Tilbakegang i avislesningen både på nett og papir

 Kantar Media presenterte den 19.2.25 nye tall for nettsteder og avislesning, og det er fortsatt en nedgang å spore.  Kantar oppsummerer det hele slik:

"Fortsatt tilbakegang for papiravisene ▪

 De 156 målte papiravisene har en tilbakegang på 8,6 % i forhold til 2023. ▪ 23 % av befolkningen leser papiraviser daglig i 2024 ▪ Konsumet av papiraviser er nå 21 % av nivået i år 2000. ▪ Blant de 156 målte avisene har 65 opplevd en nedgang i lesertall, mens bare fire har hatt en økning i antall lesere i 2024. ▪ De 141 lokal- og regionavisene, som hver har under 25.000 lesere, har samlet sett en tilbakegang på 12,4 %. Spesielt de større lokalavisene har hatt en betydelig reduksjon i antall papiravislesere. ▪ Lesing av eAviser holder seg stabilt, med 4 % som leser eAviser daglig. De 157 målte eAvisene har samlet sett 222.000 lesere. Færre leser aviser på papir og nett ▪ 77 % leser minst én avis, enten digitalt eller på papir, daglig i 2024, mot 79 % i 2023. ▪ 71 % leser digitale aviser daglig: 63 % på mobil, 21 % på PC og 14 % på nettbrett. ▪ Samlet går avishusene tilbake med 6 % fra 2023 til 2024."

Ser vi på Norges største nettsider ser vi at VG er i topp med nesten 1,9 mill lesere, men med en tilbakegang på 3%.  På denne siden er det bare YR som har økning.  Været er alltid interessant og det har jo vært en del vær i det siste.  Ellers ser vi at det er tilbakegang over det hele.  Dagbladet med -15% og TV2 med 20%.  Ellers er det bare mindre endringer.   Det kan være at publikum nå retter sin interesse mot andre nettsteder i den store gruppen av sosiale medier.  Det har jo vært nok av steder å bruke tiden på.   

Det har jo vært en kjempelang trend med tilbakegang for avisene. Den strekker seg helt tilbake til OL-året 1994.  Og vi ser at nettaviser har hatt en god vekst, men at den har kulminert etter pandemien.

Papiravisene har jo redusert sin utgavefrekvens for mange aviser og er nå på et nivå på bare 21% av nivået i år 2000.   Vi kan vel observere en "long tail" i nedgangen av papiraviser.  Det er spennende å se når de største avisene også reduserer sin frekvens.

Her ser vi en oversikt for avishusene.  Den eneste avisen som øker her er Bergensavisen. Ellers noterer vi en drastisk tilbakegang for Dagsavisen - hele 44%.  Alle andre aviser har nedgang eller stagnasjon. 

Det som imidlertid har vekst er strømming av video og podkast.  

Strømming har passert nettaviser og podkast har nådd 20% - og her er tilbudet stort av interessante podkaster.  Mediebruken er i rask endring og det er en utfordring for mediehusene som må tilpasse og utvikle sine tilbud til en målgruppe som har stadig flere valg og ikke mer tid. 

KI i praksis - holder det mål?

 Vi vet jo at der KIs algoritmer slutter begynner hallusinasjonene.  Jeg driver og tester på KI om dagen, og jeg må si at det åpner opp for veldig mange muligheter.  Jeg har brukt det en del på å lage oppsummeringer og ideforslag for ulike problemstillinger i faget strategi, og konklusjonen er at det er et veldig nyttig verktøy forutsatt at du vet hva du holder på med. Kvalitetssikring av materiale er viktig. Det sier seg selv. 

I Khrono her om dagen kom jeg over et nytt verktøy i en artikkelserie av professor Morten Goodwin ved UiA.   Det er verktøyet Storm  fra Stanford som er en såkalt RAG modell: Retrieve, Augment, Generate. 

Jeg ga den instruksjoner om å lage en artikkel om strategiske perspektiver rundt KI for lokale aviser, og i løpet av kort tid laget den følgende artikkel.    Jeg har ikke endret på noe som helst.  Så kan du selv bedømme om dette er noe:

Her er den:

  Kunstig intelligens (KI) omformer nyhetsmedielandskapet

Kunstig intelligens (KI) er i ferd med å forandre nyhetsmedielandskapet, spesielt for lokale aviser, ved å tilby innovative verktøy som forbedrer strategisk utvikling og operasjonell effektivitet. Over 75 % av mediehus bruker KI i ulike deler av journalistikken, inkludert nyhetsinnsamling og publikumsengasjement, noe som markerer en betydelig overgang til automatisering og økt produktivitet i bransjen.

KI brukes blant annet til å automatisere rutinemessig rapportering, forbedre innholdsproduksjonen og optimalisere leserengasjement, noe som gjør at lokale aviser kan betjene sine lokalsamfunn bedre i en tid med begrensede ressurser og synkende lesertall.

