Gazeteciliğin sürdürülebilirliği yapay zekâ ve veriyle nasıl arttı?

Büyük veri tabanları haber kuruluşlarının kimlerin abone olacağını veya bağış yapabileceğini tahmin etmesine yardımcı oluyor.

Son zamanlarda yapay zekâ konulu bir kitap dikkatimi çekti; çünkü bulguları haber medyası ve gazeteciler için çok önemli. Kitap, robotları yapımcılar ve yazarlar için bir tehdit olmaktan çıkarıp bir arkadaş gibi gösteriyor.

Üç ekonomist, Ajay Agrawal, Joshua Gans ve Avi Goldfarb tarafından yazılan Geleceği Gören Makineler: Yapay Zeka Ekonomisine Giriş kitabından bahsediyorum.

Google ve Facebook tarafından geliştirilen tahmin makinelerinin (algoritmalar) haber kuruluşlarının iş modelini tahrip ettiği gibi aynı zamanda onları kurtarabilecek olması bakımından bu kitap haber medyası için değerli.

Teknoloji platformlarının stratejik avantajı, kullanıcıları hakkında (tercihleri, çevrimiçi davranışları, kişisel ve profesyonel ilişkileri), genellikle yayıncıların sahip olduğu bilgilerden (bir abonenin adı, adresi ve telefon numarası) daha fazlasına sahip olmalarıdır.

Teknoloji platformları, algoritmalarını iyileştirmek için makine öğrenmesini kullanarak kullanıcılara ilgi alanları ve alışkanlıkları doğrultusunda reklam gösterebilmeyi öğrendi. Bu sayede de reklamverene yayıncılardan daha düşük bir maliyetle satış yapma imkânı tanıdı. Doğal olarak reklamverenler de bu teknoloji platformlarını seçti.

Yayıncılar bu durumla rekabet edebilmek için, sadece reklam için olmasa da, kendi algoritmalarını (tahmin makineleri) geliştirecek uygun maliyetle yeterli veri elde etmenin yollarını bulmak zorundaydı. Yayıncıların hangi online kullanıcının abone olma olasılığının yüksek olduğunu, hangi tekliflerin onlara cazip gelebileceğini hedefleyebilmeleri gerekiyordu.

İş zekâsı yeterli değil

Haber kuruluşlarının hayata geçirdiği 130 yapay zekâ projesi üzerinde yapılan bir araştırma, bunların neredeyse yarısının “raporlama kapasitesini artırmaya” ve yaklaşık dörtte birinin de maliyetleri düşürmeye odaklandığını ortaya koydu. Sadece %12’si geliri optimize etmeye odaklanmış.

Knight Foundation tarafından desteklenen rapor, yapay zekânın diğer potansiyel uygulamalarının yanı sıra, paylaşılan verilerin anlık ödeme duvarları ve abonelik tahmin algoritmaları geliştirmek için kullanılmasını önerdi.

Makine öğreniminde, algoritma daha fazla veriye ulaştıkça daha iyi tahminler sunar. Çoğu yayıncı ne bu türde detaylar bakımından zengin veri setlerine ne de incelikli algoritmalar geliştirecek teknoloji ekibine sahip. Google’ın ise hem verisi hem ekibi var; öğrendiklerini yayıncılara koçluk etmek için kullanıyorlar. (Haber endüstrisi üzerine işlerini daha çok incelemek isterseniz: Bu metrikler haber için kimin ödeme yapacağını tahmin ediyor.)

Kararı Sophi’ye bırak

Kanada’nın Globe&Mail gazetesi, bir haber kuruluşunun yapay zekâdan yararlanmak için yeterli vizyona ve mali kaynaklara sahip olması hâlinde bunun nasıl çalışabileceğine dair mükemmel bir örnek sunuyor. Yayıncı ve CEO Phillip Crawley, Press-Gazette’e verdiği bir röportajda Globe&Mail’in geliştirdiği bir yazılım programı sayesinde dijital abone sayısını nasıl 170.00’e çıkardığını anlatıyor. Programın adı Sophi.

