“Este informe, debido a la temática planteada, amplía la visión de cómo se está abordando la desinformación no limitándose exclusivamente desde el campo tecnológico, y en particular desde la inteligencia artificial. Por este motivo también se ha incluido la selección de iniciativas internacionales. los sistemas de chequeado y las herramientas, como secciones relevantes relacionadas con el ámbito de estudio.”, introduce el documento.

La primera parte, incluye una breve síntesis sobre el concepto de desinformación y cómo se ha adoptado desde la perspectiva europea. A continuación, una descripción de los tres sistemas de verificación habituales (periodística, colaborativa y automatizada), destacando un apartado específico sobre el uso de la inteligencia artificial en los sistemas de verificación. Continua con una segunda sección, destacando parte de los últimos hallazgos científicos publicados en los últimos años y agrupándolas por temáticas; desinformación e inteligencia artificial, alfabetización mediática y fact-checkers.  La segunda parte incluye la presentación de las iniciativas internacionales lideradas por instituciones y por iniciativas civiles.  Le sigue un listado de los fact-checkers habituales, las conclusiones de las personas expertas entrevistadas. A continuación, se exponen los tres casos seleccionados: BBC, Le Monde y VerificaRTVE para finalizar con un listado de herramientas útiles contra la desinformación y las conclusiones pertinentes.

Adicional a esto, el Observatorio para la Innovación de los Informativos en la Sociedad Digital publica un nuevo recurso contra la desinformación: la web “Contra la Desinformación” liderada por la cátedra UNESCO Media and Information Literacy for Quality Journalism, donde se irá agrupando y actualización la información referida contra la desinformación.

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“¿Cómo podemos producir noticias más relevantes y, al mismo tiempo, promover los valores del periodismo de servicio público?”. Esta es la primera cuestión que se planteó la radio pública sueca a la hora de construir su algoritmo editorial. Zachrison es consciente de que la palabra “algoritmo” tiene, por lo general, algunas connotaciones negativas. Sin embargo, considera que pueden servir de “ayuda para automatizar tareas que requieren mucho tiempo y a servir mejor a la audiencia”. 

Un algoritmo con vocación de servicio público

SR llevaba un año creando su algoritmo editorial desde cero, un proyecto que nace con la vocación de ayudar a sus trabajadores/as, pero también a su público. Pero, ¿cómo funciona exactamente? El algoritmo está impulsado por “valores de noticias”, es decir, un sistema por el que los editores califican las historias producidas a diario por SR. La calificación, previamente, alimenta el algoritmo, un proceso “que ayuda a automatizar y personalizar la experiencia de las noticias para una audiencia amplia y diversa”. Estas noticias suelen durar entre 1-2 minutos y debe ser comprensible para la radio tradicional y otros formatos. Califican la noticia en base a tres criterios: 

1. La magnitud de la noticia: está subdividido en cuatro valores a su vez: extraordinaria, grande, estándar o ligero. Cada uno de estos valores se corresponde con la tipología de la propia noticia. 
2. El grado de cumplimiento de los valores de servicio público: califican la noticia en función de si están cubriendo áreas y comunidades raramente cubiertas; si se informa de voces únicas de las personas afectadas o preocupadas; si la noticia se ha hecho en el lugar de los hechos, informando en las comunidades; si transmite emociones fuertes; si contiene narraciones convincentes o si la noticia ha surgido del diálogo con sus oyentes. 
3. Vida útil de la noticia: puede ser estándar o corta, pero también hay noticias con un carácter más duradero. La cobertura puede ir desde una noticia individual hasta una historia de investigación. 

Una vez que el editor establece todos estos valores, el sistema atribuye una puntuación a la noticia que determina la posición de esta en la página. La puntuación empieza a disminuir inmediatamente en el momento en el que publica la noticia. “La frescura tiene un peso significativo en el algoritmo”, afirma Zachrison.

¿Qué ha supuesto su implementación en SR?

El nuevo sistema se empezó a utilizar en el mes de septiembre y poco a poco se ha ido implementando en las 26 salas de redacción locales. Zachrison considera que el algoritmo permite a sus trabajadores/as ahorrar tiempo y mejorar el contenido. El tiempo que ahorran en clasificar las historias, las dedican en mejorar los titulares o encontrar contenido relacionado. 

La evaluación de los contenidos conduce a “discusiones editoriales increíblemente fructíferas sobre la importancia real de cada historia” publicada. Otra bondad de este sistema es que anima a los/as reporteros/as a salir a la calle para que la narración de los hechos sea más viva, según indica Zachrison. Durante este otoño se extenderá a sitios web y listas de reproducción locales y tratarán de subsanar posibles complicaciones o problemas técnicos. En la siguiente fase, pretenden dar a los oyentes la posibilidad de elegir un servicio más personalizado. 

