El debate sobre los retos éticos que implica el nuevo escenario mediático ha de acompañarse de una serie de análisis sobre cuáles son los mejores consejos para ponerlos en práctica. Por tanto, el marco de la discusión ha de ampliarse también al análisis de cuáles son esas buenas prácticas que pueden ayudar a optimizar las capacidades de las innovaciones tecnológicas para la mejora del ejercicio profesional y la consecución de un periodismo más ético y de más calidad.
Muchos autores abogan por explorar esas mejores prácticas que pueden favorecer la aplicación de esos principios éticos y conducir a un mejor periodismo en la era digital. Entre esas buenas prácticas nos referimos, por ejemplo, a la verificación, a la inserción de enlaces y la correcta atribución de las informaciones, a la agregación y la curación, al liveblogging y al tuiteo para el seguimiento de noticias de última hora, a las rectificaciones y despublicaciones, a la colaboración, moderación y participación de la audiencia, o a la diferenciación de lo público y lo privado en redes sociales.
Los medios de comunicación de referencia que más han invertido en inteligencia artificial para la generación automática de textos noticiosos también han desarrollado buenas prácticas con las que han tratado de dar respuesta a las principales implicaciones éticas que supone la coexistencia entre tecnología e intervención humana en la toma de decisiones editoriales y su repercusión en la calidad de los contenidos informativos. Por tanto, las buenas prácticas en las redacciones sirven para evaluar en qué medida esta tecnología está ayudando al periodismo a realizar mejores coberturas y cómo la salvaguarda de los valores de la profesión permite que la innovación sea aún más eficiente.
Esa necesaria coexistencia entre tecnología e intervención humana ha dado pie a la existencia de un “periodismo semiautomatizado”, un concepto que no solo constituye un estado más avanzado de la automatización, sino que además configura un terreno de convergencia en el que la tecnología y la capacidad de los editores y los redactores para tomar decisiones y contar historias son aliados. Los bots están demostrando su utilidad a los medios periodísticos por su capacidad para:
1) producir con rapidez un mayor número de piezas enriquecidas con estadísticas con las que expandir su audiencia llegando a nichos informativos;
2) y satisfacer la necesidad de muchos usuarios de estar puntualmente informados de la última hora en todo tipo de dispositivos.
Por tanto, cabe preguntarse cómo el periodismo semiautomatizado puede fortalecer los valores periodísticos tradicionales y cómo esas coberturas semiautomatizadas pueden resultar útiles y de interés para la ciudadanía. En este sentido cabe resaltar cuatro aplicaciones de esta tecnología con gran potencial periodístico:
1. Punto de partida para construir historias de interés ciudadano
El periodismo semiautomizado se fue abriendo paso al principio a través de proyectos y coberturas de carácter experimental que se desarrollaron principalmente en medios locales estadounidenses:
. Los Ángeles Times probó en 2014 la utilización de la inteligencia artificial para informar de patrones y tipologías de delitos que se cometían en la metrópoli a partir de datos policiales obtenidos a través de registros públicos.
. NBC desarrolló en 2015 en su redacción de Los Ángeles el proyecto ‘Structured Stories’. Este consistió en generar historias sobre persecuciones policiales en la ciudad, que se construían automáticamente a partir de una base de datos y luego eran enriquecidas y ampliadas por los reporteros. Cada historia publicada pasaría a engrosar esa base de datos y serviría de contexto para sucesivas noticias similares. De esta forma, el bot no solo se limitaba a transformar cifras en texto, sino también a reconstruir lo sucedido contando una historia con la ayuda de un periodista.
. The Washington Post diseñó en 2016 un software denominado Heliograf, concebido inicialmente para ampliar y agilizar la cobertura informativa durante los Juegos Olímpicos de verano en Río (Brasil). Dos años después lo utilizaría también en la cobertura de los Juegos de invierno en PyeongChang (Corea del Sur). En ambos casos, el bot ofreció desde Twitter y un timeline incrustado en la web un seguimiento en tiempo real de las competiciones con actualizaciones permanentes (resultados, medallero, podios, avances, breves) que luego habrían de ampliar los periodistas en crónicas y noticias más elaboradas. Esta experiencia piloto fue satisfactoria y permitió a este medio extender y pulir esta tecnología para otro tipo de coberturas como convocatorias electorales.
2. La relevancia y el atractivo, en las coberturas locales
Esta tecnología también encuentra un terreno muy propicio para su expansión en las coberturas de noticias en el ámbito local. El periodismo de proximidad desempeña un papel clave en el ecosistema mediático actual ahora que hay que estrechar vínculos con comunidades de usuarios para atraerlos hacia modelos de pago.
. La agencia británica Press Association produce unas 30.000 piezas semiautomatizadas al día. Para ello emplea una tecnología llamada Radar (acrónimo ‘Reporters and Data and Robots’), que permite al periodista escribir una historia genérica que luego es reproducida automáticamente en diferentes versiones adaptadas con datos a cada una de las diferentes publicaciones locales a las que da servicio. De esta forma, ofrece cobertura a 35 medios locales y regionales de 14 grupos de comunicación del país, entre los que se encuentran: Archant, Independent News and Media, Iliffe Media, Johnston Press, Newsquest, Midland News Association y Trinity Mirror.
Desde la puesta en marcha de esta tecnología en 2017, fruto de una alianza con la startup Urbs Media, Press Association cuenta con un equipo de cinco reporteros dedicados a producir historias semiautomatizadas. Si bien inicialmente Radar se pensó solo para la cobertura de resultados electorales, marcadores de competiciones deportivas y notas numéricas sobre mercados bursátiles, actualmente sirve para informar de un amplio abanico de temáticas, que van desde sucesos, transporte, educación y medio ambiente hasta salud pública y políticas sociales.
