Wat zijn ‘gepersonaliseerde nieuwsaanbevelingen’ precies?

‘Op de Faculteit der Rechtsgeleerdheid denken mensen dan meteen aan social media. Maar het is veel breder dan dat: het is een systeem met toegang tot een grote bak data dat er dingen uitpikt en daar een volgorde in aanbrengt. Op een nieuwssite zie je dat bijvoorbeeld onder kopjes als “Lees ook”, omdat je gelijksoortige content misschien ook interessant vindt als je iets leest.’

Hoe ver reikt de arm van AI in het rangschikken van nieuws?

‘Een echt gepersonaliseerd nieuwsaanbod zie je nog niet veel. Redacties willen hun normen en waarden niet zomaar aan een computersysteem overlaten, zeker omdat zo’n systeem op dit moment geen of weinig rekening kan houden met journalistieke waarden. De NOS heeft in de app bijvoorbeeld wel een tabblad genaamd “Voor jou gekozen” en je kunt aangeven of je nieuws uit je eigen regio wil zien. Maar als je de app opent, kom je eerst op de algemene homepagina terecht.’

Vind je het een goed idee om nieuwspersonalisatie te gebruiken?

‘Er is zoveel nieuws dat je makkelijk iets mist dat voor jou wel relevant is. Daar liggen kansen voor een gepersonaliseerd systeem. Maar ik zou nooit zeggen dat we redacteuren helemaal moeten vervangen. Wat een nieuwsartikel nieuwswaardig of belangrijk maakt ligt heel genuanceerd. Dit kan nu nog niet voldoende door zo’n aanbevelingssysteem voorspeld worden, dus voor je het weet krijg je alleen nog entertainmentnieuws voorgeschoteld. Als we technologie hebben die is gemaakt voor journalistieke redacties en als doel heeft om je goed te informeren, kan dat een meerwaarde hebben. We willen technologie ontwikkelen die de positie van nieuwsorganisaties versterkt. Maar het kan verlammend werken als je de perfecte oplossing wil creëren. Het is daarom belangrijk om klein te beginnen, met iets dat iedereen begrijpt en waarvan je kan controleren dat het werkt.’

Hoe voorkom je dat AI een nieuwsbubbel creëert?

‘Het idee bij nieuwspersonalisatie is vaak dat je meer van hetzelfde krijgt voorgeschoteld, in een bubbel terechtkomt en nooit meer geconfronteerd wordt met andere meningen. Maar je kunt technologie ook iets laten doen waardoor je juist uit die bubbel komt. Het is heel makkelijk om te zeggen wat je niet wil: geen filterbubbel bijvoorbeeld. Maar hoe zou een goed filtersysteem er wél uitzien? We zijn niet gewend om te zeggen wat we wel willen. In mijn onderzoek neem ik een voorschot op die vraag en probeer ik een brug te slaan tussen abstracte journalistieke waarden, zoals diversiteit, en concrete technische implementaties.’

‘Om een klein voorbeeld te geven: op een nieuwswebsite zou je een kopje kunnen maken “Politieke standpunten die je nog niet kent”.’ Of je kunt een aanbevelingssysteem maken dat alle politieke partijen evenveel laat zien aan de lezer. Maar je zou ook kunnen zeggen dat de partijen met de meeste stemmen de meeste aandacht moeten krijgen. Voor beide standpunten is iets te zeggen. Het is belangrijk dat redacties eerst uitvogelen hoe een divers nieuwsaanbod er voor hen precies uitziet; daarna kunnen de techies ermee aan de slag.'

Zijn redacties happig om aan nieuwspersonalisatie te doen?

‘Verrassend genoeg wel. De meeste mediaorganisaties voelen de hete adem van social media en chatbots in hun nek. Ze weten dat ze moeten doorontwikkelen, maar willen het wel goed doen. De realiteit is dat er op redacties niet altijd de mankracht is om door te pakken. Het is voor de ontwikkeling heel belangrijk dat journalisten rechtstreeks met de techteams praten, zodat zij precies weten wat ze moeten maken. Dat gebeurt nog te weinig.’

Ben je hoopvol over waar het in de praktijk naartoe gaat?

‘Over de personalisatie van nieuws ben ik hoopvol als we het op de goede manier doen. Alleen is het wel heel makkelijk om het niet op de goede manier te doen. Daarmee bedoel ik: puur en alleen optimaliseren op kliks en op de korte termijn. Dat is eigenlijk hoe socialmediaplatforms werken. Maar nieuwspersonalisatie hoeft niet zo te werken. Ik zie veel mensen die het echt goed willen doen. Daar focus ik me graag op.’