Praktisch aan de slag met Artificial Intelligence

Laurens Vreekamp werkte onder andere voor Google News Lab en de Hogeschool Utrecht en is daarnaast oprichter van Future Journalism Today. ‘Ik ben enorm geïnteresseerd in technologie en de rol van al deze innovaties in ons dagelijks leven en werkzaamheden. AI en Machine learning gaan een steeds grotere rol spelen in onze samenleving. Ik help graag journalisten en mediamakers met hun ontwikkeling voor deze toekomst.’

Kun je iets meer vertellen over AI in Nederland? Welke media zijn hierin het verst gevorderd en loopt NL voor of achter op andere landen?

‘We lopen zeker niet voorop: volgens Stanford University’s Global AI Vibrancy ranking zijn we 17de van de wereld, met landen als Frankrijk, Zweden, Japan en Ierland vlak voor ons. We zijn in Nederland wel volop bezig met het toepassen van AI. Zo doen we veel onderzoek en werken mee aan wetenschappelijke publicaties, maar bovenal denken we veel na over de impact van AI, zowel bij de overheid, het bedrijfsleven als in het onderwijs en ook de journalistiek. De Nationale AI-cursus is een goed initiatief (naar Fins voorbeeld) om elke Nederlander gratis en laagdrempelig te leren wat AI precies inhoudt en wat dit kan betekenen voor onze toekomst.’

Wat is het verschil tussen AI en datajournalistiek?

‘Datajournalistiek is erg arbeidsintensief werk. Bovendien kan er, bijvoorbeeld door vermoeidheid, per ongeluk een foutje tussendoor glippen. Met vervelende resultaten tot gevolg. Met AI heb je dit probleem niet, je kunt een model trainen dat voor jou op zoek gaat in een tekst of speurt naar afbeeldingen. Dit algoritme raakt niet vermoeid en wordt niet beïnvloed door omgevingsfactoren. Daardoor krijg je consistente antwoorden en een beter eindresultaat.’

Waarom is AI en machine learning interessant voor elke journalist? En wat doe je dan eigenlijk?

‘Journalisten zijn constant nieuwe verhalen aan het bedenken, schrijven en publiceren. Hiervoor doen ze vaak eerst onderzoek en juist daarmee kan AI helpen. Het model kan jou ondersteunen in je zoektocht binnen de data, zodat jij je kunt richten op het schrijven van een nieuwsartikel of achtergrondverhaal.’

Wat is het verschil met gebruikelijke toepassingen in de onderzoeksjournalistiek?

‘Een mooi voorbeeld hiervan is de recente samenwerking van onderzoeksjournalisten van Pointer (KRO-NCRV), NOS en De Groene voor hun onderzoek naar de invloed van Instagrams algoritme op de posts van politici gedurende campagnetijd. Dit onderzoek hadden ze niet kunnen doen zonder Instagram zelf te gebruiken, niet zonder de hulp van de Duitse non-profit Algorithm Watch en zeker niet zonder de 624 vrijwilligers die meehielpen door een aantal politici te gaan volgen terwijl ze een speciale browser-extensie hadden geïnstalleerd. Het is een voorbeeld van nieuwe onderzoeksjournalistiek die we ‘algorithm accountability’ noemen: kunnen we de werking van algoritmes ontleden door ze te bevragen? 

Als je daarnaast bijvoorbeeld in duizenden mailbestanden het geld moet volgen, of de personen en bedrijven die de financiële middelen verplaatsen, dan kan dat tijdrovend werk zijn. Met zogeheten Natural Language Processing kun je je algoritme leren op welke signalen hij moet letten, zodat je sneller kunt filteren op nieuwe leads, en voor verder bronnenonderzoek.’

Wat leer je tijdens de cursus; kun je daarna met een eigen onderzoeksproject aan de slag?

‘Je leert meer over de basisconcepten van AI en machine learning, ontdekt hoe dit jouw werkzaamheden kan ondersteunen en gaat zelf aan de slag met praktijkvoorbeelden. Aan het eind van de cursus kun je AI-toepassingen methodischer onderzoeken en beschrijven en nog beter beslagen ten ijs komen bij interviews met machine learning engineers of andere AI professionals. Als je een algoritme wilt ontleden en bevragen, of de programmeurs die er aan gewerkt hebben, of het bedrijf of de overheid, dan doe je er natuurlijk goed aan om relevante vragen te kunnen stellen. Als je zelf een beter begrip hebt van de materie, door er zelf mee te experimenteren, kun je ook je publiek beter uitleggen hoe iets werkt en waarschijnlijk tot stand is gekomen. Iedereen die -zeker op latere leeftijd- een instrument leert bespelen, krijgt nog meer respect voor echte muzikanten.’

Voor wie is deze cursus interessant?

‘Deze cursus is geschikt voor alle journalisten, maar specifiek voor journalisten die zich bezighouden met repeterende taken of dossiers bijhouden. Als een aanzienlijk deel van je project tekst(data)gebaseerd is en je moet de inhoud in ‘hokjes’ plaatsen of je wilt binnen een grote set van afbeeldingen weten of iets wel of niet op een foto staat, dan kun je machine learning direct inzetten en vaker gebruiken. In dat geval heb je zeker profijt van deze training. Je hoeft geen datajournalist te zijn, het is wel handig als je computervaardig bent en ervaring hebt met digitale toepassingen.’

Heb je vragen over de inhoud van deze cursus? Of wil je je aanmelden? Dat kan via de NVJ Academy.