שלושה חידושים במדיה לצפייה במהלך (ואחרי) COVID-19

חדשנות טכנולוגית בכלי תקשורת הייתה חשובה בהתמודדות עם האתגרים חסרי התקדים שהביא COVID-19.

(Shutterstock)

מאמר זה פורסם במקור על ידי המכון לתקשורת ועיתונאות עתידית ומתפרסם כאן ברשות.

כמו כל תעשייה אחרת, ארגוני תקשורת ברחבי העולם מנסים בכוח להסתגל לגל ההלם שנוצר מהתפשטות COVID-19. עיתונאים מרותקים מסדרים מחדש את בתיהם לדסקנות חדשות ולחדרי חדשות מאולתרים ומכפילים את המאמצים להילחם בדיסאינפורמציה, ובו בזמן, מעדכנים את הקהל שלהם עם חדשות בזמן ואיכותיות. הם גם שואפים לספק להם מספיק אלמנטים כדי להבין, ולפעמים לערער, ​​את תגובות הממשלות שלהם למחלה.

כדי להתמודד עם כל הסט החדש הזה של אתגרים חסרי תקדים, חדשנות טכנולוגית באה שימושית עבור כלי תקשורת שהצליחו למנף אותה בזמן. להלן שלושה חידושים טכנולוגיים שארגוני חדשות צריכים לבחון מקרוב במהלך המשבר ואף לאחריו.

בתחילת מרץ, כשהמחלה חיזקה את אחיזתה במדינות אירופה, העיתון היומי השוודי Aftonbladet שיתף פעולה עם הסטארט-אפ United Robots כדי להרכיב מערכת אוטומטית שעוזר לכתבים לפקח על 21 רשויות בריאות אזוריות.

עיתונאים של Aftonbladet יכולים לגשת לסיפורים אוטומטיים דרך ערוץ Slack ייעודי ולצבוט אותם לפני פרסום העותק הסופי בפיד חי המוקדש למשבר הקורונה. אותו דבר לגבי עיתונאים ב-The Helsingin Sanomat, בפינלנד, אשר ערוך באותו אופן את הסיפורים האוטומטיים הם עוברים דרך הבוט של העיתון עצמו.

כמו כן, סוכנות RADAR, הפועלת כרשת חדשות אוטומטית עבור לקוחות מדיה ברחבי בריטניה, מפרסמת עדכונים יומיים על התפשטות הנגיף עבור 150 אזורים. ב-12 במרץ, עורך RADAR צייץ בטוויטר שהסוכנות הצליחה ליצור 149 סיפורים אוטומטיים על COVID-19 , רק תוך שעה מפרסום המספרים.

עם זאת, למרות שהם מגיעים ממקור אמין, כל קלט נתונים צריך להיות מוטל בספק ביקורתי ולבדוק כל סיפור אוטומטי לפני הפרסום. אי ביצוע זה עלול לגרום ל אותו מצב מביך שחווה הלוס אנג'לס טיימס ב-2017 : לאחר עדכון הרשומות במסד נתונים גיאולוגי, התוכנה האוטומטית של העיתון להתראות סיסמיות, Quakebot, הזהירה את קוראיה מפני רעידת אדמה שהתרחשה בפועל... לפני 92 שנים.

בשבוע השני של מרץ, הוושינגטון פוסט פרסם הדמיית נתונים שהייתה כל כך פופולרית ומשפיעה שארגון החדשות החליט לתרגם אותו ל-13 שפות נוספות. לפי פול פרחי, עיתונאי בוושינגטון פוסט, מאמר זה, שפותח על ידי הארי סטיבנס, אולי אפילו הכתבה המקוונת הנקראת ביותר של העיתון .

קטע ההדמיה של סטיבן כולל ארבע סימולציות שמתאימות לארבע תגובות פוטנציאליות למחלה ויראלית: חופשי לכולם, ניסיון הסגר, התרחקות מתונה ותרחיש התרחקות נרחב. כדי להמחיש את היעילות של כל תרחיש, סטיבנס תכנת 200 נקודות לקפוץ מסביב לפריים. אחד מהם נגוע ומתחיל להפיץ את המחלה, המועברת כששתי נקודות באות במגע.

בסופו של דבר, כל הנקודות מתאוששות, אך הדמיית נתונים זו מדגימה את היעילות של ריחוק נרחב בכל ניסיון 'לשטח את העקומה', במילים אחרות לשמור על מספר החולים נמוך ככל האפשר לאורך זמן.

