fbpx
Nyheter

Algoritmer i nyhetsbildet: Forsvinner den felles offentligheten?

Stadig flere nyhetsredaksjoner tar i bruk avanserte algoritmer i sitt arbeid. Førsteamanuensis Gunhild Ring Olsen hevder at det kan føre til en ekkokammer-effekt og personalisering av nyhetsbildet.

Innen en ung fotballspiller har fått tørket av svetten etter en tøff kamp mot motstanderlaget, er resultatene blitt plottet inn i en database og en artikkel er automatisk publisert i lokalavisen. Artikkelen er full av stemningsladede beskrivelser som “scoringslykke”, “fulltreffere” og “bøttet inn mål for laget”. Det er lite som røper at dette er et produkt av automatisk journalistikk, produsert av Norsk Telegrambyrå (NTB) sin fotballrobot.

Algoritmer i nyhetsbildet i dag

NTB startet å publisere journalistikk ved hjelp av algoritmer i 2016, og lager nå automatisert innhold om blant annet fotball, boligsalg og endringer i strømprisen. Årsrapporten fra 2021 fremhever at NTB har utviklet seg fra å være et tradisjonelt nyhetsbyrå til også å bli en teknologipartner og en bred tjenesteleverandør til norske medier.

Automatisk journalistikk går ut på at data blir gjort om til nyhetsartikler, ved hjelp av algoritmer, men uten hjelp fra et menneske – med unntak av den innledende programmeringen. Teknologien har nådd et nivå som er konkurransedyktig med journalister, og stadig flere redaksjoner velger å dra nytte av den nye teknologien.

Ifølge nyere studier kan implementering av automatisk journalistikk føre til lavere produksjonskostnader, utvidelse av kundebasen og tilgang på mer data. I tillegg kan det fjerne kjedelige og repeterende oppgaver for journalister. På den andre siden kan automatisert journalistikk føre til flere permitteringer og personalisering av nyhetsbildet.

endret-storrelse.-shutterstock_1556887658-aspect-ratio-9-16
endret størrelse. shutterstock_1556887658

Ifølge nyere studier kan implementering av automatisk journalistikk føre til lavere produksjonskostnader, utvidelse av kundebasen og tilgang på mer data. Foto: metamorworks/shutterstock

Ulike målgrupper

Gunhild Ring Olsen har forsket på automatisering av nyheter, og er førsteamanuensis ved Høyskolen Kristiania. Olsen forteller at de fleste redaksjoner i Norge i dag bruker algoritmer som et research-verktøy, slik at de slipper å gå gjennom store mengder data. Algoritmer kan også brukes til atomisering. Det er når man har en artikkel som utgangspunkt, der deler av denne artikkelen kan tilpasses slik at den skreddersys til forskjellige målgrupper.

gunhild-ring-olsen-scaled-aspect-ratio-9-16
Portrettbilde av Gunhild Ring Olsen

Gunhild Ring Olsen er førsteamanuensis ved Høyskolen Kristiania, og underviser i journalistikk. Foto: Høyskolen Kristiania

– Algoritmene har for eksempel forskjellige malsystem med varierende sjanger og form som er tilpasset målgrupper som er yngre og eldre, forklarer Olsen.

Kan føre til personalisering

Olsen påpeker at det er problematisk dersom ulike grupper begynner å få servert ulikt innhold. Da kan en ekkokammer-effekt som typisk oppstår i sosiale medier, også spre seg til nyhetsbildet. Folk vil bare få presentert et utvalg av virkeligheten, som kan gjøre at den felles offentligheten forsvinner. Det kan være problematisk i politisk sammenheng.

– Det som kan være mest problematisk med algoritmer i nyhetsbildet, er dersom en nyhetsredaksjon har en forside som er tilpasset de forskjellige brukerne. Det er ikke bra i et offentlighetsperspektiv. Folk må ha en viss, felles tilgang på informasjon for å kunne diskutere og komme frem til politiske løsninger, forklarer Olsen.

Ekkokammer-effekten er når man bare får presentert et utvalg av virkeligheten. Det gjør at den felles offentligheten forsvinner. Det kan være ganske problematisk i politisk sammenheng.

Olsen påpeker at tendensen også er kjedelig for leseren. Hun forteller at folk har lyst til å bli utfordret, og å lese ting de ikke visste de hadde interesse for. Bergens Tidende har jobbet for å unngå denne ekkokammer-effekten. De har delt opp nyhetsfronten sin i forskjellige deler. En del av siden er personifisert, som vil si at den anbefaler artikler ut fra interessefeltet til leseren. En annen del er redaktørstyrt, hvor redaksjonen bestemmer de viktige saker som alle bør lese. Videre er det flere deler som er satt opp etter andre typer krav og algoritmer.

Det som kan være mest problematisk med algoritmer i nyhetsbildet, er dersom en nyhetsredaksjon har en forside som er tilpasset de forskjellige brukerne. Det er ikke bra i et offentlighetsperspektiv. Folk må ha en viss, felles tilgang på informasjon for å kunne diskutere og komme frem til politiske løsninger.

Personifisering kan også være en god ting

Olsen viser til studier som har funnet at unge kan synes det er vanskelig å skjønne det som står i nyhetene, fordi det er rettet mot voksne. Algoritmer kan gjøre det mulig å endre språk og form i en nyhetsartikkel, samtidig som den beholder budskapet. Det kan hjelpe med å informere flere folk om det som skjer i samfunnet. NRK Super er for eksempel flinke til å tilpasse nyheter for barn. De tar nyhetene som de eldre får, og tilpasser informasjonen til de yngre.

– Jo flere som får med seg viktig informasjon, jo bedre er det. Målet må være at alle vet nok om de viktigste sakene, slik at alle kan delta i demokratiske prosesser, poengterer Olsen.