Apple 1Ç kârını açıkladı, Wall Street tahminlerinin ötesine geçti
CUPERTINO, Calif. (AP) – Apple Inc (AAPL) Salı günü malî yıl birinci çeyrek kârını açıkladı ve net 18,02 milyar dolar kâr elde ettiğini paylaştı. Merkezi Cupertino-Kaliforniya’da bulunan şirket, hisse başına 3,06 dolarlık kâra ulaştığını belirtti. Bu sonuçlar Wall Street beklentilerinin ötesine geçti. Zacks Investment Research analistlerinin tahminleri hisse başına 2,60 dolar seviyesindeydi. iPhone, iPad ve diğer ürünlerin üreticisi de olan Apple’ın geliri 74,6 milyar dolar olarak gerçekleşti ve yine Street tahminlerini aştı. Mart ayında çeyrek sonuçlarına göre, Apple, 52-55 milyar dolar seviyesinde gelir bekliyordu. Zacks’in görüşlerini aldığı analistler ise 53,65 milyar dolarlık gelir beklentisindeydi. Apple hisseleri yılbaşından bu yana yüzde 1 oranında düşüş gösterirken, Standart&Poor’s 500 indeksi de yüzde 1’lik küçük bir düşüş kaydetti. Kapanış dakikalarına doğru hisse 109,14 dolar düzeyindeydi ve son 12 ayda yüzde 39 değer kazandı.
Evet, ilk bakışta bir muhabirin elinden çıkmış bir habere benziyor, değil mi? Yanılıyorsunuz, zira Associated Press (AP) bu haberlerden her çeyrek dönemde 300’den fazla haber üretiyor. AP bu tür finansal verilere dayanan haberlerin yazılması için robot yazılımlardan yararlanıyor. Yukarıda okuduğunuz haberse Automated Insights isimli ABD’li doğal dil işleme ve yapay zekâ firmasının platformu sayesinde yazıldı. Wordsmith adındaki bu platform ile geçen yıl bir milyarın üzerinde içerik üretildi. Bu çeşit okuduğunuz haber örneklerine “robot gazetecilik” (robot journalism, automated journalism) adı veriliyor. Robot gazeteciliği AP dışında Forbes, The New York Times,Los Angeles Times ve ProPublica gibi önemli medya kuruluşları da kullanıyor. Peki, robot gazetecilik nasıl bir kavram ve nasıl çalışıyor?
Robot gazetecilik aslında tamamen yapılandırılmış veri (structured data) denilen kavrama dayanıyor. Burada ise algoritmalar sayesinde belirlenmiş veri kaynaklarından veri çekilerek haber şekillendiriliyor. Kısaca buradaki akışı şu şekilde anlatabiliriz: İlk aşamada belirlenmiş kaynaklardan veri toplanıyor ve bunların üzerine yeni ve tarihî veriler eklenerek bağlam oluşturuluyor. İkinci aşamada ilginç olaylar belirleniyor. Burada istatistiksel veriler devreye giriyor ve konulara göre önceden belirlenmiş kurallar aktarılıyor. Üçüncü aşamada içgörüler önceliklendiriliyor ve haber değeri ile örneğin bir spor haberi yazılıyorsa, skorun sakatlanan oyuncudan daha önemli olduğu gibi noktalar aktarılıyor. Dördüncü aşamada haber yazılıyor ve yayıncının haber kurallarına uygun hale getiriliyor. Beşinci ve son aşamada haber, istenirse yayıncının içerik yönetimi sistemi istenirse editoryal elemeden geçirildikten sonra yayımlanıyor.
‘Los Angeles’ta 3,2’lik deprem meydana geldi. Muhabir: LA Times Quakebot’
Finans, spor ve hava durumu gibi belirli branşlarda robotlardan yararlanılarak haber yazılmaya başlandı. Hatta, ABD’de belirli bir büyüklüğün üzerindeki depremleri bildiren robotlar mevcut. Bu gelişmeler gazeteciliğe tehdit gibi görülse de, haber otomasyonu editörü gibi yeni gazetecilik pozisyonları ortaya çıkıyor
Günümüzde robot gazetecilik, finans, spor ve hava durumu gibi gazetecilik dallarında kullanılıyor. Dikkat çekici diğer iki alan ise cinayet ve deprem haberlerinde robot yazılım kullanım. Evet, ilginç ama ulaşılabilecek veritabanı olduktan bu haberler de robot yazılımlara emanet edilebiliyor. Bu alanlardaki süreç ise işliyor: Los Angeles Times’ın “Quake Bot” adındaki haber botu, 3.0 ve üzerindeki üzerindeki depremleri, üç dakikanın altında bir sürede tweet mesajı olarak paylaşıyor. ABD Jeolojik Araştırmalar Deprem Uyarı Sistemi’ne bağlanarak verileri alan bot, 2011 yılından bu yana Los Angeles’lıları depreme karşı bilgilendiriyor. Diğer örnek ise robotların nasıl cinayet haberi yazdığına ilişkin. Burada yine Los Angeles’ta yürütülen bir projeden bahsetmek gerekiyor. Cinayet Raporu (Homicide Report) adında 2007’de başlayan projede, asıl hedef cinayet haberlerinde görülen önyargıları ortadan kaldırmaktı. Yani, maktulleri cinsiyet veya ten renkleri gibi konulara yaklaşımın değiştirilmesine dikkat edilecekti. Los Angeles Times’da bir blog olarak başlatılan proje, Kasım 2008’de haber merkezinde yeterli kaynak bulunamaması nedeniyle rafa kaldırıldı. Ocak 2010’da Los Angeles Adlî Tıp yetkililerinden elde edilen veriler sayesinde proje tekrar başladı. Bu sefer cinayetin yeri, zamanı ve tarihi maktulün cinsiyeti, ırkı ve adlî sicili gibi verilerin yapılandırılmış veri özelliği arz etmesi ve belirli bir veritabanından bu verilerin çekilebilmesi işi kolaylaştırdı. Çekilen bu veriler blog’a aktarıldı ve proje sürdürüldü. Blog’daki haberler basit ve sadece haber için gerekli verileri kapsasa da, projenin gerçek amacını ortaya koyması açısından önemliydi. Mary Lynn Young ve Alfred Hermida isimli araştırmacılar, bu projeyi ilk robot gazetecilik örneklerinden biri olarak değerlendiriyor. (Bu arada, yapılandırılmış veriyi de şu şekilde açıklamak mümkün: Belli bir yapıda [formatta] depolanabilen, işlenebilirliği ve erişilebilirliği olan veri. İlişkisel veri tabanlarındaki veriler buna örnektir. Belirli yapıdaki veriler tablolar aracılığıyla ilişkilendirilerek sistemli bir şekilde işleniyor).
Robot gazetecilikle doğan yeni bir iş
Robot yazılımların gazeteciliğe tehdit olup olmaması bir yana, kimi yeni iş dalları da ortaya çıkıyor. AP, Mart 2015’te haber otomasyon editörü adını verdiği bir kadro açtı ve Justin Myers, AP’nin bu pozisyonda çalışan ilk elemanı oldu. Myers, editoryal ekibin bir parçası ve onlarla aynı yeri paylaşıyor. Yaptığı iş ise editoryal süreçlerin nasıl kolaylaştırılacağı konusunda yazı işlerine yardımcı olmak. Bunun sonucunda da editör, yazar ve yapımcılara zaman oluşturarak gazeteciliğe yoğunlaşabilmelerini sağlamak da önemli bir işlevi Myers’ın.
Yorumlar