen Laptop mit Dual-Screen-Setup. Lange E-Mails schreibe ich nicht auf dem Handy, sondern am Computer, um klare Anweisungen und Antworten geben zu können. Unsere Aufgaben werden in Trello erfasst. Wir haben klare Richtlinien, wie Probleme in Trello dokumentiert werden, wann eine Aufgabe als erledigt markiert wird usw. Wir legen Wert darauf, dem nächsten Bearbeiter viele Informationen bereitzustellen, damit die Aufgabe effizient und mit möglichst wenigen Meetings voranschreitet. Wir arbeiten ausschließlich mit Office 365. Unsere Dokumente, KPIs, Workflows, Präsentationen usw. sind alle in der Office 365-Cloud gespeichert. Darüber hinaus nutzen wir GitHub und AWS.Wie trägt KI zur Aufdeckung origineller Inhalte bei?
Es gibt einige Nachrichten-Apps, die KI nutzen, um originelle Inhalte zu präsentieren. Diese Apps verwenden KI auf verschiedene Weise, um originelle Inhalte zu finden. Ich werde zwei der gängigsten Methoden erläutern und anschließend eine spezielle Vorgehensweise von Newsology vorstellen. Die erste Technologie, die eingesetzt werden kann, ist Collaborative Filtering. Wir können Collaborative Filtering anhand eines einfachen Beispiels erklären. Nehmen wir an, Stephan interessiert sich für Ernährung und Gewichtsabnahme. Sarah interessiert sich ebenfalls für Ernährung und Gewichtsabnahme, aber zusätzlich auch für Meeresfrüchte. Sollten wir Stephan vielleicht Artikel über Meeresfrüchte empfehlen? Zeigt Stephan kein Interesse an Artikeln über Meeresfrüchte, erkennt das Modell dies und schlägt ein anderes Thema vor. Man sieht hier, dass die KI-Engine selbstständig neue Themen findet, die einen Leser interessieren könnten. Kommen wir zu einer zweiten Technologie: Doc2Vec. Manchmal bietet ein Journalist oder Blogger eine interessante Perspektive. Diese geht jedoch in der Masse an Artikeln unter, die im Grunde alle dasselbe Thema behandeln. Mithilfe von Algorithmen wie Doc2Vec können wir feststellen, ob Journalisten über dasselbe Ereignis berichten. Nehmen wir beispielsweise an, ein Astrologe entdeckt am selben Tag zwei interessante Dinge über unsere Galaxie. Zehn Journalisten berichten möglicherweise über das erste Ereignis, aber nur ein Journalist über das zweiteund Doc2Vec erkennt, dass die zehn Journalisten tatsächlich über dasselbe Ereignis berichten, und fasst ihre Artikel in einer einzigen „Anzeige“ zusammen. Dies bietet den beiden Journalisten die Möglichkeit, ihre Artikel über dasselbe Ereignis zu berichtenund Der Artikel wird Nutzern angezeigt, die sich für Astrologie interessieren. In diesem Fall half KI einem Nutzer, Entwicklungen zu erkennen, die ihm sonst möglicherweise verborgen geblieben wären. Der Clou bei Newsology ist, dass es auch den beruflichen Hintergrund der Nutzer berücksichtigt. Nehmen wir unser erstes Beispiel mit Sarah und Stephan. Wenn ein Newsology-Nutzer angibt, Ernährungswissenschaftler zu sein, beziehen wir diese dritte Dimension in unsere Empfehlungen für Artikel zum Thema Ernährung ein. Das heißt: Welche Artikel lesen Ernährungswissenschaftler? Welche Artikel können wir Sarah und Stephan basierend auf diesen Informationen nun empfehlen? Natürlich nutzen Nachrichten-Apps nicht nur zwei oder drei KI-Modelle. Es gibt viel mehr Modelle, die zusammenarbeiten, sich gegenseitig testen und Empfehlungen aussprechen. Sie lernen auch selbstständig, ob ihre Empfehlungen funktionieren. Reagiert der Nutzer beispielsweise auf die Empfehlung? Dies nennt man A/B-Testing. Und was tun wir, wenn der Nutzer nicht reagiert?Welchen Nutzen haben Blogger und Autoren davon?
Nutzer wünschen sich originelle und gut formulierte Inhalte. Tausende Blogger und Autoren verfassen originelle Texte, die jedoch nicht die nötige Aufmerksamkeit erhalten. Newsology trägt dazu bei, die Inhalte unabhängiger Blogger und Autoren bekannter zu machen.Welche Delegationstipps befolgen Sie besonders gern?
Delegieren ist ein Prozess. Der erste Schritt ist die Anwendung des Delegationsquadranten (wichtig/unwichtig vs. dringend/nicht dringend). Sie werden überrascht sein, wie viele Aufgaben in dieser Phase aussortiert werden. Wenn ich delegiere, nehme ich mir gerne die Zeit, die Vision/den Bedarf/das Problem selbst zu formulieren, um sicherzustellen, dass ich das Problem und das gewünschte Endergebnis vollständig verstanden habe. Nachdem ich die Aufgabe gründlich durchdacht habe, frage ich mich, wer die beste Person dafür ist. Es ist wichtig, festzulegen, wie ein Erfolg aussieht, und den Delegierten zu ermutigen, sich selbst zu fragen, ob die Aufgabe seiner Meinung nach erfolgreich abgeschlossen wurde. Dies stellt sicher, dass die Person, die die Aufgabe erledigt, ihre eigene Qualitätskontrolle durchführt.Welchen Rat haben Sie für ambitionierte Fachleute aus den Bereichen digitales Publizieren und Medien, die in den Bereich KI und ML einsteigen?
Ich gebe Ihnen zwei Ratschläge. Einen zur sozialen Kompetenz und einen zur fachlichen Kompetenz. Was die Soft Skills angeht, sollten Sie viel Zeit in die Suche nach der richtigen Person für die jeweilige Aufgabe investieren. Sobald Sie die richtige Person gefunden haben, scheuen Sie sich nicht, hohe Ansprüche an Ihr Team zu stellen. Sie wären überrascht, wie viele Menschen mit der „Gut genug“-Mentalität arbeiten. Das ist nicht deren Schuld. Sie wünschen sich von Ihnen Orientierung hinsichtlich Ihrer Erwartungen. Was die technischen Fähigkeiten angeht: KI- und ML-Technologien können Ihnen helfen, Ihre Inhalte besser sichtbar zu machen. Verwenden Sie Tags und Keywords in Ihren Artikeln. Suchmaschinen suchen gezielt nach diesen Schlüsselwörtern. Vermeiden Sie es außerdem, Ihre Artikel zu verwässern. Manche Verlage fügen ihren Artikeln wahllos Keywords hinzu. So könnte ihr Artikel beispielsweise vom Wandern handeln, aber sie verwenden im Hintergrund Keywords wie „Internationale Politik“, „Zeitreisen“ usw. KI-Systeme erkennen dies, und es kann die Sichtbarkeit Ihrer Artikel negativ beeinflussen.Inhalte unserer Partner
