Bizimle iletişime geçin

Haberler

Podcast bölümlerini yazıya dökmek (transkripsiyon) için 5 neden

Birçok podcast yayıncısı podcast’lerinin içeriğini yazıya dökmüyor (Transkripsiyon). Oysa yazıya dökmek erişebilirliliği artırmak başta olmak üzere birçok yararı bulunuyor. Headliner’ın yayınladığı bir yazıyla bunları “5 nedenle” sıralamış.

Yayınlanma tarihi

on

Headliner’da “duyun”, biz bilimin, akademik makalelerin, ansiklopedilerin ve neyiniz varsa onun büyük hayranlarıyız. Bu yüzden Reddit ve Twitter’a gittik! Pazarlama ekibimiz çok “bilimsel bir çalışma” yürüttü. Tweet attık ve yayınladık, podcast yayıncılarına podcast’lerini deşifre edip etmediklerini sorduk!

İşte bulduklarımız:

Tıpkı diğer herhangi bir “bilimsel çalışma” gibi, bununla ilgili bir miktar araştırma var. Bu yüzden bugün bulgularımızı paylaşmak, derine inmek ve transkripsiyonla ilgili her şeyi tartışmak istiyoruz! Bu blog yazısı, transkripsiyonun ne olduğunu, neden olduğunu ve nasıl olduğunu tartışacak. Öyleyse, bununla başlayalım!

Transkripsiyonlar… bunlar nedir?

Transkripsiyon nedir?

Deşifre, podcast’iniz sırasında söylenenlerin kelimesi kelimesine anlatımıdır. Bu, podcast’inizin yalnızca yazılı bir versiyonudur.

Transkripsiyonlar genellikle podcast’iniz için tamamlayıcı parçalar olarak kullanılır ve söylenenlerin doğru bir kaydını sağlar. Başlangıçta, erişilebilirliği iyileştirerek daha geniş bir kitleye ulaşmaya yardımcı olmak için tasarlandılar. Transkripsiyonlar, videoyu veya bu durumda sesli içeriği duymakta veya anlamakta güçlük çekebilecek kişilere yardımcı olmak için mükemmel bir araçtır. Herkesin mesajınızın tadını çıkarmasını sağlarlar!

Neden transkripsiyon kullanıyorsunuz? 

Söylediğimiz gibi, transkripsiyonlar iyi, değerli şeylerdir. “Duymak”, podcast’inizi kullanmanız ve yazıya dökmeniz için en önemli nedenlerimizdir:

1. Erişilebilirlik:

Her şeyden önce erişilebilirlik! Bir podcast’in yazıya dökülmesi, içeriğin işitme engelliler veya dil engelleri olanlar da dahil olmak üzere daha geniş bir izleyici kitlesi tarafından erişilebilir olmasını sağlar. Transkripsiyonlar genellikle anadili olmayan dinleyiciler için çeviriye yardımcı olmak veya anlayışı artırmak için kullanılır. Herkesin podcast’in içeriğinden keyif almasını ve içeriğini anlamasını sağlarlar.

2. SEO ve keşfedilebilirlik:

Şimdi, büyük bir tane!

Transkripsiyonlar, SEO’nuza (Arama Motoru Optimizasyonu) yardımcı olur. Transkript ekleyerek, arama motorlarının bilgilerinizi taraması ve daha iyi dizine eklemesi için ek veriler sağlarsınız. Arama motorları video veya ses içeriğini tarayamaz, yalnızca  metin öğelerini (alt yazıları, başlıkları, transkriptleri  düşünün… ) ve ne kadar çok kelimeniz varsa, iyi sıralama şansınız o kadar artar! Neden? Çünkü yalnızca daha büyük bir veri havuzuna sahip olmakla kalmaz, aynı zamanda insanların aradıklarıyla eşleşen daha fazla anahtar kelime ve kelime öbeğine sahip olarak işaretlenme olasılığınız da yüksektir.

Transkripsiyonların keşfedilebilirlik oranlarınızı iyileştirdiği de kanıtlanmıştır. Bu yalnızca Google aramaları için geçerli değildir, aynı zamanda Apple podcast’leri gibi yerlerde ve Facebook gibi bağlantıya izin veren sosyal medya platformlarında daha üst sıralarda yer almanıza yardımcı olur! Böylece, podcast’inizi yazıya dökerek, SEO’ya dayanan ve keşfedilebilirliğe yardımcı olan yazılı içerik oluşturursunuz.

