FACULTY OF HUMANITY STUDIES
BEYOND JOURNALISM CASESTUDY INKABINKA
Het nieuws om technologie vorm te geven.
Masterscriptie Lotte van Rosmalen 10846042 lottevanrosmalen@gmail.com
Journalistiek en Media Research en Redactie voor Audiovisuele Media Universiteit van Amsterdam Dhr. prof. dr. M.J.P. Deuze 11 juli 2016
Inhoudsopgave 1. Voorwoord ………..………..………..………..……….. 5 2. Inleiding ………..………..………..………..……….. 6 2.1. Beyond Journalism ………..………..………..……..…. 6 2.2. InkaBinka ………..………..………..………..…… 6 2.3. Algemene vraagstelling ………..………..………..……..…. 6 2.4. Specifieke vraagstelling ………..………..………..……..…. 7
2.5. Relevantie van het onderzoek ………..………..……….. 7
2.6. Methoden ………..………..………..………..…… 8
3. Schets van de startup InkaBinka ………..………..………..………… 9
3.1. Ontstaansgeschiedenis ………..………..………..………… 9
3.2. Verdienmodel ………..………..………..………..…… 11
3.3. Het product ………..………..………..………..…… 12
3.4. Betrokkenen ………..………..………..………..…… 15
3.5. Verhouding tot andere initiatieven ………..………..………... 16
3.6. De startup-cultuur van Californië …………..………..………..…. 17
4. Theoretisch kader ………..………..………..………..…… 19
4.1. Technologie ………..………..………..………..…… 19
4.1.1. Computationele narratieve intelligentie ………..……..….. 20
4.1.2. Natuurlijke taalverwerving en –generatie ……… 21
4.2. Computationele journalistiek ………..………..……… 22
4.2.1. Computationele journalistiek van Anderson ……… 23
4.2.2. De zes benaderingen van computationele journalistiek ……. 23
4.2.3. InkaBinka op zes niveaus ………..………..……. 24
4.2.4. Interpreteren van data ………..………..……… 25
4.3. Toekomst van technologie in nieuws ………..………..……. 25
4.3.1. Nieuws in het bullet point-format ..………..……… 26
4.4. Journalistieke startups ………..………..………..………… 27
4.5. Verdienmodel van startups ………..………..……… 28
4.6. Werkomgeving ………..………..………..………..……. 28
4.7. Ideaaltypische waarden ………..………..………..…………. 29
5. Methodologische verantwoording ..………..………..………..……. 30
5.1. Verantwoording keuze InkaBinka ………..………..………. 30
5.2. Onderzoeksopzet ………..………..………..…………. 31
5.2.1. Observatie ………..………..………..…………. 31
5.2.2. Documentanalyse ………..………..………. 32
5.2.3. Semigestructureerde interviews ………….……..………. 32
6. Resultaten en analyse ………..………..………..………..…….. 35
6.1. Een open en creatieve kantoorruimte ………….……..………. 36
6.2.1. Verschuiving richting mobiel ………..………..……. 38
6.2.2. Kort en simpel in bullet point-format ………..…………. 38
6.3. Technologie-startup ………..………..………..………… 40
6.3.1. ‘Deliver better information faster’ ………..…………. 40
6.3.2. Één grote investering ………..………..……… 41
6.3.3. Verdienmodel van andere technologie-startups ……… 42
6.4. Ambitie Silicon Beach ………..………..………..………… 43
6.4.1. Een journalist, ‘gatewatcher’ en nieuws ‘aggregator’ ….…….. 43
6.4.2. ‘Look what daddy did!’ ………..………..……. 44
6.4.3. De wereld veranderen ………..………..……… 45
6.5. Traditionele journalistieke waarden ………..………..……. 46
6.5.1. Nieuwsselectie en autonomie ………..………..……. 47
6.5.2. Objectiviteit en onpartijdigheid ………..………..……. 48
6.5.3. Openbare dienstverlening ………..………..……. 49
6.5.4. Geldigheid en snelheid ………..………..……. 50
6.5.5. Hybride natuur tussen machine en mens ………..…………. 51
6.6. Toekomst van computationele journalistiek ………..………..……. 53
7. Discussie en conclusie …..………..……..………..………..…….. 55
8. Literatuurlijst ………..………..……..………..………..……. 58
9. Appendix ………..………..……..………..………..……. 61
9.1. Patenten ………..………..……..………..………. 61
9.2. Semigestructureerde interviews transcripties ………..………..…………. 61
9.2.1. Interview Kevin McGushion ………..……..………..………….. 61
9.2.2. Interview Chris Brahmer ………..……..………..………….. 75
9.2.3. Interview Drew Gregory Lynch ………..……..………..…. 87
9.2.4. Interview Savannah McGushion ………..……..………..…. 103
9.2.5. Interview Hunter McGushion ……..……..………..………….. 110
9.2.6. Interview Dan Stirling ………..……..………..……… 121
9.2.7. Interview James Kotecki ………..……..………..……… 126
9.3. Analyseschema ………..………..……..………..……….. 128 9.4. Kandidaten ………..………..……..………..……….. 128 9.5. Interne documentatie ………..………..……..………..……… 131 9.5.1. Designs ………..………..……..………..……….. 131 9.5.2. Deck december ………..………..……..………..……… 135 9.5.3. Deck oktober ………..………..……..………..……… 138 9.5.4. Investormail ………..………..……..………..……… 149 9.5.5. Job application ………..………..……..………..……… 153 9.6. Context Interview ………..………..……..………..………. 155
9.7. Interviewguide Beyond Journalism ………..………..……… 164 1. Voorwoord
In december ben ik als student aan de master Journalistiek en Media van de Universiteit van Amsterdam afgereisd naar Los Angeles in Californië. Het was een hele bijzondere ervaring. Graag bedank ik alle betrokkenen bij Beyond Journalism die mijn onderzoek financieel mogelijk hebben gemaakt en me hebben voorbereid op de buitenlandreis. Daarnaast bedank ik de oprichters van InkaBinka, Kevin McGushion en Chris Brahmer, voor de goede zorgen tijdens mijn verblijf en de tijd die ze voor het onderzoek hebben vrijgemaakt. Een speciaal dankwoord gaat ook naar mijn vader, die heeft geholpen bij het verbeteren van talloze versies van het schrijfwerk.
Om de research naar de startup InkaBinka uit te kunnen voeren, is een ‘non-disclosure agreement’, of geheimhoudingsovereenkomst, getekend. De lezer wordt verzocht om discreet met de inhoud van deze scriptie om te gaan.
Amsterdam, 2016
What motivates a California-based technology startup to automate news
production and change the way news is routinized? Is it acknowledgement? Or is it
to disrupt the journalism world? Or is it like most technology magnates from Silicon
Valley money? During my research in Los Angeles the previously mentioned
motivations were discussed. The founders of the company InkaBinka were
extremely welcoming and helpful.
InkaBinka is a news summarizer. What makes these news summaries
special is the fact that they have been written by an algorithm, a computer
program designed by the founders. InkaBinka picks about ten to thirty top stories
every day and presents them in a short four-bullet point summary. This way they
try to present daily news quick and easy to news consumers, so people don’t have to
visit multiple websites. This journalistic product made me wonder how technology
and journalism were creating content together for what they call ‘the average news
consumer’. The first thing I learned when I arrived is that the entrepreneurs are not
bothering the journalism side of their product much. They hired someone to select
articles everyday and focus more on the development of the technology. Why?
Because they focus on the technology side of the product and are trying to sell the
technology driving the InkaBinka app to a bigger technology company for a lot of
money. The following research question came to mind:
How does the journalistic ambition at InkaBinka relate to the focus on
developing and selling new technology?
I started the analysis of my research by separating the journalistic product - the
news summarizations - from the technology side. The startup InkaBinka is a
technology company with a journalistic product. The chief financial officer at the
startup phrased it this way: “InkaBinka is really a technology company. The news is
a way that they found to utilize technology.”
The journalistic application and the new technology depend on each other
as long as InkaBinka does not sell the technology. This fatale coexistence works
both ways: the news app needs the technology to exist. The person who collects
news for the application needs the computer program to quickly summarize
multiple articles. InkaBinka does not have the manpower to do so manually. The
technology on the other hand needs journalism for visibility and attention from
media and from that: potential buyers. It is a successful journalistic product from
the outside, with innovative technology inside.
The editor in chief is proud of his role at InkaBinka and wants to have his
fingerprint on the end result. The journalistic value ‘autonomy’ is of great
importance to him. Because the summarizing computer program does most of the
work, InkaBinka only needs one fulltime journalist to produce daily content. This is
convenient considering the costs, but what are the consequences for the quality of
news?
