Technische Innovationen im Journalismus

Im DW Lab konzentrieren wir uns darauf, innovative Ideen für digitale, journalistisch relevante Produkte mit Reichweitenpotential abseits des Alltagsgeschäfts prototypisch umzusetzen. Gar nicht selten entstehen aus den entwickelten Prototypen dann auch echte Produkte.

Die Entwicklung einer Action für Google Home

Die Action „DW Discoveries“ für Google Home ist so ein Beispiel. Sie ist das Ergebnis einer zweiwöchigen Lab-Session, in der Elena Isayenko und Tobias Doll aus der Abteilung Digital Product Development im Detail analysiert haben, was die Zufriedenheit mit einer Action für Sprachassistenen wie Google Home maßgeblich ausmacht. Erfahrungen aus den Vorjahren mit Skills für Amazon Alexa sowie eine eigens durchgeführte CRM-Kampagne lieferten hierfür entscheidende Erkenntnisse: zur Nutzerführung, zum eigentlichen Inhalt sowie dem Nutzungskontext, also wie und zu welcher Tageszeit die Nutzenden die Skills aufrufen.

Entstanden ist daraus „DW Discoveries“. Es bietet 30-sekundige Wissenshappen in englischer Sprache aus den Bereichen Wissenschaft, Umwelt und Gesundheit. Die Inhalte werden der Nutzung entsprechend täglich frühmorgens aktualisiert und die Nutzenden bekommen sowohl alltägliche Tipps als auch interessante Fakten aus den drei Themenbereichen.

Von der Idee zum fertigen Produkt

Eine der größten Herausforderungen bei der Entwicklung neuer Formate für Sprachassistenten war es, ein intuitives Voice User Interface zu gestalten – für Nutzer*innen, die sich über Jahre hinweg mittels visueller Menüs durch Apps oder Websites navigiert haben. Es waren deshalb viele User-Tests nötig, die von Anfang an begleitend zur Entwicklung durchgeführt wurden.

„Um herauszufinden, wie unsere Nutzerinnen und Nutzer versuchen, eine Action durchzuführen, entstand schließlich eine sehr interessante Art von Coding-Workflow: Fehler konnten behoben werden, indem Anpassungen an den Interaktionsmodellen vorgenommen wurden.“, berichtet Elena Isayenko, Programmiererin bei Digital Product Development.

Die eingesetzten Frameworks, insbesondere Dialogflow, bieten Möglichkeiten die Sprachmodelle in direkter Iteration zu verbessern und zu vervollständigen, so dass eventuelle Fehler im direkt anschließenden, erneuten Durchlauf nicht mehr auftraten. Eine für alle Beteiligten, Entwickler*innen und Probanden, eindrucksvolle Erfahrung.

„Die Arbeit im DW Lab war für uns eine intensive Erfahrung, die uns viele wichtige Erkenntnisse eingebracht hat und Basis für die anschließende Fertigstellung von „DW Discoveries“ war.“, so der Programmierer Tobias Doll. 

Prinzipiell lässt sich gerade zu den technischen Anforderungen anmerken, dass es in diesem recht neuen Softwarebereich noch zu häufigen Änderungen kommt. Ein Best Practice heute muss morgen nicht mehr unbedingt gelten. Dies erfordert eine ständige Marktbeobachtung, um immer auf dem Laufenden bleiben zu können. Aktuell pausiert die Entwicklung für die Sprachassistenten sogar. Bald könnten die neuesten Fortschritte in der KI-Technologie der Entwicklung von Sprachassistenten aber neuen Schwung verleihen.

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