Del plumilla a los reporteros cibernéticos

06 Noviembre 2017

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Aunque siempre asociamos la inteligencia artificial a la industria o la atención al cliente –los tan afamados chatbots-, cualquier sector de actividad se puede beneficiar de las ventajas de trabajar con máquinas pensantes. El periodismo, una profesión con solera, no escapa a esta tendencia y a medio plazo ya podríamos hablar de una industria de medios 4.0.

Pablo Rodríguez Canfranc

La revolución tecnológica no dejará a ningún sector indemne y la industria de los medios de comunicación no es una excepción. En un artículo reciente en este mismo medio ya vimos la previsión de cambios profundos que vislumbraban distintos profesionales del periodismo encuestados y entrevistados por Ericsson, una transformación guiada en gran medida por la nueva forma de consumir información que ha traído la era de las redes.

Lo cierto es que, salvando la tradicional inercia de resistencia al cambio que suelen mostrar los agentes cuyos sectores están siendo desmantalelados y redefinidos, la industria de la comunicación debe prestar atención a las tendencias tecnológicas que van despuntando en la actualidad y que, debidamente utilizadas, pueden reinventar la profesión periodística tal y como la conocemos hoy.

En concreto, los medios deberían no perder de vista en 2018 cosas como el blockchain, los interfaces vocales, la descentralización de la comunicación (redes P2P para compartir recursos y poner en contacto a los reporteros con las fuentes de información), la realidad mixta (virtual y aumentada) y las nuevas formas de búsqueda de contenidos.

No obstante, de todas las señales que puede recibir el periodismo de la evolución tecnológica, sin duda una de las más fuertes es la de la inteligencia artificial, que es más que una mera tendencia tecnológica, puesto que está detrás de muchas innovaciones actuales: desde las interfaces vocales de los teléfonos a los buscadores que sugieren contenidos personalizados; desde las fábricas inteligentes hasta los coches autónomos. El informe 2018 Tech Trends For Journalism and Media, recientemente publicado por Future Today Institute, que identifica hasta 75 tendencias tecnológicas que en el corto plazo afectarán al sector de los medios de comunicación, concede un protagonismo especial a la inteligencia artificial y destaca su aplicación en distintos campos concretos.

La inteligencia artificial trae a la profesión periodística conceptos tan sugerentes –ya de entrada solamente escuchando el nombre-, como periodismo automático y periodismo aumentado.

Por una parte, ya se han llevado a cabo experimentos para conseguir que las máquinas sean capaces de convertir la información en bruto en una narración. Estaríamos hablando de primitivos “periodistas electrónicos”, capaces de contar una historia, pero que por el momento solamente saben contestar a la pregunta ¿qué está pasando? y que todavía no pueden responder el porqué está pasando, quedando esa competencia, por ahora, reservada al reportero humano. Se habla de periodismo aumentado aludiendo al aumento de capacidad analítica que otorga la inteligencia artificial al periodista.

La subjetividad a la hora de elaborar una noticia es otra de las limitaciones a las que se puede enfrentar un algoritmo periodístico, puesto que a menudo hay que valorar la información en relación a un contexto o comparándola con unos estándares previamente conocidos. Por ejemplo, ¿cuánto es mucho o cuánto es poco? ¿Cuándo la noticia de una inversión pública puede hablar de una gran suma o por el contrario de poquísimo dinero? ¿Cuándo el número de víctimas de un suceso es muy reducido o, en cambio, una auténtica tragedia? La subjetividad del redactor es la que establece la valoración de los hechos y esa capacidad, hoy en día, no la tienen las máquinas inteligentes.

Los interfaces vocales inteligentes serían un paso de gigante en la oferta periodística. Máquinas que puedan dialogar con los usuarios de un medio de información y responder a las preguntas que se les formulan, articulando las respuestas sobre los titulares y notas de prensa que manejan, para devolver o bien un titular concreto o un resumen de lo que distintos medios publican u opinan sobre un determinado tema.

El informe de Future Today Institute enumera varios campos o aplicaciones de la inteligencia artificial susceptibles de impactar en la actividad periodística:

Aprendizaje automático en tiempo real. Entre otras cosas, puede guiar a los nuevos lectores de una web al contenido que buscan y también adaptar y personalizar el contenido sobre la marcha para satisfacer los gustos de un usuario concreto.

Comprensión lectora automática. La perfección en la búsqueda de información llegará cuando las máquinas “comprendan” lo que leen, afinando las búsquedas, y no se limiten como ahora a devolver resultados basándose en ordenar etiquetas o palabras clave.

Comprensión del lenguaje natural. El texto no estructurado inunda la red en forma de posts en redes sociales y blogs, correos electrónicos o textos en webs. Se trata de todo aquel texto que no lleva incorporados metadatos para poder ser indexado y mapeado. Las herramientas de comprensión del lenguaje natural ayudan a extraer conceptos de dichos documentos y a establecer relaciones, lo que para el periodista puede resultar de gran ayuda a la hora de rebuscar rápidamente e investigar en grandes volúmenes de documentación.

Generación del lenguaje natural. Se trata de algoritmos que redactan historias a partir de información en bruto, algo que ya utilizan medios como Bloomberg o Associated Press.

Algoritmos que generan voz, sonido o vídeo. Hablamos de programas que aprenden a través de vídeos a asociar sonidos del mundo físico; cómo suena el pisar hojas secas o golpear con la mano un sofá, por ejemplo. De esta forma, la máquina es entrenada para reconocer cómo interactúan los objetos del mundo físico, para, en el futuro, poder generar de forma automática y autónoma sonido para series de TV, programas y vídeos.

Completar imágenes.  Otra de las funciones que puede realizar la inteligencia artificial es completar una imagen. Una vez que ha sido enseñado o alimentado con ingentes cantidades de imágenes, el programa es capaz de completar información que no aparece en la fotografía. Por ejemplo, puede perfeccionar fotografías añadiendo elementos que han quedado fuera del encuadre de la foto original.

Visión automática predictiva. 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.

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