3. İçeriğin yeniden tasarlanması: 

İçeriği yeniden tasarlamanın BÜYÜK hayranlarıyız! Transkripsiyon, içerik tekliflerinizi yeniden tasarlamaya veya genişletmeye başlamanın en kolay yollarından biridir. Kendinizi hırslı veya özellikle konuşkan hissediyorsanız, yazıya dökülen içerik yeniden kullanılabilir veya blog gönderileri (hehe), makaleler, sosyal medya gönderileri veya e-Kitaplar gibi çeşitli biçimlere genişletilebilir! Ek içerik türleri sağlamak, farklı kitlelere ulaşmanıza ve fazladan bir ton iş eklemeden podcast’inizin erişimini genişletmenize yardımcı olur.

4. Kitlenizle bağlantı kurmak:

Hiç bir şey dinliyorsunuz ve ne söylendiğinden tam olarak emin değilsiniz, bu yüzden geri sarmaya çalıştınız mı, sonra geri sarma, durdurma, geri alma, tekrar dinleme, geri sarma gibi kısır bir döngüye girdiniz mi… resmi anladınız mı? Temel olarak, ima ettiğimiz şey, insanların gerçekten  ne söyleyeceğinizi umursadığıdır!

Okuyuculara bir transkript sağlamak, bir dinleyicinin takip etmesini ve belirli alıntıları, istatistikleri çıkarmasını veya sadece söylenenleri hızlı bir şekilde netleştirmeye yardımcı olmasını kolaylaştırır.

5. Geliştirilmiş izleyici deneyimi:

Herkes biraz farklıdır ve herkes biraz farklı dinler! Bazı insanlar sadece kulaklık takar ve devam eder, bazılarının oturup okumaya ihtiyacı vardır ve bazıları çoklu görev yapmayı sever. Bu sadece kişiye bağlı! Dolayısıyla, bir transkript sağlayarak, farklı dinleme tercihlerine hitap ediyorsunuz.

Transkripsiyonlar gerçekten de podcast’inize değer katan mükemmel araçlardır. Yalnızca erişilebilirliği ve kavrayışı iyileştirmenin bir yolu olmakla kalmaz, aynı zamanda SEO’nuzu güçlendirmeye  ve  hedef kitlenizle ek bir temas noktası oluşturmaya yardımcı olur ve onları podcast’inizle çeşitli şekillerde meşgul olmaya veya tüketmeye teşvik eder.

Podcast’inizi nasıl yazıya dökersiniz? 

Neyi ve niçini ele aldığımıza göre, şimdi nasılların zamanı!

Podcast’inizi en iyi şekilde nasıl yazıya dökeceğiniz konusunda bazı tartışmalar var. Ve gerçek şu ki, gerçekten tek bir doğru cevap yok. Her şey size, podcast’inize, kapasitenize ve bütçenize bağlı. En popüler iki transkripsiyon yöntemi beyaz eldiven, manuel transkripsiyon ve şimdi de yapay zeka stranskripsiyonudur.

Transkripsiyon acı noktaları

Size SÜPER “bilimsel çalışmamızı” gösterdiğimiz bu yazının başlangıcını düşünün. Örneğimiz, podcast yayıncılarının yaklaşık yüzde 80’inin podcast’lerini yazıya dökmesi gerektiğini buldu. İnsanların neden metne dönüştürmediğini merak ettik ve birkaç podcast yayıncısına ulaştık. Yanıt verenlerin ezici çoğunluğu, iki nedenden biriyle yazıya dökmediklerini söyledi.

  1. Transkripsiyon çok fazla zaman alıyor.
  2. Transkripsiyon çok pahalı.

Bunu tamamen anladık! Deşifre, özellikle yazılı bir podcast’i takip etmiyorsanız, şüphesiz anıtsal bir görev olabilir.

Transkripsiyon çok fazla zaman alıyor 

Transkripsiyonun uzun sürmesinin iki ana nedeni var.

İlki manuel transkripsiyondur. Manuel transkripsiyon, fiziksel olarak oturup söylenenleri yazdığınızda gerçekleşir. Her kelimeyi yazarken oturup podcast’inizi dikkatle dinlemek, BÜYÜK bir zaman yatırımıdır. Ve bir adım daha ileri giderek, istenmeyen “ııı” ve “ııı” gibi şeyleri aynı anda kaldırmak için sesinizi kırpıp düzenleyerek ek bir yük ekler.