באחר הדמיית נתונים שאפתנית שפורסמה על ידי הניו יורק טיימס ב-22 במרץ הוצגו באים ויוצאים של מיליוני סינים באמצעות נרטיב מושך של גלילה למטה, מעצם תחילת המגיפה בשוק פירות ים במרכז סין ועד לשלב בו הפכה למגיפה עולמית והגיעה. ארצות הברית.

כדי להבין 'איך הנגיף יצא', צוות של עיתונאים ומעצבים ריכז נתונים שפורסמו על ידי שלוש ספקי טלקום ואינטרנט בסין כדי למפות את השימוש בטלפון הנייד במהלך הזמן הזה. הם הציבו את המידע הזה לצד הערכות לגבי מספר נשאי הקורונה, יחד עם מידע על תעבורה אווירית.

לא משנה כמה מתקדם תרשים עשוי להיות, הכי חשוב שהוא יניע את הסיפור ולא יהיה כלי המחשה בלבד, נקודה הדגיש המומחה להדמיית נתונים אלברטו קהיר . בנימה זו, הפייננשל טיימס הצליח להפליא באמצעות סולם יומן לואו-טק לתת מבט עולמי על התפשטות המגיפה.

אוון פק, עוזר פרופסור למדעי המחשב באוניברסיטת באקנל, הזהיר מכמה אזהרות קשור בהדמיה של המחלה. ביניהם, חוסר הוודאות סביב נתונים קשים בכל הנוגע למספר האנשים שנדבקו ב-COVID-19 (לא כולם נבדקים), והסיכון שכל הדמיית נתונים עלולה להיות מיושנת במהירות בגלל הנגיף. אבולוציה מהירה.

לרבים מאיתנו יש הרגל של…

לקבל נתונים -> להמחיש אותם -> להמשיך הלאה

אבל בהקשר כזה, יש אחריות אישית לעדכן את הנתונים או לא לשתף אותם.

— EvanMPeck (@EvanMPeck) 8 במרץ 2020

מתמודדים עם גל אדיר של מידע מוטעה בעקבות COVID-19, ארגוני חדשות ובודקי עובדות בודדים חוברים כדי להפריך אותם בקנה מידה עצום.

התארגנו מחדש במסגרת יוזמת חדשות מהימנות , ה-BBC, סוכנות הידיעות הצרפתית, רויטרס, הפייננשל טיימס, הוול סטריט ג'ורנל, ההינדו ו-CBC/Radio-Canada משתפים פעולה עם פייסבוק, גוגל, מיקרוסופט וטוויטר וכן עם איגוד השידור האירופי, טיוטה ראשונה ומכון רויטרס לחקר העיתונות כדי להקים מערכת התראה משותפת על 'דיסאינפורמציה מזיקה לקורונה'.

כמו כן, הרשת הבינלאומית לבדיקת עובדות במכון פוינטר הקימה את #CoronaVirusFacts Alliance, המאגדת קבוצה של יותר מ-100 בודקי עובדות ב-70 מדינות כדי לעדכן מסד נתונים של מידע כוזב שהופרך על המחלה.

בעוד בודקי עובדות רבים מתמודדים עם הזרימה המתמשכת של דיסאינפורמציה המופצת באינטרנט, טכניקות מחשוב מתקדמות עשויות להועיל כדי להבחין בין טוב לרע. באוניברסיטת ווטרלו בקנדה, למשל, צוות חוקרים משיג תוצאות גבוהות בעת שימוש באלגוריתמי למידה עמוקה כדי להשוות טענות שפורסמו בפוסטים או בסיפורים עם מידע אחר שנמצא בחומרים דומים.

יתר על כן, מעבדת הכתבים באוניברסיטת דיוק היא פיתוח סקווש , תוכנית שמסוגלת לבדוק סרטונים חיים של נאומים ודיונים שמתעכבים מעט ולהציג את מסקנותיה בתיבה אינפורמטיבית בתחתית המסך.

בתור ה ויכוחים משתוללים בין ארגוני חדשות אם עליהם לשדר את מסיבות העיתונאים בשידור חי של הנשיא דונלד טראמפ על הנגיף, המכילות טענות המופרכות באופן קבוע במדורי בדיקת העובדות של כלי תקשורת, אולי אפשר לראות את דרך הביניים הזו כאופציה מקובלת.

סמואל דנזון-צ'מבוד הוא Ph.D. חוקר בנושא פרויקט JOLT , שקיבלה מימון מתוכנית המחקר והחדשנות Horizon 2020 של האיחוד האירופי במסגרת הסכם המענק של Marie Skłodowska-Curie מס' 765140.