Los avances en la tecnología y la capacidad computacional han permitido que varias organizaciones de noticias utilicen robots cada vez más para producir artículos rutinarios sobre temas como las finanzas y los deportes. Pero esta tendencia ya había comenzado antes, cuando algunos años atrás las agencias de noticias usaban informes meteorológicos automatizados.
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Estos tres tipos de noticia -meterológicas, financieras y deportivas- se basan en bases de datos estructuradas con amplia información histórica que se puede transformar en texto. Como consecuencia, la noticia automatizada se parece mucho a la escritura de los humanos, excepto que quizás pueda ser más seca y más técnica.
Para ser claros en la utilización de términos, cuando hablamos de “robots” estamos describiendo el periodismo automatizado y producido por el software. El software está programado por algoritmos o fórmulas bien conocidos para los periodistas: ponga la información más importante en el primer párrafo y describa el quién, el qué, el cuándo, el dónde y el cuánto. Si el programa es más sofisticado, podría explicar un poco del por qué y del cómo.
La buena noticia es que la automatización de algunas formas de producción periodística reduce los errores y amplía la cobertura. De hecho, en torno a ciertos tipos de noticias, los consumidores de la noticia y los propios periodistas no siempre pueden distinguir entre los artículos producidos por humanos y los fabricados por robots.
Los guardianes que filtran nuestras noticias
Lo que estos avances significarán para el futuro de la profesión y los propios periodistas es una historia en desarrollo. En 2016, el investigador Andreas Graefe produjo la Guía al periodismo automatizado (inglés) para el Tow Center for Digital Journalism en la Universidad de Columbia. Graefe detallaba el potencial de la automatización y sus limitaciones para los consumidores de noticias, las organizaciones de noticias, los periodistas y la sociedad en general.
El año pasado, Jason Whittaker, de la Universidad de Lincoln (Reino Unido), publicó un estudio más completo: Los gigantes tecnológicos, la inteligencia artificial y el futuro del periodismo (inglés), que examinaba el periodismo automatizado en el contexto de los nuevos guardianes de la información -las plataformas tecnológicas- y de los peligros derivados de cómo filtran las noticias para nosotros.
Un robot produce una noticia sobre resultados empresariales
La noticia que se reproduce a continuación es un ejemplo de una historia escrita por un robot, producida la semana pasada por Associated Press para Yahoo News:
CHICAGO (AP) _ Gogo Inc. (GOGO) informó el viernes que perdió $22.4 millones en su cuarto trimestre. La compañía con sede en Chicago dijo que tuvo una pérdida de 28 centavos por acción.
Los resultados superaron las expectativas de Wall Street. La estimación promedio de seis analistas encuestados por Zacks Investment Research fue de una pérdida de 49 centavos por acción.
El proveedor de internet en los vuelos de aerolíneas registró ingresos de $221.3 millones en el período, también superando los pronósticos de la calle. Siete analistas encuestados por Zacks esperaban $207 millones.
Para el año, la compañía informó que su pérdida se redujo a $146 millones, o $ 1.81 por acción. Los ingresos se reportaron como $835.7 millones. Las acciones de la compañía cerraron a $1.93. Hace un año, se cotizaban a $4.78.
Esta historia fue generada por Automated Insights (http://automatedinsights.com/ap) utilizando datos de Zacks Investment Research. Acceda a un informe de acciones de Zacks sobre GOGO en https://www.zacks.com/ap/GOGO
Menos errores, más productividad
Se supone que el último párrafo informa a los lectores que el artículo fue producido por una máquina. Pero un lector casual no necesariamente puede concluir eso del lenguaje técnico utilizado. Y es posible que no le importe siempre que reciban los datos deseados de la manera oportuna.
La Associated Press ha dicho que sus informes automátizados sobre los resultados de empresas tenían una tasa de error de solo el 1% en comparación con el 7% para los producidos por humanos, principalmente eliminando errores tipográficos y dígitos transpuestos (Graefe, pp. 18-19). Además, la AP dijo que podía cubrir 12 veces más compañías de esta manera (Whittaker, p. 111).
