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KI-Commerce

3 Dinge, die Code und Content gemeinsam haben

27. April 2018
Code und Content haben viel gemeinsam
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Wer maschinelles Lernen vollständig verstehen will, kommt um die Programmiersprache Python nicht herum. Sie ist die ideale Basis für Algorithmen, die beispielsweise Sprach- oder visuelle Suche ermöglichen. Für Redakteure oder Content-Experten ist dieser Bereich der Computerwissenschaften oft eine Black-Box. Dabei es gibt es überraschende Parallelen.

Jeder von uns kennt Webseiten, die mit Hilfe von Python erstellt wurden. Plattformen wie YouTube, Spotify oder Yelp basieren auf der beliebten Programmiersprache. Im Gegensatz zu HTML oder Javascript, ermöglicht Python das Erstellen, Aktualisieren, Abrufen und Speichern von Daten. Und Daten sind der Treibstoff für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Dieser Umstand sorgte in den letzten Jahren für einen wahren Hype und beförderte Python zum Star im Informatik-Universum.

Wer maschinelles Lernen verstehen will, muss sich zwangsläufig mit dem Namensvetter der Riesenschlange beschäftigen. Ein sinnvoller Startpunkt für Laien sind die Grundprinzipien des Programmierens: Wie bei einer neuen Fremdsprache, gilt es die Vokabeln und Syntax zu verstehen. Begriffe wie “Integer” oder “Matplolib” klingen zunächst ungewohnt und erfordern denselben Einsatz, wie einst der Englischunterricht. Und dies ist nicht der einzige Berührungspunkt, den Code und Content (im Sinne redaktioneller Arbeit) teilen.

1) Content und Code sollten einzigartig sein

Autoren und Journalisten kennen diese Regel aus dem Effeff: Texte müssen eigenständig und originell verfasst werden. Das Kopieren von fremdem Content gilt als Plagiat und kann im schlimmsten Fall rechtliche Konsequenzen haben. Auch im Suchmaschinenmarketing gilt diese Prämisse. Derselbe Content auf zwei verschiedenen Webseiten kann die Sichtbarkeit in den Suchergebnissen negativ beeinflussen. Ebenso verhält es sich beim Programmieren. Der geschriebene Code sollte so einzigartig sein, wie ein guter journalistischer Artikel.

2) Die Lizenz bestimmt die Verwendungsmöglichkeiten

Wer Fotos veröffentlicht, darf dies nicht ohne Genehmigung des Urhebers – einer Lizenz – tun. Diese entscheidet, ob ein Bild z.B. auf einem Social Media Kanal wie Facebook gepostet oder anderen URLs verwendet werden darf. Eine kreative Leistung ist auch das Erstellen und Kombinieren von Funktionen oder Variablen, um mit seinem Computer zu kommunizieren. Solche Software-Entwicklungsprojekte werden durchaus geteilt und öffentlich zugänglich gemacht. Dies heißt jedoch nicht in jedem Fall, dass der Code beliebig kopiert und verwendet werden kann. Auch hier entscheidet die Lizenz, was erlaubt ist und was nicht.

3) Text- und Code-Korrektur – ein Job für Profis

Keine gute Redaktion kommt ohne Lektoren aus. Experten, welche die frisch verfassten Texte gegenlesen und sprachlich abrunden. Diese Aufgabe verlangt nicht nur perfekte Grammatik-Kenntnisse, sondern auch viel Erfahrung in Bezug auf Struktur und Aufbau eines redaktionellen Artikels. Ähnlich anspruchsvoll ist das sogenannte “Debugging”, ein Begriff, der das Aufspüren und Beheben von Fehlern in Computerprogrammen bezeichnet. Eine fehlerhafte Software ist am Ende genauso schwer zu konsumieren, wie ein grammatikalisch schwacher Text. Ein schönes Beispiel für so einen Fehler, ist ein vom Informatiker David Kriesel entdeckter Bug, der nicht nur Barack Obama Kopfschmerzen bereitete. Ich kann seinen sehr unterhaltsamen Vortrag “Traue keinem Scan, den du nicht selbst gefälscht hast” wärmsten empfehlen.

Wer sich im Detail mit Python und maschinellem Lernen auseinandersetzen möchte, dem empfehle ich das Buch „Machine Learning mit Python“ von Andreas C. Müller und Sarah Guido. Für Anfänger eignet sich die englischsprachige Publikation „Coding All In One For Dummies“ von Nikhil Abraham. Und wer direkt loslegen möchte, sollte den kostenlosen Python Kurs auf www.codecademy.com ausprobieren.

Mein Fazit: Programmieren zu lernen ist eine enorme Herausforderung, die weit über Schreibkenntnisse hinausgeht. Wer Mathe nicht mag, wird auch maschinelles Lernen mit Python nicht lieben. Dennoch gibt es überraschend viele Parallelen zur redaktionellen Arbeit, die Content-Experten den Einstieg etwas erleichtern.

 

Bild: pixaby

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