La Inteligencia Artificial se anuncia como una de las nuevas tecnologías que pueden ayudar al periodismo a ser más eficiente. En un primer nivel, la inteligencia artificial ya está siendo usada en decenas de redacciones de periódicos para, mediante bots, publicar noticias cortas procedentes de fuentes de datos. Por ejemplo, noticias de bolsa, del tiempo, resultados de fútbol…

Aunque algunos medios estadounidenses venían probando con esta tecnología desde 2010, el primer caso que generó cierto impacto se produjo en China en 2015. Un robot periodista llamado Dreamwriter, diseñado por la compañía china de videojuegos Tencent, generó una noticia de de 916 palabras en sólo 60 segundos y provocó el desconcierto en las redacciones del país.

El artículo, titulado “Indice de precios al consumidor de agosto”, fue escrito en chino y no tenía ni un solo error. Desde entonces son muchos los medios de comunicación que usan bots para elaborar noticias cortas y muchas las herramientas que se usan en las redacciones  precisamente para este propósito: Dreamwritter, Heliograf, Syllabs, Quill, Quakebot, Soccerbot, RADAR, Kognetics, Media Brain, StatsMonkey, Wordsmith, Recount…

El profesor de la Universidad de Maryland Nick Diakopoulos divide su funcionamiento en cinco etapas:

1) Incorporar: Las noticias sobre el clima, los deportes y los negocios tienen una gran cantidad de datos estandarizados que necesitan ser primero leídos por el algoritmo para que el periodista robot los pueda almacenar.

2) Computar: El robot detecta puntos “de interés periodístico” en la historia, para los que el algoritmo ha construido “criterios”. Desde su tesoro de datos, el algoritmo comienza a aislar los puntos como el “máximo, mínimo, más grande, los cambios en el valor, cruce de un punto de referencia”, etc.

3) Identificar ángulos: El robot entonces tiene que dar un “ángulo” a la historia. Los ángulos, que son esencialmente “patrones de eventos, circunstancias, entidades y sus características”, son tomados de una biblioteca pregenerada. Un ángulo puede ser cualquier cosa, desde “la mayor caída del mercado” a “el mejor rendimiento del campo”. Los ángulos se clasifican de 1 a 10, y el robot selecciona el ángulo que “se ajusta a la historia”.

4) Generar: La última etapa es la escritura de la pieza de noticias, tarea para la cual el algoritmo tiene plantillas específicas. Las plantillas contienen el “quién, qué, dónde, cuándo, por qué y cómo” de una noticia. Un programa de “composición de frases” ayuda en la formación de la oración.

5) Conectar los puntos de la historia: Todos los datos deben estar vinculados en la historia, al igual que los nombres de personas, lugares, etc. El robot también puede sacar información acerca de un hombre de negocios o deportista de Internet — como qué lugar pertenece, qué edad tiene, etc.

ADEMÁS DE PARA ESCRIBIR ARTÍCULOS BASADOS EN DATOS, ¿PARA QUÉ MAS PUEDE USARSE?

Pero, más allá del uso de esa tecnología para publicar noticias que no requieran ningún tipo de contextualización o interpretación, permitiendo así a los periodistas centrarse en información diferencial, ¿qué puede aportar en realidad la Inteligencia Artificial al Periodismo? Hacemos un repaso a las opiniones publicadas en los últimos meses sobre el cruce entre Periodismo e Inteligencia Artificial y hasta dónde puede llegar, siempre desde una perspectiva funcional, realista y alejada de la ciencia ficción.

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PERSONALIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN. Un informe del Instituto de Reuters para el Estudio del Periodismo de la Universidad de Oxford sobre periodismo, medios y tendencias y predicciones destaca que una de las aplicaciones más comunes de la inteligencia artificial es mejorar las recomendaciones de contenidos, entender las preferencias individuales y personalizar cada edición en “formato, tiempo y frecuencia”.

CONOCIMIENTO DEL USUARIO. Tal vez sea una de las áreas en las que más esperanzas hay depositadas. Analizar al lector basándose en su navegación y cruzando datos con otros datos, permite conocer en profundidad cómo son los lectores y qué desean, enfocarse más en lo que realmente preocupa a las comunidades, generar patrones comportamentales e índices de madurez que permitan, basándose en la IA, aumentar el número de suscriptores de pago, reducir la tasa de cancelación u ofrecer una publicidad de más valor.

El MIT está trabajando en algoritmos que aprenden a predecir cómo se comportarán los humanos que salen en un vídeo. Pueden, por ejemplo, adivinar si en una serie como Mujeres desesperadas (es una de las que utilizan en esta experiencia) las protagonistas van a abrazarse, gritarse o abofetearse en la escena siguiente. En un futuro podrían a llegar a predecir el comportamiento del consumidor de noticias.

DESCUBRIMIENTO DE PRIMICIAS. Algunos periódicos ya tienen la inteligencia artificial trabajando sobre bases de datos públicas para, una vez introducidos los criterios, detectar desviaciones importantes que escondan casos de mala praxis o de otra índole. Otros usos no van tan allá, pero sí permiten aprovechar las bases de datos en abierto para generar miles de noticias.