This development within technology enhancing journalistic production can
be problematic. InkaBinka purports to offer the most important news of the day
but that selection is based on the motivations of one single journalist. How – in our
current online sharing age – did we end up back at having one gatekeeper?
The founders of InkaBinka strive to distribute unbiased information quickly
to big group of people. The possible positive effect on society is one of the reasons
for starting InkaBinka, as is the possible disruption of the journalism field, but it is
not the main motivation. Selling the technology and financial profit matters the
most.
So journalism seems to be functioning as a commercial tool at the
technology startup. But will this side of new technological influence on journalism
have a negative impact on the quality of online news?
2.1. Beyond Journalism
Deze scriptie is onderdeel van het grotere onderzoeksproject Beyond Journalism. Het doel van dit project is om tot gedetailleerde case studies van nieuwe journalistieke ondernemingen en ondernemingsvormen te komen. De journalistiek bevindt zich in een periode van innovatie en transformatie. Daarbij is een ontwikkeling van een zogenaamde ‘startup-cultuur’ wereldwijd zichtbaar. In Beyond Journalism wordt onderzocht hoe de journalistiek zich ontwikkelt binnen nieuwe ondernemingsvormen en technologische vooruitgang.
2.2. InkaBinka
De startup waar in deze scriptie specifiek onderzoek naar is gedaan heet InkaBinka, een journalistieke applicatie en website waarop dagelijks het belangrijkste nieuws wordt samengevat in drie of vier zinnen vormgegeven in bullet points. Het kantoor van InkaBinka bevindt zich in Camarillo, een klein plaatsje in de buurt van Los Angeles. De slogan van de startup is: ‘Visuele nieuwssamenvattingen in twintig seconden. Word slim in twee minuten’ of ‘Visual news summaries in 20 seconds. Be smart in 2 minutes’. Het doel is om de lezer zo snel mogelijk te voorzien van het nieuws van de dag.
De nieuwsonderwerpen worden geselecteerd door de hoofdredacteur en vervolgens samengevat door een nieuw ontwikkelde computertechnologie. Het feit dat de nieuwssamenvattingen automatisch worden geschreven, onderscheidt de startup InkaBinka van concurrenten. De twee oprichters werken fulltime op het kantoor in Camarillo en zijn met name bezig met het verder ontwikkelen van de technologie. De drie hoofd- en eindredacteuren werken flexibel. Het bedrijf is opgericht met behulp van investeerders en alle werknemers zijn aandeelhouder. De grootste investeerder is oprichter Kevin McGushion. Het doel van de journalistieke applicatie is om de lezer met korte artikelen snel het nieuws aan te bieden. Daarnaast is het doel van de ondernemers om geavanceerde technologie te ontwikkelen en vervolgens te verkopen. Deze tweekoppigheid van InkaBinka met enerzijds ‘het journalistieke product’ en anderzijds ‘het technologische bedrijf’ speelt een belangrijke rol in dit onderzoek.
2.3. Algemene vraagstelling
Het overkoepelende project Beyond Journalism stelt de vraag: Wat komt er allemaal bij kijken om een startup in de journalistiek op te richten en draaiende te houden? Deze vraag vormt in deze scriptie een algemene basis voor de casestudy.
kennismaking met het journalistieke product dienen ter begrip van de startup. Daarnaast worden concurrenten op het gebied van technologie en journalistiek besproken ter duiding van InkaBinka’s positie. Deze informatie is van belang bij de uitwerking van het theoretisch kader, de methoden, resultaten en analyse, en tot slot de conclusie.
Vervolgens wordt in het theoretisch kader en de methode dieper ingegaan op de deelvragen die bij de algemene vraagstelling horen. Daarbij wordt gekeken naar de startup-cultuur en naar de moeilijkheden waar deze mee kampt. Ook behandelen de deelvragen specifieke werkomstandigheden, zoals de werksituatie en dagelijkse routine. Sociale- en professionele identiteit komen aan de orde, waarbij de werknemer bijvoorbeeld aangeeft in hoeverre hij of zij zich bezighoudt met journalistiek in een technologiebedrijf.
2.4. Specifieke vraagstelling
InkaBinka is onderdeel van een startup-beweging die nieuwe technologie inzet om automatisch teksten te schrijven. Ze presenteren zich aan de buitenwereld als een nieuwssite en mobiele applicatie die het belangrijkste nieuws samenvat in vier bullet points. InkaBinka belooft daarmee alle informatie te ontdoen van partijdigheid en feitelijk over te brengen. Het doel van het journalistieke product is om de lezer snel op de hoogte te houden van het dagelijkse nieuws. Ondertussen werken de oprichters aan de bevordering van de technologie en is het doel om deze uiteindelijk te verkopen. De hoofdvraag in deze scriptie is:
Hoe verhoudt de journalistieke ambitie van InkaBinka zich tot de focus op het ontwikkelen en verkopen van nieuwe technologie?
2.5. Relevantie van de vraag en het onderzoek
De relevantie van het project Beyond Journalism heeft te maken met de centrale trend van de ontwikkeling van een wereldwijde ‘startup-cultuur’, waarbij nieuwe ondernemingen worden opgericht binnen de journalistiek. Deze scriptie is een casestudy naar een technologiebedrijf in Californië, een Amerikaanse staat met een actieve startup-cultuur. In het bekende Silicon Valley zijn de hoofdkantoren van Apple, Google en Facebook gevestigd. InkaBinka opereert vanuit Los Angeles, in de buurt van het vergelijkbare Silicon Beach met ongeveer vijfhonderd startups (De Valk 2014). Beyond Journalism stelt zich ten doel een overzicht te creëren van de startup-cultuur en onderzoekt daarbij specifiek hoe de journalistiek zich in nieuwe ondernemingsvormen manifesteert en ontwikkelt. InkaBinka is een technologiebedrijf dat nieuwssamenvattingen in beknopte vorm automatisch genereert en is daarmee een pionier op het gebied van computationele journalistiek en automatisering. Het is in deze innovatieve en
voortdurende veranderende omgeving van belang om te onderzoeken welke positie journalistiek inneemt.
2.6. Onderzoeksmethoden
Dit onderzoek maakt gebruik van verschillende aspecten binnen de casestudy-methode. Allereerst is literatuuronderzoek gedaan naar de thema’s, zoals computationele journalistiek en startup-cultuur. Daarnaast is gekeken naar het journalistieke product InkaBinka en is een documentanalyse verricht met behulp van interne documentatie en communicatie. Bovendien zijn zes semigestructureerde interviews afgenomen bij de werknemers van de startup en zijn observaties gedaan op de redactie. In de methodologische verantwoording wordt dieper ingegaan op deze methoden.
In dit hoofdstuk worden verschillende onderdelen van InkaBinka beschreven om een schets te creëren van de startup. In de eerste twee deelhoofdstukken worden de ontstaansgeschiedenis en het verdienmodel van InkaBinka uitgewerkt. Vervolgens wordt in het derde deelhoofdstuk aandacht besteed aan hoe het journalistieke product van InkaBinka aan de gebruiker wordt gepresenteerd. Daarbij wordt ook gekeken naar de toekomst van het product en hoe de oprichters van plan zijn de technologie verder te ontwikkelen. In het vierde deelhoofdstuk worden de oprichters en werknemers van InkaBinka kort voorgesteld. Verder wordt een overzicht gegeven van de concurrentie van de startup InkaBinka, zowel op het gebied van technologie, als op dat van nieuws in een samengevatte vorm. En tot slot wordt in het zesde deelhoofdstuk de startup-cultuur van Californië behandeld.
Een deel van deze informatie in deze schets komt voort uit het onderzoek. Dat houdt in dat kennis uit het eerste interview met oprichters Kevin McGushion en Chris Brahmer, het contextinterview, is gebruikt. In de bronvermelding zal daarnaar gerefereerd worden met Contextinterview. De volledige transcripties zijn terug te vinden in de appendix. Ook is er gebruik gemaakt van de interne documentatie van InkaBinka, zoals de ‘investormail’ die de oprichters hebben rondgestuurd om de investeerders op de hoogte te houden van ontwikkelingen. Deze informatie is in de bron te herkennen aan de vermelding van Investormail. Sommige informatie komt uit de decks die gebruikt worden voor presentaties aan eventuele kopers of investeerders, aangegeven met Deck [maand]. Alle decks zijn tevens terug te vinden in de appendix.
