Nepberichten en fake reclames zijn vaak niet van echt te onderscheiden. Ondanks dat bedrijven als Facebook en Twitter zeggen deze desinformatie eruit te filteren, is het haast geen doen om dat met de hand te doen. Met Artificial Intelligence (AI; kunstmatige intelligentie) gaat dat een stuk beter. Duitse studenten ontwikkelden daarvoor een speciaal filter dat met kunstmatige intelligentie werkt. Behalve dit filter ontwikkelden ze ook prototypes van systemen die omroepen helpen de juiste muziekkeus voor hun luisteraars te maken en een intelligente receptendatabase.

De studenten zijn afkomstig van de Universiteit Hamburg, de Hogeschool Wedel en de Hamburg Media School. Zij werkten in dit project samen met de mediabedrijven N-JOY, SPIEGEL MEDIA en Bauer Media Group. De drie toepassingen waaraan de studenten drie maanden hadden gewerkt, werden aan het publiek gepresenteerd tijdens de Prototyping Lab Reveals op designxport Hamburg.

Keuze voor de gemiddelde luisteraar

De studenten werkten in drie teams. Team N-Joy evalueerde 500 songs voor hun ‘Music Prediction Machine’, die ze van de jongerenzender van de NDR kregen. Het doel was om uit te vinden hoe de muziekredactie ondersteund kan worden bij het selecteren van nieuwe nummers voor de play lists. De Music Prediction Machine, die de studenten hebben ontwikkeld, moet de muziektitels analyseren aan de hand van verschillende kenmerken en berekenen hoe groot de kans is dat de titels goed worden ontvangen door “de gemiddelde luisteraar”.

Luister nu naar De IO Show!

Elke week het nieuws van Innovation Origins in je oren!

Hiervoor analyseert een audio-analyzer de titels aan de hand van 33 criteria zoals snelheid, stemming of genre en speelt vervolgens de resultaten af in een AI-applicatie. De resultaten worden vervolgens door de AI vergeleken met de enquêteresultaten, het eerdere luistergedrag en de smaak van de doelgroep. Op basis daarvan wordt een keuze samengesteld voor de programmamakers. Natuurlijk is deze AI nog geen muziekvoorspellingsmachine die bij N-JOY elke dag kan worden gebruikt. Maar het kan wel verder worden ontwikkeld in het Prototyping Lab, aldus Dr. Johanna Leuschen, innovatieredacteur bij N-JOY.

Het prototype van het SPIEGEL MEDIA-team is ontworpen om dubieuze advertenties van GoogleAdManager automatisch te blokkeren en frauduleuze en ongepaste reclame te filteren. Op dit moment is het vanwege de enorme hoeveelheid reclame-uitingen gewoonweg niet mogelijk om nep-advertenties handmatig te identificeren, legde het ontwikkelingsteam uit. De studenten ontwikkelden dus een zogenaamde Support Vector Machine, die “op basis van geclassificeerde gegevens voorspellingen kan doen over de maker van de reclamemedia”.

Aangezien deze gegevens echter niet via een interface kunnen worden uitgelezen, heeft het team een extra ‘bot’ gecreëerd, waarmee de GoogleAdManager kan worden doorzocht. Op deze manier  kon de AI van het systeem worden getraind met deze bevindingen, waarbij de ‘hit rate’ uiteindelijk 95 procent was.

Omgekeerde zoekfunctie in de receptendatabase

Het team van de Bauer Media Groep selecteerde handmatig 100.000 foto’s en recepten op bepaalde kenmerken en bouwde zo een intelligente database. Deze voorziet het HOUSE OF FOOD-archief met terugwerkende kracht van nieuwe metadata en biedt zo nieuwe zoekmogelijkheden. Het systeem markeert automatisch bestaande recepten en afbeeldingen op basis van kenmerken zoals kleur en ingrediënt. Daarnaast is er een omgekeerde zoekfunctie in de database. Hierdoor kunnen redacteuren niet alleen onbekende recepten vinden, maar ook zoeken op calorieën of criteria zoals veganistisch, glutenvrij, suikervrij of lactosevrij. Malte Jensen, publishing director bij HOUSE OF FOOD, prees de jonge ontwikkelaars en zei: “In principe kun je meteen met ze aan de slag.

Andere artikelen over Artificial Intelligence leest u via deze link.