Periodismo computacional: infografía automatizada y narrativa robot

Mari Vállez y Lluís Codina han publicado recientemente un artículo titulado “Periodismo computacional: Evolución, casos y herramientas”, de lectura muy recomendable, en el que analizan el concepto y su terminología en base a dos lecturas: una continuista y la disruptiva. Es esta última, basada en formas de innovación periodística, la que saco a colación para relacionarlo con los resultados de un primer trabajo de investigación que la periodista Paloma Aguado (2018) ha realizado recientemente bajo el título “Periodismo robot: infografía automatizada y narrativa robot” (en breve, disponible en repositorio digital de la UVa).

A pesar de que en España el periodismo computacional, en la lectura disruptiva que señalan Vállez y Codina (2018), aun no ha adquirido gran relevancia, la implementación en los países anglosajones de estas formas de hacer y pensar en el periodismo más rápido y más económico a través de un contenido generado automáticamente en grandes cantidades, hacen pensar que la tendencia se extenderá también en nuestro país.

A través de entrevistas en profundidad y otras técnicas cualitativas, Aguado (2018) realiza un análisis exploratorio que intenta conocer cómo está aterrizando el periodismo computacional en nuestros medios a través de dos experiencias pioneras: Prodigioso Volcán (infografía automatizada) y Narrativa (contenidos automatizados). Algunas de las conclusiones que avanza se extraen a continuación del trabajo completo:

1. Ya es una realidad presente en los medios de comunicación en España, si bien los medios muestran reticencias al uso de técnicas automatizadas y esta falta de demanda que se refleja también en una escasa inversión. A diferencia de otros sectores, el periodismo en España aún avanza muy tímidamente hacia el periodismo computacional. Al no contar con el apoyo suficiente por parte de los grandes conglomerados mediáticos, investigan nuevas técnicas de financiación a través de la generación automática de contenidos para servicios financieros, el sector sanitario o el comercio electrónico.

2. En los dos casos seleccionados, la forma de trabajar y de llevar a cabo los diferentes proyectos de inteligencia artificial responde a un modelo de colaboración y espíritu emprendedor. Estos dos modelos empresariales, a pesar de ser diferentes, presentan características comunes, ya que ambos trabajan en proyectos de innovación a través de la colaboración con empresas especialistas en el sector o entidades públicas especializadas y tienen un espíritu de emprendimiento, reflejado en la propia evolución de los dos proyectos analizados en el siguiente apartado. Las experiencias observadas muestran cómo los medios digitales tradicionales son los únicos interesados en adaptarse a la llegada de nuevas tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial. Los medios de comunicación no muestran al lector cuándo una noticia está generada automáticamente, ya que publican sus noticias con la firma del periódico digital en cuestión, sin hacer alusión a las técnicas de generación automática ni a la empresa creado. Un hecho, que, sin embargo, no sucede en otros países en los que trabaja Narrativa, como Alemania o Emiratos Árabes, donde los medios publican la noticia y firman con el nombre de la empresa y se cita a la fuente de información principal de la que se han extraído los datos.

3. Las técnicas de big data forman los cimientos sobre los que asentar el fenómeno de la inteligencia artificial con aplicaciones periodísticas. El big data es el comienzo para después realizar data mining o minería de datos, es decir, procesar la información para descubrir patrones repetidos con el objetivo de perseguir un determinado resultado. De esta forma, después, la máquina puede aprender a relacionar estos datos a través de experiencias previas, técnica que recibe el nombre de maching learning. El objetivo, por lo tanto, reside en conseguir que la máquina sea capaz de detectar patrones repetidos a través de los datos y las experiencias previas, para después, replicarlos y convertirlos en un nuevo material.

En el trabajo se señala también que  la startup Narrativa es la única empresa en el panorama nacional, según su propio CEO, David Llorente, que ofrece en contenidos generados automáticamente en medios de comunicación. En la actualidad, se dedican a la generación de contenidos automáticos a través de un software que han denominado ‘Gabrielle’. El método de trabajo para generar el contenido a través de este software se divide en cuatro fases principales: en primer lugar, existe una parte de ingesta de datos; en segundo lugar, el análisis de los mismos; en tercer lugar, la generación de contenido; y por último, la publicación de la información. Todos los pasos se llevan a cabo de forma automática, sin la necesidad de la intervención de un periodista. Los textos, de la misma forma, no se modifican en ningún aspecto. A junio de 2018, Narrativa generaba 12.000 noticias a la semana que se publican en medios de comunicación españoles. La temática de estas noticias siempre es financiera o deportiva. Los clientes actuales son El Confidencial, El Independiente, El Español, el Grupo Z, Vocento y MediaPro. Todos los contenidos generados se publican en el formato web de los diferentes medios.

