Как технологии помогают делать медиа?

Примеры компаний, которые уловили дух времени и создали крутой контент.

Помню, как во время работы в журналисткой редакции мы с коллегами жаловались на то, как жестко тормозит программа для создания сюжетов и как, черт побери, вернуть эксклюзив, который кто-то случайно снёс. Эти ситуации портили нервы сотрудникам, вызывали негодование у наших инженеров и самое главное - технические пакости на время превращали эфир в "говно" (прим. одно из любимых мягких ругательств моего бывшего босса). После журналистики я пошла работать в IT и с удивлением обнаружила, что сейчас почти у всех крутых производителей ПО есть целое направление по разработке систем для медиа - от создания контента до управления финансами и персоналом.

Здесь я приведу несколько прикольных примеров работы с медийным контентом.

Thomson Reuters

Перед выборами американского президента в 2016 году Thomson Reuters решила, что её системы по обработке результатов голосования не умеют быстро работать с большим потоком информации с избирательных участков. Неподходящие системы могли бы помешать агентству быстро и качественно делать новости в день голосования, стать главным источником информации о выборах для интернет-аудитории. Что было сделано? Reuters внедрила системы компании SAP по обработке, анализу и визуализации данных с пунктов голосования в режиме реального времени. В результате, журналисты смогли за 2 секунды получать обновления по голосованиям, на этой основе быстро делать инфографику и оперативно готовить новости.

Плюс к выборам 2016 года Thomson Reuters сделало игровое приложение White House Run, где пользователи составляли идеальный образ своего президента. В этой игрушке можно не только потренировать свою политическую фантазию, но и, например, проверить знание американской истории и законодательства страны. Не уверена, что приложение похоронили после 2016. Давайте проверим магазины приложений в следующем году? Может, и мы развлечемся:)

Wornontv.net

Девушка из Штатов Линда создала сайт, который распознаёт и продаёт одежду звёзд любимого тв-шоу или сериала. Где же ты была, милая, когда мы, российские школьницы, искали наряды из "Дикого ангела" и "Зачарованных"? Технологии машинного обучения и нейросети позволяют сопоставить образ героини с ассортиментом в популярных интернет-магазинах и заказать себе эти вещи прямо домой. Кайф же?

Washington Post, Bloomberg, Associated Press

Эти компании породили один большой вопрос о будущем журналистики: кто лучше напишет новости - живой человек или искусственный интеллект? Washington Post, Bloomberg, Associated Press уже несколько экспериментируют с роботами, которые сами пишут короткие финансовые и спортивные информационные материалы. Робот-журналист представляет собой алгоритм, который сканирует много, очень много информации о событии, выбирает структуру материала из архива заранее заданных шаблонов, затем выделяет элементы этого шаблона в потоке информации о событии, вставляет нужные имена, числа, рисует графики и вуаля - новость готова. Сторонники этого подхода - дата-журналистики - говорят, что роботы освобождают журналистов от скучной работы и позволяют тщательнее покопаться в расследовании, подготовиться к интервью или поучиться. Ещё, говорят, что роботы делают меньше ошибок:) А вот скептики подмечают, что новости, написанные роботами, набирают меньше просмотров -- живые люди все-таки любят живых авторов.

Знаете еще интересные примеры по работе с медийным контентом? Давайте обсуждать в комментах:)