Daan Odijk werkt graag met rijke content

Wordt gepubliceerd in IP 2019 nr. 2 [image]

Daan Odijk is lead data scientist bij RTL en promoveerde op een onderzoek naar algoritmes die zoeken naar nieuws. Tijdens de VOGIN-IP-lezing op 21 maart zal hij meer vertellen over de datatoepassingen die hij met zijn afdeling ontwikkelt.

Destijds bij Blendle werkte je aan gepersonaliseerde nieuwsbrieven, nu bij RTL lijkt dat weer het geval. Ben je gewoon doorgegaan met hetzelfde of is er toch wel verschil?
‘Mijn rol bij RTL is heel breed. Ik leid een team van data scientists en engineers die werken aan data-gedreven producten voor heel RTL. Een deel daarvan is personalisatie, maar er is heel veel meer, zoals bijvoorbeeld het voorspellen van kijkcijfers op tv en online of een diep directe interactie met consumenten, dat was waar ik bij Blendle plezier aan beleefde en nu bij RTL op een nog grotere schaal weer.‘

Personalisatie op basis van klikgedrag kan maken dat de lezer in een filterbubbel terecht komt. Hoe probeer je dat te voorkomen?
‘Het risico dat mensen alleen maar nieuws te lezen krijgen dat bij hun eigen wereldbeeld past heb je niet alleen bij personalisatie. Ook de keuze voor een krant (denk aan de verzuiling) en het promoten van populaire artikelen beperken de nieuwsconsumptie.‘
‘Ik vind het daarom belangrijk om nieuwspersonalisatie in nauwe samenwerking met de redactie te doen. Het aanbevelen van nieuws brengt een verantwoordelijkheid mee om bewust met deze risico’s om te gaan. Met de Universiteit van Amsterdam werken we daarom aan een onderzoeksproject (zie tinyurl.com/y4dtbsqz) om diversiteit in nieuwsaanbeveling beter meetbaar te maken.‘
‘Uiteindelijk maakt algoritmische personalisatie het juist mogelijk hier bewustere keuzes in te maken. In het wetenschappelijk onderzoek zien we dat personalisatie een positief effect kan hebben op de diversiteit aan aanbevelingen, vergeleken met bijvoorbeeld populair nieuws. Zo zagen we bij Blendle dat algoritmes om diversiteit in aanbevelingen te stimuleren zelfs op de lange termijn positief effect hadden op leesgedrag.‘

Heb je in je dagelijks werk nog voldoende gelegenheid om de snelle ontwikkelingen op jouw terrein te volgen en die ook in de praktijk toe te passen?
‘Jazeker. We zijn open over wat we doen en mijn vakgenoten bij andere mediabedrijven gelukkig ook. Daardoor leren we van elkaar en werken we samen met De Persgroep en het FD aan bijvoorbeeld open source tools voor het analyseren van tekst (github.com/rtl-nl/textpipe).’
‘Zelf kom ik maar beperkt toe aan het toepassen van nieuwe ontwikkelingen. Maar ik geef het team graag ruimte om nieuwe ontwikkelingen zelf uit te proberen. Daarnaast werken we veel samen met de universiteit en er lopen altijd wel studenten stage die frisse ideeën en technieken meebrengen.‘

RTL heeft destijds een aardige bijdrage ontvangen uit Google’s “Digital News Innovation Fund”. Heb jij daar ook van kunnen profiteren?
‘Ik was de aanvrager. Het idee is dat we, samen met de datajournalisten van RTL Nieuws, lokale nieuwsberichten gaan generen op basis van data. Waar een datajournalist nu een artikel schrijft met landelijk trends en eventueel een kaartje opneemt met lokale cijfers, willen we dat in dit project omdraaien. We genereren dan bijvoorbeeld een artikel over de veiligheid rondom de school bij jou om de hoek, dat leest alsof het handgeschreven is, maar eigenlijk een samenwerking is tussen journalist en algoritme.‘

Wat wordt de belangrijkste takeaway van je verhaal op de VOGIN-IP-lezing?
‘Ik wil laten zien waarom RTL, als mediabedrijf in transitie, een prachtige plek is om data science te bedrijven.‘

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.