12 Ideen für Journalismus 2030: So clever können Medien Technologie nutzen
Ob künstliche Intelligenz, Augmented Reality oder das Smart Home, es gibt gerade viele Tech-Trends, die den Journalismus in der Zukunft radikal ändern können. Beim Hackathon der #FutureLab-Reihe haben 12 Teams Prototypen gebaut, die wirklich voraus schauen.
Mit dem #FutureLab hatten wir uns aufgemacht, die Zukunft des Journalismus zu finden. Beim Hackathon traten 70 Teilnehmer in 13 Teams in Challenges für Wearables, Künstliche Intelligenz, Smart Mobility, Augmented Reality und Smart Home gegeneinander an — in jeder Challenge sollten die Teams uns mit einem noch nie dagewesenen Prototypen oder einem visionären Konzept zeigen, wie Journalismus 2030 aussehen könnte.
Die beste Idee des Wochenendes: Ein Tool zum vollautomatischen Aufbrechen der Filterblase. Damit gewann Team “Nooz” den Sonderpreis des Media Lab Bayern. In den einzelnen Challenges überzeugten die Sieger mit weit fortgeschrittenen Prototypen. Zehn Tech- und Medienpartner stellten die Challenges für die Teilnehmer — und die Jury am Sonntag: Lutz Knappmann (SZ), Thomas Seidel(IBM Watson) für die Smart Home-Challenge, Frank Feulner (AX Semantics) und Martin Brüggemann (t3n) für die AI-Challenge, Tanja Herkner (ASUS) für die AR-Challenge, Richard Trtanj (Lufthansa)und Martin Virtel (xMinutes) für die Challenge zu Smart Mobility und Lina Timm (Media Lab Bayern) für den Sonderpreis.
Ein Wochenende hackten die Teilnehmer und schliefen teilweise sogar im Media Lab, um ihre Präsentationen rechtzeitig fertigzustellen. Die Teams waren dabei so unterschiedlich wie die Ideen: Von Hackathon-Veteranen wie einem Team des Munich Makers Lab zu Hackathon-Neulingen war alles dabei. Zum Schluss wählte eine Jury aus Vertretern unserer Tech- und Medienpartner zusammen mit dem Media Lab Gewinner für die Challenges und die Gewinner des Sonderpreises für die beste Idee.
“Es ist super, wie hier jeder seinen Teil beisteuern konnte, auch ohne coden zu können”, sagt etwa Julia von Nooz, einem der Gewinnerteams. Dieser Spirit zog sich durch das ganze Wochenende. Und es geht ja nicht zuletzt auch um den gemeinsamen Spaß, wie Jan vom Munich Makers Lab betont, der schon an zahlreichen Hackathons teilgenommen hat. Mitternachtspizza und Nerf-Gun-Schlachten: Wenn es keinen Spaß machen würde, die Medienzukunft zu entwickeln, wären wir ja auch nicht hier.
Trotzdem ist ein Hackathon auch ein Wettbewerb, und auch wenn natürlich alle Teams einen Platz in unseren Herzen gewonnen haben, konnte es für jeden Preis nur einen Sieger geben. Eine Ausnahme war hier die Challenge zu Smart Mobility: Nach einigem Überlegen mussten sich die Juroren Martin Virtel von xMinutes und Richard Trtanj von Lufthansa entscheiden, dass kein Team die Challenge wirklich erfüllt hatte. Hier gab es nur einen Trostpreis.
12 Ideen für den Journalismus 2030
Und das sind sie, die 12 Ideen unserer Hacker für die Zukunft des Journalismus!
Challenge: Artificial Intelligence meets Journalism
Wie kann man das Erlebnis für den Leser und die Arbeit der Journalisten einfacher machen, wenn man Künstliche Intelligenz einsetzt? Die Teilnehmer sollten mit der NLG-Cloud von AX Semantics, die automatisch Texte versteht und erstellt, und einer eigens gebauten API von t3n arbeiten.
WINNER: Team Deep Space Intelligence
Dieses Team, bestehend aus Mitarbeitern von Merkurist, die extra aus dem Rheinland angereist waren, überzeugt durch eine beeindruckende technische Leistung. Ihre Deep Intelligence findet automatisch Themencluster in einem Textcorpus, und hilft dem Autoren eines neuen Texts bei der Recherche. Ähnliche Artikel und passende Bilder werden automatisch vorgeschlagen. Das Team gewann die Challenge — der von AX Semantics ausgelobte Preis einer Jahreslizenz ging allerdings an Team Nooz, da Deep Space sich lieber auf eigene Technologie verließ.
