Warum wir Fachidiot*innen brauchen

Der Kultursektor hat ein Luxusproblem. Immer mehr analoge Bestände werden digitalisiert und können somit einem weltweiten Publikum zugänglich gemacht werden. Soweit der Luxus. Das Problem: Der wachsende Bestand an digitalen Daten und Archivalien liegt in der Hand weniger Wissensarbeiter*innen und Redakteur*innen, die bei der Kuratierung ohnehin schon alle Hände voll zu tun haben. Denn zusätzlich müssen diese Inhalte auch für zahlreiche Endgeräte (Wearables, AR/VR) mediengerecht aufbereitet werden. Der Faktor Zeit wird so ein hohes Gut. Zeit aber ist eine Ressource, die wir uns immer seltener leisten. Die erfreuliche Nachricht: Mittels Künstlicher Intelligenz (KI) gewinnen Wissensarbeiter*innen und Redakteur*innen bei der digitalen Kuratierung nicht nur Zeit, sondern auch neue Formen der Kulturvermittlung. 

Im Folgenden möchte ich ausführlicher skizzieren, wie KI bei der digitalen Kuratierung helfen kann und welche neuen Ansätze und Szenarien es auf der Präsentationsebene gibt.

Digitales Material liegt häufig in unterschiedlichen Systemen, Formaten, Mengen, Sprachen und Qualitätsstufen vor, die recherchiert, eingeordnet, zusammengefasst, klassifiziert und ausgewertet werden müssen. Mit Blick auf den wachsenden Datenbestand wird sich der manuelle Aufwand für Recherche und Analyse noch deutlich erhöhen.  
Auch für das Publishing müssen multimediale Inhalte für eine optimale User Experience aufwändig annotiert, aufbereitet, angeordnet, gruppiert und verknüpft sowie an ein sich kontinuierlich weiterentwickelndes Spektrum von Endgeräten, Zielgruppen und Nutzerszenarien angepasst werden.

Prinzipiell kann KI Wissensarbeiter*innen bei der digitalen Kuratierung in zwei Feldern unterstützen: Zum einen bei der Recherche und Aufbereitung von Daten und Objekten, zum anderen bei der Präsentation und Vermittlung von Kulturgütern. Maschinelle Verfahren können dabei helfen, manuelle Aufgaben der Datenrecherche und Content-Aufbereitung zu vereinfachen. Diese umfassen z.B. Named Entity Recognition (NER), also die Erkennung benannter Entitäten wie Personen, Organisationen und Orte, sowie Linking, Optical Character Recognition (OCR) und Verfahren zur Informationsextraktion wie beispielsweise Topic Modeling. Viel Zeit nimmt auch die Suche nach Informationen in Anspruch, wenn digitale Inhalte nicht mit qualitativ hochwertigen Metadaten versehen werden. Die Metadatenpflege gehört damit zu den klassischen Aufgaben, die durch den Einsatz von KI-Technologien verbessert werden. Hier bieten sich bewährte Verfahren aus dem NLP-Bereich (Natural Language Processing) an, die Texte maschinell analysieren und passende Keywords generieren.

Ein weiterer Aspekt ist die maschinelle Multimediaanalyse, also die automatisierte Bild-, Video- und Audio-Erkennung, um entsprechende Dateien durchsuchbar machen zu können. Dadurch wird es perspektivisch zum Beispiel möglich sein, gezielt Passagen in einem Video auszuwählen.  Hier lassen sich große Fortschritte auf dem Feld der Computer Vision bzw. der Mustererkennung auf Basis Künstlich Neuronaler Netze (Deep-Learning-Verfahren) verzeichnen. Über sogenannte Media-Fragmente können dann beispielsweise einzelne Passagen in einem Video passend zum Suchbegriff angezeigt werden.
Prinzipiell gilt bei all diesen Prozessen: Gute Ergebnisse werden vor allem im Zusammenspiel von „Mensch und Maschine“ erreicht.  Wissensarbeiter*innen und Redakteur*innen sollten deshalb als  „Kurator*innen“ fungieren, indem sie die maschinell erstellten Ergebnisse fachlich bewerten –  entsprechend lernt das System und wird kontinuierlich besser. Ausgewiesene KI-Forscher wie Professor Dr. Wolfgang Wahlster sprechen in diesem Zusammenhang von der KI als „Fachidioten“, die es zur Vereinfachung und Verbesserung aufwändiger Arbeiten einzusetzen gilt – Aufgaben, die in einer Welt voller Daten nach wie vor manuell erledigt werden müssen.

