Voiko tekoäly auttaa arvioimaan, kuinka hyvin media toteuttaa omaa strategiaansa? Strategiabotti analysoi juttuaineistoa suhteessa toimituksen määrittelemään kohderyhmään ja sisältötavoitteisiin. Kokeilu osoitti, että tekoäly pystyy tuottamaan nopeasti laajan analyysin strategian toteutumisesta, joskin sen ehdotuksia on arvioitava journalistisesti kriittisesti.
Tekoäly
Ville Hardén, Siiri Koivuniemi, Lasse Petman
Nykyaikaisen tekoälytyökalun, strategiabotin, avulla on mahdollista arvioida mediaorganisaation valitseman strategian kokonaisvaltaista toteutumista. Mallin avulla voidaan laajentaa sekä journalististen artikkelien näkökulmia että kohderyhmää kiinnostavia aiheita. Botti huomioi epätasapainot teemojen välillä ja arvioi yksittäisiä juttuja.
Strategiabotin idea syntyi tekoälyn ideoiman etiikkabotin pohjalta, kun pientoimituksemme pohti, toteuttavatko mediat lukijalupaustaan, ja kuinka sen toteutumista voisi tarkastella ja analysoida tekoälyavusteisesti.
Esittelimme strategiabotin mediapartnereillemme, ja se sai lämpimän ja innostuneen vastaanoton. Mediapartnerit olivat erityisen innostuneita siitä, että malli pystyy antamaan palautetta toimittajien työstä kokonaisvaltaisemmin, eikä sen kantava ajatus ole pelkkien klikkimäärien seuraaminen. Se voi auttaa tunnistamaan jopa etusivulle nostettavia strategian mukaisia juttuja.
Strategiabottia testattiin ChatGPT:n maksullisella plusversiolla. Aineistona oli Savon Sanomissa julkaistujen juttujen aineisto, josta valittiin 200 artikkelia. Aineistoa muokattiin ennen testauksen aloittamista siten, että jokaiselle artikkelille luotiin kuvitteellinen klikkimäärä. Testissä aineistoa verrattiin pientoimituksemme luomaan strategiaan, jonka kohderyhmä on alle 45-vuotiaat aikuiset. Pyysimme sovellusta tarkastelemaan, kuinka hyvin aineistoksemme valitut 200 juttua vastaavat strategiaa kokonaisuutena.
ChatGPT+ antoi aineistosta yllättävän laajan ja laadukkaan analyysin nopeasti. Totesimme, että ihminen pystyisi tekemään aineistolle saman tarkastelun, mutta siihen kulunut aika olisi moninkertainen tekoälyyn verrattuna.
Testissä käytetty aineisto vastasi tekoälyn mukaan lukijatavoitetta kohtalaisesti. Se antoi aineistolle kouluarvosanan 6,5.
Strategiaan valitut erityiset mielenkiinnon kohteet, eli tapahtumat, musiikki, kulttuuri, urheilu, aktiivinen elämäntyyli, viihde, työelämä, opiskelu, hyvinvointi, kauneus sekä muut nuoria ihmisiä koskettavat aiheet saavat siis analyysin mukaan melko vähän palstatilaa.
Pientoimituksen mielipide testin tuloksista on, että tekoäly arvioi strategian toteutumista yllättävän hyvin journalismin kontekstissa. Testiryhmä havaitsi kuitenkin myös heikkouden: malli vaatii kohderyhmää kiinnostavaa tulokulmaa kaikkiin artikkeleihin perusuutiset mukaan lukien, vaikka niissä ei tietenkään voi olla vahvoja painotuksia.
Testaaminen osoitti, että lukijastrategian tavoittaminen ei vaadi aiheiden määrän vaan näkökulmia lisäämistä. Juttuaiheita tulisi siis käsitellä enemmän kohderyhmä eli nuoret aikuiset huomioiden. Organisatorisella tasolla malli voisi toimia johdon työkaluna. Esimerkiksi uutispäällikkö voi syöttää säännöllisin väliajoin lehden juttuja mallille, joka kertoo, kuinka hyvin strategiaa tällä hetkellä noudatetaan ja miten tilannetta voisi kehittää.
Malli on mahdollista ottaa koko toimituskunnan työkaluksi, jonka avulla toimittajat voivat oppia huomioimaan strategian vaatimia näkökulmia entistä paremmin ja kirjoittamaan juttuja annettu tavoite mielessään. Tekoälymallin ehdottamaa palvelujournalismin lisäämistä kannattaa kuitenkin arvioida kriittisesti. Vaarana nimittäin on, että palvelujournalismi liudentuu mainosmaisten sisältöjen kanssa.