Alternatif transkripsiyon yöntemi, yapay zekanın yapmasına izin vermektir. Podcast’inizi sizin için yazıya dökebilecek çok sayıda yazılım var. Bununla birlikte, birkaç podcast yayıncısının işaret ettiği gibi, yapay zeka daha iyi olabilir ve nihai çıktı nadiren mantıksal olarak biçimlendirilir. Metne dönüştürmek için yapay zeka araçlarını kullanmak, genellikle podcast yayıncılarının teknolojinin yapmış olabileceği hataları geri almasını, baştan sona okumasını ve düzeltmesini gerektirir.

Yapay zeka ile ilgili bir başka sorun da, yazılımın birden fazla konuşmacıyı hesaba katması gerektiğidir. Transkripsiyon çıktısı tipik olarak tek bir metin yığınında verilir. Yani kelimeler orada, ancak biçimlendirmeyi manuel olarak düzeltirseniz, bunları tam olarak kimin söylediğini söylemenin basit bir yolu var. Dolayısıyla, bir yardımcı sunucunuz veya konuğunuz varsa, düzenleme çok daha karmaşık hale gelir.

Transkripsiyon maliyeti çok yüksek

Manuel transkripsiyon sürecini atlatmak için ödeme yapmaya istekli olanlar için, dakikada 0,20 ABD Doları – 3,00 ABD Doları arasında herhangi bir ödeme yapmayı bekleyebilirsiniz. İnsan transkripsiyon hizmetlerinin maliyeti birkaç dolardan birkaç yüz dolara kadardır. Bu sadece podcast’in uzunluğuna bağlıdır.

Yine, başka alternatif yöntemler de vardır, ancak bunların da genellikle bir bedeli vardır. Transkripsiyon yazılım paketleri genellikle ayda yaklaşık 30 ABD Doları veya bölüm başına 20 ABD Doları tutar. Genellikle aylık sınırları vardır ve size yalnızca transkripsiyonu verirler. Bir transkripsiyon ve dosya düzenleme aracı arayan bir podcast yayıncısı olduğunuzu varsayalım. Bu durumda, ek bir ücret ödemeyi bekleyebilirsiniz.

Eddy-iting kolaylaştı

“Kapanış Zamanı”

Transkripsiyonlar gerçekten mükemmel araçlar. Podcast’inizin yeni kitlelere ulaşmasına yardımcı olur ve dili veya yeteneği ne olursa olsun herkes tarafından erişilebilir olmasını sağlar. Nasıl yapmayı seçerseniz seçin, içtenlikle podcast’inizi yazıya dökmeyi düşündüğünüzü umuyoruz.

Teknolojideki ilerlemelerle, podcast transkripsiyonu podcast yayıncıları için daha kolay ve erişilebilir hale geliyor. Şirketler podcast yayıncılarını dinliyor ve transkripsiyon kalitesini artırırken maliyeti düşürmenin yollarını arıyor.

Headliner bu şirketlerden biri. Kendi transkripsiyon hizmetimiz Eddy by Headliner’ı test ediyoruz ve her yerdeki podcast yayıncılarına podcast’leri deşifre etmeleri için iyi ve ücretsiz bir seçenek sunmak için onu beta sürümünden çıkarmaya hazırlanıyoruz. Bunu bizimle yapmakla ilgileniyorsanız – harika! Eddy by Headliner’ı denemenizi çok isteriz. Başlamak veya daha fazla bilgi edinmek için burayı ziyaret edebilirsiniz.

Kaynak: Headliner

Okumaya devam et
Yorum yapmak için tıklayın

Yanıt Ver

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Araştırma

PodGPT: Yapay zeka modeli, bilim podcast’lerinden öğrenerek soruları daha iyi yanıtlayabiliyor

Üretken yapay zekanın (AI), özellikle de büyük dil modellerinin (LLM’ler) yükselişi, veri analizi, yorumlama ve içerik üretiminde dönüştürücü bir değişime işaret ediyor. Kapsamlı metinsel veri kümeleri üzerinde eğitilen bu modeller, OpenAI’nin GPT-4’ü gibi modellerin dikkate değer bir yetenek gösterdiği bilim ve tıp gibi alanlar için derin etkileri olan, bağlamsal olarak doğru ve dilsel olarak zengin çıktılar üretme yeteneğini gösterdi.