3.1. Ontstaansgeschiedenis
Wendbaarheid is een belangrijke eigenschap van journalistieke en technologische startups. Lucia Naldi en Robert Picard constateren in drie casestudies naar Amerikaanse nieuwe bedrijven dat opgedane ervaring een belangrijke rol speelt bij de ontwikkeling van startups. Ook is het vermogen om na de oprichting de strategie en praktijk aan te passen van cruciaal belang voor een duurzaam bestaan (Naldi & Picard 2012: 1). In de geschiedenis van startup InkaBinka blijkt deze bereidheid om het concept te veranderen inderdaad noodzakelijk. Er zijn meerdere momenten aan te wijzen waarop het roer drastisch moest worden omgegooid.
Oprichter Kevin McGushion verkocht zijn eerste bedrijf Exel Orbital Systems in lucht- en ruimtevaart en halfgeleiderindustrie in 2008. Vier jaar later kreeg hij een idee voor een technologie startup dat hij uitvoerde met chief operating officer en software developer Chris Brahmer (Contextinterview). McGushion had ervaring met het starten van een nieuwe onderneming en gebruikte zijn ervaring en kennis bij de tweede startup. De belangrijkste les die McGushion heeft getrokken uit zijn vorige onderneming is ‘to fail fast’: ‘You make the wrong decision often and the best cure for the wrong decision is to fail fast and to be able to
recognize that wrong decision. People get emotionally attached to their ideas and do not want to let them go, but you need to let your idea go’ (Contextinterview).
Het oorspronkelijke concept was een website waarop gebruikers alle websites die ze dagelijks bezoeken konden verzamelen en structureren, een gepersonaliseerde pagina waarvan de gebruiker zelf de indeling en inhoud bepaalde (Contextinterview). Dit eerste format van InkaBinka werd gelanceerd in januari 2013 en oprichter McGushion was in februari te gast in televisieshow FOX News om meer naamsbekendheid te genereren. InkaBinka had een paar honderd betalende, actieve gebruikers.
Hoewel het ontwerp van de pagina zo eenvoudig mogelijk was, bleek de website voor de meeste mensen toch te ingewikkeld. De werknemers van InkaBinka gingen op zoek naar manieren om hun product te verbeteren en haalden de website tijdelijk offline (Contextinterview). Een nieuw, derde teamlid, Ryan Clark, hielp bij het verbeterde ontwerp van de website. Ze lanceerden het product voor de tweede keer in oktober 2013 maar het werd wederom geen succes. Volgens Brahmer had dat te maken met de overgang op mobiel gebruik, zoals smartphones en tablets (Contextinterview). Het team moest radicale wijzigingen aanbrengen in het product.
In januari 2014 bedachten de oprichters ‘Smart’, een tegel op de persoonlijke pagina met een samenvatting van het nieuws vormgegeven in bullet points (Figuur 1). Na verschillende versies binnen het originele ontwerp, de pagina, besloten de oprichters dat Smart hun hoofdproduct moest worden. Ze legden al het werk van het eerste concept aan de kant en stortten zich op het ontwikkelen van de technologie om nieuws samen te vatten. Clark had moeite met het loslaten van het originele idee en verliet het team (Contextinterview).
Figuur 1: Ontstaan van ‘Smart’ (Documenten InkaBinka)
De oprichters zoeken naar manieren om door andere media gepubliceerd nieuws automatisch samen te vatten met behulp van technologie. De samenvattingen moeten bestaan uit simpele woorden zodat het de lezer zo min mogelijk moeite en tijd kost om de boodschap te begrijpen.
nieuwsbronnen worden gebruikt voor de samenvatting (Investormail). Het kostte de makers vier maanden om de eerste versie van de back-end, genaamd Inkafy, te ontwikkelen (Contextinterview). Inkafy is het programma dat door de redacteuren wordt gebruikt om de samenvattingen te maken.
3.2. Verdienmodel
InkaBinka is een gratis mobiele applicatie en nieuwswebsite, en levert geen geld op. Alle kosten worden gedekt met investeringen. De investeerders zijn met name afkomstig uit het netwerk van oprichter McGushion. Hij is zelf de grootste investeerder en steekt het geld uit de opbrengst van zijn vorige bedrijf Exel Orbital Systems in de nieuwe onderneming. De COO, Editor in Chief en Analyst zijn in vaste dienst. De Editor wordt betaald per geredigeerd artikel (Contextinterview).
InkaBinka start in de ontwikkelingsfase haar technologie in verschillende clouds. Later begint de startup een eigen datacentrum. Het ‘hyperscale’ systeem waarop de applicatie server draait is gesponsord door HP Moonshot van Hewlett-Packard. De front-end, gebouwd in een mix van HTML, CSS en Javascript (Prickett Morgan 2014), is gericht op mobiele apparaten, in de veronderstelling dat lezers InkaBinka vooral gebruiken op hun telefoon. De apparatuur en techniek van InkaBinka is gesponsord door Hewlett-Packard en Kaiser Permanente. Patent-aanvragen, inmiddels negen, worden gratis verricht door McGushion Patent, de broer van oprichter McGushion. De volledige lijst van patenten is terug te vinden in de appendix. Dankzij investeerders en sponsoren lukt het de startup om de kosten te dekken.
In een presentatie uit 2015 blijkt dat InkaBinka maandelijkse kosten overweegt te verbinden aan het gebruik van de applicatie (Deck oktober). Uit het contextinterview wordt duidelijk dat deze plannen voorlopig niet uitgevoerd zullen worden. De oprichters hebben ook het idee een eenmalige aankoopbetaling van $4,99 te gaan vragen voor het nieuwe onderdeel van de applicatie, ‘Active Shooter’. Dit onderdeel wordt later in dit hoofdstuk behandeld.
Een andere optie om winst te genereren, is het aanbieden van advertentieruimte tussen de journalistieke content (Figuur 2). Tijdens de testfase van het product was het plan om bij een gebruikersaantal van een miljoen advertenties te plaatsen tussen de reguliere nieuwsberichten door. Deze advertenties zouden hetzelfde zijn vormgegeven zoals de andere artikelen (Deck oktober). Momenteel wordt er echter nog niet geadverteerd op InkaBinka. De plannen voor een winstgevend verdienmodel met betrekking tot het journalistieke aspect van InkaBinka staan tijdens dit onderzoek vrijwel volledig stil. De oprichters steken veel tijd in het verbeteren van de technologie om deze uiteindelijk te kunnen verkopen (Investormail).
Figuur 2: Advertentieruimte op InkaBinka (Deck InkaBinka uit oktober 2015)
In mei dit jaar laten de oprichters van InkaBinka weten dat ze enkele maanden de tijd nemen om de technologie te verbeteren en de waarde ervan te verhogen (Investormail). Twee grote technologiebedrijven, en mogelijk een derde, zijn geïnteresseerd in het kopen van InkaBinka’s technologie. Vanwege de getekende non-disclosure agreement kunnen hun namen niet openbaar gemaakt worden. De oprichters focussen zich momenteel op optimalisering van zoekresultaten in de vorm van een samenvatting.
3.3. Het product
Het primaire product van InkaBinka is de nieuwssite en mobiele applicatie met samenvattingen van nieuwsonderwerpen in drie of vier bullet points. Dagelijks selecteert de hoofdredacteur handmatig tussen de tien en dertig nieuwsonderwerpen vanaf Amerikaanse nieuwswebsites zoals Associated Press, Drudge Report en FOX News (Contextinterview). Deze laadt hij in Inkafy, het computerprogramma met de ontwikkelde technologie. Het geautomatiseerde proces duurt enkele minuten en bestaat uit verschillende fasen: het verzamelen van minstens vijftien artikelen op Google, selectie van de meest frequente informatie in deze artikelen en de vorming van enkele zinnen. Dus met de data die zijn verzameld via Google, formuleert het programma vier nieuwe zinnen met de belangrijkste informatie uit de artikelen. De Editor in Chief schrijft een titel, zoekt één of twee afbeeldingen bij het artikel en maakt de belangrijkste informatie dikgedrukt (Contextinterview). Bij elk artikel bestaat de optie om het gehele artikel te lezen op de nieuwsbron die door de Editor in Chief is ingevoerd. Regelmatig voegt de CEO handmatig een extra video over het onderwerp toe aan het artikel. De video kan van bijvoorbeeld YouTube-pagina’s zoals die van Wochit News, AP, NBC News, Reuters en NBO News
komen. Het journalistieke product van InkaBinka is een soort PowerPoint-presentatie met het belangrijkste nieuws van de dag waarin van links naar rechts genavigeerd kan worden (Figuur 3).
