The Wall Street Journal ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial para identificar, en las conversaciones de redes sociales y pódcast, temas y preocupaciones que pueden pasar inadvertidos en las encuestas electorales. El sistema, denominado Doppler News AI, convierte el análisis de millones de contenidos en una fuente para la cobertura de las elecciones estadounidenses, según explica el periodista Andrew Deck en un reportaje publicado por Nieman Lab el 21 de octubre.
La base de datos descrita por Nieman Lab reúne más de 25 millones de vídeos de TikTok, alrededor de 500.000 episodios de pódcast y miles de vídeos de Instagram y segmentos de televisión por cable. El proyecto se ha puesto en marcha para la cobertura de las elecciones legislativas de mitad de mandato, con el propósito de observar cómo aparecen las cuestiones políticas en conversaciones sobre trabajo, dinero, cultura, familia o comunidad. «No estamos tratando de predecir las elecciones», ha explicado a Nieman Lab Aja Whitaker-Moore, subdirectora del diario.
Desde finales de septiembre y hasta la publicación del reportaje de Deck, Doppler había servido de base para cuatro informaciones sobre la campaña. El periódico utiliza la herramienta para realizar análisis a gran escala cuyos resultados incorpora a sus artículos. Uno de esos trabajos, publicado el 8 de octubre, examinó más de 30.000 horas de pódcast y detectó que los comentaristas conservadores habían empezado a hablar de las dificultades para afrontar el coste de la vida con una frecuencia similar a la de los progresistas.
Otra investigación, publicada el 1 de octubre, recurrió a más de cuatro millones de vídeos de TikTok y miles de horas de pódcast para estudiar el rechazo a la inteligencia artificial. Entre sus hallazgos figuraba la oposición a las cámaras de vigilancia Flock, un asunto que reunía a creadores que mantenían posiciones enfrentadas en otras cuestiones políticas.
El 15 de octubre, el diario publicó un análisis de los vídeos sobre 67 políticos demócratas. Alrededor del 70 % de los vídeos recientes sobre Angie Nixon, candidata al Senado por Florida, eran favorables, frente al 54 % de los dedicados al senador Jon Ossoff y el 3 % de los referidos a Chuck Schumer, líder de la minoría demócrata en el Senado. Estos porcentajes describen el tono de los vídeos analizados, no la intención de voto de los ciudadanos.
La selección del material impone límites al alcance de los resultados. Según detalla Nieman Lab, resulta prácticamente imposible construir una base de datos exhaustiva de TikTok o una muestra verdaderamente aleatoria. El equipo de Rob Barry, responsable de periodismo de datos del Journal, utiliza un sistema de seguimiento que se apoya en los algoritmos de recomendación de la propia plataforma para identificar las cuentas que debe observar. La base de datos incorpora nuevos contenidos de forma continua.
La iniciativa nació de las conversaciones de Whitaker-Moore con los responsables de la cobertura política en Washington después de las elecciones de 2024. Consideraban que algunos movimientos de la opinión pública no habían aflorado en los sondeos y que faltaban procedimientos para estudiar sistemáticamente las conversaciones de los pódcast. El diario contaba ya con una herramienta propia para transcribir y resumir ese material, denominada Orca, que había acumulado numerosas horas de audio y vídeos de YouTube, también de ámbitos como la salud y el bienestar.
Doppler combina distintos tipos de modelos de inteligencia artificial en función de la pregunta periodística. Algunos de los artículos se han apoyado en modelos que transforman textos o imágenes en representaciones numéricas de su significado. Ese procedimiento permite agrupar contenidos por afinidad y localizar patrones dentro de grandes volúmenes de información. El equipo de datos del Journal ya había utilizado esta técnica en una investigación sobre el historial de publicaciones de Elon Musk en Twitter.
Su funcionamiento requiere una intervención continuada de la redacción. Cada investigación cuenta con una metodología específica que desarrollan conjuntamente periodistas de datos, ingenieros y redactores de política. Estos equipos ajustan las funciones que necesitan y auditan los resultados. Por el momento, los periodistas políticos no pueden utilizar Doppler por su cuenta: el trabajo publicado depende de esa colaboración técnica y editorial.
El periódico celebra además una reunión editorial semanal durante la campaña para discutir enfoques y decidir qué preguntas merece la pena explorar. Whitaker-Moore ha subrayado ante Nieman Lab que la utilidad de la herramienta depende de la calidad de esas preguntas. Barry, por su parte, ha explicado al mismo medio que el proyecto exige una persona que formule las consultas y aplique criterio periodístico a los resultados.
Para hacer visible ese proceso, cada artículo elaborado con ayuda de Doppler incluye una explicación de la metodología y de sus limitaciones. El diario identifica el uso de inteligencia artificial, describe brevemente cómo se ha realizado el análisis y efectúa comprobaciones manuales de muestras de las clasificaciones. Pese a esas revisiones, Barry ha reconocido en sus declaraciones a Nieman Lab que persiste cierto grado de error e incertidumbre, que el periódico trata de trasladar a los lectores mediante esas explicaciones.
El Journal estudia extender Doppler a otras secciones de la redacción una vez terminada la campaña. Los contenidos recopilados abarcan asuntos que van más allá de la política y, según Whitaker-Moore, podrían servir para responder preguntas periodísticas ajenas a las elecciones.
