Praxistest: Wie ChatGPT bei der Medienverwaltung helfen kann

By teamnext Editorial Team

Im digitalen Zeitalter spielt eine effiziente Medienverwaltung eine wichtige Rolle für Unternehmen. Der englische Fachbegriff für die professionelle Verwaltung von Mediendateien lautet Digital Asset Management, kurz DAM. Medieninhalte werden dabei als Vermögenswerte verstanden. Digital Asset Management umfasst Prozesse, um digitale Medien wie Fotos oder Videos zu speichern, zu organisieren, zu finden und zu verteilen.

Welche Rolle kann ein AI Chatbot im DAM-Umfeld spielen. Diese Frage wird im Folgenden anhand praktischer Beispiele untersucht. Im Fokus steht ChatGPT von OpenAI.

Hinweis: OpenAI ist auch für den Bildgenerator DALL E bekannt.

Wie kann AI bei der Optimierung von DAM-Workflows helfen

In vielen Branchen trägt künstliche Intelligenz bereits dazu bei, DAM Workflows effizienter zu machen. Ein Beispiel ist die automatische Erkennung von Personen und Objekten in Bildern. ChatGPT kann zusätzliche Prozesse beschleunigen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Aufgaben der Sprachverarbeitung.

ChatGPT Unterstützung bei der Metadatenoptimierung

ChatGPT ist ein Sprachmodell, das anhand sehr großer Textmengen trainiert wurde. Dieses Wissen kann genutzt werden, um ein Metadatenschema zu entwerfen. Ziel ist ein Schema, das eindeutig ist und die relevanten Kategorien für einen bestimmten Medienbestand abdeckt.

Zwischenbemerkung: Zusätzliche Metadaten sind für die Organisation digitaler Medien zentral. Sie verbessern Suche und Verwaltung deutlich.

Praxistest 1: Erstellung eines Metadatenschemas mit ChatGPT

Im Test wurde ChatGPT, Version 4, um ein Metadatenschema für ein kommerzielles Medienarchiv mit Schwerpunkt Sportfotografie und olympische Sportarten gebeten.

Prompt:

  • Entwickele ein detailliertes Metadatenschema für ein kommerzielles digitales Medienarchiv, dessen inhaltlicher Schwerpunkt auf Sportfotografie und insbesondere auf olympischen Sportarten liegt.

ChatGPT schlug 18 Kategorien vor:

  • Bildkennung: eindeutige ID für jedes Foto

  • Titel: Titel des Fotos. Wenn kein manueller Titel vorliegt, kann er aus anderen Metadaten abgeleitet werden

  • Bildbeschreibung: kurze Beschreibung des Moments

  • Schlüsselwörter: relevante Begriffe zur Unterstützung der Suche

  • Datum: Aufnahmedatum

  • Ort: geografischer Ort der Veranstaltung

  • Urheber: Fotograf

  • Quelle: Herkunft des Fotos, zum Beispiel Bildagentur oder Publikation

  • Rechte: Copyright Informationen und Nutzungsbeschränkungen

  • Format: Dateityp und Dateigröße

  • Auflösung: Pixeldimensionen

  • Farbmodell: Farbe oder Graustufen

  • Event: Sportereignis, zum Beispiel Olympische Spiele, Weltmeisterschaft

  • Sportart: spezifische Sportart

  • Athleten: Namen der abgebildeten Athleten

  • Nation: vertretenes Land

  • Medaillengewinner: ob Medaillengewinner abgebildet sind und welche Medaille

  • Medaillenverleihung: ob eine Medaillenzeremonie gezeigt wird

Bewertung

Die Kategorien 1 bis 12 entsprechen weitgehend einem Standard, der in vielen professionellen Mediendatenbanken genutzt wird. Die Kategorien 13 bis 18 sind stärker an den beschriebenen Anwendungsfall angepasst. Das Schema ist nicht abschließend, eignet sich aber als solide Ausgangsbasis.