Graefe describe varios experimentos que mostraron que los consumidores de noticias y periodistas no podían identificar de manera confiable si los artículos sobre deportes y finanzas fueron producidos por un humano o por una máquina (Graefe, pp. 32-33). La automatización en estas dos áreas temáticas solo es posible porque se dispone de “datos limpios, precisos y estructurados” que se han ido acumulando durante muchos años.
Aún así, el antiguo principio informático de “si entra basura, sale basura” todavía reina en esta modalidad de periodismo automatizado. Si la base de datos proporciona información defectuosa, los artículos producidos a partir de esa base de datos también serán defectuosos. Graefe describe un artículo automatizado sobre Netflix en 2015 que informó de manera incorrecta que el precio de las acciones había caído un 71%. La base de datos no se había actualizado para reflejar una división de acciones de 7-1. Posteriormente fue corregido (p. 18).
Los consumidores tienden a encontrar el producto automatizado seco y aburrido. Pero para los usuarios que simplemente desean que la información sea rápida y comprensible, el periodismo automatizado puede satisfacer sus necesidades básicas.
Para los periodistas, el proceso de automatizar algunos trabajos rutinarios los libera de perder tiempo con este tipo de noticias rutinarias. Pueden usar sus habilidades humanas para proporcionar el análisis o el contexto. Eso debería ser una buena noticia para los periodistas, y para los humanos en general. Aún así, a algunos les preocupa que puedan ser reemplazados, sobre teniendo en cuenta que la reducción de costes ha sido un patrón en las redacciones durante las últimas dos décadas.
¿Se pueden automatizar las noticias locales?
Whittaker describía en 2017 un proyecto piloto de la Associated Press para automatizar las noticias locales en el Reino Unido e Irlanda. Su nombre era RADAR, en referencia a la conjunción de Reporteros, Datos y Robots. Participaron catorce grupos editoriales locales responsables de 20 títulos (pp. 113-116).
Los artículos se basaron en gran medida en bases de datos públicas de tendencias en temas como los registros de los nacimientos, los despidos comerciales, la expectativa de vida para niños desfavorecidos y los datos del tráfico local, entre otros.
Aquí hay un ejemplo de una de las historias producidas por un periodista local con la ayuda de bases de datos:
Titular: Siete operaciones potencialmente salvadoras fueron canceladas en Croydon en octubre
Los últimos datos de salud han revelado que el cuerpo que dirige los hospitales de Croydon era uno de los 40 fideicomisos en Inglaterra que cancelaba al menos un procedimiento importante.
Croydon Health Services NHS Trust canceló siete operaciones urgentes y potencialmente vitales en octubre, según revelaron los últimos datos de salud.
Según las estadísticas del NHS, este Trust fue uno de los 40 trusts hospitalarios de Inglaterra que cancelaron al menos un procedimiento importante en octubre. Más de dos tercios de los fideicomisos del país no reorganizaron una sola operación urgente durante el mismo período de tiempo.
Dichas operaciones pueden incluir la acción rápida necesaria para salvar vidas, extremidades y órganos de los pacientes.
En los últimos 12 meses, el fideicomiso, que dirige el Hospital Universitario Croydon, ha detenido 69 cirugías clave.
El elemento que falta en esta historia es cualquier comentario de los funcionarios locales de salud y hospitales.
Whittaker concluye: “En el futuro inmediato, es precisamente la incapacidad del software para entrevistar a los encuestados lo que marca la diferencia principal entre los informes locales a través del periodismo robot y los realizados por personas. Pero en términos de estilo de reportaje, está claro que el algoritmo y la lógica de las noticias pueden ser repetidos de manera muy efectiva por el software ”(p. 115).