Zielgruppe: Journalisten und Redaktionen
Monetarisierung: “Software as a Service”, monatliches Abomodell
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Team Nooz
Für den Challenge-Sieg hat es bei Nooz und ihrem Filterblasen-Gegenmittel nicht ganz gereicht — eine Kombination aus der Textanalyse von AX Semantics und der Stimmungserkennung von Watson ergab hier ein Produkt, dass zu jedem gelesenen Text vollautomatisch andere Texte zum selben Thema anzeigt, die aber andere Stimmungen und Meinungen transportiert. Das war der Jury den Sonderpreis vom Media Lab Bayern für die beste Idee wert.
Zielgruppe: Selbstkritische Leser
Monetarisierung: Zuerst Freemium, später vielleicht aufgekauft werden von großem Medienhaus
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Team Augmented Audiences
Nachrichten vorlesen kann Alexa schon, doch bisher stellt sie sich dabei recht dumm an: Jeder Nutzer bekommt den selben Text. Was, wenn smarte Assistenten mit Sensoren erkennen könnte, auch Alter, Bildungsgrad und Sprach-Skills des Nutzer erkennen könnte? Hier setzt Augmented Audiences an — um den richtigen Text auf dem richtigen Niveau an den richtigen Nutzer zu bringen.
Zielgruppe: Publisher
Monetarisierung: Abo-Modell oder Pay-per-Abruf-Modell
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Challenge: Smart Home meets Journalism
Inhalte so aufzubereiten, dass sie in einem vollvernetzten Zuhause Sinn machen, war die Herausforderung bei dieser Challenge. IBM Watson stellte einen Test-Zugang zu den Applikationen ihres Watson-Systems zur Verfügung, die SZ die Inhalte.
WINNER: Team Lutz
“Lutz” geht als Assistent in eine ähnliche Richtung wie Augmented Audiences — auch wenn hier der Nutzer selbst angeben kann, zu welchen Interessengebieten er informiert werden will. Eine AI wählt dann aus, welche Inhalte in welcher Situation (Alexa? Badezimmerspiegel? Fernseher?) zu dieser Auswahl passen. Lutz gewann, weil das Team die Jury mit einem weit fortgeschrittenen Prototypen überzeugt — Jurymitglied und Namensinspiration Lutz Knappmann betont, nicht bestochen worden zu sein.
Zielgruppe: Publisher
Monetarisierung: Dienstleister für Medienhäuser
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Team Villa Kunterbunt 2030
Dieses Team will die ganze Bandbreite eines Smart Home nutzen, um einen Medienkonsum ohne Unterbrechungen zu ermöglichen. Eine spannende Reportage lesend auf der Couch beginnen, dann während dem Kochen auf Audio wechseln und danach in eine VR-Welt eintauchen — das alles nahtlos und ohne Unterbrechungen. Diese Idee gefiel der Jury — an eine tatsächliche Umsetzbarkeit glaubte sie aber nicht. Dafür seien die Medienformate zu unterschiedlich.
Zielgruppe: Alle, die multimediales Stroytelling erleben wollen
Monetarisierung: Abomodell und Crowdfunding für neue Funktionen
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Challenge: Wearables meet Journalism
In dieser Challenge sollten die Teilnehmer der Frage nachgehen, wie sich Journalismus verändern muss, wenn er auf Uhren, Brillen und Kopfhörern stattfinden soll. Partner der Challenge waren Deutschlandfunk und Bragi.
WINNER: Team e.loquence
Sprachenlernen leicht gemacht — mit Medieninhalten: Darum ging es beim Gewinnerteam e.locquence. Ein Wearable, zum Beispiel eine Smartwatch, liefert ein breites Medienangebot in der Sprache des Gastlandes — und dazu Quizfragen, mit der ein Reisender seine Sprachfähigkeiten verbessern kann. Eine tolle Idee, fand auch die Jury und kürte das Team zum Challenge-Sieger.