Ejemplos de noticias automatizadas: El independiente y diario As

En el caso de la infografía automatizada, a través de la empresa Software Intelygenz vinculada a Prodigioso Volcán (con uno de los tres proyectos en España financiados por Google DNI Found), se desarrolla a partir de un texto escrito por un periodista tradicional, relacionada con la pieza en cuestión. Según se indica en este trabajo, se trata de un proceso más simple que el de generación del lenguaje, por lo que se puede aplicar a más campos y ámbitos periodísticos. Es decir, se pueden generar infografías automáticas en campos económicos, pero también políticos, demográficos  o de otra índole. La herramienta es capaz de generar dos tipos de gráficos con dos diseños diferentes y no es posible generar imágenes más complejas que resuman la información. Estaríamos, por lo tanto, ante los gráficos tradicionales en columnas o líneas.  La herramienta resultante es una extensión de Chrome, que automáticamente, genera la infografía gracias al texto escrito por el periodista, que será interpretado a través de técnicas de maching learning. El periodista, por lo tanto, posee un papel fundamental a la hora de redactar la información. Sin embargo, la generación de un gráfico de forma automática le permite prescindir de la necesidad de colaborar con un infografista o realizar el gráfico de forma manual.

Ejemplo de noticia automatizada (Aguado, 2018)

4. Obviamente, los límites de este tipo de periodismo son claros, desde el punto de vista profesional, ético, social y económico. A día de hoy quedan descartados del ámbito de aplicación todos los géneros periodísticos que necesiten de técnicas de interpretación u opinión, al igual que todos aquellas piezas periodísticas que requieran de una elaboración más compleja. En afirmación de los expertos entrevistados:

“Este periodismo de investigación nunca se va a sustituir al periodista clarísimamente, porque no tiene muchos elementos rutinarios. Aunque, claro, hay elementos que sí lo son. En Spotlight vemos que los periodistas detectan que hay un número anormal de sacerdotes que han tenido bajas por enfermedad o un número anormal de cambios de destinos de los sacerdotes (…) Esto les hizo sospechar que existía algo, que efectivamente era un encubrimiento los más altos responsables de la iglesia de un abuso a niños con estos cambios de destino o bajas. En la película hicieron todo el proceso manualmente, pero ahora, existen proyectos como el ‘proyecto G’  que utiliza técnicas de inteligencia artificial para detectar a estos posibles abusadores. Por lo tanto, aquí vemos como herramientas de inteligencia artificial pueden ser de ayuda a los periodistas para detectar estos patrones de comportamiento anormales”.

Del mismo modo, en esta investigación se muestra que las máquinas no comprenden la información que están procesando, al menos al nivel de un ser humano. Por esta razón, existe un riesgo constante de fallos en las informaciones que deberán ser contrastados por los profesionales del periodismo. Además, cabe señalar que la calidad de los textos que en la actualidad se pueden reproducir a través de técnicas de inteligencia artificial no son de alta calidad, sino que se limitan a reflejar una información basada en datos. Incluso, en el caso de generación de narrativas creativas para otros usos, los resultados son sencillos y se alejan de alcanzar las características de una narrativa compleja.

Párrafos extraídos de:

Autor: Paloma Aguado
Título: La inteligencia artificial aplicada al periodismo: infografías automatizadas y narrativa robot
Palabras clave: Robot journalism, news and computerized infographics, maching learning
Resumen:  Este trabajo tiene como objetivo explorar las aplicaciones de la inteligencia artificial en el periodismo a través del trabajo de generación automática de narrativas de la startup Narrativa y del proyecto de generación automática de infografías materializado por la empresa Prodigioso Volcán en colaboración con Software Intelygenz. La elaboración de la investigación incluye dos observaciones participantes, con el objetivo de explorar el funcionamiento de ambos proyectos, y entrevistas en profundidad a profesionales especializados en métodos de inteligencia artificial. Las conclusiones del trabajo revelan el uso de estas técnicas por parte de medios digitales españoles, al mismo tiempo que vislumbra el desencanto de las empresas periodísticas con la generación automática de contenidos.
Enlace al TFG: (Repositorio de UVa doc)

 

 

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