Warum Particle News auf Stories statt Artikel setzt

Ein Hinweis für meine Abonnenten:

News Machines ist ein kostenloser Newsletter, der ausschließlich durch Werbung finanziert wird. Ich verdiene damit kein Geld, und das Hosting auf Beehiiv kostet mich sogar Geld. Wenn Dir meine wöchentlichen Fallstudien gefallen und Du möchtest, dass dieser Newsletter kostenlos bleibt, ignoriere bitte die Werbung nicht (ich werde pro Klick bezahlt). Es gibt immer nur eine ausgewählte Anzeige pro Newsletter. Vielen Dank!

Als Sara Beykpour nach 11 Jahren verließ, hatte sie in Echtzeit verfolgt, wie digitale Medien zugrunde gehen. Clickbait. Misinformation. Algorithmen, die darauf ausgelegt sind, Engagement zu maximieren statt Nutzer zu informieren. Für Nutzer ohne teure Abos bei einzelnen Publikationen bedeutete informiert zu bleiben, sich durch einen Dschungel von Anreizen und Ablenkungen zu kämpfen.

Dann kamen 2022 und 2023. Zwei Wendepunkte trafen zusammen: Generative AI wurde weithin zugänglich, und Elon Musk übernahm Twitter. Beykpour und ihr Mitgründer Marcel Molina, ebenfalls ein Twitter-Veteran, fragten sich: Können wir eine Plattform bauen, die Menschen hilft, so informiert zu bleiben, wie sie es wünschen? Eine Plattform, auf der Nutzer statt Werbetreibende im Mittelpunkt stehen?

Die Antwort ist Particle, eine News-App, die Artikel aggregiert und die Informationen in einfach zugänglichen und gut verständlichen Stories organisiert. Diese Stories sind das, was Beykpour "liquid" nennt. Sie können verschiedene Formate annehmen, je nachdem, wie Nutzer den Inhalt in einem bestimmten Moment erleben wollen.

In einem Meeting mit deutschen Medienführungskräften (Chefrunde Study Tour) in San Francisco, das ich mitorganisiert habe, erklärte Beykpour die Mission von Particle: "Es muss einfacher sein für Menschen, informiert zu bleiben. Nutzer müssen sich mit Clickbait, Misinformation, Algorithmen auseinandersetzen, die nicht in ihrem besten Interesse funktionieren. Vielleicht können wir etwas tun, um Menschen mit dem zu verbinden, was für sie am wichtigsten ist, auf eine Art, die sie abholt, wo sie gerade sind.

Particle sammelt und präsentiert nicht einfach News-Artikel. Die App aggregiert Informationen, um eine Story zu produzieren, die Beykpour als Synthese aller relevanten Punkte aus mehreren Quellen zu einem einzelnen Thema definiert.

Nehmen wir die US-Wahl als Beispiel. Statt 15 separate Artikel von Newsweek, Fox News, AP oder Breitbart zu sehen, wenn sie durch ihre Newsfeeds scrollen, sehen Nutzer eine aggregierte Story, die Berichte und Perspektiven verschiedener Medien zusammenfasst. Informationen werden konsolidiert und Nutzer stehen nicht vor dem Paradox der Wahl, das sie entweder überfordert oder fehlinformiert zurücklässt.

Dieses Modell kehrt den traditionellen Aggregations-Ansatz um. Die meisten News-Apps zeigen einzelne Artikel und hoffen, dass Nutzer mehrere Perspektiven lesen werden. Particle geht davon aus, dass sie das nicht tun, und liefert die Synthese von vornherein.

Die eigentliche Innovation: Die Stories sind nicht statisch.

Beykpour beschreibt Particles Content als "liquid". Nutzer können jede Story durch verschiedene Filter transformieren, abhängig von ihrem Kontext und ihren Bedürfnissen.

Verfügbare Transformationen umfassen:

Nutzer können auch Fragen zu Stories stellen. Die zugrunde liegende Philosophie stellt eine Kernannahme moderner Medien infrage: dass Nutzer Stunden in einer App verbringen sollten. Beykpours Team weiß, dass manche Leute nur wöchentlich Zeit haben, News zu checken, nicht täglich. Personalisierte Zusammenfassungen, die per Push-Benachrichtigung geliefert werden, unterstützen dieses Verhalten.

