„Hallo, mein Name ist Pepper!“

Autistische Kinder benötigen besondere Unterstützung, um die mit der Einschränkung einhergehenden alltäglichen Herausforderungen möglichst unbeschwert bewältigen zu können. Bislang liegt es an den Therapeut*innen, spielerisch die Entwicklung der Betroffenen zu begleiten und auszubauen. Im Rahmen der „Langen Nacht der Wissenschaften 2022“ stellte Thomas Heid, Senior Consultant bei dem Softwareentwicklungsunternehmen Astrum IT, den Roboter „Pepper“ vor. Ein freundlich dreinblickendes „Menschlein“ in Größe eines Grundschulkindes. Er spricht; er tanzt; er lässt Musik erklingen. Ein überdimensioniertes Spielzeug oder steckt da mehr dahinter? 

Pepper ist in der Lage, ähnlich wie ein Sprachassistent à la Siri oder Alexa, einen Dialog mit seinem Gegenüber aufzubauen und sucht dabei mit seinen Cartoon-artigen Augen stets Blickkontakt. Auf Befehl spielt er Saxofon, lädt das Kind zum Tanzen ein oder amüsiert es mit einer Erzählung. Ein auf der Brust integriertes Tablet ermöglicht weitere Spielereien rund um die Verbesserung der sozialen Fähigkeiten des Patienten. So besteht zum Beispiel ein Mini-Game für den Nutzer daraus, diverse Mimik-Darstellungen oder Stimmlagen zu unterscheiden und so deren Bedeutung einfacher zu lernen. Schaut das Mädchen traurig auf dem Bild? Klingt der Mann glücklich? 

Was Pepper aber wirklich besonders macht, ist die individuelle Wiedererkennung des Kindes. Der Roboter merkt sich das persönliche Gesicht, welches als eigenes Profil festgehalten wird. Mit Hilfe eines Gesichtserkennungsalgorythmus liest und versteht der kleine Humanoid die Emotionen seines Gegenübers, wodurch er auf die einzelnen Gefühlslagen des Kindes reagieren kann. 

Soetwas gehört auch zum Ablauf der Sitzungen bei menschlichen Therapeut*innen. Doch das Projekt ERIK (Entwicklung einer Roboterplattform zur Unterstützung neuer Interaktionsstrategien bei Kindern mit eingeschränkten sozio-emotionalen Fähigkeiten) soll eine wichtige Trennung liefern.

Der persönlicher Baymax in der Therapie

„Es ist wirklich diese Abstufung, dass ich dem Kind etwas nicht so menschliches vorsetze und es sich leichter tut, damit zu interagieren“, erläutert Heid. „Genau mit dem Augenkontakt zum Therapeuten gibt es Schwierigkeiten. Da richtig zu reagieren, macht es viel nervöser.“ Pepper soll durch sein spielzeugartiges Erscheinen auf Augenhöhe dem Kind erleichtern, sich auf die Therapie einzulassen. „Das Kind bemerkt eben nicht direkt, dass da sich ein Mensch dahinter versteckt, und tut sich leichter, eine Verbindung aufzubauen“, erklärt der Senior Consultant.

In Zukunft vielleicht Dr. Pepper? 

Ist damit der Roboter als Ablösung für menschliche Therapeut*innen gedacht? Keineswegs. Es ist eine Erweiterung zu den bisherigen Methoden in der Behandlung autistischer Kinder. Stets anwesende fachkundige Betreuer ist dabei vorgesehen, um unterstützen sowie eingreifen zu können. Schließlich ist das Ziel, dass das Projekt dem Betroffenen hilft, mit anderen Menschen umzugehen. Da dürfen diese selbstverständlich nicht fehlen.

Das Projekt ERIK befindet sich noch in der Prototyp-Phase, durfte aber bereits erste Testläufe durchführen. Ein paar Jahre braucht die Software laut Heid noch zur Optimierung, bis er mit ausgebildeten Therapeut*innen dann serienmäßig vielen Kindern eine helfende Hand sein kann.

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Herzlich Willkommen zum FutureComCast – dem Podcast zur Zukunft der Technikkommunikation.Wir sind Studenten des Studiengangs Technikjournalismus und Technik-PR der TH Nürnberg. Zweimal im Monat liefern wir euch Einblicke in die Zukunft. Heute mit Pascal Schöpf zum Thema Datenkompetenz.

Daten, Datentreiber, Datengetriebene.

Überall kommen wir – bewusst oder unbewusst – mit Daten in Kontakt, oder hinterlassen diese. Auch in Unternehmen lagern riesige Datenschätze, welche nur geborgen werden müssen. Warum sich das allerdings nicht immer lohnt, erklärt Martin Szugat im Gespräch mit Pascal Schöpf im FutureComCast. Szugat ist Gründer und Geschäftsführer von Datentreiber und berät Firmen vom Dax- oder Energiekonzern bis zum Medienunternehmen, wie Daten sinnvoll genutzt werden können. Außerdem beschreibt er im Gespräch, dass Benchmarking mit Kennzahlen das Kräftemessen des 21. Jahrhunderts ist.

Konzept: Matthias Schulz, Anna Frey und Pascal Schöpf; Moderation: Pascal Schöpf; Schnitt: Matthias Schulz

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Ein Gastbeitrag von Jessica Herfel

Denken Sie, dass der Roboterjournalismus die Arbeit von Journalisten erleichtert?

Alkan: Ich denke erweitern passt hier besser als erleichtern. Mit unserer Software erleichtern wir dem Journalisten nicht seinen Job, wir geben ihm nur mehr Zeit seine Arbeit zu erledigen. In dem Zusammenhang kann das aber natürlich auch als Erleichterung gesehen werden. Journalisten müssen sich dadurch beispielsweise auch nicht mehr mit dem Zurechtstutzen von Technik-PR-Meldungen und damit, dass diese auf ihre Webseite passen, beschäftigen. Solche Tätigkeiten kann von A bis Z die Maschine erledigen. Und die Journalisten können dann die große Technik-Story schreiben.