 Bruken av KI i nyhetsmedier dekker flere sentrale områder, inkludert innholdsproduksjon, publikumsengasjement og støtte til undersøkende journalistikk. KI-drevne teknologier kan generere rapporter om hverdagslige temaer, automatisere oppgaver som transkribering og oversettelse, og tilby personlige innholdsanbefalinger basert på brukeradferd.

I tillegg kan maskinlæringsverktøy analysere store datamengder for å avdekke trender, og dermed hjelpe journalister med å produsere aktuelle og relevante nyhetssaker. Dette er spesielt fordelaktig for lokale nyhetsorganisasjoner, som ofte sliter med begrensede ressurser og utfordringer med å beholde publikum.

KI i nyhetsproduksjon

KI-teknologier har effektivisert mange oppgaver som tradisjonelt ble utført av journalister. Automatiserte nyhetsredigeringssystemer kan raskt generere rapporter om rutinemessige emner, som sportsresultater eller økonomiske oppdateringer, noe som øker hastigheten og produktiviteten i nyhetsrommene. Store organisasjoner som Associated Press og Reuters har allerede tatt i bruk slike systemer for å effektivt produsere korte artikler. I tillegg brukes KI-verktøy stadig mer til faktasjekking og deteksjon av skjevheter i nyhetsdekningen, noe som bidrar til å opprettholde journalistiske standarder og troverdighet.

Nyhetsinnsamling og innholdsproduksjon

KI forbedrer nyhetsinnsamlingen ved å hjelpe journalister med å finne og verifisere informasjon. Maskinlæringsbaserte verktøy kan analysere store datasett for å identifisere trender og samle innsikt som kan brukes til å lage nyhetsartikler eller visuelle presentasjoner. KI brukes også til å automatisere oppgaver som merking, kategorisering og tildeling av metadata til artikler, noe som forbedrer arbeidsflyten i nyhetsrommene. Generativ KI muliggjør dessuten produksjon av varierte innholdsformater, inkludert tekst, lyd og video, noe som utvider journalistikkens historiefortelling.

Publikumsengasjement og distribusjon

Foruten produksjon spiller KI en viktig rolle i publikumsengasjement. Anbefalingsalgoritmer analyserer brukeradferd for å levere personlig tilpasset innhold på digitale plattformer, noe som bidrar til å holde publikum engasjert. Lokale nyhetsorganisasjoner kan spesielt dra nytte av disse algoritmene ved å forbedre rekkevidden sin og sikre at innholdet som distribueres, stemmer overens med lokalsamfunnets interesser. Imidlertid reiser bruken av algoritmisk plattformdistribusjon etiske spørsmål om innholdsmangfold og risikoen for å skape ekkokamre.

Utfordringer og etiske hensyn

Til tross for fordelene med KI-integrasjon i nyhetsmedier, må flere utfordringer løses for å opprettholde tilliten til journalistikken. Transparens, ansvarlighet og risikoen for feilinformasjon er sentrale problemstillinger. KI-generert innhold kan inneholde unøyaktigheter eller villedende informasjon, noe som krever grundig implementering og overvåking i nyhetsrommene. I tillegg kan lokale nyhetsorganisasjoner, som ofte har begrensede ressurser, ha utfordringer med å skaffe seg effektive KI-løsninger. Samarbeid mellom mediehus kan bidra til å løse disse utfordringene gjennom deling av ressurser og felles utvikling av etiske KI-praksiser i journalistikken.

KI i lokale aviser

KI spiller en stadig større rolle i lokale aviser ved å gi innovative verktøy og teknikker som forbedrer drift, engasjement og bærekraft. Dette er spesielt viktig i en tid der lokale nyhetsredaksjoner ofte står overfor ressursbegrensninger og synkende lesertall.

• Forbedret publikumsengasjement: KI hjelper lokale aviser med å analysere brukerdata for å forutsi abonnementsfornyelser og leserinteresser, noe som gir muligheter for tilpasset innhold og økt lojalitet.
• Effektiv innholdsproduksjon og distribusjon: KI-verktøy forbedrer transkribering og oversettelse av nyhetsvideoer, noe som øker tilgjengeligheten for ulike publikumsgrupper. Automatisert innholdsmerking forbedrer søkbarheten og synligheten på nettet.
• Støtte til undersøkende journalistikk: KI kan hjelpe journalister med å analysere store datasett, for eksempel kommunale budsjetter og finansregnskap, og identifisere viktige innsikter for dypere nyhetsdekning.

Fremtidsutsikter for KI i journalistikken

KI sin rolle i lokale aviser vil trolig fortsette å vokse, med kommende fremskritt innen prediktiv analyse og innholdsproduksjon som lover å forbedre relevansen og nøyaktigheten i rapporteringen. Etter hvert som nyhetsorganisasjoner formaliserer sine KI-strategier, forventes teknologien å styrke deres operasjonelle evner og bidra til å skape tettere bånd til lokalsamfunnene de betjener. Til syvende og sist kan dette redefinere lokaljournalistikken i den digitale tidsalderen.