Небагато понять спроможні викликати в сучасної медійної індустрії стільки страху й ненависті, скільки викликає назва «контент-ферма» (content farm), пише Боббі Джонсон у колонці на сайті GigaOm.

- Цей термін уживається на позначення сайтів, що процвітають за рахунок виробництва грандіозних обсягів дешевого одноразового контенту.

З погляду традиційного медіабізнесу модель контент-ферми жахлива: низькооплачуваний персонал шарашить гори низькоякісного контенту, часто позбавленого корисної інформації, адже зазвичай він покликаний не зацікавити читачів, а нашкрябати якомога більшу кількість ґуґло-доларів із контекстної реклами.

Й це великі гроші: найвідоміша контент-ферма Demand Media нещодавно вийшла на фондовий ринок, а AOL претендує на лідерство в сегменті із своїм сервісом громадянської журналістики Seed.com, додатковим стимулом для розвитку якого може стати купівля Huffington Post. Журналісти зневажливо відвертаються від цього нового бізнесу. Одначе контент-ферми, хай там як ми до них ставимось, неможливо ігнорувати – вони збивають ціни на ринку, заповнюючи його текстами.

А що, як розвинути модель контент-ферми у напрямку краудсорсингу та автоматизації? Цим займаються Джим Джайлз та МакҐреґор Кемпбелл, журналісти з Сан-Франциско, які заснували проект My Boss Is a Robot. Мета їхнього експерименту – дослідити, наскільки автоматизованою може стати журналістика, і зрозуміти, що краудсорсинг та автоматизація означають для журналістики у тривалій перспективі.

Ці двоє намагаються створити автоматичну систему, що дасть некваліфікованим працівникам змогу створювати якісний журналістський текст. Вони розбивають доволі просте завдання – написання репортажу з 500 слів у досить простому стилі – на маленькі шматочки, а потім збирають їх докупи за допомогою краудсорсингового сервісу Mechanical Turk.

«Нас цікавить, так би мовити, краудсорсинг 2.0, - каже Джайлз, який дописує для New Scientist, the Economist таthe New York Times. – Замість того, щоб за допомогою Mechanical Turk виконати просте, одноразове завдання, чому б не розбити його на багато частин? Схоже, нам це вже майже вдалося». Одна частина роботи може передбачати прочитання кількох абзаців інформації та визначення найважливіших фактів, потрібних для публікації. Друга – пошук експертів, обізнаних на цих темах. Третя – вибір із-поміж сукупності експертів кількох найбільш підхожих. Четверта – написання листів цим експертам із проханням дати коментар, і так далі.  

Нікі Кіттур з університету Карнегі Меллон, на базі якого працюють Джайлз і Кемпбелл, опікується технічною стороною дослідження. Він уже створив систему автоматизації написання статей для Вікіпедії методом розбиття кожного тексту на тридцять або більше частин. На думку Джайлза, кількість частин можна збільшити до ста, й процес коштуватиме щонайменше на порядок дешевше, ніж праця професійного журналіста.

Попри те, що це всього лише експеримент, Джайлз уже чув претензії від журналістів, незадоволених тим, що їх збираються позбавити роботи. Невідомо, чи працюватиме ця система, але вона зможе допомогти краще зрозуміти механізм роботи контент-ферм

«Мені страшно думати, як деякі люди можуть використати цю технологію. Адже Demand Media вже автоматизувала частину процесу журналістської роботи, - зізнається Джайлз. – Але, якщо це запрацює, все буде гаразд, і тексти вийдуть не гіршими за справжні журналістські, нам усім буде над чим замислитись. Якщо якусь роботу можуть виконувати роботи, тоді, можливо, нам варто зосередитись на чомусь кращому?».

Звісно, експеримент іде не без проблем, трапляються помилки й невдачі, і дослідники з Сан-Франциско поки що працюють над автоматизацією написання простих текстів. За перебігом експерименту можна стежити, читаючи блог проекту або твітер Джима Джайлза. Система обіцяє бути готовою за пару місяців, і тоді її ефективність та якість продукту, який вона виробляє, можна буде порівняти із можливостями професійного журналіста.   

Переклад – «Медіаграмотність»