Figuur 3: Het product (Screenshots van Apple Store InkaBinka)
Onder het samengevatte nieuwsbericht heeft de lezer de optie om op Google te zoeken naar meer informatie over het onderwerp en het bericht te delen. Artikelen worden geplaatst in een zogenaamde ‘Storyline’ wanneer regelmatig over een onderwerp wordt gepubliceerd. In de Storyline staat een overzicht van alle eerder verschenen berichten over hetzelfde onderwerp gerangschikt op datum.
Figuur 4: Beoordeling van gebruikers van InkaBinka (Google Play InkaBinka)
Ten tijde van het onderzoek heeft het journalistiek product van InkaBinka ongeveer een miljoen bezoekers per maand, dat aantal stijgt met gemiddeld 1% per dag (Investormail). In de zomer van 2015 publiceerde InkaBinka 3.4 miljoen samenvattingen. In de maand januari in 2016 publiceerde InkaBinka 2.4 miljoen samenvattingen, twee keer meer dan in de zomermaanden (Investormail). Gebruikers raadplegen InkaBinka op twee platformen: mobiel en desktop, waarvan de meerderheid mobiel via bijvoorbeeld Android en iOS. In februari
2016 is het aantal keer dat gebruikers samenvattingen deelden verdrievoudigd. Vaak delen zij InkaBinka-artikelen via e-mail, Facebook, Twitter of LinkedIn (Investormail).
Figuur 5: Groei van gebruikers van InkaBinka (Deck oktober 2015)
Sinds de aanslagen op Parijs op 7 december werken de oprichters van InkaBinka aan ‘Active Shooter’, een pushmelding waarmee ze een noodsituatie zo snel mogelijk delen met de gebruiker. InkaBinka-gebruikers zijn een soort zender in hun omgeving. Zodra een telefoon met daarop de InkaBinka-applicatie binnen een bepaalde straal het geluid van een afgaand wapen detecteert, zendt InkaBinka een automatische waarschuwing naar andere gebruikers in de buurt. Active Shooter verspreidt crowd-sourced meldingen op het moment dat het gebeurt: ‘real-time’ en ‘raw’ (Contextinterview).
In het product van InkaBinka zoals het nu bestaat, is de technologie afhankelijk van informatie die al is gepubliceerd om de samenvattingen te maken. Zodoende moet InkaBinka eerst ‘wachten’ tot journalisten erover schrijven en de artikelen online plaatsen. De oprichters willen met de nieuwe functie ‘rauwe’ informatie brengen, onbewerkt en nog vóór een journalist het heeft verwerkt tot een nieuwsartikel (Figuur 3). Op langere termijn verwachten ze ook real-time berichten te sturen over bijvoorbeeld natuurrampen, demonstraties, geweld en het uitbreken van overdraagbare ziektes (Contextinterview). De melding zal automatisch in een narratief worden omgezet door de technologie. De CEO hoopt ‘the new news’ te worden: ‘and perhaps having InkaBinka will save your life’ (Investormail).
Figuur 6: Toekomst van InkaBinka (Website InkaBinka)
3.4. Betrokkenen
Op het kantoor dat is gevestigd op Houck Street in Camarillo werken twee mensen in voltijd, de oprichters Kevin McGushion en Chris Brahmer. Hoofdredacteur Drew Gregory Lynch werkt flexibel vanuit huis of op andere locaties. De kinderen van oprichter McGushion, Hunter McGushion en Savannah McGushion, vormen de eindredactie. Ze studeren tijdens dit onderzoek aan de universiteit.
Kevin McGushion (09-03-1966) 2012: CEO en oprichter InkaBinka 1990: Oprichter Exel Orbital Systems
2008: Verkoop Exel Orbital Systems aan Arc Machines Geen academische achtergrond
Chris Brahmer (27-03-1976)
2012: COO en medeoprichter InkaBinka Hoofd ontwikkelaar bij InkaBinka
VP Software Development en CPI Solutions
BA Art, Minor in Computer Science Westmont College
Drew Gregory Lynch (15-04-1989) 2013: Editor in Chief [hoofdredacteur] 2012: Nachtredacteur bij FOX News 2010: BA Filosofie
Deeltijd: MA Politieke Wetenschappen op Pepperdine University
Hunter McGushion (10-12-1992) 2013: Analist en eindredacteur 2012: Student BA Westmont College Major in Business Administration Minor in Computer Science
Savannah McGushion (02-05-1995) 2014: Copy editor
Student BA Loyola Marymount University Major in Business Management
Minor in International Business
Dan Stirling (14-04-1964) CFO en accountant
2000: Finance bij Excel Orbital Systems en InkaBinka BA Mechanical Engineering
MA Aerospace Engineering / MBA Business and Finance
3.5. Verhouding tot andere initiatieven
InkaBinka is niet het eerste platform waar het dagelijkse nieuws wordt samengevat. In 2012 werd Circa opgericht door Matt Galligan, Ben Huh en Arsenio Santos. Circa was een startup gericht op het maken van samenvattingen van het nieuws. Het doel was om zo objectief mogelijk de nieuwsfeiten te brengen. Circa noemde dit werk ‘atomization’: het opsplitsen van een verhaal in feiten, statistieken en quotes (Website Circa). Circa lanceerde haar applicatie op Apple iOS en verzamelde een groep trouwe volgers. Toch had de startup financiële problemen. Begin 2015 kondigden de oprichters aan dat ze moeite hebben om investeerders te vinden en dat ze hun product moeten verkopen. Een paar maanden later, op 21 juni, stopt Circa met publiceren omdat ze ook geen geschikte koper kunnen vinden. De totstandkoming van de samenvattingen blijkt te kostbaar en onmogelijk zonder financiering (Galligan 2015).
De CEO van InkaBinka wijst op het problematische model van Circa dat in tegenstelling tot InkaBinka niet op automatische productie was gericht (Investormail). Circa was afhankelijk van een grote redactie van tientallen journalisten om elke dag handmatig samenvattingen te schrijven (Welch 2015). Met de technologie van InkaBinka wordt de samenvatting snel en automatisch geschreven en zijn minder mensen nodig (Investormail). De ambitie van Circa is vergelijkbaar met die van InkaBinka, maar heeft duidelijk een andere, arbeidsintensievere aanpak.
Een andere concurrent is YAHOO News Digest, een nieuwsapplicatie van de zoekmachine en portaalsite YAHOO. Dit product biedt gebruikers elke ochtend en avond een samenvatting van het belangrijkste nieuws aan. De applicatie is een verkorte versie van YAHOO News. Het nieuws wordt gedeeltelijk door technologie vormgegeven in twee of drie paragrafen, afbeeldingen en belangrijke uitspraken (Apple Store: News Digest). De inhoud wordt automatisch bewerkt tot twee paragrafen door software maar door mensen gecureerd. InkaBinka onderscheidt zich van de YAHOO samenvatting met het bullet point-format. Het nieuws op News Digest wordt samengevat in een artikel.
Op het gebied van technologie heeft InkaBinka twee grote concurrenten: Automated Insights en Narrative Science. Zij werken met technologie in ‘natural language generation’ of natuurlijke taalgeneratie (NLG), waarbij grote datacollecties omgezet worden in een verhalende tekst. Steeds meer traditionele media ontdekken dat nieuws geproduceerd kan worden met een verzameling data. Zo maakt Automated Insights al teksten voor Associated Press en werkt Narrative Science samen met The Washington Post en Forbes.com. Ze maken gebruik van programma’s die de datasets binnen enkele seconden om kunnen zetten in een leesbare tekst. Deze programma’s heten ‘Quill’ bij Narrative Science en ‘Wordsmith’ bij Automated Insights (Websites Narrative Science en Automated Insights).
Redacteur bij Associated Press, Tom Kent, constateerde tijdens de transformatie naar het gebruik van de technologie van Automated Insights dat het proces van testen en leren werken met de technologie lang duurde (Kent 2015). Toch reageerden de werknemers van AP uiteindelijk positief omdat automatisering tijd vrij maakt voor waardevolle verslaggeving. Hun werk bestaat minder uit robotachtige taken zoals dataverwerking. ‘We estimate the automation of earnings reports has freed up about 20% of the time that we had spread throughout the staff in producing earnings reports each quarter’ (Kent 2015). De automatisering heeft bij AP dus een positief effect omdat werknemers meer tijd hebben voor taken die ze zelf waardevol vinden. Kent merkt ook op dat er minder fouten zitten in het product dat wordt afgeleverd.
