Ein internationales Forscherteam um den deutschen Google-Mitarbeiter Thomas Steiner hat eine Software entwickelt, die anhand von Wikipedia-Einträgen erkennt, was aktuell heisse Nachrichten sind. Dazu beobachtet der in einer Live-Demo vorliegende Wikipedia Live Monitor die Änderungen, die an Artikeln vorgenommen werden. Denn viele gleichzeitige Bearbeitungen in verschiedenen Sprachversionen sind ein Zeichen, dass es wirklich eine weltbewegende Neuigkeit gibt - wie ein regelrechter Bearbeitungs-Krieg nach dem Tod Michael Jacksons 2009 gezeigt hat. Damals haben etliche User praktisch gleichzeitig versucht, seinen Wikipedia-Eintrag um Todeszeitpunkt, Umstände des Todes und andere Details zu ergänzen.
Nach Angaben von Steiner gegenüber pressetext gibt es verschiedene Ideen, wie die neue Software in Zukunft eingesetzt werden könnte. Die wohl offensichtlichsten sind, Daten für ein News-Ranking heranzuziehen oder die Klassifizierung von Nachrichten zu erleichtern. Aber auch andere Anwendungen wie eine "Storification" von News durch Verbindung von Social Media mit Wikipedia-Inhalten wären denkbar.
Abschätzen, was wichtig ist
Das System erlaubt dem User schon jetzt, Vorgaben zu machen - beispielsweise, wie viele Bearbeitungen von äquivalenten Artikeln es geben muss und wie viele verschiedene Nutzer die Änderungen vornehmen müssen, ehe das System etwas als "Breaking News"-Kandidaten einstuft. Dabei geht es Steiner zufolge darum, dass einzelne Nutzer sinnvolle Abschätzungen bekommen, was aus ihrer Sicht wichtig genug und somit relevant ist. Gerade mit geplanten Erweiterungen würden sich noch zusätzliche Möglichkeiten eröffnen - beispielsweise, dass ein angebundenes System automatisch mit dem Liveschalten passender Storys auf einen Promi-Storyfall reagiert.
Das ist vorerst aber noch Zukunftsmusik, doch glauben die Entwickler an das Potenzial des quelloffenen Wikipedia Live Monitors, den sie Mitte Mai auf der World Wide Web Conference näher vorstellen werden. So habe die Software gegenüber dem Ansatz, aktuell wichtige Nachrichten automatisch an Postings auf sozialen Netzwerken zu erkennen, den Vorteil, dass es selten zu "False Positives" - einem Einstufen unwichtiger Nachrichten als große News - kommt. Wirklich Wichtiges werde aber ebenso gut erkannt und das letztlich mit viel weniger Rechenaufwand. (pte)
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