Vom ersten Tag an war pressrelations äußerst technologiegetrieben und hat dabei großen Wert auf die Entwicklung eigener Software gelegt. Für unsere Produktentwicklung ist es dabei existenziell, Markt- und Branchen-Trends im Blick zu halten, um so bereits heute an den Lösungen für morgen zu arbeiten. Aktuell und mehr denn je befasst sich die Monitoring-Branche, wie jede digital-getriebene Branche, mit der Verarbeitung großer Datenmengen. Für uns ein Anlass, einen Einblick in unsere Entwicklungsabteilung zu geben – Im Interview verrät uns Softwareentwickler Siavash (kurz Sia), womit er sich bei pressrelations beschäftigt.

Hallo Sia, bitte erzähl uns etwas über dich und deinen Werdegang.
Sia: Mein beruflicher Werdegang ist etwas sprunghaft. Ich habe von Gaming, Telekommunikation bis hin zu Automobil so ziemlich alles im Softwarebereich gemacht, bis ich dann zu pressrelations kam und hier am Forschungsprojekt AGENT arbeitete. Danach zog es mich für ein Jahr auf Reisen. Da mit AGENT der Grundstein für tolle neue Produkte wie etwa FirstSignals® gelegt wurde, hab ich mich sehr darauf gefreut, wieder bei pressrelations forschen zu dürfen

Womit beschäftigst du dich aktuell bei pressrelations?
Sia: Aktuell befasse ich mich damit, die linguistischen Systeme, die wir aktuell bei pressrelations nutzen, auf den neusten Stand zu bringen. Wie bereits erwähnt, werden hier Grundlagen für zukünftige Produkte geschaffen. Der Fokus liegt hier eindeutig auf der bestmöglichen Entwicklung von Insights und des Vorankommens von Predictive Analytics.
Es ist unser Ziel, unsere Kunden bei Fragen wie „In welche Richtung soll ich mich entwickeln?“ oder „In welchem Themenfeld soll ich mich platzieren?“ zu beraten. Diese Themen sind ein starker und mutiger Invest seitens pressrelations, da das Ganze experimentell ist und dadurch sehr ergebnisoffen. Ergebnisse kann man hier nicht erzwingen, sondern nur aus ihnen lernen.

Warum ist es jetzt an der Zeit, an diesen Themen zu arbeiten?
Sia: Diese Technologien entwickeln sich rasant und bergen das Potenzial, einen Markt umzukrempeln. Daher heißt es, hier immer am Ball zu bleiben. Wir wollen selbst entwickeln, da eingekaufte Technologie meistens keine Anpassungen erlaubt. Bei selbst entwickelten Systemen hat man volle Kontrolle und Übersicht über die Daten, was bei Systemen von Dritten leider nicht möglich ist. Ein anderer Punkt ist hier Effizienz: Wir verarbeiten gigantische Datenmengen, die konstant anwachsen. Im Grunde ist das ein kontinuierlicher Wettlauf mit dem Internet. Mit jedem Tag, der vergeht, wird manuelles oder auch nur semi-manuelles Verarbeiten solcher Datenmengen mühsamer. Das beobachten wir auch immer stärker bei Mitbewerbern, die große Mühe haben, solche Datenmengen zu verarbeiten.
Unsere Vision ist es, eigens trainierte Modelle pro Kunde zu entwickeln und somit ein zielgenaues und qualitativ bestes Ergebnis zu liefern.

Wie läuft es bisher?
Sia: Es läuft gut! Wir konnten bereits erste Resultate erzielen und verbessern uns kontinuierlich in kleinen Schritten. Um möglichst nachhaltige Ergebnisse zu haben, gehen wir zweigleisig vor: Wissensgraphen & Machine Learning. Wir experimentieren mit dem Einbinden von großen Wissensgraphen, um News mit Metadaten anreichern zu können. Das Ziel es ist dabei, News semantisch analysieren zu können. Langfristig wollen wir unseren Kunden die Möglichkeit bieten, News-Daten nach semantischen Dimensionen zu untersuchen, um Fragen wie diese zu beantworten: “Wie viele News erscheinen über linke, wie viele über konservative Politiker?” Die (Weiter-)Entwicklung unserer bestehenden neuronalen Netze soll die bereits existierenden analytischen Features unserer Produkte verbessern und deren Effizienz erhöhen. Da sich der Bereich sehr schnell weiterentwickelt, ist ein simples “am Ball bleiben” im Grunde ein Vollzeit-Job. Die Ergebnisse sind bisher sehr ermunternd und lassen uns optimistisch nach vorne sehen.

Wie schätzt du den Kundennutzen ein?
Sia: Für unsere Bestandskunden hoffen wir auf eine unmittelbare Verbesserung unserer Tools. Die Datenqualität wird einfach noch besser werden und entsprechend die Güte unserer Analysen.
Es bietet extrem großes Potential für Innovation. Immer größere Daten werden immer schneller und in immer besserer Qualität verarbeitet werden können. Die Insights, welche sich zukünftig aus den Daten ableiten lassen, werden extrem an Potential gewinnen.

Welches sind deiner Meinung nach die Technologie-Trends im Jahr 2019?
Sia: Der Deep Learning Hype flaut langsam ab, hält sich aber noch immer. Dieser Trend ist gekommen, um zu bleiben. Natural Language Processing macht große Sprünge im Sprachverständnis. Meiner Meinung nach, wird sich hier eine ähnliche Entwicklung zeigen wie bei Computer Vision 2012/13. Beim Thema Sprachverarbeitung kommt es gerade in kurzer Zeit zu großen Entwicklungssprüngen.
Ethische Aspekte spielen hier eine immer wichtiger werdende Rolle. Wenn eine Maschine Stichworte erhält und daraus einen realistischen Text kreieren kann, wie geht man dann mit der Gefahr von „Fake News“ um?
Bisher verwenden entsprechende Akteure teure “Trollfarmen” und unterwandern erfolgreich jede Art von Diskurs in sozialen Netzen und Online-Medien. Die Dimension, die so etwas mit entsprechender Technologie annehmen kann, ist beängstigend. Aber zum Glück: Genau so groß ist das Potential für legitime Anwendungen. Die einzig sinnvolle Strategie ist, am Puls der Zeit zu bleiben und solche Veränderungen mitzugestalten und zu nutzen. Um Spiderman zu zitieren: „Aus großer Macht erwächst große Verantwortung.“

Vielen Dank für das Interview, Sia!

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