Kurumun geçmişine biraz bakalım. 2012 yılında Globe&Mail, kullanıcıların abonelik için ödeme yapmalarını gerektirmeden önce ayda belirli sayıda makale görüntülemelerine izin veren ölçülü bir ödeme duvarı kurdu. Ancak yöneticiler tam olarak tatmin olmayınca, dijital abonelikleri artıracak bir program geliştirmeleri için bazı teknoloji uzmanlarını işe aldılar.

Sonuç olarak Sophi ortaya çıktı. Sophi, bir yazının ödeme duvarının arkasına alınması veya ücretsiz olarak yayınlanması kararını okurla ilgili veriye dayanarak veren bir bilgisayar programı.

Crawley, Sophi’nin özellikle abonelik rakamlarının hızlı artışından sorumluydu. Program, kullanıcı davranışlarından, etkileşimi, sadakati ve abone olma eğilimini en üst düzeye çıkarmak için hangi makalelerin hangi sayfalarda hangi konumlara yerleştirileceğine nasıl karar vereceğini öğreniyor. Sophi her gün kullanıcı davranışları hakkında daha fazla veri ekleyerek tahminlerini geliştiriyor; makine öğrenimi.

Crawley Press-Gazette’e yaptığı açıklamada, programın her 10 dakikada bir tüm içeriği inceleyerek hangi makalelerin websitesinde ya da sosyal medyada daha fazla tanıtılmaya değer olduğunu belirlediğini söyledi. Globe&Mail şimdi bu yazılımı diğer medya kuruluşlarına da satıyor.

Kötüler kahraman oluyor

Yayıncıların iş modelini yok eden Google’ın onlara önemli ölçüde yardımcı olması biraz paradoksal bir durum. Küçük yayıncılar için Newspack adında düşük maliyetli bir hizmet sunan Google, kendi ifadesiyle “sektörün yayıncılık ve gelir yaratma konusunda öğrendiklerinin en iyilerini” -diğer bir deyişle makine öğrenimini- bir araya getiriyor.

Muhtemelen başka hiçbir kuruluş internet kullanıcılarının zevkleri ve satın alma alışkanlıkları hakkında Google’dan daha fazla bilgiye sahip değildir. Google News Initiative ile birlikte çalışan Institute for Nonprofit News, etkinliklerden ve sponsorluklardan para kazanmak için araçlar geliştiriyor. Google News Initiative’in bir diğer ortağı da ABD ve Kanada’daki 275 yerel haber girişimcisinden oluşan Lion Publishers. Platform, Kanada’daki 16 dijital haber girişimi için sekiz haftalık bir bootcamp’e sponsor oldu.

Olasılıkları artırmak

Bazı kıyamet tellalları gibi, gazeteciler de yapay zekâyı genellikle makinelerin finans, spor, hava durumu ve büyük yapılandırılmış veri tabanlarına sahip diğer alanlarda rutin hikâyeler üretmesini sağlayarak meslekteki işleri yok etmesi olarak yorumluyor. Ama aslında yapay zekâ kaliteli gazeteciliği kurtarmaya yardımcı olabilir.

Ekonomik açıdan, haberlerin çok az ekonomik değeri var. Birkaç dakika içinde dünyadaki herkes Başkan Biden’ın ya da Merkez Bankaları Sistemi’nin ne yaptığını biliyor ve kimse buna neden erişmek için para ödenmesi gerektiğini anlamıyor.

Geleceği Gören Makineler: Yapay Zeka Ekonomisine Giriş kitabının yazarlarının da gösterdiği gibi algoritmalar, binlerce değişkene ilişkin milyonlarca veri noktasını kullanarak herhangi bir insan pazarlama direktörünün yapabileceğinden çok daha hızlı ve iyi tahminlerde bulunmak için verileri kullanabilir. Ve ne kadar çok veriye sahip olurlarsa doğruluk olasılığını o kadar artırabilirler.


İlk olarak yazarın e-bülteninde ve medium hesabında yayınlanan bu yazıyı Batuhan Uzunoğlu çevirdi.

Subscribe
Bildir
guest
0 Yorum
Inline Feedbacks
View all comments
İlginizi çekebilir