Takeaway

  • ChatGPT kann helfen, ein erstes Metadatenschema zu erstellen, das auf einen konkreten Medienbestand zugeschnitten ist.

Praxistest 2: Erstellung eines Schlagwortbaumes mit ChatGPT

Kontrolliertes Vokabular ist für Verschlagwortung und Metadatenqualität zentral. Bei heterogenen Beständen wird dafür häufig ein Schlagwortbaum genutzt, ergänzt um Synonyme. Je vielfältiger der Bestand, desto mehrdimensional muss die Struktur sein.

Im Test wurde ChatGPT gebeten, einen Schlagwortbaum für das Medienarchiv mit Schwerpunkt olympische Sportarten zu entwickeln. Ergebnis in Auszügen:

  1. Sportart

  • Leichtathletik

    • Laufwettbewerbe

    • Feldwettbewerbe

    • Kombinierte Wettbewerbe

  • Turnen

    • Kunstturnen

    • Rhythmische Gymnastik

    • Trampolinturnen

  • Wassersport

    • Schwimmen

    • Freiwasserschwimmen

    • Synchronschwimmen

    • Turmspringen

    • Wasserball

  • weitere Sportarten

  1. Sportevent

  • Olympische Spiele

    • Olympische Sommerspiele

    • Olympische Winterspiele

  • Weltmeisterschaften

  • Kontinentale Meisterschaften

  • Nationale Meisterschaften

  • weitere Veranstaltungen

  1. Ort

  • Länder

    • USA

    • Japan

    • Frankreich

    • weitere Länder

  • Städte

    • Tokio

    • Paris

    • Los Angeles

    • weitere Gastgeberstädte

  1. Athleten

  • Liste der Athletennamen, laufend zu ergänzen

  1. Szene

  • Action Aufnahme

  • Moment des Sieges

  • Medaillenzeremonie

  • Publikumsreaktion

  • Eröffnungszeremonie

  • Schlusszeremonie

  • weitere Szenen

  1. Ergebnis

  • Goldmedaille

  • Silbermedaille

  • Bronzemedaille

  • Weltrekord

  • Nationaler Rekord

  • Persönliche Bestleistung

Bewertung

Die Struktur ist thematisch fokussiert und daher eher flach. Gleichzeitig sind die Hauptkategorien plausibel. Als Ausgangspunkt für einen kontrollierten Wortschatz ist das Ergebnis nutzbar.

Takeaway

  • ChatGPT kann beim Aufbau kontrollierten Vokabulars unterstützen, zum Beispiel durch einen ersten Schlagwortbaum für ein spezifisches Archiv.

Zukünftige Einsatzgebiete von ChatGPT im DAM-Umfeld

ChatGPT kann perspektivisch so angebunden werden, dass Anfragen nach Medieninhalten teilautomatisiert abgearbeitet werden. Voraussetzungen sind textbasierte Metadaten und eine technische Integration in das DAM System. Eine automatische Bildanalyse ist nicht der Kernbereich von ChatGPT.

Mögliche Funktionen:

  • gezielte Mediensuchen auslösen

  • Medienauswahlen zusammenstellen

  • Updates zu Medieninhalten formulieren und ausspielen

  • Wissensdatenbanken zugänglicher machen, zum Beispiel durch technische Antworten oder Anleitungen

Fazit

ChatGPT kann beim Aufbau und bei der Strukturierung einer Mediendatenbank unterstützen. Besonders relevant sind erste Entwürfe für Metadatenschemata sowie Einstiege in kontrolliertes Vokabular. Weitere Einsatzfelder hängen von Datenbasis und Integration ab. Klar ist, dass dokumentationsnahe Aufgaben im DAM-Umfeld teilautomatisiert werden können. Das spart Zeit und kann den Wert von Marketing Assets wie Fotos und Videos erhöhen.