Periodistas, datos y robots
Es 14 de agosto. La probabilidad de que lea este artículo fuera de casa es muy alta y la de que lo lea en un soporte distinto del papel aún más. El periódico no se lee de la misma manera en el momento del desayuno en un día laborable que en la playa en verano, como no se lee de la misma manera en una pantalla que en papel. Diseñadores de experiencia e ingenieros lo tienen en cuenta al diseñar el software y lo llaman casos de uso. Biólogos y resto de los mortales lo llamamos adaptación al medio. Los casos de uso son todas las posibles interacciones entre un actor y un sistema para lograr un objetivo, y en las vacaciones leer el periódico es un caso de uso prioritario.
Los casos de uso son el resultado de multiplicar los tipos de lectores, medios (papel, pantalla) y entornos (playa, oficina, metro, etcétera). En general, las tecnologías utilizadas por las publicaciones periódicas lo tienen bastante bien resuelto. Pero en esta ecuación falta un pequeño detalle: el contenido. El tipo de contenido que nos interesa está condicionado no sólo en el tiempo del que disponemos sino también por el espacio donde nos encontramos. Si estamos en Barcelona y debemos volar a San Francisco, nos interesará encontrar en el periódico toda la información sobre el estado de la huelga de trabajadores de Eulen. En cambio una vez allí, aparte de saber si San Francisco se halla dentro del rango de alcance de los misiles de Corea del Norte o de los supremacistas blancos de EE.UU., nos interesará encontrar si la CAS (Covenant Aviation Security, la empresa subcontratada para la seguridad del aeropuerto de San Francisco) estará en huelga el día del retorno. En general, la pregunta es si mi periódico podría hacer una edición sólo para mí, con noticias escritas de acuerdo con mi espacio, tiempo y planes futuros. Y la respuesta es sí.
Hace un mes escaso el fondo de innovación de Google Digital News Initiative (DNI) dotaba con 706.000 euros el proyecto Radar de la Asociación de Prensa del Reino Unido y la empresa emergente Urbs Media, especializada en periodismo guiado por datos. El objetivo del proyecto es redactar hasta 30.000 artículos de información para medios locales cada mes, basados en conjuntos de datos abiertos.
Radar es el acrónimo de Reporters And Data And Robots, donde periodistas y robots se reparten el trabajo: los periodistas seleccionan qué fuentes de datos –gobiernos, autoridades locales, fundaciones, servicios, universidades, etcétera– son fiables y qué temas son relevantes, para que algoritmos de generación de lenguaje natural escriban múltiples versiones según cuál sea la ubicación e idioma del destinatario. “Noticias escritas por humanos y producidas por robots”, dice Urbs Media en su sitio web.
Muy pronto en su periódico, desde dondequiera que lo lea.
Pronto las noticias del periódico serán redactadas basadas en datos y acorde con nuestra ubicación