Nieuwe technologieën die op ‘artificial intelligence’, ofwel kunstmatige intelligentie, zijn gebaseerd, lijken de markt van computertechnologie de komende jaren te gaan veranderen (Frankel & Hammond 2016). Grote technologiebedrijven zoals Apple, Google en Amazon hebben interesse in kleine startups zoals Narrative Science en Automated Insights. Ze kopen de technologie van deze concurrerende ondernemingen om hun eigen positie te versterken (Frankel & Hammond 2016). Ook InkaBinka ontwikkelt nieuwe technologie die mogelijk verkocht gaat worden aan een groot technologiebedrijf.
3.6. De startup-cultuur van Californië
Dit hoofdstuk gaat in op de positie van de Amerikaanse staat Californië binnen de startup-cultuur. Californië heeft een grote hoeveelheid startups met een focus op technologie en staat bekend om haar innovatieve karakter. Volgens onderzoek van Founders Guide for Startups and Entrepreneurs is Californië een geschikte locatie om een startup te beginnen vanwege haar centrale positie in de digitale technologie. De staat kent een mix van culturele en zakelijke kapitalisten waardoor financiële middelen en advies binnen handbereik zijn (Founders Guide).
Het beroemde Silicon Valley wordt regelmatig in verband gebracht met de Amerikaanse technologiesector. Succesvolle bedrijven zoals Google, Facebook, Apple,
Netflix en YAHOO zijn in dit gebied bij San Francisco opgezet (De Valk 2014). De laatste jaren breidt het technologiehart uit richting Los Angeles en het zogenaamde Silicon Beach.
In 2012 telt Los Angeles tussen de 5500 en 8300 actieve technologie startups, daarmee is de stad de nummer drie van de Verenigde Staten na Silicon Valley en New York. Succesvolle startups met een oorsprong in Los Angeles zijn bijvoorbeeld Snapchat, SpaceX en Tinder (The Global Startup Ecosystem Report, The Kauffman Index of Entrepreneurial Activity 2015: 42). In de stad is een grote behoefte aan talent in computertechnologie. Per jaar betalen startups in Los Angeles gemiddeld honderdduizend dollar aan salaris voor medewerkers in technologie, dat is zestien procent meer dan het gemiddelde in de Verenigde Staten. Per jaar studeren ongeveer drieduizend studenten in Zuid-Californië af in software engineering, de grootste hoeveelheid in de Verenigde Staten, inclusief Silicon Valley (William HSU, Co-Founder and Managing Partner at Mucker Capital). Ze hebben de grootste hoeveelheid (tweeëndertig procent) ‘remote’ of freelance werknemers. Daarnaast heeft Los Angeles veel doorgewinterde ondernemers met startup-ervaring (The Global Startup Ecosystem Report, The Kauffman Index of Entrepreneurial Activity 2015: 42). Deze cijfers wijzen op een (financieel) levendig ondernemingsklimaat in Californië.
Het onderzoek wordt ingekaderd door een beschrijving van de theorie en kernbegrippen die bij de casestudy naar InkaBinka van toepassing zijn. Deze studie is onderdeel van het grotere onderzoeksproject Beyond Journalism, waarbij wordt gekeken naar nieuwe journalistieke ondernemingen en ondernemingsvormen. InkaBinka is een technologie startup, daarom wordt allereerst de complexe terminologie van de technologie waar de startup gebruik van maakt uitgelegd. InkaBinka combineert nieuwe computertechnologie met journalistiek. De samenwerking tussen deze twee disciplines heet ‘computationele journalistiek’, en wordt toegelicht in het tweede deelhoofdstuk. De zes benaderingen van C.W. Anderson dienen als raamwerk bij de bestudering van computationele journalistiek en structureren de analyse. Deze theorie helpt bij het beantwoorden van zowel de algemene vraagstelling van Beyond Journalism, als bij het beantwoorden van de specifieke vraagstelling: Hoe verhoudt de journalistieke ambitie van InkaBinka zich tot de focus op het ontwikkelen en verkopen van nieuwe technologie?
Vanuit deze theoretische benadering van technologie en journalistiek wordt in het derde hoofdstuk verder uitgezoomd en ingegaan op de toekomst van journalistiek met de komst van nieuwe technologie. In hoofdstuk vier wordt aandacht besteed aan de vorm en toelichting gegeven op de term ‘bullet point’.
Het theoretisch kader focust vervolgens meer op de algemene vraagstelling van Beyond Journalism: Wat komt er allemaal bij kijken om een startup in de journalistiek op te richten en draaiende te houden? In deze hoofdstukken wordt ingegaan op de eigenschappen van journalistieke startups en hun verdienmodel. Ook komen sociale – en professionele identiteit aan bod. Het laatste hoofdstuk behandelt de journalistieke, traditionele ideaaltypische waarden van Deuze. Deze theorie wordt gebruikt bij de bestudering van de journalistieke ambitie van InkaBinka, onderdeel van de specifieke vraagstelling.
4.1. De technologie
De startup InkaBinka is onlosmakelijk verbonden met de technologie die de automatische samenvatting mogelijk maakt. De technologie kan worden uitgelegd aan de hand van enkele termen. Zo worden in dit hoofdstuk de termen ‘computationele narratieve intelligentie’ en de ‘kunstmatige narratieve intelligentie’ behandeld. Ook de twee complexe technologieën ‘natural language processing’ (NLP) en ‘natural language generation’ (NLG), te vertalen naar natuurlijke taalverwerking en –generatie, komen aan bod.
4.1.1. Computationele narratieve intelligentie
Tijdens het Gartner symposium in 2015 voorspelde Daryl Plummer dat in 2018 twintig procent van alle zakelijke teksten door machines zal worden geschreven. Deze
‘robotschrijvers’ produceren bijvoorbeeld budgetverslagen en sportsamenvattingen (Miller 2015). Of ze worden, in het geval van InkaBinka, aangewend om het dagelijks nieuws samen te vatten.
Hoewel de ontwikkelingen snel gaan, maken computers nog geen deel uit van onze talige cultuur: ‘Computers still cannot reliably create and tell novel stories, nor understand stories told by humans. When computers do tell stories, via an eBook or computer game, they simply regurgitate something written by a human’ (Riedl 2016: 1). InkaBinka is afhankelijk van artikelen die eerst door journalisten zijn geschreven om de samenvatting te maken.
De wetenschappelijke term waar geautomatiseerd schrijven onder valt, is ‘computational narrative intelligence’, in deze scriptie consequent vertaald naar computationele narratieve intelligentie. Narratieve intelligentie is het vermogen om een ervaring in narratieve termen uit te drukken (Mateas & Sengers 1999: 1). Twee uitdagingen van kunstmatige narratieve intelligentie zijn de veelzijdigheid en rijkdom van een narratief, en het behoud daarvan in de nieuwe weergave. ‘AI, like the rest of computer science, tends to prefer general and abstract formulations. Applied to narrative, this will result in the attempt to assimilate all narrative phenomena to a single, simplified formulation’ (Mateas & Sengers 1999: 8). Deze abstractie en simplificering zijn bij het bouwen van de technologie en ‘artificial intelligence’, ofwel kunstmatige intelligentie, van InkaBinka noodzakelijk.
Riedl definieert narratieve intelligentie breder: als het vermogen om verhalen te maken, vertellen, begrijpen en begripvol te reageren (Riedl 2016: 1). In de ontwikkeling van computationele narratieve intelligentie wordt geprobeerd dit (typisch menselijke) vermogen te leren aan computers. In de toekomst zou computationele narratieve intelligentie geïmplementeerd moeten worden in alle kunstmatige intelligentie, ‘so that they can act like humans, or understand human wants, needs, and desires. Artificial intelligences instilled with computational narrative intelligence may be more effective at communicating with humans and explaining their behaviour’ (Riedl 2016: 3).
Computationele narratieve intelligentie kan er dus voor zorgen dat computers menselijke ervaringen beter begrijpen en de reactie van mensen op een verhaal kunnen voorspellen. Ook in de journalistiek heeft deze intelligentie voordelen. ‘Automated journalists may benefit from narrative intelligence when determining how best to convey a narrative to different audiences.’ (...) ‘Computers may one day intentionally attempt to induce pleasure, or create a sense of suspense in both entertainment and journalistic contexts’ (Riedl 2016: 3).