El futuro de los humanos en el periodismo
Tanto Graefe como Whittaker muestran su preocupación por el hecho de que los creadores de los algoritmos de noticias puedan generar sesgos que desconocen. El resultado sería un perjuicio para la sociedad. Por lo tanto, un papel clave en el periodismo automatizado serán los editores que entrenan los algoritmos y los comprueban para detectar sesgos.
Asimismo, a Whittaker le inquieta el papel de los guardianes algorítmicos y cómo afectarán a la información disponible en las sociedades democráticas. Los gobiernos y las empresas están presionando a las plataformas tecnológicas como Google y Facebook para eliminar o marcar contenido descaradamente falso. Pero eso no es fácil de hacer.
¿Qué es verdad y qué es falso?
Como Claire Wardle ha señalado en First Draft (inglés), existen al menos siete tipos de desinformación producidos por diversos motivos. ¿Cómo pueden los programadores de los algoritmos resolver las diferencias cuando los seres humanos tienen problemas para hacer esos juicios?
¿Hay que censurar las publicaciones de las personas que creen que la Tierra es plana o que las vacunas envenenan a los niños o que EE UU falsifica los alunizajes? ¿O hay que permitir su libre difusión?
Alguna información es inocua pero otra es más dañina o peligrosa Un troll de Internet podría sabotear fácilmente un negocio o un hospital, por ejemplo, al difundir imágenes falsas o información incorrecta sobre un supuesto peligro en sus productos y servicios. Los políticos de diversas tendencias, por ejemplo, están utilizando la crisis del coronavirus para polarizar la conversación pública sobre estrategias de seguridad adecuadas.
Filtros, cajas de resonancia y guardianes
Desde una perspectiva comercial, la creciente concentración del poder de control sobre el acceso a internet de Microsoft, Amazon, Google, Facebook, Comcast, Spotify, Disney, Netflix y Apple, entre otros, podría dictar a los ganadores y perdedores en la economía global.
Hace ocho años, el sitio web Frugal Dad produjo una serie de gráficos provocativos que pretendían mostrar que seis de esas compañías controlaban el 90% de los medios consumidos en los Estados Unidos. Desde entonces ha habido una considerable consolidación y agudización de este fenómeno.
Recientemente, Peter Kafka de Recode ha actualizado su cobertura continua sobre qué conglomerados son dueños de qué propiedades mediáticas:
Este control dominante de unos pocos gigantes se extiende al resto de la economía global. Aquí en Europa, gran parte de la música, la televisión y las películas proviene de EE UU, un mercado con una presencia significativa y a veces dominante. Y la Comisión Europea y los reguladores ven estos canales de medios como una fuerza que debe ser controlada.
Las leyes antimonopolio en Europa y los Estados Unidos difieren de manera significativa. En general, los reguladores estadounidenses toleran una empresa monopolista si los consumidores se benefician con precios más bajos y un mejor servicio. Así, Amazon, que es la definición, misma de un monopolio en libros y otros productos minoristas, escapa a la mayoría de las regulaciones en su país de origen.
Sin embargo, en Europa, el duopolio en la publicidad digital -es decir, Facebook y Google-, y las estrategias de evasión de impuestos de Apple -entre otros-, han resultado en multas de miles de millones de dólares.
Dada la avalancha de noticias, información y entretenimiento en internet, estos gigantes tecnológicos brindan un servicio útil. Filtran el flujo. Es por eso por lo que los usamos tan intensamente. Recomiendan contenido que creen que nos gusta, en función de nuestro comportamiento y perfil demográfico.
De este modo, los guardianes filtran lo que consumimos para que consumamos más de sus propios contenidos. En consecuencia, quedamos atrapados en una burbuja configurada por nuestros propios hábitos. La herramienta para conseguir ese enclaustramiento es la inteligencia artificial, con énfasis en artificial. Parafraseando un viejo eslogan de un periódico, cada vez más somos las noticias que leemos, que cada vez se ajustan más a nuestros prejuicios.