Zielgruppe: Bildungseinrichtungen, fortgeschrittene Sprachschüler
Monetarisierung: Werbung, Abos, Lizenzen
Team MiO
Einen kleinen Factchecker im Ohr wünscht sich Team MiO für 2030. Wenn der smarte Kopfhörer oder die Smartwatch eine Falschaussage wahrnimmt macht sie den Träger darauf aufmerksam — und liefert automatisch eine Berichtigung.
Zielgruppe: Journalisten, Information Enthusiasts
Monetarisierung: Abo-Modell zunächst für Medienhäuser, später auch direkt für den Endkunden
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Team Patronus
Das Team Patronus lieferte ein Konzept: Patronus soll Medieninhalte und das Feedback der Nutzer über jedes Device möglich machen, egal, wo sich der Nutzer gerade befindet.
Zielgruppe: Contentproduzenten und -konsumenten, Medienhäuser
Monetarisierung: Abos, Freemium, Daten verkaufen
Challenge: Smart Mobility meets Journalism
Hier ging es um die Zukunft des Reisens — und darum, wie uns 2030 Journalistische Inhalte zum Beispiel im Flugzeug erreichen. xMinutes und die Lufthansa freuten sich auf Ideen-und hätten sich gewünscht, dass die Teilnehmer die Challenge etwas enger interpretieren. Alle Ideen in diesem Slot fassten “Mobility” sehr frei auf — einen Sieger gab es deshalb nicht.
Team Wie Bitte?
“Wie bitte?” will Journalisten die Arbeit erleichtern: Beim Erstellen der Story analysiert die Software Text oder Sprache, um dann direktes Feedback zu geben, für welche Nutzer diese Story besonders geeignet sein könnte. Dabei gibt sie Tipps, wie diese Zielgruppe noch besser erreiht werden kann.
Team eCast
Das Team vom Munich Makers Lab will es Nutzern leichter machen, in Notsituationen Inhalte an Rettungskräfte und Medienhäuser zu übertragen. Ein Klick auf die App, und sofort wird der Kamerafeed des Smartphones auf einen Server übertragen, auf den dann verschiedene Akteure Zugriff haben. Bearbeitung oder Einstellungen sind nicht nötig, Fehler, die durch Hektik verursacht werden, sind damit quasi ausgeschlossen.
Zielgruppe: Nutzer, die Videoinhalte an Publisher verkaufen wollen
Monetarisierung: Provision von jedem verkauften Video
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Team Easy Peasy
Easy Peasy soll es Journalisten erleichtern, einfachere Texte zu schreiben. Der Texteditor erkennt schwierige Wörter automatisch, und schlägt live daneben besser verständliche Synonyme vor. Besonders Texte für Sprachanfänger wären so kein Problem mehr. Für die Idee gab es einen Trostpreis von der Jury.
Zielgruppe: Journalisten, Blogger und Medienhäuser, die Menschen mit schlechten Deutschkenntnissen erreichen wollen
Monetarisierung: Abo-Modell oder öffentliche Förderung
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Challenge: Augmented Reality meets Journalism
ASUS mit ihrem neuen AR- und VR-fähigen Smartphone Zenfone AR und das Red Bull Media House waren die Partner dieser Challenge. Die Technologie dahinter ist anspruchsvoll, weshalb nur ein Team die Herausforderung annahm. Das Ergebnis ist dafür umso eindrucksvoller:
WINNER: Team Story Spaces XR
Mit Story Spaces müssten Geschichten nicht mehr auf einer Zeitungsseite oder etwas vergleichbarem angeordnet werden —jeder Raum würde dann zum Ort für Medien. Ein Video an der Wand, ein Text auf dem Boden — der Phantasie sind keine Grenzen gesetzt. Ein Menü, ebenfalls in AR, ermöglicht dem Nutzer zusätzlich, auf den Medienmix Einfluss zu nehmen.
Zielgruppe: Journalisten und Blogger
Zum Abschluss bleibt uns natürlich nur noch, uns bei allen Partnern, Teilnehmern und Sponsoren für ein unvergessliches Wochenende zu bedanken — ihr seid klasse! Im nächsten Jahr hacken wir wieder zusammen — und bis dahin arbeiten wir natürlich weiter mit euch und für euch an der Medienzukunft!
Noch nicht genug von Medieninnovationen? Dann bewerbt euch für unser Media Entrepreneurship Program und werde selbst aktiv!
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