La implementación de la IA en esta tecnología es algo que tienen en mente a largo plazo. Sin embargo, Zachrison aclara que la forma de incluir esta tecnología será siempre “respetando el derecho del individuo a permanecer en el anonimato”. 

Zachrison: “La clave del éxito ha sido la atención a la calidad periodística”

El Director de Desarrollo de Noticias Digitales de Sveriges Radio (SR), Olle Zachrison, ha explicado a Aika Educación en una entrevista cómo está siendo la implementación de este sistema. Considera que “la clave del éxito ha sido la atención a la calidad periodística, no en las aplicaciones técnicas”. Zachrison señala que este algoritmo ha cumplido el objetivo de ahorrar tiempo a los/as redactores/as en ordenar las noticias y que la “edición se ha vuelto menos arbitraria” porque usan el sistema estandarizado. 

“Nada es producido por el algoritmo sin que haya pasado el escrutinio humano”, afirma Zachrison. Este algoritmo no funciona de forma completamente independiente, sino que es alimentado por los valores de noticias que atribuye cada redactor a las noticias. También ha afirmado que deben ayudar a la gente a navegar para facilitar la avalancha de información que se produce hoy día. 

No hay duda de que este nuevo sistema resulta revolucionario en un medio de comunicación y cuyo fin es mejorar el funcionamiento en la redacción y facilitar la tarea de búsqueda a su público. 

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De esta forma, la aplicación de IA en periodismo puede verse en tareas como la detección de noticias y recolección de datos, la generación automática de noticias, el apoyo a los periodistas para lidiar con la sobrecarga de información, y la personalización de la oferta de contenidos periodísticos. En este último aspecto nos centraremos. Así, a continuación, mostramos cuatro programas que ya se usan para brindar a la audiencia información personalizada según sus preferencias.

1. James, el “mayordomo digital” del The Times

James (Journey Automated Messaging for Higher Engagement) es la herramienta desarrollada por los informativos ingleses The Times y Sunday Times. El software utiliza el aprendizaje automático para descifrar el compromiso de la audiencia y la lealtad a la marca, de esa forma, actúa como un “mayordomo digital”. En concreto, analiza los hábitos, intereses y preferencias de los lectores, y partir de ello predice el contenido que probablemente les interese, para luego enviárselo, vía correo electrónico, en su formato preferido, en el momento en que es más probable que lo lean y en la frecuencia adecuada.

Para el desarrollo de James, The Times se asoció el 2017 con la compañía de software Twipe. En 2019 se obtuvieron los primeros resultados de la aplicación del programa: al distribuir contenido editorial a 300 mil lectores, incluidos 117 mil suscriptores, se halló que el 70% de los suscriptores en la prueba interactuaron con la herramienta, ya sea abriendo o haciendo clic en el boletín. Además, según Twipe, se reportó un 49% menos de abandono, es decir, las cancelaciones de suscriptores digitales se redujeron a la mitad.

Se planea que James, además de programarse para el envío de mails, también se expanda a canales como los mensajes de texto y las notificaciones push, además de utilizarlo para mejorar la personalización de la publicidad dirigida. Los creadores de esta tecnología destacan que su principal interés es la creación de hábitos en los lectores, en donde la IA es un disparador para que la audiencia se interese por el consumo informativo en digital.

2. NPR One, una revista de noticias en audio personalizada

NPR One es la aplicación móvil implementada por la National Public Radio (NPR), organización de medios estadounidense, independiente y sin fines de lucro que produce para una red de más de mil estaciones de radio pública en los Estados Unidos.

Según sus creadores, la app funciona a modo de revista de noticias personalizada. Se trata entonces de un repositorio de contenido de audio, tanto de programas locales como nacionales, además de podcasts de medios distintos, que emplea un algoritmo basado en los flujos más populares de los usuarios, con contenido que es muy probable que les interese.

A través de este programa NPR busca garantizar que los usuarios finales obtengan una experiencia de estación local genuina. Por ello, también les ofrece herramientas de estación para cambiar y administrar la presencia local de su emisora dentro de la aplicación.

3. Toutiao, la plataforma de descubrimiento de contenido de Bytedance

Bytedance es una compañía china líder en tecnología, fundada el 2012. Su éxito se puede atribuir en gran parte al empleo de la IA y los algoritmos de aprendizaje automático que ofrecen contenido personalizados a sus usuarios. Entre los productos desarrollados por la empresa destacan las plataformas de descubrimiento de contenido Toutiao, News Republic, TopBuzz y BuzzVideo; además de las comunidades de vídeo corto Tik Tok y Vigo Video.

El producto estrella de la empresa es Toutiao, considerada una de las plataformas de creación y descubrimiento más grande de China. Esta, junto a su versión internacional, TopBuzz, se centra, más que en la generación de contenido propio, en referenciar al usuario hacia un extenso catálogo de medios de comunicación. Así, según las preferencias de cada persona, se le ofrece gran volumen de noticias, vídeos, fotogalerías o columnas de opinión que se crean cada día en diversos medios.