Eines von Particles populärsten Features ist das politische Spektrum, das visualisiert, welche Medien eine Story covern und wo diese Medien auf einem Links-Rechts-Spektrum sitzen.

Das Feature funktioniert am besten in den USA, wo Particle die meisten Daten hat. Wenn eine Story nur in linkslastigen Medien erscheint, sehen Nutzer das sofort mit blauen Punkten, die sich auf der linken Seite des Spektrums ballen. Dasselbe gilt für rechtslastige Themenabdeckung.

Particle kennzeichnet explizit, wenn eine Story sichtbaren politischen Bias hat. Nutzer können dann wählen, zu sehen, wie beide Seiten darüber berichten, oder bei ihrer bevorzugten Perspektive bleiben. Wie auch immer sich Nutzer entscheiden, die Auswahl wird bewusst von ihnen getroffen statt verborgen von Algorithmen.

Diese Transparenz unterscheidet Particle von Social-Media-Feeds, wo Algorithmen Feeds für Engagement-Metriken optimieren, die Plattformen nie vollständig erklären. Beykpour: “Bei uns wissen Nutzer durch welchen Filter sie Information bekommen. Keine versteckten Algorithmen, keine Black Box."

Gesponsert

AI made everyone sound the same. Pressmaster.ai changes that.

Our Cognitive Amplification Platform learns your frameworks, vocabulary, and perspective then turns them into authentic and high performing communication.

Join us for The Worlds First AI Built for Cognitive Amplification on October 15.

Watch as personalized AI is built and deployed in real time and experience how amplified thinking transforms the way you communicate.

This is the next step beyond creation. It is the beginning of cognitive amplification.

Save Your Free Spot

Particle erlaubt Nutzern, ihre Feeds präzise zu personalisieren. Zum Beispiel nur Tech-News und Politik, aber sonst nichts. Nur Videospiel-News? Kein Problem. Nur spezifische Subsets von Videospiel-News? Auch möglich.

Das Team baut auch Features zum Ausschließen bestimmter Inhalte. Nutzer, die Tech-News wollen, aber lieber nichts über Elon Musk hören möchten, werden diese Option bald haben.

Ein Hauptmerkmal: Particle rankt Content primär basierend auf Nutzerpräferenzen, nicht auf Maximierung von Engagement. Das schafft eine fundamental andere Dynamik als Social Media, wo algorithmische Feeds die auf einer Plattform verbrachte Zeit über Nutzerzufriedenheit priorisieren.

Particle hat Lizenzdeals mit großen Verlagen unterzeichnet, darunter Associated Press, Reuters, AFP, Time und Fortune. Das Modell beinhaltet, Verlage für private und optimierte digitale Feeds ihres Contents zu kompensieren, ihn mit AI zusammenzufassen und auf die Original-Artikel zurückzuverlinken, die – bei Partnerverlagen – nativ in der Particle-App verfügbar sind.

Für Verlage und andere Medienunternehmen bietet das Modell eine neue Erlösquelle, während Googles Zero-Click-Searches traditionelle Traffic-Modelle bedrohen. Particle bietet Verlagen eine neue Möglichkeit, Engagement und Wert für ihren Content zu generieren.

Rebecca Ozarow, Particles Media and Partnerships Lead, betont, dass einige Teammitglieder aus dem Journalismus kommen, was Particle konsistente journalistische Perspektiven gibt und sie von anderen AI-Unternehmen unterscheidet. Sie wollen mit der Branche arbeiten, nicht einfach Wert abschöpfen.

Herausforderungen bleiben allerdings. "Es gibt keine Industriestandards für KI-Lizenzierung", erklärt Ozarow. "Ich führe Gespräche mit Verlagen, die nicht wissen, welche Preise sie für ihre Inhalte für diesen Use Case aufrufen sollen. Es ist eine gemeinsame Reise."