Maschine gemeinsam mit dem Menschen

In welchen Bereichen kann der Roboterjournalismus helfen und Aufgaben übernehmen?

Alkan: Mir ist es immer ganz wichtig, dass es um Mensch und Maschine als Gemeinsames geht und nicht um den Menschen gegen die Maschine. Wir müssen also einfach schauen, wie dieses kooperative Arbeitsmodell aussieht und welche Aufgaben Textroboter im Verhältnis zum menschlichen Journalisten übernehmen. Auch repetitive Aufgaben können natürlich von Maschinen übernommen werden. Das sind Aufgaben, die sich Verlage vorher vielleicht nicht geleistet haben, weil die Kosten für den Inhalt im Verhältnis zum Ertrag, der mit dem Inhalt möglich war, sich nicht gelohnt haben.

Artikel zum Thema: Wie Roboterjournalismus sich auf die Medienlandschaft auswirkt

Stehen der Programmieraufwand und die Programmierkosten im Verhältnis zum Nutzen?

Alkan: Für andere Anbieter kann ich da leider nicht sprechen. Unsere Software kostet 279 Euro im Monat. Es können dann mehrere hundert Texte im Monat erstellt werden. Außerdem ist es mit unserem Tool kein Programmieren, sondern ein Konfigurieren. Vorgestellt werden kann sich das als Word für automatisierte Texte. Sie bedienen Word und dann kommt da ein Text raus. Ein bestimmter Textbereich wird markiert und eine Funktion hinzugefügt, dann wird ein zweiter Textbereich markiert und ebenfalls eine Funktion hinzugefügt. Das geschieht aus über 350 verschiedenen Funktionen und am Ende ist der automatisierte Text erstellt. Das macht der Redakteur alles selbst. Wir hingegen kümmern uns um die Vereinfachung der Plattform, soweit es geht und geben dem Journalisten quasi die Möglichkeit, ohne einen Techniker mit seinem ganzen Domain-Wissen Texte zu generieren. Das heißt für mich, der Aufwand steht immer im Verhältnis, weil wir mit dem Wissen des Journalisten Texte in höchster Qualität erstellen.

Fehler menschlich erkennen

Müssen die durch die Software generierten Texte nochmal Korrektur gelesen werden? Ist da der Aufwand nicht zu hoch?

Alkan: Die Datenbank muss im Voraus perfekt sein. Wenn es einen Fehler in der Datenbank gibt, dann wird keine Maschine diesen im Nachhinein herausfiltern. Fehler werden übernommen. Unsere Software ist keine KI, die einfach so aus 500 Texten eine Produktbeschreibung erstellt. Sondern sie ist eine regelbasierte KI, die einen Lernprozess durchläuft. Am Anfang sollten die Texte also besser nochmal durchgelesen werden, um zu überprüfen, ob Kommas falsch gesetzt wurden, oder andere grammatikalische Fehler vorliegen. Und wenn das einmal gecheckt wurde, macht die Maschine das immer stabil und gleich. Dann muss auch nichts mehr korrigiert werden. Wenn ich mir jetzt die Zeit einspare, zwei Millionen Texte zu schreiben, dann kann ich niemanden hinsetzen, der die Texte alle lektoriert. Das macht keinen wirtschaftlichen Sinn. Also muss das Ergebnis aus der Maschine so gut und durch vorher iteratives Entwickeln geprüft sein, dass am Ende niemand mehr drauf schauen muss.

Journalisten stehen aufgrund ihrer Glaubwürdigkeit und Unabhängigkeit oft in der Diskussion. Denken Sie, dass durch Algorithmen erstellte Texte bei Lesern eine höhere Glaubwürdigkeit haben?

Alkan: Robotertexten wird sogar eine höhere Fachlichkeit und Sachlichkeit zugeschrieben. Es gibt auch Studien dazu. Es wurden immer wieder die Texte, die von einer Maschine geschrieben wurden, als fachlich und sachlich korrekter eingeschätzt.

Fußballspiele automatisch schneiden

Welche Innovationen sehen Sie in Zukunft im Journalismus? Wird Roboterjournalismus die Zukunft sein?

Alkan: Wir haben jetzt eine Nachrichtenagentur und zwei Verlage, die in der Öffentlichkeit über das Geldverdienen mit unserem Tool sprechen. Und immer mehr Verlage und Medienhäuser bekommen nach und nach davon mit. Es wird aber auch noch vieles anderes kommen. Zum Beispiel gibt es Radiosender, die Experimente machen, Verkehrsmeldungen nicht nur automatisch zu generieren, sondern auch automatisch vorlesen zu lassen und nachts gar keinen Verkehrsredakteur mehr im Haus zu haben. Das Gleiche könnte im Radio mit dem Wetter gemacht werden.

Es gibt auch Computer-Schnittsysteme, die Fußballspiele oder Sportereignisse im Allgemeinen komplett zusammenschneiden. Erst vorgestern war ich in der Schweiz, beim Schweizer Rundfunk. Da hat mir ein erfahrener Radiojournalist erzählt, dass er ein zusammenfassendes Video gesehen hat, das die Hochs und Tiefs der Spieler über das gesamte Turnier gezeigt hat. Das System analysiert die Gesichtsausdrücke und schneidet dann nur anhand dieser alles entsprechend zusammen. Es passiert gerade unglaublich viel und da wird sich noch mehr bewegen. Und ich glaube noch spannender ist, ob das alles erfolgreich sein wird.

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