Yayınlanma tarihi

=>

Üretken yapay zekanın (AI), özellikle de büyük dil modellerinin (LLM’ler) yükselişi, veri analizi, yorumlama ve içerik üretiminde dönüştürücü bir değişime işaret ediyor. Kapsamlı metinsel veri kümeleri üzerinde eğitilen bu modeller, OpenAI’nin GPT-4’ü gibi modellerin dikkate değer bir yetenek gösterdiği bilim ve tıp gibi alanlar için derin etkileri olan, bağlamsal olarak doğru ve dilsel olarak zengin çıktılar üretme yeteneğini gösterdi.

Ancak, bilim, teknoloji, mühendislik, matematik ve tıp (STEMM) alanlarında LLM’lerin tam potansiyeli, özellikle ses içeriği gibi geleneksel olmayan veri türlerinin entegrasyonu konusunda hala yeterince araştırılmış durumda değil.

Boston Üniversitesi’nden araştırmacılar, bilim ve tıp podcast’lerinden öğrenerek bilimsel soruları daha akıllıca anlama ve yanıtlama becerisini geliştiren PodGPT adlı yeni bir bilgisayar programı geliştirdiklerini yeni bir çalışmada duyurdu. Bu çalışma npj Biomedical Innovations dergisinde yayınlandı.

Boston Üniversitesi Chobanian & Avedisian Tıp Fakültesi tıp ve bilgisayar bilimi doçenti ve makalenin baş yazarı Vijaya B. Kolachalama, “Konuşma içeriğini entegre ederek, modelimizin konuşma dilini daha iyi anlamasını ve uygulamasını STEMM disiplinleri içindeki daha özel bağlamlara genişletmeyi amaçlıyoruz” diye açıkladı.

Kolachalama, “Bu, sadece yazılı materyaller yerine uzman röportajları ve konuşmaları gibi gerçek konuşmaları kullandığı için özeldir ve insanların gerçek hayatta bilim hakkında nasıl konuştuğunu daha iyi anlamasına yardımcı oluyor” dedi.

Kolachalama ve meslektaşları, halka açık bilim ve tıp podcast’lerinden 3.700 saatten fazla kayıt topladı ve gelişmiş yazılımlar kullanarak konuşmaları metne dönüştürdü. Ardından, bu bilgilerden öğrenmesi için bir bilgisayar modeli eğitti.

Bunun ardından, modelin performansını görmek için biyoloji, matematik ve tıp gibi konularda farklı dillerde sorular da dahil olmak üzere çeşitli testler yaptılar. Sonuçlar, STEMM sesli podcast verilerinin dahil edilmesinin, modelin doğru ve kapsamlı bilgileri anlama ve üretme yeteneğini geliştirdiğini gösterdi.

Araştırmacılara göre, bu çalışma podcast gibi ses tabanlı içeriklerin yapay zeka araçlarını eğitmek için kullanılabileceğini gösteriyor. Kolachalama, Boston Üniversitesi Bilgisayar ve Veri Bilimleri Fakültesi’nin kurucu üyesi ve Boston Üniversitesi Hariri Bilgisayar Enstitüsü’nün bir üyesi.

Kolachalama, “Bu, dersler veya röportajlar gibi her türlü ses kaydını kullanarak daha akıllı ve insan benzeri teknolojiler geliştirmek için kapı açıyor. Ayrıca, bilimi birçok dilde daha erişilebilir hale getirerek, dünyanın dört bir yanındaki insanların öğrenmesine ve bilgilenmesine yardımcı olma konusunda da umut vaat ediyor” dedi.

Araştırmacılar, bu teknolojinin bilimsel ve tıbbi bilgilere erişimi kolaylaştıracağına inanmakla kalmıyor, aynı zamanda alanlarında uzman kişilerin konuşmalarını dinlemenin, insanların sağlık ve eğitim konusunda daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olacağına da inanıyor.

Kolachalama, “Bu, Alzheimer hastalığı, kardiyovasküler hastalıklar, bulaşıcı hastalıklar, kanser ve ruh sağlığı gibi birçok sağlık durumunun anlaşılması ve teşhis edilmesinde yardımcı olabilir. Ayrıca halk sağlığı ve gezegen sağlığı gibi alanlarda öğrenmeyi de destekleyebilir” dedi.