Por ejemplo, el proyecto RADAR – Reporters and Data and Robots – se basa en conjuntos abiertos de datos del gobierno, las autoridades locales y los servicios públicos. El editor en jefe de Urbs Media, Gary Rogers, dijo que inicialmente comenzaron a estudiar las posibilidades de generar historias para los medios nacionales usando fuentes de datos abiertas, pero pronto se dieron cuenta de que su naturaleza altamente segmentada geográficamente significaba que era muy adecuada para las historias locales. “Así que en lugar de escribir una historia sobre un conjunto de datos – una historia nacional – se podrían escribir 10 historias regionales o 200 historias de autoridades locales”, asegura.

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DESCUBRIMIENTO DE NOTICIAS DE ÚLTIMA HORA. Algunos medios ya usan la inteligencia artificial para detectar cambios en variables que permitan localizar una noticia de última hora. En un nivel muy básico, algunos medios están rastreando continuamente decenas de fuentes (redes sociales, comentarios, etc.) para detectar noticias de última hora, bien por palabras clave que se repiten en tiempo real aprendiendo de los propios errores y mejorando el proceso merced al “machine learning”.

LUCHA CONTRA LA DESINFORMACIÓN. La inteligencia artificial, que incluye el Big Data, puede ayudar a discernir cuándo una información que llega a una redacción es falsa o un intento interesado de fuentes de desinformar. Muchas de las herramientas que se están construyendo de “fact checking” están levantadas sobre procesos de inteligencia artificial.

TRANSPARENCIA Y TRAZABILIDAD DE LA INFORMACIÓN. La inteligencia artificial permite a un lector conocer cómo se ha elaborado una noticia y, al igual que sucede con algunos alimentos, acceder a su trazabilidad.

Por ejemplo, el periódico español Público ha creado una Herramienta de Periodismo Transparente, TJ Tool (por sus siglas en inglés, Transparent Journalism Tool), que permite visualizar de manera rápida y amena el proceso periodístico detrás de cada noticia y otorgarle una valoración porcentual de transparencia.

De esta forma, en Público han tomado nota de las recomendaciones de distintos organismos internacionales (Access Info, PDLI, FNPI y RSF) y han decidido apostar por la trazabilidad de la información (hacer públicos y transparentes los procesos informativos) para que los lectores tengan la certeza de que están ante informaciones fiables.

TJ Tool es un proyecto de innovación digital en código abierto y con un plugin WordPress para que cualquier medio pueda instalar este software con facilidad y ofrecer la máxima trazabilidad del proceso de creación de sus noticias gracias al Mapa de Transparencia.

ALGUNOS CASOS REALES DE MEDIOS QUE TRABAJAN CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL

 

Enumeramos a continuación algunos ejemplos de uso de Inteligencia Artificial por parte de medios de comunicación o agencias relacionadas.

THE NEW YORK TIMES. The New York Times, una de las cabeceras más prestigiosas del mundo a lo largo de la historia, se está valiendo del aprendizaje automático (machine learning) para buscar patrones en los datos de sus campañas de captación de suscriptores, para optimizar sus resultados. Además, la aplicación de la inteligencia artificial se usa lógicamente también en la producción y la gestión de contenidos.

LOS ÁNGELES TIMES.  Los Angeles Times construyó el llamado “Bot Quake” para enviar, sin intervención humana, actualizaciones en el momento en el que se detecta un terremoto en la ciudad y sus alrededores. Sin embargo, no es la única sección “dirigida” por robots, sino que Data Desk (centrada en datos) es otra de ellas. Las alertas de criminalidad de los barrios de los Ángeles también están escritas de tal modo.

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SPORTS ILLUSTRATED. Muchas de las infografías de Sports Illustrated han sido creadas de una forma parecida a cómo trabaja Los Ángeles Times con una herramienta de Arkadium.

ASSOCIATED PRESS. Associated Press lleva tres años utilizando Automated Insights para generar presentaciones de cualquier tipo: desde informes de ganancias de empresas públicas hasta clasificaciones de las ligas menores de béisbol. Los directivos de la agencia sostienen que la automatización de este trabajo le ha permitido a la plantilla del medio contar con un 20% más de tiempo, que está siendo invertido en la elaboración de reportajes más extensos y profundos

LE MONDE. Le Monde produjo durante las últimas elecciones legislativas francesas 150.000 páginas web en cuatro horas utilizando una herramienta inteligente desarrollada en francés llamada Syllabs.

THE WASHINGTON POST. El diario The Washington Post utiliza la inteligencia artificial para anuncios nativos.  Por eso, cuenta con un nuevo producto publicitario llamado Own, que permite a las marcas usar su propio contenido para producir una noticia con la ayuda de Heliograf, un bot de noticias construido por el periódico para el área editorial.

REUTERS. Thomson Reuters también está utilizando algoritmos de aprendizaje automático para escribir historias,

YONHAP. En la principal agencia de noticias de Corea del Sur, Yonhap, utilizan Soccerbot para escribir historias relacionadas con los partidos de fútbol de la Premier League inglesa. En la temporada 2016-17 produjo 380 artículos experimentales automáticos, cada uno entre uno y dos segundos después de haber terminado cada partido.

GETTY IMAGES. Getty Images tiene una herramienta de inteligencia artificial (AI) para editores que recomienda la mejor opción de imágenes para acompañar una noticia, la cual busca ayudar a los periodistas en su labor diario. ‘Panels de Getty Images’ utiliza filtros personalizables y un algoritmo que aprende cómo un editor selecciona una imagen y optimiza su rendimiento en el tiempo.

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