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Chatbots @ Mediencamp Vienna

Chatbots @ Mediencamp Vienna

Short quick barcamp talk about chatbots in a journalistic context.

Philipp Naderer

December 03, 2016
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Transcript

  1. Chatbots für Newsrooms Philipp Naderer-Puiu

  2. Mein Hintergrund • Herbst 2015 – „Seestern Wuschelbot“ für Telegram

    • März 2016 – Seestadt.city-Bot für Telegram • Sommer – Seestadt.city-Bot für Messenger • August – „privater“ Forum Alpbach Programm-Bot • GEN Editors Lab @ Süddeutsche
 „New Approaches to Investigative Journalism“
 Honorable Mention (hinter dem STANDARD fin / Gerald)
  3. Wer nutzt Messenger-Dienste? 1 Milliarde 1 Milliarde 300 Millionen 300

    Millionen 820 Millionen 840 Millionen 220 Millionen 6 Millionen
  4. Wo nutzen wir Messaging Apps?

  5. Vorteile von Messenger-Diensten Keine Installation Automatische Updates Direkterer Zugang:
 Mit

    jemanden reden Unaufdringliche
 Standortabfrage Payments* WebViews /
 URLs zur Außenwelt Bild / Video / Audio
 Upload integriert
  6. Aus Entwicklersicht … Textbasiert Shortcuts, Buttons und Menüs möglich Sinnvoller

    Einsatz von Emoji % Plattformweit einheitliches UI Notifications Out of the Box
  7. Was sind Chatbots? • Programme die mit NutzerInnen Gespräche führen

    • Sowas wie Siri oder Cortana? Ja, aber mit einem Fokus auf Chats. • Ein altes Thema • „Das kennen wir doch schon aus IRC … “ • 1966 – ELIZA von Joseph Weizenbaum
  8. Zwei Ansätze Strikte Automaten mit fixen Buttons und Kommandos Völlig

    freie Eingaben
 Offener Kontext
  9. Die drei wichtigsten Buzzwords … 1. AI 2. Machine Learning

    3. NLP
  10. Soll mein Bot ein g’scheites Ding sein? • In 99%

    der Fälle: Nein! • Komplexes Thema, viel Know-how erforderlich • Set an Trainingsdaten extrem umfangreich,
 tausende Testdatensätze für recht simple Tasks • Wenn Bots „lernen“: Das geht schnell schief • Hohe Fehlerquoten, Spaß der Nutzung nimmt schnell ab
  11. None
  12. Gerade im journalistischen Kontext • Objektive Antworten liefern • Missverständnisse

    vermeiden • Keine Filter Bubble rund um NutzerInnen aufbauen
 Geofencing, Formale Bildung, Freunde, Likes, … • Wer kontrolliert den Lernvorgang?
 ProgrammiererIn? JournalistIn? • Wer ist letztverantwortlich wenn etwas schiefgehen sollte?
  13. Wie funktioniert nun ein Chatbot im Detail? Disclaimer
 Wir reden

    hier einmal
 nur über Facebook Messenger.
 Telegram und andere Dienste
 haben eigene Lösungen.
  14. Facebook-Seite Bot Messenger Platform Messenger Native App Web messenger.com Datenbank

    & APIs User kommuniziert mit einer Facebook-Seite API Webhooks Graph API
  15. Facebook-Seite Bot Messenger Platform Messenger Native App Web messenger.com Datenbank

    & APIs User kommuniziert mit einer Facebook-Seite API Proprietäre Systeme ‣ Kein Einfluss auf Systeme ‣ Kein Debugging / Log Files ‣ Intransparenter Review-Prozess ‣ Protokolle & internen Standards unbekannt ‣ Komplette Kontrolle über API-Standard
  16. Privacy & Sichtbarkeit Server Logs Facebook
 Page Inbox Profildaten

  17. ORF.at-Wahlbot

  18. Vorgehensweise • Was soll der Bot eigentlich können?
 Schnell klar:

    Ergebnisse, News und Hochrechnung. • Ablaufdiagramme erstellt • Platform Policy sehr genau durchlesen • Bot programmiert …
  19. Einen Bot programmieren … • Kommandos überlegen, Buttons definieren •

    PLZ ⇢ GKZ Mappings, Fuzzy Search für Orte, Ortsnamen optimieren • Benachrichtigungen programmieren, Fehler bemerken,
 noch einmal System für Benachrichtigungen programmieren • Kleiner Beta-Test am ORF Chatbot Hackathon mit Lemmings • Silent Launch: Anpassen der Regulären Ausdrücke & String-Matching • Public Launch: Regulären Ausdrücke werden immer komplexer
  20. ORF.at Open Source ‣ RingoJS – ringojs.org
 JavaScript Runtime für

    die JVM ‣ fbmessenger ‣ telegram ‣ xhub — Webhook Security Must-Have
 „The guy from ORF is the only one doing it right … “
  21. Best Practice: Erklärvideo

  22. Wo sind die Eastereggs?

  23. http://apply.lemmings.io

  24. None