Elämme maailmassa, jossa digimaailma ja somejätit vaikuttavat suoraan valtionjohtajien, yritysten, ihmismassojen tai yksittäisten kansalaisten ajatteluun ja käytökseen.

Meidän tehtävä on selittää monimutkaista maailmaa journalistisin keinoin ja auttaa kansalaisia ymmärtämään uusia vallankäytön muotoja. Some- ja digijätit eivät tee työstä kuitenkaan helppoa.

Siksi me Yle News Labissa rakennamme uutta datamenetelmää toimittajien avuksi. Ykköstavoitteena on auttaa uutishankinnassa ja samalla lisätä tietoisuutta koneoppimismenetelmien ja datamuotoilun hyödystä journalistisessa työssä käytäntö edellä.

Tekemisen ytimessä on asiantuntijatiimi, joka tuo yhteen journalistit, datatieteilijät ja datamuotoilijat. Yhteistyössä kehitetään asiantuntijatyökalua ja yhteistyömenetelmää, jonka avulla somen vallankäyttöä voi tarkastella pintaa syvemmältä.

Viimeisimpänä olemme olleet apuna mm. Satu Helinin jenkkivaalien somevaikuttamista käsittelevässä syväanalyysissa Kurkistus kuplaan (joka herätti myös merkittävää kansainvälistä kiinnostusta ja käännettiin englanniksi) ja Mattias Mattilan Instakuva-jutussa Mainos vai ei?. Meneillään on juttu, jossa analysoimme tekoälyn avulla isoja suomenkielisiä tekstimassoja somevaikuttamisen selittämiseksi.

Valeprofiilien kautta saatujen tuhansien datapisteiden analyysissa ihminen ja kone tekevät saumatonta yhteistyötä. Kymmenien tuhansien kuvien luokittelu tapahtuu tekoälyn avulla ihmisen pitäessä huolta siitä, että tulkinnat ovat järkeviä ja uutiskulma on kaiken tekemisen ytimessä. Tilastolliset menetelmät kuuluvat perustyökalupakkiin ja lisäksi pyrimme löytämään ja kehittämään menetelmiä, jotka selviävät myös luonnollisen kielen analysoimisesta uutishankinnan tarpeisiin.

Olemme pitkän tien alkumetreillä ja onnistuminen vaatii saumatonta yhteistyötä.

Suurimmat tähänastiset opit ovat se, että 1) uutishankinnassa uudet menetelmät luodaan ja valitaan aina yhdessä - kaikki tekeminen lähtee uutisen etsimisestä. 2) Datajäljet ja uudet löydökset saattavat kuitenkin muuttaa jutun ydintä tai näkökulmaa. Aluksi kaavailtu näkökulma, datasetti tai analyysimenetelmä ei toimikaan ja tiimin pitää olla valmis “ketterään” suunnanvaihtoon. 3) Jokaiseen juttukeissiin syntyy oma minitiiminsä. Monialatiimissä on erittäin tärkeää keskittyä yhteisen kielen ja syväluottamuksen luomiseen. Yhdessä ymmärtäen olemme enemmän.

Kun kaikki palaset loksahtelevat kohdalleen, toimittajat, News Labin asiantuntijat (datatieteilijät, datatuottajat ja designerit) ja Ylen Plusdeskin mainiot tekijät tekevät datasta elävää tarinaa: puhuttelevaa datalähtöistä ja visuaalista uutisjournalismia, jossa ihminen ja kone toimivat saumattomasti yhdessä.

Kirjoittaja Jarno M. Koponen on Yle News Labin Head of AI and Personalization. Voit pingata häntä Twitterissä tästä.