Kaynak: Phys.org

Okumaya devam et

Haberler

Klaxon AI ile dakikalar içinde podcast reklamları oluşturun

Podcast reklamcıları ve içerik üreticileri için güçlü bir yeni araç ortaya çıktı. “Kendin Yap” (Self-servis) konseptiyle sesli reklam oluşturma hizmeti sunan Klaxon AI kullanıma sunuldu. Bu platform, podcast yayıncıları, ağlar ve sponsorların sadece birkaç dakika içinde yayına hazır reklamlar oluşturmasını sağlıyor.

Yayınlanma tarihi

=>

Podcast reklamcıları ve içerik üreticileri için güçlü bir yeni araç ortaya çıktı. “Kendin Yap” (Self-servis) konseptiyle sesli reklam oluşturma hizmeti sunan Klaxon AI kullanıma sunuldu. Bu platform, podcast yayıncıları, ağlar ve sponsorların sadece birkaç dakika içinde yayına hazır reklamlar oluşturmasını sağlıyor.

Senaryolu diyaloglar ve son derece doğal AI seslendirmelerinden telifsiz arka plan müziğine kadar, Klaxon.ai profesyonel reklam üretimini hızlı, uygun maliyetli ve ölçeklenebilir hale getiriyor. Bu platform, dinamik reklamlar üreten sponsorlar veya mid-roll promosyonlar, fragmanlar veya duyurular üreten podcast yayıncıları için ideal.

Klaxon AI’nın kurucu ortağı ve CEO’su Arup Biswas, “Klaxon’u podcast profesyonellerine hız, kontrol ve yaratıcı özgürlük sağlamak için geliştirdik. İster bağımsız bir içerik üreticisi ister programatik reklamlar yayınlayan bir marka olun, artık anında yüksek kaliteli sesli reklamlar oluşturabilirsiniz” dedi.

Klaxon AI şunlar için çözüm sunuyor:

  • Dinamik reklam ekleme: Yeni yaratıcı içerikler, hızlı geri dönüş
  • Programatik kampanyalar: Birden fazla reklam varyantının hızlı oluşturulması
  • Yaratıcılar: Promosyon okumaları, program fragmanları, kayıt masrafı olmadan duyurular

Podcast reklamverenleri için geliştirilmiş özellikler:

  • Script Builder: Yerleşik AI araçlarını kullanarak reklam metninizi kolayca yazın veya oluşturun.
  • AI Ses Seçimi: Farklı tonlar, aksanlar ve dillerde geniş bir yelpazede doğal sesli AI sesleri arasından seçim yapın.
  • Arka Plan Müziği: Markanızın tonuna veya kampanya stilinize uygun telifsiz müzikler ekleyin.
  • Anında Önizleme ve Dışa Aktarma: Reklamınızı dinleyin ve yayınlanmaya hazır ses dosyalarını saniyeler içinde dışa aktarın.

Sezgisel bir arayüz ve sıfır öğrenme eğrisi ile Klaxon AI, kayıt stüdyosu, seslendirme sanatçısı veya ses mühendisi gerektirmeden herkese yüksek kaliteli ses üretimi sunuyor.

Bu lansman, sesin bir rönesans yaşadığı bir dönemde gerçekleşiyor. Yalnızca podcast reklamcılığının 2025 yılına kadar küresel olarak 3 milyar sterlini aşması öngörülüyor. Klaxon AI, bu güçlü mecraya erişimi demokratikleştirerek rekabet koşullarını eşitlemeyi vaat ediyor.

Daha fazla bilgi için www.klaxon.ai adresini ziyaret edin.

Kaynak: PodNews

Okumaya devam et

Haberler

Yeni Podcast Bilgi Kütüphanesi küresel podcasting topluluğunu bir araya getiriyor

Dünyanın dört bir yanındaki hevesli ve deneyimli podcast yayıncıları artık parmaklarının ucunda güçlü bir yeni kaynağa sahip. Podcast Bilgi Kütüphanesi, her seviyedeki podcast yaratıcıları için kapsamlı bir çevrimiçi araç olarak kullanıma sunuldu.

Yayınlanma tarihi

=>

Dünyanın dört bir yanındaki hevesli ve deneyimli podcast yayıncıları artık parmaklarının ucunda güçlü bir yeni kaynağa sahip. Podcast Bilgi Kütüphanesi, her seviyedeki podcast yaratıcıları için kapsamlı bir çevrimiçi araç olarak kullanıma sunuldu.