4.1.2. Natuurlijke taalverwerking en -generatie
De kunstmatige narratieve intelligentie van InkaBinka maakt gebruik van twee complexe technologieën: natural language processing (NLP) en natural language generation (NLG), te
van computertechnologieën gericht op het automatisch analyseren en representeren van mensentaal (Cambria & White 2014: 48). De technologie verzamelt de informatie online wat een grote hoeveelheid data oplevert. Vaak is de informatie ongestructureerd omdat het is geschreven voor mensen. Daardoor is het niet direct door computers te verwerken (Cambria & White 2014: 48). Bij automatische analyse van teksten moeten de computers natuurlijke taal leren begrijpen om een voor computers verwerkbare dataset te maken. Onder meer InkaBinka heeft een technologie ontwikkeld die dat mogelijk maakt.
De vraag naar deze informatieverwerking neemt exponentieel toe. De overvloed aan data, de ‘critical mass’, heeft een negatief effect op het verkrijgen van informatie. ‘The democratization of online content creation has led to the increase of Web debris, which is inevitably and negatively affecting information retrieval and extraction’ (Cambria & White 2014: 48).
De door natuurlijke taalverwerking gestructureerde data kunnen opnieuw worden omgezet in taal door natuurlijke taalgeneratie. De generator heeft toegang tot een grote hoeveelheid kennis waarvan een selectie wordt gemaakt. De geprogrammeerde software kiest uit verschillende verwoordingen om de boodschap uit te drukken (Paris, Swartout & Mann 2013: 5). ‘To generate text, a system must choose some information from its knowledge base (or determine which information is to be disregarded), decide how to organize it, and determine how to realize the text in natural language, which includes both deciding on lexical items and syntactic structures’ (Paris, Swartout & Mann 2013: 5). In de complexe technologie van de taalgeneratie moet ook rekening worden gehouden met grammaticale en semantische structuren.
De natuurlijke taalverwerking en -generatie technologie van InkaBinka verzamelt minstens vijftien artikelen over een nieuwsonderwerp via Google aan de hand van een (voorbeeld-)artikel dat is ingevoerd. Vervolgens zet de technologie alle woorden waar de artikelen uit zijn opgebouwd om in een dataset die voor computers leesbaar is. De computer maakt dus eerst een dataset met behulp van natuurlijke taalverwerking. Vervolgens wordt de meest frequente informatie in de dataset geselecteerd en opnieuw gestructureerd. Met natuurlijke taalgeneratie wordt computertaal weer terug gebracht naar een voor gebruikers te begrijpen samenvatting. Het programma selecteert met behulp van kunstmatige intelligentie woorden die voor de lezer het snelst te begrijpen zijn (Contextinterview).
4.2. Computationele journalistiek
De oprichters van InkaBinka gebruiken computertechnologie om het product, de nieuwssamenvattingen, te maken. Journalistiek waarbij gebruikt wordt gemaakt van computertechnologie wordt ‘computational journalism’ genoemd, een term die in deze scriptie consequent vertaald zal worden met computationele journalistiek. Academisch
onderzoek naar deze relatief nieuwe vorm van journalistiek neemt in de laatste jaren geleidelijk toe.
InkaBinka is – samen met bijvoorbeeld Narrative Science en Automated Insights – een voorbeeld van een technologie-startup gericht op geautomatiseerde tekstgeneratie, oftewel de computationele narratieve intelligentie. Deze nieuwe vorm van tekstproductie bij InkaBinka valt onder de computationele journalistiek omdat computertechnologie wordt gebruikt om nieuws te brengen.
Turner en Hamilton noemen de computertechnologie in 2009 een aanvulling op de journalistiek. De combinatie van algoritmen, data en kennis van de sociale wetenschappen draagt bij aan de verantwoordelijkheid en geloofwaardigheid van journalistiek (Turner & Hamilton 2009: 2). Zij houden hier nog geen rekening met de nieuwe genererende functie van computertechnieken en beschouwen data slechts als suppletie. Flew et. al benaderen computationele journalistiek breder en noemen dataverzameling, samenvoeging van informatie en kennisvergaring als kenmerken (Flew et. al 2012: 158). ‘Computational techniques enable journalists to make more effective use of data by offering not only greater search and retrieval speeds, but by enabling more accurate cross referencing, data matching, and pattern identification to a degree previously unobtainable within the time, labour and resource limits in place’ (Flew et. al 2012: 160).
C.W. Anderson omschrijft computationele journalistiek als een steeds meer alomtegenwoordig voorkomen van algoritmische, sociaalwetenschappelijke en mathematische vormen van nieuws, door veel 21e-eeuwse redacties aangenomen en door
journalistieke opleidingen geprezen als ‘de toekomst van nieuws’ (Anderson 2012: 1005). Computationele journalistiek functioneert dan als een parapluterm die alle combinaties van journalistiek en technologie omvat. Daaronder vallen niet alleen computertechnologie en data als aanvulling op het nieuws, maar ook de taalverwerking en –generatie die ten grondslag kunnen liggen aan de nieuwsproductie, zoals bij InkaBinka. Computationele journalistiek is de meest alomvattende term waaronder ook de meer specifieke vormen van datajournalistiek en geautomatiseerde journalistiek vallen (Bucher 2016: 3). ‘Computational journalism can involve changing how stories are discovered, presented, aggregated, monetized, and archived’ (Cohen, Hamilton & Turner 2011: 66).
Anderson pleit voor onderzoek naar computationele journalistiek vanuit een interdisciplinair en externalistisch perspectief. ‘I argue that understanding the relationship between big data, algorithmic analysis, and journalism can be approached from a number of directions, all of which bracket the question of whether computation is “useful” for journalism’ (…) ‘If computational practices are the salvation of journalism, this salvation is
technologie op grote nieuwsredacties en hoe werksituaties en -routines het proces mogelijk tegenwerken. InkaBinka is geen onderdeel van een grotere organisatie. In deze scriptie wordt met onder meer documentanalyse en interviews gezocht waar in de startup-vorm van computationele journalistiek voor- en nadelen van de samenwerking tussen journalistiek en technologie te onderscheiden zijn.
4.2.1. Computationele journalistiek van Anderson
De eerdergenoemde publicatie van Anderson biedt houvast bij het onderzoeken van computationele journalistiek. Hij onderscheidt zes verschillende benaderingen of niveaus, die hij ‘lenzen’ noemt (Anderson 2012: 1010). In dit hoofdstuk worden eerst alle zes de niveaus kort uitgewerkt, vervolgens wordt toegelicht hoe ze op deze specifieke casus van InkaBinka van toepassing zijn en tot slot wordt uitgelegd hoe de theorie van Anderson helpt bij het interpreteren van de onderzoeksdata.
4.2.2 De zes benaderingen van computationele journalistiek
Anderson baseert vier van de zes lenzen op Schudsons klassieke typologie uit 1989 die uitgaat van de sociologie van nieuwsproductie. Schudson onderscheidt het economische -, politieke -, culturele - en organisatorische niveau waarop journalistiek bestudeerd kan worden (Anderson 2012: 1005). Anderson voegt twee niveaus toe: het institutionele - en technologische niveau. In zijn publicatie legt hij uit hoe deze zes lenzen zich verhouden tot de studie van computationele journalistiek.
De analyse van de eerste twee lenzen, de economische - en politieke organisatie van nieuws, vindt plaats op een macroniveau. Wanneer naar computationele journalistiek gekeken wordt door een politieke lens, ligt de focus op regelgeving. Welke regels maken het mogelijk voor computationele journalistiek om zich verder te ontwikkelen en welke gaan de groei juist tegen? (Anderson 2012: 1012). De relatie tussen innovatie op de redactie en de financiële situatie van de nieuwsorganisatie is te analyseren met behulp van de economische lens. Dit niveau komt bij startups bijvoorbeeld aan de orde bij het opzetten van een verdienmodel (Anderson 2012: 1012).
De derde benadering, een aanvulling van Anderson op de benaderingen van Schudson, is het institutionele perspectief. Computationele journalistiek is een nieuw veld dat opkomt tussen, en als combinatie van, de traditionele velden journalistiek en computerwetenschap. Deze traditionele instituten spelen een rol in de ontwikkeling van computationele journalistiek (Anderson 2012: 1014). Oorspronkelijke journalistieke waarden zijn bijvoorbeeld in meer of mindere mate van toepassing op de computationele journalistiek.
Op microniveau richt Anderson zich op het dagelijkse, organisatorische proces in de journalistiek in de vierde lens. De benadering focust op de manier waarop computationele
praktijken zich uiten op de redactie. Daarbij wordt bijvoorbeeld routine in de werkomgeving onderzocht.