Über die klassische Arbeitsebene hinaus eröffnet KI vielfältige Möglichkeiten bei der Präsentation und Vermittlung von Kulturgütern. In diesem Zusammenhang möchte ich auf ein Format zu sprechen kommen, das bei der digitalen Kuratierung sein volles Potential entfaltet: ‚Storytelling‘. Der anfängliche Hype hat sich inzwischen als fundiert erwiesen – nicht ohne Grund: Einprägsame und emotional packende Geschichten sind heute eine notwendige Prämisse, um im ubiquitären digitalen Rauschen gehört zu werden. Wir sprechen in diesem Zusammenhang von Semantic Storytelling – ein Ansatz, der die gezielte Suche mit einer explorativen Vermittlung von Information verbindet.

Wie können Inhalte, Werke oder Objekte über die üblichen Ansätze hinaus einem Publikum anschaulich vermittelt werden? Auch hier lohnt ein Blick in die Toolbox der Künstlichen Intelligenz. Zum Beispiel lassen die Entwicklungen im Bereich der Tonalitätsanalyse (Sentiment-Analyse) vielversprechende Innovationen erwarten, die im Rahmen des Storytelling neue Möglichkeiten eröffnen. So können über KI-Verfahren zum Beispiel Stimmungen erkannt und dem jeweiligen Kontext zugeordnet sowie Empfehlungen ausgesprochen werden. Das kann die passende Musik sein, die richtige Stimmlage des*die Sprecher*in oder eine personalisierte Informationsvermittlung. Exemplarisch möchte ich hier kurz das ortsbezogene Storytelling nennen, das die Umgebung (Objekte im Gesichtsfeld, Ereignisse) in das narrative Konzept miteinbezieht. Die Kombination dieses Ansatzes mit den neuen Möglichkeiten mobiler ‘Virtueller Realität’ (VR), Augmented (AR)- und Mixed Reality (MR)- Anwendungen erweitern die Möglichkeiten und eignen sich insbesondere im Ausstellungskontext.

Vorstellbar wäre etwa folgendes Szenario: Für den Ausstellungsbesuch bekommen Besucher*innen eine AR-Brille zur Verfügung gestellt. Die Anwendung analysiert, welche Werke die Person wie lange betrachtet und identifiziert hieraus persönliche Vorlieben. Auf dieser Grundlage werden z.B. vertiefende Informationen zu dem favorisierten Werk bzw. verwandte Werke vorgeschlagen oder eine individuelle Museumstour erstellt. Ebenfalls interessant in diesem Zusammenhang ist die Möglichkeit, mittels semantischer Verfahren Content im thematischen Umfeld zu ermitteln (Serendipity/Brainstorming).
Erste Pilotprojekte gibt es auch mit Conversational Chatbots, mithilfe derer Nutzer*innen die digitalen Bestände eines Museums spielerisch erschließen können: Angefangen mit einer Eingangsfrage kann sich der*die Nutzer*in anhand von Vorschlägen durch die Bestände „chatten”. Die Conversational AI liefert hierbei Related Content, wie Modelle, Bilder, Videos, Audios, Dokumente etc. Der*die Nutzer*in kann somit selbst bestimmen, welche Quellen ihn*sie interessieren.

Soweit der Blick in die Zukunft. Ganz konkret arbeiten wir bereits heute daran, dass viele der Ideen und Visionen bald auch Realität werden. Im Forschungsprojekt QURATOR entwickeln wir gemeinsam mit neun Partnern aus Forschung und Industrie anhand praktischer Erfahrungen und Workflows eine modulare Plattform, die Wissensarbeiter*innen und Redakteur*innen bei der Kuratierung digitaler Inhalte unterstützen wird. Grundlage bilden intelligente Methoden und Verfahren auf Basis generischer Sprach- und Wissenstechnologien, Maschinellem Lernens (ML) und Künstlicher Intelligenz (KI). Hierdurch wird für Wissensarbeiter*innen und Redakteur*innen mehr Spielraum geschaffen, um hochwertigere Inhalte zu generieren und zu publizieren – denn nur so schaffen es Institutionen und Unternehmen, die Gipfel der immer schneller wachsenden Contentberge zu erklimmen und – oben angekommen – weithin sichtbar zu werden.

Armin Berger ist Geschäftsführer der 3pc GmbH, die er 1995 gründete. Seit über 20 Jahren ist er Experte für digitale Transformationsprozesse und entwickelt ganzheitliche Digitalstrategien und UX-Lösungen für kommunikationsintensive  Projekte mit hohem publizistischen Anspruch – vielfach ausgezeichnete Websites, Apps oder AR/VR- und Storytelling-Anwendungen.  

3pc ist Partner verschiedener renommierter Kultureinrichtungen und berät diese bei der digitalen Kommunikation. Als Bündnissprecher des BMBF-Forschungsprojektes QURATOR treibt Armin Berger unter anderem mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) die Entwicklungen im Bereich KI und digitaler Kuratierung maßgeblich voran. Schwerpunkte sind die Entwicklung redaktioneller Tools und Services sowie Storytelling-Anwendungen auf Basis Künstlicher Intelligenz.