DIGITALE ZUKUNFTSPERSPEKTIVE: WIENER WISSENSCHAFTER ENTWICKELN RICHTUNGSWEISENDE ANALYSEPLATTFORM FÜR TV-INHALTE
ID: 1588073
Millionenhohe EU-Förderung für international führendes Projekt in Medientechnologie unter der technischen Leitung von MODUL Technology und webLyzard aus Wien.
Führende Medientechnologie-Experten aus ganz Europa haben sich zusammengefunden, um es TV Anbietern zu ermöglichen flexibler und agiler auf die zunehmende Konkurrenz durch neue digitale Medien reagieren zu können. Ihr erklärtes Ziel ist die Entwicklung einer “Trans-Vector Plattform”, die TV-Anbietern schnell und zuverlässig Informationen darüber liefert, wer ihre Produktionen wann, wo und wie konsumiert. So bietet diese Plattform fundierte Entscheidungsgrundlagen und Empfehlungen, für welche sozialen Netze und digitalen Verbreitungswegen sich eine aufwändige Anpassung lohnt.
ZIELGENAUE ANPASSUNG
Dazu Dr. Lyndon Nixon, CTO von MODUL Technology und Assistant Professor am Institut für Neue Medientechnologie der MODUL University Vienna: “TV-Anbieter sind gezwungen, ihre Inhalte über zahlreiche Verbreitungswege wie Social Media, Mobile Apps, Hybrid TV oder auch in digitalen Archiven anzubieten. Im Gegensatz zu Printmedien - die unter demselben Druck stehen - sind ihre Inhalte aber technisch viel komplexer. Zu entscheiden, welche Inhalte auf welche Weise angepasst werden sollen, ist daher wesentlich, um den Ansprüchen der Konsumentinnen und Konsumenten auf kosteneffiziente Weise gerecht zu werden.”
Genau hier setzt das Projekt ReTV an, welches von der Vrije Universiteit (VU) Amsterdam koordiniert wird und neben MODUL Technology und webLyzard auch weitere Partner aus Deutschland, der Schweiz, Griechenland und den Niederlanden zusammenbringt. Diese Kooperation ist dabei in drei ganz klare Abschnitte gegliedert, deren Ergebnisse in sich selbst bereits von unschätzbarem Wert für TV-Anbieter sein werden. Neben der “Aggregation”, das heißt dem Aufbau eines stetig wachsenden Verzeichnisses an TV-Inhalten, spielen auch die “Analyse” und “Anpassung” dieser Inhalte eine wesentliche Rolle in dem Projekt.
AGGREGIEREN & ANNOTIEREN
Pro Monat sollen mehr als 10.000 Stunden Video-Content und über 50 Millionen Dokumente von Nachrichtenquellen, sozialen Medien und den Websites von TV-Anstalten gesammelt und verarbeitet werden. Diese enorme Datenmenge wird anschließend automatisch analysiert, um jedes Dokument mit Metadaten anzureichern. Zu diesen Metadaten zählen neben “harten” Fakten wie enthaltenen Links, Namen und auffallenden visuellen Merkmalen auch eine automatische Einschätzung der Online-Stimmungslage im Hinblick auf genannte Themen, Personen oder Organisationen.
ANALYSIEREN & ADAPTIEREN
Prof. Arno Scharl, Geschäftsführer von webLyzard, beschreibt die Funktionsweise von ReTV: “Im Analyse-Schritt wird die webLyzard Plattform herangezogen, um inhaltliche Trends in sozialen Medien zu erfassen. Das ermöglicht intelligente Empfehlungen für die Anpassung bestehender Inhalte und die Schwerpunktsetzung im Hinblick auf neue Produktionen. Auf diese Weise wird ReTV helfen Werbestrategien zu optimieren - etwa durch Hinweise auf gesellschaftlich relevante Themen, die derzeit von Konsumenten besonders aktiv diskutiert werden.”
Zusätzlich wird ReTV Vorhersagen über den optimalen Zeitpunkt der Veröffentlichung und den zu erwartenden Erfolg von originalen und adaptierten Inhalten wagen. Dank der laufenden Sammlung und Aufbereitung relevanter Daten aus unterschiedlichsten Quellen ist das System auch lernfähig. Weicht der tatsächliche Erfolg von der Vorhersage ab, führt dies zu einer automatischen Optimierung des Systems. Damit wird ReTV in den kommenden Jahren die Wettbewerbssituation europäischer Medien-Unternehmen im vernetzten, globalen Markt für Videoinhalte stärken.
Für Bilder und weiterführende Information gehen Sie bitte zu: http://www.modultech.eu/media-resources
Über ReTV - Enhancing and Re-Purposing TV Content for Trans-Vector Engagement
Das Projekt ReTV ist ein aus dem Horizon 2020 Programm der EU gefördertes Innovationsprojekt (www.retv-project.eu). Die Koordination erfolgt durch die Vrije Universiteit Amsterdam (Niederlande). Weitere Partner sind MODUL Technology (Österreich), webLyzard technology (Österreich), CERTH - Centre for Research and Technology Hellas (Griechenland) und Genistat AG (Schweiz), Netherlands Institute of Sound and Vision (Niederlande) und der Rundfunk Berlin-Brandenburg (Deutschland). Das Projekt läuft von Jänner 2018 bis Dezember 2020 und wird durch EU-Mittel in der Höhe von 3,5 Millionen Euro gefördert.
Über MODUL Technology GmbH
MODUL Technology ist das R&D-Spinoff der MODUL University Vienna (MU Vienna), mit den Forschungsschwerpunkten Multimedia-Applikationen, interaktives TV und automatisierte Wissensextraktionsverfahren (www.modultech.eu). Die MU Vienna ist eine internationale Privatuniversität der Wirtschaftskammer Wien und bietet Studienprogramme (BBA, BSc, MSc, MBA und PhD) aus den Bereichen Internationale Wirtschaft und Management, Neue Medientechnologie, Public Governance und nachhaltige Entwicklung sowie Tourismus und Hospitality Management an (www.modul.ac.at/study-programs). Der Campus der Universität befindet sich am Kahlenberg im 19. Wiener Gemeindebezirk.
Über webLyzard technology gmbh Das 2008 gegründete Unternehmen webLyzard technology (www.weblyzard.com) bietet eine führende Big Data Plattform zur automatisierten Analyse und Visualisierung digitaler Inhalte. Die zugrundeliegenden semantischen Verfahren beruhen auf 15-jähriger Forschungs- und Entwicklungsarbeit und liefern wertvolle Indikatoren für die Entscheidungsunterstützung und strategische Positionierung eines Unternehmens. Bedeutende Referenzkunden in Europa und den Vereinigten Staaten unterstreichen die Leistungsfähigkeit des Systems - neben der Beobachtung von Marken-Kommunikation ist die webLyzard Plattform auch im Rahmen von Projekten der Vereinten Nationen und der US-Klimabehörde NOAA im Einsatz.
Rückfragehinweis
Maximilian Lang, MSc
Projekt-Manager
Am Kahlenberg 1
1190 Wien Österreich
T +43 / 1 / 3203555 310
E maximilian.lang@modultech.eu
W www.modultech.eu; W www.modul.ac.at/nmt
W www.weblyzard.com
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Datum: 07.03.2018 - 14:15 Uhr
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Freigabedatum: 07.03.2018
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