«Det er ikke plass til alt på internett»: algoritmestyrte forsider og redaksjonelle vurderinger

Denne artikkelen er en analyse av overgangen til algoritmestyrte forsider i to store norske nettaviser. I 2019 innførte flere norske regionaviser i Schibsted-konsernet algoritmestyrte nettavisforsider. Mens sakene på forsidene tidligere ble manuelt styrt og rangert av frontsjefene, er forsidene nå i stor grad automatisert ut fra bruksdata. Algoritmer automatiserer deler av forsiden basert på salg, trafikk og nyhetsverdi, der formålet, ifølge utviklerne, er å frigjøre tid til viktigere journalistiske oppgaver og gi leserne flere relevante saker. Omleggingen har imidlertid skapt debatt og bekymring for at algoritmene kan bidra til å personalisere nyhetstilbudet og svekke opplevelsen av en felles dagsorden. Gjennom kvalitative intervjuer med utviklere, frontsjefer og journalister i to av Norges største abonnementsaviser, Aftenposten og Bergens Tidende, undersøker artikkelen hvordan algoritmene systematiserer nyhetsinnholdet, og hva innføringen av algoritmene betyr for tilgangen på nyheter. Selv om forsidene til en viss grad personaliseres, viser funnene at algoritmenes nåværende utforming ikke har de samme selvforsterkende mekanismene som ofte forbindes med sosiale medier. Samtidig ser redaksjonene for seg at algoritmene i fremtiden kan bidra til likere informasjons- og nyhetstilgang blant ulike brukergrupper.publishedVersio

A front-page news-selection algorithm based on topic modelling using raw text

Front-page news selection is the task of finding important news articles in news aggregators. In this study, we examine news selection for public front pages using raw text, without any meta-attributes such as click counts. A novel algorithm is introduced by jointly considering the importance and diversity of selected news articles and the length of front pages. We estimate the importance of news, based on topic modelling, to provide the required diversity. Then we select important documents from important topics using a priority-based method that helps in fitting news content into the length of the front page. A user study is subsequently conducted to measure effectiveness and diversity, using our newly-generated annotation program. Annotation results show that up to seven of 10 news articles are important and up to nine of them are from different topics. Challenges in selecting public front-page news are addressed with an emphasis on future research. © Chartered Institute of Library and Information Professionals