Het vijfde niveau is gebaseerd op de klassieke typologie van Schudson: het culturele aspect van journalistiek en het symbolische systeem dat op de achtergrond meespeelt volgens Anderson. Daarmee is het een van de belangrijkste en evidente, maar ook minst begrepen aspecten van de journalistieke praktijk (Anderson 2012: 1015).
Technologie en het nieuws is het zesde niveau waarop volgens Anderson computationele journalistiek bestudeerd kan worden. In deze studie gaat de onderzoeker bijvoorbeeld op zoek naar de manier waarop journalistieke waarden verloren gaan wanneer ze in een digitaal ontwerp worden gepast (Anderson 2012: 1015). Anderson vraagt zich af wat overblijft van het traditionele verhaal en ‘newsroom notions’, zoals auteursrecht en de naamregel. Een ander aspect dat komt kijken bij de technologische lens is de tweekoppigheid van computationele journalistiek, door Anderson de ‘hybride natuur’ genoemd (Anderson 2012: 1016). De technologie die de informatieverwerking automatiseert is nooit uitsluitend materieel en altijd door mensen ‘aangezet’. ‘Data-crunching algorithms and other increasingly invisible information ordering devices are neither entirely material, nor are they entirely human – they are hybrid, composed of both human intentionality and material obduracy. In this way, the human becomes partially obdurate and the material partly intentional’ (Latour 1993). Een hybride oorsprong van een product wil in deze context zeggen dat het is ontstaan uit een wisselwerking tussen computer- en mensenwerk.
4.2.3. Anderson: InkaBinka op zes niveaus
In deze casestudy naar Inkabinka speelt het politieke niveau een kleine rol. Het onderzoek richt zich op hoe de journalistieke startup is opgericht en zich staande houdt. Daar komt regelgeving, zoals het ingewikkelde proces van aanvragen van patenten, aan te pas. Dit kan van invloed zijn op de dagelijkse werkzaamheden binnen de startup.
Het economisch niveau komt met name aan bod in de behandeling van het verdienmodel van de startup InkaBinka. Hoe houdt het bedrijf haar hoofd boven water? De specifieke vraagstelling van het onderzoek valt ook binnen dit economische niveau, namelijk de focus van InkaBinka op het ontwikkelen en verkopen van nieuwe technologie.
Op het organisatorische niveau gaat Anderson vooral in op hoe technologie geïmplementeerd wordt op een nieuwsredactie. De journalistieke startup InkaBinka is niet afhankelijk van een overkoepelende nieuwsorganisatie en technologie is vanaf het begin een noodzakelijk en groot onderdeel van de werkzaamheden. Een aantal algemene deelvragen over startups zijn te bestuderen op het organisatorisch niveau. Zo worden de routine en dagelijkse werkzaamheden van de startup onderzocht.
InkaBinka presenteert zich als een journalistieke startup met traditionele journalistieke waarden. In de casestudy wordt op dit institutionele niveau onderzocht in hoeverre de waarden van invloed zijn op de computationele werkzaamheden van de betrokkenen. Het culturele niveau helpt journalisten bij het maken van lastige keuzes, zoals de vraag of iets nieuws is. In het onderzoek naar InkaBinka worden bijvoorbeeld vragen over de selectie van de nieuwssamenvattingen door de hoofdredacteur behandeld op dit niveau.
De technologische lens is van toepassing op de hybride oorsprong van het journalistiek product van InkaBinka (Anderson 2012: 1016). De samenvatting is het resultaat van een wisselwerking tussen computerwerk en mensenwerk. Zonder technologie zou de samenvatting niet in zijn huidige vorm bestaan – het werk van de technologie kan onmogelijk door één persoon in dezelfde tijd worden uitgevoerd – en andersom wordt de technologie pas geactiveerd wanneer een mens het proces in werking zet. Ook het mobiele product en de aangepaste, ingekorte journalistieke vorm komen aan de orde.
4.2.4. Anderson: interpreteren van data
De theorie van Anderson wordt in deze scriptie gebruikt bij het interpreteren van de onderzoeksdata die voortkomen uit de observaties, documentanalyse, inhoudsanalyse en semigestructureerde interviews. De zes verschillende benaderingen van Anderson helpen bij het structureren van de analyse en komen impliciet terug in de resultaten.
4.3. Toekomst van technologie in nieuws
Verschillende academische teksten over de invloed van technologie op het nieuws herhalen dezelfde voordelen, zoals de grote hoeveelheid data en informatie die sneller kan worden verwerkt. Daarnaast kan automatisering personeelskosten besparen en de redactionele productie verbeteren (Anderson, Bell & Shirky 2012: 25). Nieuwe technologie zal de traditionele journalistiek verbeteren en zorgen voor meer interactie tussen journalisten en ‘informatie – en communicatietechnologie’ (ICT)-specialisten. De toename van computertechnologie in nieuws verklaren Flew et. al aan de hand van drie factoren: datasets van de overheid zijn op grotere schaal beschikbaar, er is meer geavanceerde en toegankelijke software en de digitale economie ontwikkelt zich snel (Flew et. al 2012: 157). ‘Computational techniques can improve the quality of investigative reporting and news journalism by greatly decreasing the time spent gathering and processing information from increasingly diverse sources’ (Flew et. al 2012: 160). Deze voordelen zijn niet het enige wat technologische veranderingen binnen de journalistiek met zich meebrengen. Software en algoritmen raken verstrengeld met de journalistieke praktijk. Redacteuren moeten hun werk aanpassen aan de technologie waarvan ze steeds meer afhankelijk zijn (Bucher 2016: 3).
Volgens Ryan Thornburg verandert met de komst van automatiserende technologie de samenstelling van de op winst gerichte nieuwsorganisaties. Technologie zal in journalistieke teksten de wie-, wat-, wanneer- en waar-informatie genereren, en journalisten zijn nodig om antwoord te geven op het hoe en het waarom (Thornburg 2014). Computers nemen routinematige taken over, zoals het herschrijven van persberichten, waardoor sommige journalistieke banen overbodig worden. Journalisten kunnen zich volgens Thornburg in de toekomst meer specialiseren en de informatie interpreteren (Thornburg 2014).
De toenemende invloed van technologie zal in de toekomst meer aspecten van journalistiek veranderen: ‘We think of data now as numbers in tables — scores, money, temperatures, but we’ll soon see data as behaviour and content metadata’ (Thornburg 2014). Thornburg ziet dat de technologie verbetert en grote hoeveelheden data vlot worden verwerkt tot vloeiende teksten (Thornburg 2011).
4.3.1 Nieuws in bullet points
De verschijningsvorm van het samengevatte nieuws op InkaBinka wordt het ‘bullet point’-format genoemd. De terminologie is vooral bekend van Powerpoint-presentaties waarbij de vorm wordt gebruikt om de kernboodschap weer te geven van een presentatie. De letterlijke definitie van bullet is het figuurtje, vaak een ronde bol, dat het begin van een nieuwe omschrijvende en samenvattende zin aanduidt (Russel 2014). Emilia Djonov en Theo van Leeuwen omschrijven de bullet point als een combinatie van een grafisch symbool, de bullet, en een woordelijk omschreven punt op de lijst, de point. Ze dienen om de leesbaarheid te verbeteren en visueel de aandacht te trekken tot de kernboodschap (Djonov & Van Leeuwen 2013: 232). Weinig literatuur onderzoekt het gebruik van bullet points in nieuwsberichtgeving. Een voordeel is dat het nieuws preciezer, sneller en gemakkelijker wordt om te lezen (Chi Kuen 2012).
Een belangrijke eigenschap van het product van InkaBinka is de samenvatting-vorm. De presentatie van nieuws in korte vorm bespaart de lezer tijd en moeite. ‘Online summarization is a crucial aspect of real-world products such as online live streams for natural disasters, product launches, financial or political events, breaking news notifications on mobile devices and topical daily news summaries like the YAHOO News Digest (Vuurens 2015: 1047).
Interessant is ook het visuele aspect van online nieuws dat InkaBinka presenteert. Het design is gericht op mobiel gebruik zodat de lezer altijd het nieuws bij de hand heeft. Yu en Jun concluderen in onderzoek naar gebruikerservaringen van websites op kleine schermen dat taken waarbij cognitieve informatieverwerking, zoals het lezen van nieuwsartikelen wordt vereist, gebruikers een voorkeur hebben voor simpele en intuïtieve designs (Yu & Jun 2016:
homepages can have a significant impact on perceived ease of use, reading time, and the overall reading experience (Yu & Jun 2016: 443). In de interviews wordt onderzocht wat deze technologie voor de medewerkers van InkaBinka betekent en hoe de betekenis zich verhoudt tot hun opvattingen over journalistiek.
