Artificiell intelligens innebär nya möjligheter

Under Retrievers snart 20 år i branschen har vi bevakat, samlat och analyserat enorma mängder data från det svenska och internationella medielandskapet, från sociala- såväl som redaktionella kanaler. Ny teknologi ger oss nu möjlighet att använda denna data på helt andra sätt än tidigare. Här kan du läsa om Retrievers nya satsning inom området artificiell intelligens.

Niklas Thelning, Sverigechef på Retriever
Foto: Anders Wiklund / TT

Den nya spelplanen

Spelplanen för kommunikation har riktats om och möjligheten att påverka och interagera med sin omgivning har förändrats. Våra kunder har långt fler målgrupper och perspektiv att ta i beaktande än tidigare. Att kommunikationslandskapet har förändrats ser vi tydligt, bland annat i mängden information som produceras.

Mängden data ökar lavinartat

Enligt IBM har 90 procent av all världens data skapats de senaste två åren. Som exempel bearbetar Retriever cirka 4 miljoner artiklar, inlägg, sändningar och poster i Sverige och internationell, dagligen. Detta är cirka 40 gånger större volymer än för 10 år sedan. Och denna trend verkar inte avta. Vi ser inga tecken på att någon specifik kanal är på väg bort, tvärtom ser vi enbart att nya kanaler tillkommer. Retriever har tillsammans med våra kunder varit tvungna att anpassa oss till denna nya spelplan, där alternativen och mängden information inte kan jämföras med tidigare förutsättningar.  Det pratas om våra kunder direkt eller indirekt konstant, hela tiden. Från print, radio/tv och senare webben ska nu även sociala plattformar, egna kanaler exempelvis podcast, forum med mera vägas in i kommunikationsmixen av förtjänad, ägd och köpt kommunikation.

”Det pratas om våra kunder direkt eller indirekt, konstant, hela tiden”

Ny teknologi ger nya möjligheter

I år firar Retrievers medieanalysområde tio år. Vi har under det senaste decenniet följt utvecklingen inom kommunikationsområdet, de ökade nivåerna av artiklar, inslag och inlägg och våra kunders utmaningar att förstå och förhålla sig till detta.

Sättet att ta sig an en mediaanalys i redaktionella medier har sett ganska likt ut sedan branschen startade för cirka 20 år sedan. Artiklarna analyseras genom manuell läsning eller genom kvantitativa sökningar. Oftast har analytikerna en på förväg uppsatt tes som ska bekräftas eller förkastas. Ibland handlar det dock om att granska ett medialt genomslag med färska ögon för att hitta obruten mark för till exempel ett ämne eller ett budskap. Detta har lett till ett väldigt detaljerat förhållningssätt som servat marknadens behov bra, under rådande förutsättningar. Ett till stora delar manuellt arbetssätt har dock varit väldigt tidsmässigt krävande, då volymerna av det inkluderade materialet påverkat omfattningen för analysuppdraget i stor grad.

Som exempel skulle en analytiker behöva jobba i princip heltid under större delen av ett år för att manuellt gå igenom allt material för #metoo i svenska redaktionella medier under 2017. Det är ungefär lika mycket som det skrevs om riksdagsvalet 2014. Visst, detta är möjligt idag via kvantitativa analyser som också ger insikter, men för en djupare kvalitativ insikt har vi och våra branschkollegor allt som oftast fått förhålla oss till detta via exempelvis att studera ett urval av artiklar.

Artificiell intelligens möjliggör djupare insikter för våra kunder

Vår ambition har helt enkelt varit att kunna följa med den utveckling vi ser kring ökade informationsflöden, kunna hantera data på ett annat sätt för att kunna svara till våra kunders behov. I och med detta satte vi igång ett projekt för två år sedan för att se hur machine learning/artificiell intelligens skulle kunna stödja oss i vårt arbete att skapa insikter för våra kunder.

Efter mycket hårt slit och många långa nätter har vi nu nått vårt första mål med denna ambition i och med lansering av vår AI-plattform. Vi står nu inför det faktum att vi kan ställa frågor till systemet, utan att i förväg exakt veta vad vi är ute efter för svar. Vi kan med hjälp av detta ge våra analytiker ett mer flexibelt arbetssätt, att enklare analysera stora mängder data ur ett generellt såväl som kundspecifikt perspektiv.

”Hur har exempelvis den svenska mediebilden förändrats över tid. Har artikellängden gått upp eller ner. Vilka ämnen tar störst plats? Vilka mönster ser vi kring ett analysobjekt? Detta är några av de frågor vi enklare kan svara på genom att bearbeta större datamängder på ett nytt sätt”

Vi har möjlighet att genomföra helt nya typer av analyser som finner mönster, utveckling och insikter baserat på de enorma datamängder som finns tillgängliga i våra arkiv, men även på det material som dagligen bearbetas. AI är inte en magisk låda där allt som kastas in blir till guld. Men det är en kraftfull teknik som vi har i vår verktygslåda att kombinera med exempelvis kvantitativa körningar såväl som kvalitativa studier och inte minst våra analytikers kompetens inom kommunikationsområdet.