Kuvaamme seuraavassa prosessin eri vaiheet.
Idea
Strategiabotin idea syntyi tekoälyn ideoiman etiikkabotin pohjalta. Lopulta päädyimme pohtimaan sitä, toteuttavatko mediat lukijalupaustaan, ja kuinka tätä voisi tarkastella ja analysoida tekoälyavusteisesti.
Ideoinnin tuloksena syntyi ajatus mallista, joka tarkastelee, kuinka hyvin median tuotanto vastaa median strategiaa kokonaisuutena. Malli myös ehdottaa, miten yksittäisiä juttuja voisi viedä enemmän strategian suuntaan.
Ville kävi keskustelua Keskisuomalaisessa lehden strategiasta. Keskusteluissa tuli kuitenkin ilmi haasteita, jotka liittyvät strategian vaatiman datan vääristyneisyyteen. Datasta on haastavaa saada selville, mitä strategian kohderyhmä todella lukee.
Päätimme toteuttaa kokeilumme Savon Sanomilta saamallamme aineistolla, joka jaettiin kurssillemme yhteisesti. Aineisto on samankaltainen kuin se, mitä olisimme voineet saadat Keskisuomalaiselta. Koska se oli helposti saatavilla ja vapaasti käsiteltävissä, pystyimme testaamaan sillä malliamme.
Keskustelimme ideasta lisää kurssin mediapartnereidemme kanssa. Strategiabotti sai lämpimän ja innostuneen vastaanoton. Heidän mukaansa malli pystyisi antamaan palautetta toimittajien työstä kokonaisvaltaisemmin kuin pelkkiin klikkimääriin perustuvan tiedon kautta. Malli voisi auttaa tunnistamaan lisäksi etusivulle nostettavia strategian mukaisia juttuja.
Kokeilu
Käytimme tekoälysovelluksena ChatGPT:n maksullista plusversiota. Päätimme ottaa aineistoksemme Savon Sanomien listasta 200 ensimmäistä juttua ja keksiä niille kuvitteelliset klikkimäärät sekä sen, millaiset aiheet lukijoitamme kiinnostavat.
Syötimme sovellukseen seuraavan promptin:
Ota tästä Excel-tiedostosta erilleen 200 ensimmäistä riviä. Ne sisältävät journalistisia juttuja tietyltä aikaväliltä. Keksi jokaiselle jutulle sen saama klikkausmäärä. Ota huomioon se, että lehdessämme lukijoita kiinnostavat erityisesti tapahtumat, musiikki, kulttuuri, urheilu, aktiivinen elämäntyyli, viihde, työelämä, opiskelu, hyvinvointi, kauneus ja aiheet, jotka käsittelevät nuoria ihmisiä. Näitä aiheita käsittelevät jutut siis todennäköisesti saavat enemmän klikkejä. Asettele jutut sitten järjestykseen klikkausmäärien mukaan suurimmasta pienimpään. Klikkausmäärissä tulisi olla selviä eroja. Voit esittää tuloksen uutena Excel-taulukkona.
Tässä vaiheessa ChatGPT+ käytti runsaasti aikaa miettimiseen, yli kymmenen minuuttia. On kuitenkin huomautettava, että käytössä oli ChatGPT:n “thinking”-tila, jossa sovellus käyttää tarkoituksellisesti hieman enemmän aikaa antaakseen parhaan mahdollisen vastauksen. Kärkijutuksi ChatGPT+ nosti urheiluaiheisen jutun. Listan järjestys vastaa yllättävän hyvin tosielämän tilannetta. Alimmalla sijalla on kalan perkaamista käsittelvä juttu, siinä missä kärjessä urheilun lisäksi ovat koronauutiset.
Seuraavaksi syötimme sovellukselle itse keksimämme strategian, jota Savon Sanomat kuvitteellisesti noudattaisi. Aineistoon tutustumatta määrittelimme kuvitteelliseen strategiaan sen, millaiset aiheet strategian kohderyhmää, alle 45-vuotiaita lukijoita, kiinnostavat. Pyysimme sovellusta tarkastelemaan, kuinka hyvin aineistoksemme valitut 200 juttua vastaavat strategiaa kokonaisuutena. Prompti oli seuraava:
Seuraavaksi lue läpi tämä lehtemme strategian sisältävä tiedosto. Vertaile noita kahtasataa juttua sekä lehtemme strategiaa ja arvioi niiden pohjalta, miten hyvin lehtemme noudattaa omaa strategiaansa, ja mitä asioita tulisi lisätä, jotta strategiaa noudatettaisiin paremmin. Lisäksi voit ottaa muutaman yksittäisen jutun ja kertoa esimerkinomaisesti, miten niistä voitaisiin tehdä paremmin strategiaan mukautuvia.