Alman medya geliştirme kuruluşu DW Akademie, İsveçli MethodKit ve dünya çapındaki podcast uzmanları arasındaki işbirliği ile geliştirilen bu ücretsiz kaynak, popüler MethodKit for Podcasts’i temel alıyor. Bu orijinal araç (Türkçe’nin de yer aldığı 40’tan fazla dilde mevcut olan bir kart destesi sunuyor) podcast geliştirme, üretim ve dağıtım için bir yol haritası görevi görüyor.

Şimdi, Bilgi Kütüphanesi bu temeli daha da ileriye taşıyor. Girişler ve ilham kaynakları, düzenleme ve ses tasarımı, platformlar ve tanıtım gibi podcasting’in her yönüyle ilgili uzman tavsiyeleri, gerçek dünya deneyimleri ve kaynakları bir araya getiriyor.

Bu kapsamlı kaynağın arkasında benzersiz bir işbirliğine dayalı geliştirme süreci yatıyor. Bilgi Kütüphanesi, PodcasTraining atölye çalışmaları ve dünya çapındaki etkinliklerdeki etkileşimlerden doğmuş ve yüzlerce podcast yayıncısının sorularından, zorluklarından ve fikirlerinden yararlanmıştır. Bu gerçek dünya içgörüler, kütüphanenin hem içeriğini hem de formatını şekillendirmeye yardımcı oldu ve podcast yayınlarına yeni başlayan veya bunları büyüten kişilerin ihtiyaçlarına doğrudan yanıt oluşturmasını sağladı.

Bu topluluk odaklı yaklaşım, projenin temel felsefesini yansıtıyor. PodcasTraining programının başkanı Barbara Gruber şöyle açıkladı:

“Bu ortamla birlikte büyüyüp gelişebilecek bir şey istiyorduk. Podcast dünyası hızla değişiyor ve bu araç da bunu yansıtıyor. Herkesi bu kaynağı keşfetmeye, ondan öğrenmeye ve ona katkıda bulunmaya davet ediyoruz.”

Ortaya çıkan kütüphane, podcast yaratıcıları için kapsamlı bir araç seti sunuyor. Her bölümde aşağıdakiler yer alıyor:

  • Dünya çapındaki podcast profesyonellerinden alınan ipuçları, araçlar ve içgörüler
  • Podcast yayıncılarının sıkça sorduğu sorular ve yaptığı yaygın hatalar
  • Daha fazla okuma, dinleme ve izleme için öneriler
  • Eğitmenler ve öğrencilerden gelen tavsiyeler dahil olmak üzere, küresel podcast topluluğundan sesler
  • Kütüphaneyi güncel ve alakalı tutmak için geri bildirim ve katkıları teşvik eden bir tasarım

Bilgi Kütüphanesi’nin ötesinde, PodcasTraining girişimi küresel podcast topluluğu için ek kaynaklar sunuyor.

Podcast Bilgi Kütüphanesini web sitesinde inceleyebilirsiniz.

PodcasTraining Hakkında

PodcasTraining, DW Akademie tarafından desteklenen, atölye çalışmaları, topluluk oluşturma ve Podcast’ler için MethodKit gibi işbirliğine dayalı araçlar aracılığıyla podcast ekosistemlerini güçlendirmeyi amaçlayan küresel bir girişim. PodcasTraining ekibi, Bilgi Kütüphanesine ek olarak, dünyanın dört bir yanındaki uzmanlardan pratik ipuçları ve tavsiyeler içeren PodCircle adlı aylık bir bülten hazırlıyor. PodCircle ayrıca, insanların öne çıkan podcast yayıncılarıyla sohbetlere katılabileceği ve topluluktaki diğer kişilerle bağlantı kurabileceği aylık çevrimiçi Buluşmalara da ev sahipliği yapıyor. dw.com/podcast-training adresinden daha fazla bilgi edinebilir ve bültene kaydolabilirsiniz.

DW Akademie Hakkında

DW Akademie, özgür ve bağımsız medyayı güçlendirmek için 60’tan fazla ülkedeki ortaklarıyla birlikte çalışan, Almanya’nın önde gelen uluslararası medya geliştirme kuruluşudur.

Kaynak: PodNews

Okumaya devam et

En son