En muchos casos estas historias producidas por la agencia británica son publicadas tal como llegan por esas redacciones locales a las que ofrece el servicio. En otros casos, sin embargo, los periodistas de esos medios las editan, les dan contexto y las amplían con datos y declaraciones a partir de indagaciones propias y transforman esos artículos en piezas periodísticas mucho más largas y trabajadas.
. El servicio de noticias de la televisión neerlandesa RTL Nieuws diseñó su robot editorial Adam (‘Automatic Data Article Machine’). Esta tecnología, lanzada a finales de 2019, ya ha producido más de 2.400 historias sobre seguridad vial en carreteras, canales y ríos de diferentes zonas de Países Bajos. En este caso, el bot escribe noticias basadas en grandes cantidades de datos que han sido recopilados, analizados y editados por periodistas.
3. El salto de calidad es aunar la rapidez y la verificación
. Otro caso sobresaliente es el de la BBC que, a través de su News Lab, viene experimentando desde hace años con todo tipo de tecnologías adaptadas a los soportes digitales y móviles, y a las nuevas formas de consumo de la información. En el campo del periodismo algorítmico, la corporación británica desarrolló a finales de 2019 un software denominado Salco (acrónimo de ‘Semi-Automatic Local Content’) con el propósito de producir historias periodísticas semiautomáticas. Este programa permite al periodista preparar primero borradores de historias que servirán al bot como base para generar un texto con un gráfico que resume los datos más destacados. A continuación, el profesional ha de verificar lo producido por la máquina antes de publicar la noticia en la sección correspondiente.
El 13 de diciembre de 2019, la BBC utilizó esta tecnología de manera experimental en su cobertura de las elecciones generales en el Reino Unido. Según explicaron desde la propia corporación británica, publicaron en tiempo real un total de 689 noticias online con los resultados de los comicios, las cuales se distribuyeron de forma diferenciada con los datos de cada uno de los distritos electorales existentes en el país. Además, la BBC adaptó los textos generados por Salco para producir esa noche 40 noticias radiofónicas, cada una de las cuales sería emitida en la estación local correspondiente de la corporación. Esos textos periodísticos contenían estadísticas relativas a cada territorio, con el fin de ayudar a las emisoras a presentar la historia con un ángulo eminentemente local.
La BBC ha empleado este mismo software para informar a la ciudadanía sobre los servicios que prestan los hospitales de cada localidad o condado, y las estadísticas que ofrece el National Health Service (NHS) o Sistema Nacional de Salud. Esta información semiautomatizada, que versa sobre un asunto público de máximo interés, se nutre de bases de datos que proporciona mensualmente el propio NHS y permite a los lectores comparar la fiabilidad del rendimiento de su centro de salud más cercano con los del resto del país. Para esta cobertura, la BBC genera una media de un centenar de historias al mes.
4. El impulso del reporterismo y la investigación
Pero además de ampliar las coberturas locales y agilizar el seguimiento informativo de elecciones, encuentros deportivos y resultados bursátiles, los medios de comunicación también han aprovechado la inteligencia artificial para potenciar el periodismo de investigación.
. La agencia The Associated Press (AP) ya está experimentando con un software que facilite a los redactores hacer más reporterismo de investigación a partir de la extracción de claves en ingentes bases de datos.
. BuzzFeed en 2015 diseñó un algoritmo basado en el aprendizaje automático para rastrear patrones de vuelos que se asemejaban a los operados por el FBI y el Departamento de Seguridad Nacional de Estados Unidos. Este medio informó sobre la vigilancia aérea por parte de estos aviones, mapeando miles de vuelos durante más de cuatro meses.
. ProPublica en 2017 creó un bot que rastreó centenares de miles de comunicados de prensa del Congreso durante tres años para extraer las palabras y frases más utilizadas por cada miembro del Senado y de la Cámara de Representantes. De esta forma, la máquina arrojó unos datos que permitían establecer comparaciones entre políticos y partidos, que sirvieron de base a los reporteros para indagar sobre las propuestas y prioridades de cada uno de ellos de cara a la opinión pública.
. El medio digital Ojo Público analizó en 2019 miles de datos en contrataciones públicas del Estado peruano e identificó relaciones políticas y financieras a través de un modelo algorítmico que ponderaba escenarios de riesgo de corrupción en este país suramericano. Con el nombre de Funes, el algoritmo identifica, selecciona y ofrece unos datos que son utilizados por los periodistas para ampliar la información acudiendo a fuentes y para redactar reportajes de investigación.
Estas coberturas semiautomatizadas muestran las grandes posibilidades que ofrece la inteligencia artificial con el necesario criterio editorial humano a la hora de enfocar las historias. Los ejemplos mencionados demuestran cómo las innovaciones pueden ser mejor aprovechadas periodísticamente cuando esas coberturas están animadas por los valores y los códigos éticos de la profesión. Porque, de esa forma, se posibilita la existencia de filtros editoriales que garantizan la veracidad de las fuentes o las exigencias sobre las que han de construirse profesionalmente las noticias.
Más información en el capítulo de libro:
Rojas-Torrijos, J.L. (2021). "Semi-automated journalism: reinforcing ethics to make the most of AI for writing news". En: Luengo, M. y Herrera-Damas, S. (2021). News Media Innovation Reconsidered (pp. 124-137). Hoboken, NJ (EEUU): Wiley-Blackwell.
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