Hoe algoritmes de journalistieke instelling veranderen: Op zoek naar bewijs van redacties en hun innovatielabs

Hoe algoritmen de journalistieke instelling veranderen: Op zoek naar bewijs van redacties en hun innovatielabs

Digitalisering heeft nieuwsredacties de laatste jaren ingrijpend veranderd: journalisten maken bijvoorbeeld steeds meer gebruik van hulpmiddelen om nieuws te verzamelen, te schrijven, te verifiëren en te verspreiden. Deze tools, in de vorm van algoritmes, zijn latent aanwezig in het nieuws-ecosysteem en nemen de vorm aan van bijvoorbeed recommender systems (labelen wat nieuwswaardig is), speech-to-text generators (helpen bij het schrijven van artikels) of metrics systems (meten van leesgedrag via publieksanalyses). Er is echter weinig onderzoek gedaan naar hoe journalisten omgaan met deze vrij nieuwe algoritmes bij (1) nieuwsgaring, (2) nieuwsproductie, (3) nieuwsverificatie en (4) nieuwsproductie en moderatie. Deze dissertatie focust op deze journalist-algoritme interactie en vergroot ons begrip van hoe deze tools de journalistieke instelling veranderen, dan wel heruitvinden. 

Gebaseerd op de resultaten van één theoretische en vijf empirische studies, houdt deze dissertatie zich bezig met algoritmen en journalistiek als instituut. In de eerste studie wordt een typologie voorgesteld die de verschillende niveaus van automatisering en autonomie in de redactiekamer in kaart brengt. De typologie van computationele journalistiek met vijf niveaus vertrekt van een 'manueel niveau' (niveau 0, waar de nieuwsmedewerker volledige autonomie heeft) en eindigt met een 'volledig geautomatiseerd niveau' (niveau 4, waar het algoritme volledige autonomie of beslissingsbevoegdheid heeft). Op die manier wordt de interactie tussen een journalist en een algoritme meer granulair gevisualiseerd en kan het niveau van automatisering en autonomie de perceptie van de journalisten beïnvloeden over het al dan niet interageren met dat algoritme. Bovendien wordt uit de bestaande literatuur een onderzoeksagenda gedistilleerd die aanbevelingen bevat voor toekomstig onderzoek op het gebied van computationele journalistiek.

In een tweede studie werd een topic modeling en framing analyse uitgevoerd op een corpus van Amerikaanse nieuwsberichten over AI en automatisering van 1985 tot 2020. De resultaten van de topic modeling laten zien dat artikelen over AI en automatisering het meest prominent zijn binnen ‘Werk,’ ‘Kunst,’ en ‘Onderwijs’. Wat de framing analyse betreft, is de berichtgeving over AI en automatisering in de afgelopen tijd eerder optimistisch dan pessimistisch geweest, waarbij vooral in de laatste jaren een toename van optimisme ten aanzien van AI en automatisering is waargenomen. Als we de dystopische frames in acht nemen, dan laten de resultaten zien dat er in het corpus de afgelopen vijf jaar een significante toename is voor de impact van AI en automatisering op ethische dilemma's. 

In de derde en de vierde studie van dit proefschrift lag de focus op het individuele niveau van het gebruik, de interactie en de perceptie van algoritmen in het nieuwsverslaggevingsproces. Voor de derde studie werden recommender systemen die in staat waren om te labelen wat nieuwswaardig is onderzocht in het (1) verzamelen en het (2) produceren van nieuws. Diepte-interviews met nieuwsmedewerkers uit Europa en Noord-Amerika tonen aan dat wanneer ze vertrouwen op suggesties en samenvattingen om te evalueren wat nieuwswaardig is, ze er vooral mee omgaan wanneer er een ‘een overvloed aan informatie' is, zoals verkiezingen of een pandemie. In een vierde studie werden Belgische journalisten ondervraagd over hoe zij omgaan met metricssystemen in de (4) nieuwsdistributie- en moderatiefase van nieuwsberichtgeving. Uit de resultaten blijkt dat journalisten in de steekproef die jonger zijn, geneigd zijn hun redactionele keuzes af te stemmen op de metrieksystemen, wat aantoont dat er een 'gedeelde besluitvorming' ontstaat in het gatekeepingproces.

In een vijfde en een zesde studie werd gekeken naar het organisatorische niveau van algoritmen en de journalistieke instelling. In de vijfde studie werden leden van innovatielabs van nieuwsredacties in Europa en Noord-Amerika geïnterviewd, omdat zij vaak verantwoordelijk zijn voor de ontwikkeling en implementatie van algoritmen in het bredere nieuws-ecosysteem. Er werd rekening gehouden met de organisatiestructuur en met de rol die deze lableden innemen ten opzichte van de grotere redactie. De resultaten laten zien dat er drie soorten innovatielabs zijn: statische, dynamische en hybride vormen. Wat de gepercipieerde rollen betreft, kan geconcludeerd woren dat leden van innovatielabs zichzelf voornamelijk zien als 'dienstverleners'. In de laatste studie wordt de journalist-algoritme interactie onderzocht binnen één nieuwsorganisatie, namelijk The Washington Post. Op basis van digitale etnografie wordt geconcludeerd dat de algoritmes worden vertrouwd door een kleine groep van de redactie. Bovendien zijn de journalisten in de redactiekamer die deze tools vertrouwen doorgaans technisch zeer onderlegd. Transparantie is essentieel om het vertrouwen in deze innovatielabs en hun tools binnen de nieuwsredactie te vergroten.

In het algemeen concludeert deze dissertatie dat de ontwikkeling en de implementatie van algoritmen in de redactiekamer zich in een eerste staat van institutionalisering bevindt. Daarom wordt gesteld dat algoritmen de journalistieke instelling eerder verrijken dan heruitvinden. Het gebruik van deze tools leidt dus tot een meer accurate manier van nieuwsgaring, -productie, -verificatie en -verspreiding. Waakzaamheid is cruciaal bij het ontwikkelen en implementeren van deze algoritmes, omdat menselijke beslissingsmacht en autonomie gegarandeerd moeten worden om algoritmische verantwoording en transparantie in nieuwsoutlets te ondersteunen.