Remix Regional Personalisierte Regionalnachrichten zum Ausprobieren
Regionalnachrichten gehören zur DNA des Bayerischen Rundfunks und sind schon lange im linearen Hörfunk-Programm von Bayern 1 verankert. Das "BR Regional-Update", ein neuer Prototyp des AI + Automation Lab, ergänzt dieses Audio-Angebot im Digitalen und zeigt, wie uns KI und Automatisierung bei der Personalisierung unserer Inhalte unterstützen können.
Wie können wir als AI + Automation Lab unsere Regionalnachrichten noch besser und nutzerfreundlicher machen? Diese Frage markierte den Startpunkt von “Remix Regional”, so der interne Projekt-Arbeitstitel. Unsere drei wesentlichen Antworten darauf lauten:
- Durch passgenaue Regionalisierung
- Durch Individualisierung mit Metadaten
- Durch nonlineare und on-demand-Verfügbarkeit
Umgesetzt bedeutet das: Remix Regional zieht die Nachrichten vollautomatisiert aus den fünf Regionalfenstern zu einem stündlich aktualisierten, auf Abruf verfügbaren News-Update zusammen. Dieser Meldungs-Mix wird für unsere Hörerinnen und Hörer durch KI-Services im Hintergrund personalisiert und für deren individuell empfundene Heimatregion in Bayern zugeschnitten und ausgespielt.
Der Prototyp steht jetzt erstmals als öffentliche Beta-Version unter dem Namen "BR Regional-Update" zur Verfügung und kann hier live ausprobiert werden.
Zusätzlich zu den fünf bisherigen, linearen Regionalfenstern bietet Remix Regional ...
Im mehreren Nutzertests validiert
Die erste grobe Version der Idee unterzogen wir früh einem Usertest. Dieser erste, statische Prototyp dafür entstand im Rahmen eines BBC-Hackathons und enthielt nur drei Wochen an historischen Nachrichten. Mit den Ergebnissen dieses Nutzertests und einer quantitativen Umfrage unter mehr als 700 BR-Radio-App-Nutzerinnen und -Nutzer validierten wir, ob unsere bisherigen Annahmen richtig waren.
In den Usertests schnitt das Projekt hervorragend ab.
Das Feedback der Testerinnen und Tester floss dann in die Konkretisierung des Projekts sowie einen zweiten Usertest ein. Das half uns, unsere nächsten Ziele zu formulieren: den Prototypen schrittweise zu verbessern und ein Anwendungsszenario für personalisierten modularen Content in der BR- und der ARD-Produktwelt zu finden.
So arbeiten KI und Automatisierung im Hintergrund
Die größte Herausforderung auf dem bisherigen Weg war unser Anspruch an den jetzt vorliegenden Prototypen: Wir benötigten eine Technologie, kurz "Segmenter" genannt , die in der Lage ist,
- zigmal täglich automatisiert und ohne Störung des Hörfunk-Livebetriebs
- jede neue Regionalnachrichten-Sendung bei Erscheinen automatisiert zu erfassen,
- sie mit den dazugehörigen Infos aus der Sendeplanung abzugleichen,
- darauf basierend jeweils Beginn und Ende der einzelnen Meldungen zu erkennen und
- die Sendung anschließend in einzelne kurze Audio-Clips zu schneiden,
- mit automatisch erkannten Orts- und Metadaten zu versehen und diese Datenpakete
- in einem Online-Speicher abzulegen und dort abrufbar vorzuhalten.
Das ist uns – über den Status einer Machbarkeitsstudie hinaus – gelungen und wir konnten das Ergebnis mithilfe einer Kombination aus technischer und kultureller Arbeit im Anschluss noch ein ganzes Stück verbessern: Mehrere Optimierungsschleifen am Algorithmus selbst, Workshops mit den fünf Teams der BR Regional-Studios und ein kleiner Eingriff in der Sendeplanungs-Software halfen dabei.
Remix Regional als öffentliche Beta namens "BR Regional-Update"
Selbstverständlich ist dieser Prototyp aber kein fehlerfreies Produkt, das üblichen BR-Standards genügt. Da er aber doch deutlich mehr ist als nur eine Probe aufs Exempel, haben wir uns entschieden, diesen Zwischenstand als Beta-Version zu veröffentlichen. Diese soll erstens transparent machen, woran wir intern arbeiten, um Personalisierung und Regionalisierung im BR und in der ARD voranzutreiben – und zweitens dabei helfen, das Projekt auch weiterhin möglichst nutzerzentriert zu entwickeln.
In diesem Zusammenhang freuen wir uns über Rückmeldungen zum BR Regional-Update, die am besten direkt über die Feedback-Funktion in der Anwendung eingereicht werden.