Reuters es uno de los medios de comunicación (agencia en este caso), que con más decisión está buscando los puntos de encuentro entre el criterio humano y la inteligencia artificial para aplicar la Inteligencia Artificial en el periodismo. Son dos ya las las herramientas de Inteligencia Artificial, (News Tracer y Linx Insight), con las que está trabajando, según explicaba Reg Chua, editor ejecutivo de Reuters, en Newsrewired.
La ‘sala de redacción cibernética’, como Chua la describió, se basa en la fuerza combinada de los humanos y las máquinas por igual , sacando lo mejor de cada uno.
Lynx Insight, una de las dos herramientas de Inteligencia Artificial que usa Reuters, fue diseñada para identificar tendencias, hechos clave y sugerir nuevas historias que los reporteros deben escribir.
Al utilizar el cribado automático de datos a gran escala, junto con los algoritmos programados por los periodistas de Reuters, logra ofrecer ángulos nuevos.
“¿Qué pueden hacer las máquinas mejor que los humanos?”, se preguntaba Chua. “Entre esas cosas está la velocidad, la amplitud y el análisis computacional”.
“¿Qué pueden hacer los humanos mejor que las máquinas? “Le damos instrucciones a las máquinas, podemos darle contexto a las historias y podemos lidiar con un mundo sin datos”, apunta.
“Cuando ponemos estas cuestiones juntas, la pregunta real que debemos hacer es ¿cómo pueden los humanos y las máquinas combinar mejor sus fortalezas? Esta es la génesis de la sala de prensa cibernética”, de Reuters, apunta Chua
Aunque inicialmente la herramienta está orientada a la cobertura económica, Chua sugirió que podría haber aplicaciones futuras para adaptar Lynx Insights en otros campos, como los deportes, generando miles de estadísticas, informes y clasificaciones para la cobertura previa y posterior al partido.
La otra herramienta es News Tracer, que según Chua puede ayudar a los periodistas a detectar las noticias de última hora en Twitter, y eliminar fuentes no confiables, una vez más, fusionando lo mejor de las capacidades humanas y de las máquinas.
Revisa 700 millones de tuits al día en tiempo real buscando noticias de última hora
La herramienta de inteligencia artificial revisa los 700 millones de tweets diarios en tiempo real, y marca las posibles noticias de última hora que cumplen con ciertos requisitos de interés periodístico y de veracidad programados en el algoritmo.
Busca grupos de tweets similares que tenga que ver con la “clasificación de interés periodístico” y luego verifica la fuente atendiendo a factores de su perfil, como seguidores, medios adjuntos, enlaces y estructura de tweets.
Esencialmente, imita el procedimiento periodístico inicial en un alcance y velocidad imposibles para un humano. Luego presenta estos hallazgos a los periodistas para que estos completen la línea de verificación para asegurar que la fuente y la historia sean aptas para la publicación.
Chua dijo que este es otro ejemplo de cómo los periodistas humanos y robots pueden trabajar juntos para un proceso de recopilación y redacción de noticias.
“Pensamos en cómo ambas partes funcionan mejor juntas. Podemos generar oraciones a partir de datos y crear una visión”.
“Podemos usar máquinas para extraer datos y usar humanos para contar esas historias. Las máquinas pueden ayudar a los humanos a obtener una ventaja en las noticias”.
