NTNU-ere utvikler verktøy som vet hva du liker
NTNUs Smartmedia-prosjekt gjør datamaskinen din i stand til å anbefale deg hvilke nyheter du skal lese.
Postdoktor Jon Espen Ingvaldsen ved NTNU viser frem hvordan NTNUs forskning kan brukes til å hente opp nyheter basert på hvor de har skjedd i landet. Ved å bruke lokasjonsteknologi, har man klart å lage så nøyaktige stedsangivelser at den som søker på nyhetene kan slå ring om sitt hjemsted, og få opp alle nyhetene som er skrevet om hjemstedet i løpet av det siste døgnet.
Børge Sved
- Hvis vi vil lage en lokalavis for Trondheim, kan vi bare markere Trondheim på kartet, slik. Og vips, så får vi opp alle nyheter som er skrevet om Trondheim det siste døgnet.
Med et kart og en markør som kunne flyttes både i geografi og størrelse, viste postdoktor Jon Espen Ingvaldsen hvordan den NTNU-utviklede teknologien kan brukes til å hente ut nyheter som er skrevet om ulike steder og ulike temaer ved hjelp av et kjapt søk.
Ingvaldsen jobber med big data-analyser og med personalisering av nyheter, det vil si å spesialtilpasse nyhetstilbudet til hver enkelt leser, slik at man alltid får opp nyheter som er relevante for det man interesserer seg for.
- Teknologi med kommersiell interesse
Ingvaldsens foredrag ble holdt under Nxt Media-konferansen på Scandic Lerkendal hotell onsdag. Nxt Media-konferansen er et samarbeidsprosjekt blant annet mellom NTNU og Polaris Media, som eier blant andre Adresseavisen. Konferansen fokuserer på medierelevant teknologi, og flere startup-bedrifter fra NTNU sto på stand ved konferansen.
I samme foredrag viste også NTNU-professor Jon Atle Gulla hvordan man i Smartmedia-prosjektet ved NTNU gjennom både lingvistiske formler og semantikk får til å indeksere nyheter, gi dem en karakter, og deretter koble dem opp mot lesere som passer til denne karakteren.
Informasjonen hentes både ved at brukerens historikk analyseres gjennom logger på nettet, samt at man setter sammen brukere i grupper. Sistnevnte vil si at hvis en bruker for eksempel leser samme nyhet som en annen bruker, kan det hende at denne brukeren også er interessert i det den andre brukeren har lest tidligere.
Forskningen er en videreføringen av anbefalingssystemene store aktører allerede praktiserer i dag.
- Vi vet at på Netflix blir to av tre filmer og serier sett som et resultat av anbefaling, 38 prosent av nyhtene på Google News leses etter at de blir anbefalt til leseren, og 35 prosent av salgene på Amazon.com skjer fordi produktene blir anbefalt for kundene. Så dette er en teknologi med stor kommersiell interesse, forteller Gulla.
Anbefaler nyheter
Det spesielle med arbeidet som gjøres på NTNU, er at man jobber med å anbefale nyheter for ulike lesere på mobil. Gulla forteller at det er flere problemer med denne typen anbefaling, enn det er å anbefale filmer og bøker til kunder.
- Nyheter har flere særtrekk, som blant annet at de produseres hele tiden, og at de har en nyhetsverdi som er gyldig for et bestemt tidsrom, de blir fort urelevante. Dette skiller seg klar fra bøker og filmer, som er objekter som er mer tidfaste, sier Gulla.
Teknologien gjør at når du går inn på mobilen din for å lese nyheter, kan du få opp en rekke artikler som er spesialtilpasset dine interesser, preferanser og hvor du holder til i landet.
På hjemmesidene sine skriver Smartmedia at de er i ferd med å opprette en egen åpen database for norske nyheter, slik at også andre kan utvikle teknologi i samme retning.