4.4. Journalistieke startups
In de journalistiek is een veelvoorkomende term, en volgens Andra Leurdijk het buzzword op journalistieke opleidingen, ‘entrepreneurial journalism’ of in het Nederlands ondernemende journalistiek. Wat komt er allemaal bij kijken om een startup in de journalistiek op te richten en draaiende te houden?
Redacties ‘moeten zich steeds vaker bezighouden met hoe ze journalistiek werk op nieuwe manieren onder de aandacht van het publiek kunnen brengen en hoe ze daarmee geld kunnen verdienen’ (Leurdijk 2015: 9). Het journalistieke product ondergaat innovaties in vorm en inhoud, distributie, marketing en prijs (Leurdijk 2015: 9). Naldi en Picard constateren een behoefte aan vormen van nieuwe journalistiek in hun casestudies naar drie verschillende Amerikaanse startups. Nieuwe nieuwsondernemingen hebben volgens hen net als alle startups een effectieve planning, kapitaal, hulpmiddelen en betrokken leiders nodig om succesvol te worden. Ze moeten, tenzij ze onderdeel zijn van een gevestigd medium, het publiek actief benaderen om bekendheid te verwerven (Naldi & Picard 2012: 71).
Leurdijk noemt drie oorzaken voor de populariteit van het begrip ondernemende journalistiek: de snelle en vaak onvoorspelbare digitale ontwikkelingen, de sterke terugloop van het aantal journalisten in vaste dienst en groei van het aantal freelancers, en het toenemend aantal initiatiefnemers van nieuwe journalistieke diensten waardoor een innovatief klimaat ontstaat (Leurdijk 2015: 10). Het internet wordt in toenemende mate gebruikt als een platform voor startup nieuwsorganisaties door ondernemende journalisten (Naldi & Picard 2012: 69).
4.5. Verdienmodel van startups
Startups lopen financieel vaak tegen veel moeilijkheden aan. Nesheim schrijft dat startups vaak slecht werkende verdienmodellen en beperkt toegang tot kapitaal hebben. Ze zijn in veel gevallen afhankelijk van fondsen en investeringen. Daardoor is maar een klein aantal startups in staat om uit te groeien tot een succesvol bedrijf. Leurdijk stelt vast dat het voor startups lastig is om de benodigde financiële en juridische kennis te verwerven. Het is een zoektocht naar een stabiele bedrijfsvoering, de juiste partners en een goed verdienmodel (Leurdijk 2015: 53). ‘De opkomst van internet heeft het bedrijfsmodel van de traditionele media ondermijnd en het ontbreekt nog aan duurzame verdienmodellen voor online journalistiek’ (Leurdijk 2015: 21). Met name in de Verenigde Staten wordt originele nieuwsproductie door betaalde
professionele journalisten op grote schaal vervangen door het werk van amateurs, het hergebruiken van persberichten en geautomatiseerde nieuwsproductie (Leurdijk 2015: 21). InkaBinka is een startup waarbij de nieuwsproductie grotendeels is overgenomen door technologie en de nieuwssamenvattingen worden gemaakt met bestaande publicaties.
De meeste nieuwe online nieuwssites definiëren hun succes niet in termen van geld maar in maatschappelijke bijdrage en het eigen overleven (Naldi & Picard 2012: 72). In deze scriptie wordt onderzocht in hoeverre de maatschappelijke bijdrage en materieel of financieel succes belangrijk worden gevonden door de werknemers van InkaBinka.
4.6. Werkomgeving
Deuze en Lewis bestuderen individualisering in de creatieve industrie en hoe werknemers hun eigen professionele identiteit definiëren. Binnen de journalistiek kan de identiteit worden bekeken op organisatieniveau. In hoeverre heeft de journalist controle over het product en het werkproces binnen de organisatie? De werkplek, het kantoor, heeft invloed op routines en relaties op de redactie: ‘journalists in particular are good examples of cultural workers being thusly drafted into the professional ideology of journalism as practiced in a particular news organization’ (Deuze & Lewis 2014: 173). Een onderdeel van de casestudy is observatie van de werkomgeving waarin de oprichters van de startup werken.
Frank Esser onderzoekt de structuur van een redactie en hoe deze de journalistieke vrijheid, professionele autonomie en mediacontent beïnvloedt. Hij vergelijkt in zijn onderzoek Duitse en Britse nieuwsredacties. Op de Duitse redacties zijn de werknemers verdeeld over aparte kantoren waar zeer autonoom gewerkt wordt, terwijl op de Engelse redacties alle werknemers samen in een grote ruimte zitten. Verschillende afdelingen werken daardoor minder samen. Het ‘effect of a central, open-plan newsroom lies in editorial control. It is much easier for the British editor to supervise each step of the operation’ (Esser, 1998: 386). Hoewel de redacteuren en eindredacteuren op de Britse redactie een paar meter uit elkaar zitten, is er vrijwel geen contact. De redacteuren leveren hun artikel in en de eindredacteur redigeert het. Dit onderscheid is op de Duitse redactie minder groot omdat de redacteuren meerdere petten dragen. Esser onderscheidt meer ‘editorial control’ op de Britse nieuwsredactie tegenover meer ‘journalistic autonomy’ op de Duitse redactie (Esser, 1998: 391). In deze casestudy naar InkaBinka wordt gekeken naar de werkomgeving en wordt onderzocht of de situatie van invloed is op de mentaliteit van de betrokkenen.
4.7. Ideaaltypische waarden
De veranderingen in journalistiek door technologische vooruitgang zijn van invloed op de traditionele waarden. Grubenmann en Meckel onderzochten de invloed van de professionele
Ze focusten zich op mechanismen in journalistiek werk en hoe deze benut worden in het veranderende journalistieke klimaat (Grubenmann & Meckel 2015: 5). De verschillende opvattingen over de traditionele journalistieke waarden van twee groepen worden vergeleken. Grubenmann en Meckel tonen aan dat deelnemers waarden zoals snelheid en kwaliteit als conflictueus ervaren. De ene groep vindt kwaliteit de belangrijkste waarde, terwijl de andere groep zich meer bewust is van de tijdsdruk om de informatie zo snel mogelijk bij de lezer te krijgen (Grubenmann & Meckel, 2015: 12).
In de specifieke vraagstelling gericht op de journalistieke ambitie van InkaBinka wordt ook onderzocht hoe de traditionele journalistieke waarden zich verhouden tot het doel om nieuwe technologie te ontwikkelen en verkopen. Deuze vat de vijf belangrijkste ideaaltypische waarden samen op basis waarvan journalisten voelen dat wat zij doen legitiem is (Deuze 2005: 446):
1. Openbare dienstverlening (de journalist als ‘waakhond’, en het actief verzamelen en verspreiden van informatie);
2. Objectiviteit (journalisten zijn onpartijdig, neutraal, objectief, eerlijk en geloofwaardig);
3. Autonomie (journalisten werken autonoom, vrij en zelfstandig); 4. Directheid (journalisten voelen urgentie, actualiteit en snelheid); 5. Ethiek (journalisten begrijpen geldigheid, legitimiteit en ethiek)
(Deuze 2005: 447).
Niet alle waarden zijn van toepassing op de startup InkaBinka omdat de nieuwssamenvattingen voortkomen uit artikelen die geschreven zijn door andere journalisten. Met behulp van semigestructureerde interviews wordt onderzocht hoe de traditionele waarden in het journalistieke werk en product van InkaBinka een plaats krijgen.
5. Methodologische verantwoording
In dit onderzoek naar InkaBinka wordt gebruik gemaakt van de casestudy methode. Denscombe benadrukt de focus op één instantie die wordt onderzocht in deze methode. De studie richt zich op diepgang, op het specifieke en op het proces (meer dan op het resultaat). Bovendien wordt een natuurlijke omgeving onderzocht in plaats van een kunstmatige situatie, en worden meerdere onderzoeksmethoden gebruikt (Denscombe 2010: 54). Ook Soy benoemt dat casestudies meerdere bronnen omvatten. Ze kunnen meerdere cases binnen een studie omvatten en leveren een grote hoeveelheid data op voor de analyse. Deze eigenschappen maken de casestudy complex (Soy 1997: 8). De methode is geschikt voor humanstudies. ‘The advantages of the case study method are its applicability to real-life, contemporary, human
