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Data Mining auf Multimedia-Content macht digitale Inhalte effektiver vernetzbar

Die neue Publikation „Utilisation of Audio Mining Technologies“ zeigt Verfahren und Werkzeuge, um die Analyse von audio-visuellen Medieninhalten zu verbessern. Die zugrundeliegenden Technologien können auch die Entwicklung von digitalen Content-Produkten für Online-Medien und Social TV unterstützen. Denn: Für deren Erfolg gewinnen Metadaten und eine umfassende Content Discovery weiterhin an Bedeutung. Co-Autor ist Dr. Michael Eble, Senior Consultant und Big Data-Experte bei mm1.

Digitale Content-Produkte sind fester Bestandteil der täglichen Mediennutzung von Millionen von Menschen und wichtige Assets von Medienunternehmen. Insbesondere Audio- und Video-Inhalte (wie z.B. Nachrichtensendungen und Dokumentationen) haben in den vergangenen Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Sie sind jedoch im Gegensatz zu Text-Inhalten erst einmal nicht ohne weiteres für Standard-Suchmaschinen zugänglich. Zur ihrer Erschließung und Analyse müssen daher so genannte „Speech to Text“-Verfahren eingesetzt werden.

Ein solches Data Mining auf Multimedia-Content macht gesprochene Sprache für Volltext-Suchen zugänglich und erzeugt strukturelle sowie inhaltliche Metadaten. Damit kann z.B. die öffentliche Kommunikation auf Multimedia-Plattformen im Social Web erforscht werden. Wie damit etablierte Untersuchungsansätze unterstützt werden können, zeigt die jetzt erschienene Publikation „Utilisation of Audio Mining Technologies“ anhand von Arbeitsschritten und einer System-Architektur.

Da sich Metadaten zum Erfolgsfaktor in der Medienproduktion und Content Distribution entwickelt haben, kann Data Mining auch bei der Entwicklung von Content-Produkten helfen: Erstens kann ein effizienterer Zugriff auf relevante Audio- und Videoinhalte die Rechercheprozesse in Nachrichten-Redaktionen unterstützen. Zweitens kann die User Experience von Online-Medien und Social TV durch eine volltextbasierte Content Discovery verbessert werden. Das kann nicht zuletzt auch auf die distributive und kommunikative Reichweite von Medienmarken im Social Web einzahlen.

„Die effektive Vernetzung von Multimedia-Content – z.B. mit der wachsenden Menge an Open Data – gewinnt weiterhin an Bedeutung für den Erfolg von Online-Medien. Ansätze des Data Mining können hier sowohl Prozesse als auch Produkte verbessern“, so Dr. Michael Eble, Senior Consultant und Experte für Big Data bei mm1.

Das Paper „Utilisation of Audio Mining Technologies für Researching Public Communication on Multimedia Platforms” von Dr. Michael Eble und Dr. Daniel Stein, Senior Research Scientist am Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS, ist jetzt in „Digital Communication Research“ erschienen. Es ist im Open Access frei verfügbar.

 

Eble, Michael; Stein, Daniel (2015): Utilisation of Audio Mining Technologies for Researching Public Communication on Multimedia Platforms. In: A. Maireder, J. Ausserhofer, C. Schumann, M. Taddicken (Eds.): Digitale Methoden in der Kommunikationswissenschaft, (S. 329-345). doi: 10.17174/dcr.v2.14