Verlage, die an 1:1 Syndikation-Deals gewöhnt sind, sehen sich jetzt mit Fragen konfrontiert, wie man Content bewerten soll, der transformiert, zusammengefasst und in mehreren Formaten redistribuiert wird. Beide Seiten lernen in Echtzeit.

Particle ist bislang kostenlos – keine Paywalls, keine Werbung. Das Team hat sich entschieden, Werbung vorerst zu vermeiden, basierend auf ihren Learnings und Erfahrungen bei Twitter und Snapchat, wo Werbung häufig “einen Wettlauf nach unten erzeugt”, so Beykpour.

Bald wird Particle Abonnements für Nutzer anbieten, die sich Zugang zu noch mehr Personalisierungs-Features wünschen. Die offenen Fragen: Wie viel werden Nutzer bereits sein zu zahlen? Wann ist der richtige Moment, um Abos einzuführen? Das Team testet derzeit verschiedene Optionen.

Particle News ist natürlich nicht allein darin, diese spezielle Herausforderung anzugehen. Nutzer sind oft frustriert von der Qualität kostenloser, werbegestützter News-Angebote, aber diese Frustration in Zahlungsbereitschaft umzuwandeln bleibt schwierig.

Particle aggregiert Inhalte aus dem gesamten politischen Spektrum: Fox News, Breitbart, MSNBC und Medien von links und rechts. Aber das Team zieht Grenzen. Keine Verschwörungstheorien. Keine extremen Ränder.

Das Ziel ist es, diverse Perspektiven zu zeigen, ohne in toxisches Territorium abzurutschen. Nutzer sollten verstehen, wie verschiedene Seiten eine Story framen, ohne Hate Speech oder bewusster Desinformation zu begegnen.

Beykpour räumt ein, dass diese Balance schwierig, aber essenziell ist. In einer Ära, in der Algorithmen Nutzer in Filterblasen drängen, bietet Particle bewusst Perspektivenbreite an.

Die Herausforderung: Engagement aufrechterhalten und gleichzeitig Diversität bewahren. Nutzer neigen natürlich zu komfortablen Perspektiven. Wie hält man sie über verschiedene Sichtweisen hinweg informiert, ohne sie zu verprellen? Particle experimentiert weiter mit Wegen, Nutzer ein bisschen aus ihrer Komfortzone zu drängen und ihnen trotzdem ihr personalisiertes News-Erlebnis zu liefern.

Beykpour sieht einen Shift im Medienvertrauen: Menschen vertrauen Menschen, nicht mehr Institutionen. Individuelle Stimmen wie Podcaster, Creator, Newsletter-Autoren gewinnen an Autorität.

Particle erkundet, wie man diese Stimmen aggregieren kann. Nicht nur traditionelle Verlage, sondern auch Podcasts, Newsletter und Social-Media-Content von vertrauenswürdigen Individuen.

Die Vision: Nutzer bekommen Perspektiven von Menschen, denen sie vertrauen, organisiert und diversifiziert, sodass sie vermeiden, in Filterblasen zu landen.

Das schafft neue Komplexität. Wie hält man Content anregend, aber divers? Wie verhindert man, dass Nutzer in algorithmische Rabbit Holes rutschen? Particle arbeitet an diesen Fragen.

Noch sind viele von Particles Nutzern technikaffine Menschen. Aber die angestrebte Zielgruppe sind normale Menschen, die einfach nur informiert bleiben wollen, ob zu lokalen oder anderen Themen.

Apps wie NewsBreak und SmartNews erreichen diese Nutzer. Particle will das auch. "Wir müssen nur herausfinden, wie wir sie erreichen können”, sagt Beykpour.

Für technikaffine Early Adopters zu entwickeln ist eine Sache. Mit Mainstream-Nutzern im Blick zu skalieren erfordert andere Strategien, andere Features und möglicherweise andere Geschäftsmodelle.

Ob es letztlich kommerziell erfolgreich sein wird oder nicht, Particle demonstriert, dass alternative Modelle existieren. News-Aggregation muss nicht zwangsläufig zu Doom Scrolling führen. KI kann Journalismus positiv unterstützen. Und Verlage können mit AI-Unternehmen partnern auf Weisen, die Wert schaffen, statt ihn zu extrahieren.