Firma mediowo - technologiczna Ringier Axel Springer Polska zmigrowała do chmury publicznej wszystkie marki mediowe, w tym Onet, Forbes, Newsweek, Fakt czy Business Insider, podkreślając, że przyszłość mediów to połączenie talentu i pracy wybitnych specjalistów z możliwościami nowych technologii. Wydawca aktywnie wykorzystuje narzędzia sztucznej inteligencji (AI) i machine learning (ML), m.in. do dbania o równą reprezentację kobiet i mężczyzn w mediach oraz do usprawniania procesów redakcyjnych.
Zaprenumeruj newsletterRASP stawia na technologię i korzysta z niej, żeby zapewniać użytkownikom dostęp do rzetelnego dziennikarstwa, informacji i rozrywki. Dzięki partnerstwu z AWS i migracji do chmury publicznej wydawca zyskał dostęp do najnowszych zdobyczy technologicznych, i tym samym zwiększył potencjał 300 inżynierów, którzy na co dzień tworzą platformę mediową wykorzystywaną w 15 krajach.
Algorytmy wspierają równy głos kobiet w mediach
Badania Global Media Monitoring Project pokazują, że w polskich mediach wśród bohaterów prezentowanych historii jedynie 32 proc. to kobiety. W ramach projektu EqualVoice Ringier Axel Springer Polska chce zmienić ten wynik. W tej zmianie wydawcy pomaga stworzony przez hub technologiczny RAS algorytm EqualVoice, który w czasie rzeczywistym mierzy proporcje obecności kobiet i mężczyzn w tekstach, materiałach wideo i na zdjęciach. Algorytm działa jak lustro, które pozwala redakcjom ocenić jak wiernie opisują świat.
Jak uczenie maszynowe zmienia pracę redakcji?
Uczenie maszynowe (z ang. Machine Learning) ma potencjał zmian we wszystkie obszarach działania firmy. Ringier Axel Springer Polska wykorzystuje technologię do automatyzowania powtarzalnych i rutynowych czynności wykonywanych wcześniej przed redakcję, zostawiając redaktorom więcej przestrzeni na pracę kreatywną.
Media cyfrowe dają niepowtarzalną szansę indywidualizacji przekazu. Z jednej strony mamy redakcje tworzące tysiące artykułów dziennie. Z drugiej, miliony odbiorców zainteresowanych tysiącami różnych tematów. Do tej pory, nawet w Internecie, media publikowały jedną wersję gazety dziennie. Wprowadzenie systemów rekomendacyjnych zupełnie zmieniło sytuację. Jesteśmy w stanie wydawać jednocześnie 5 milionów wersji strony głównej – mówi Radosław Kita, Head of Data Science, Ringier Axel Springer Polska. Dostarczamy treści, które są interesujące dla danej osoby w danym momencie. Co ważne, dzięki zastosowaniu najnowszych technik uczenia maszynowego, potrafimy uniknąć zamknięcia użytkownika w bańce informacyjnej - dodaje.
Uczenie maszynowe i algorytmy, stworzone przez specjalistów Ringier Axel Springer Polska, proponują użytkownikom nie tylko treści redakcyjne, ale również reklamowe. To pozwala nam bardziej fair traktować samych użytkowników, dlatego że wyświetlamy im reklamy, które są dla nich bardziej interesujące - podsumowuje Kita.
Firmy mediowe używają modeli uczenia maszynowego na wszystkich etapach działania, od tworzenia spersonalizowanych rekomendacji treści przez monetyzację, aż do zwiększania zaangażowania. Rozwiązania AWS pomagają wydawcom przygotowywać, budować, trenować i wdrażać wysokiej jakości modele uczenia maszynowego przy niższych kosztach i na dużą skalę - od strumieniowego przesyłania wideo i muzyki po reklamę internetową i sport.
Źródło: Ringier Axel Springer Polska