Tässäkin vaiheessa tekoäly mietti pitkään, noin seitsemän ja puoli minuuttia.
Olimme kaikki sitä mieltä, ChatGPT+ antoi aineistosta yllättävän laajan ja laadukkaan analyysin. Totesimme myös, että ihminen pystyisi tekemään aineistolle saman tarkastelun, mutta siihen kulunut aika olisi moninkertainen tekoälyyn nähden.
Sille, kuinka hyvin aineisto vastaa strategiaa tekoäly antoi arvosanaksi 6,5/10.
"Arvioni mukaan lehti noudattaa strategiaansa kohtalaisesti, mutta ei vielä johdonmukaisesti."
Tekoälyn mielestä strategian noudattamisessa toteutuvat hyvin seuraavat asiat: lehti on aidosti paikallinen, paikallisia urheilujuttuja on paljon ja mukana ovat myös kulttuuri, musiikki, opiskelu ja hyvinvointi.
Kuitenkin myöhemmin tekoäly mainitsee, että musiikkia ja viihdettä on selkeästi vähemmän. Tämä tapahtuu kohdassa, jossa tekoäly huomauttaa epätasapainosta strategian teemojen välillä. Tekoäly siis kokee, että kaikista strategian vaatimista aiheista ei ole yhtä paljon juttuja, ja jotkut jäävät hieman varjoon toisiin verrattuna. Nuoria koskevia juttuja on mallin mielestä yllättävän vähän ja kauneusaiheet puuttuivat juttutuotannosta käytännössä kokonaan.
Tekoäly kehottaa lisäämään juttuja, joissa on nuoria päähenkilöinä ja jotka käsittelevät nuorten aikuisten arkea. Lisäksi malli ehdottaa palvelujournalismin eli palveluiden äärelle ohjaavan journalismin lisäämistä. Tekoälyn mielestä perusuutisissakin olisi kannattavaa kertoa "mitä tämä tarkoittaa minulle" ja "mitä tässä kannattaa tietää nuorena aikuisena, opiskelijana tai lapsiperheenä".
"Tärkein muutos ei ole vain 'enemmän oikeita aiheita', vaan enemmän oikeita aiheita oikealla kulmalla."
Tällä tekoäly viittasi siihen, että juttuaiheita täytyisi käsitellä tietoisesti enemmän kohderyhmän eli nuorten ihmisten näkökulmasta.
Kaikki analyysissä ei tietenkään osunut maaliin: esimerkiksi antaessaan ehdotuksia siitä, miten Raskasta Joulua -konsertin toteutumista koskevan uutisen olisi voinut tehdä strategisemmin, tekoäly ehdotti kertomaan lipun hinnat sekä uutisoimaan kulmalla "mitä muuta viikonloppuna kannattaa tehdä samalla?" Kyseessä olisi selvästi mainosmainen juttu.
Vanhojen tansseja koskevan jutun kehittämiseksi tekoäly ehdotti onnistuneesti, että opiskelijoiden omat kokemukset ja tunteet nostettaisiin vahvemmin jutun kärkeen, ja että tyyli-, pukeutumis- ja kauneuskulmaa tuotaisiin enemmän esille.
Yhteenveto
Organisatorisella tasolla stategiabotti voisi toimia toimituksen johdon työkaluna strategian toteutumisen tarkasteluun. Esimerkiksi uutispäällikkö voisi syöttää säännöllisin väliajoin lehden jutut tietyltä ajalta strategiabotille, joka kertoo, kuinka hyvin strategiaa tällä hetkellä noudatetaan ja miten tilannetta voisi kehittää.
Tätä kautta malli muotoituisi käytäntöön koko toimituksen tavaksi ja työkaluksi, kun toimittajat oppisivat huomioimaan jutuissa entistä paremmin strategian vaatimia näkökulmia ja kirjoittamaan juttuja kohti yhteistä tavoitetta.
Eettisyyden kohdalla on hyvä huomioida riski palvelujournalismin ja mainosmaisten sisältöjen liudentumisesta.
Tekoäly arvioi strategian toteutumista yllättävän hyvin journalismin kontekstissa. Eräs heikkous on kuitenkin se, että malli vaatii myös kaikkiin perusuutisiin kohderyhmää kiinnostavan tulokulman. Tämä ei tietenkään ole mahdollista, koska perusuutisissa ei voi olla vahvoja painotuksia. Esimerkiksi uutisoitaessa Iranin johtajan kuolemasta ei ole mielekästä yrittää kertoa, mitä tapaus merkitsee alle 45-vuotiaalle pohjoissavolaiselle.