Para ofrecer este contenido de interés, Toutiau utiliza tecnología de procesamiento de lenguaje y visión artificial que le permite comprender y analizar texto, imágenes y vídeos. A medida que un usuario interactúa con el contenido mediante toques, deslizamientos, tiempo de permanencia, comentarios y más, el aprendizaje automático a gran escala y los algoritmos de aprendizaje profundo continúan aprendiendo sobre las preferencias para refinar su oferta de información.

4. NewsDog, el agregador de noticias de Tencent Holdings

NewsDog es un agregador de noticias respaldado por la compañía tecnológica china Tencent Holdings. Se dirige a usuarios de la India y es una de las aplicaciones con más descargas del país en Google Playstore desde su creación en el 2016. La startup espera replicar el éxito de Toutiao.

El software de NewsDog combina inteligencia humana con IA para ofrecer artículos, vídeos y fotos de medios indios de acuerdo con las preferencias del usuario. Específicamente, utiliza el aprendizaje automático y recurre a las métricas de cómo la gente lee, las palabras clave extraídas de los artículos a los que han dado “me gusta” o  han compartido, el género y la ubicación del usuario, entre otros; partiendo de ello, crea perfiles con oferta personalizada.

La aplicación busca que el tiempo de permanencia en ella aumente. Así, además de enviar contenido personalizado a cada usuario, NewsDog suma 10 puntos en sus cuentas por cada hora que pasan en la app. Un usuario puede regresar después de una hora para verificar y obtener otros 10 puntos. Una vez que acumule un mínimo de 200, puede hacer un retiro mediante Paytm.

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Inteligencia artificial (IA) y periodismo son dos conceptos que pueden ir de la mano. De hecho es una realidad en muchas redacciones de todo el mundo. El seminario web se ha inaugurado con las palabras de Pere Vila, director de Estrategia Tecnológica y de Innovación Digital de RTVE, y José Manuel Pérez Tornero, director de la Cátedra RTVE-UAB. 

La Cátedra RTVE-UAB trabaja de manera conjunta desde hace mucho tiempo en el campo de la innovación en el trabajo periodístico. “Todo lo que veis ahora es un paso más de un camino de cinco años”, advierte Vila sobre el recorrido de esta cátedra. Un trayecto donde se evidencia cada día más la necesidad de introducir máquinas o herramientas de IA. Pérez Tornero considera “clave” la alianza entre la IA y el periodismo.

La IA como herramienta periodística

Santiago Tejedor, director del Departamento de Periodismo de la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB), ha dado paso a Carles Marín, profesor de la Universidad Rey Juan Carlos, el encargado de moderar el evento. 

Cristina Pulido, profesora de la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB), ha sido la encargada de explicar el informe 1. Este informe habla sobre cómo puede ayudar la IA en la detección de noticias y favorecer la labor del periodista. Haciendo uso de este tipo de herramientas se obtienen fuentes más fiables y de una manera más rápida. “Una redacción que no está trabajando en esta colaboración se está quedando obsoleta”, afirmaba Pulido. Y es que el propio informe evidencia el crecimiento de este tipo de herramientas en el mundo del periodismo.  

Pulido también ha incidido en la necesidad de formar equipos multidisciplinares dentro de las redacciones. Considera fundamental esta unión para poder seguir avanzando y mejorando el uso de esta tecnología. Además apunta el interés de los encuestados en el informe en el que el 100% reconocen querer seguir trabajando y conociendo nuevas herramientas de IA.

Carmen Pérez Cernuda, subdirectora de Innovación y Estrategia Tecnológica RTVE, destaca la utilización de Social Media Radar. Esta herramienta, desarrollada con la colaboración de la Universidad Carlos III, permite la monitorización y el uso de alerta de eventos de interés para el periodista. Pérez Cernuda la califica como una herramienta “útil y fiable” que permiten al profesional mejorar su producción. 

IA, ¿ayuda o amenaza?

Una de las preocupaciones que señala el informe es la percepción que siguen teniendo muchos profesionales sobre la IA. Algunos consideran que supone una amenaza y que supondría el despido de muchos profesionales. Gaspar Simón Prestel, coordinador de redes sociales de servicios informativos de RTVE, discrepa con que la IA suponga una amenaza. “La figura del periodista es más necesaria que nunca”, afirma Simón Prestel. Considera que el periodista debe actuar como filtro ante una realidad llena de informaciones y de alertas. 

Además de Social Media Radar, Dataminr es un sistema de alertas muy útil en cualquier redacción periodística, tal como lo refleja el propio informe 1. Simón Prestel ha sido el encargado de mostrar las ventajas e inconvenientes de este tipo de herramientas. Medios como New York Times la utilizan desde hace tiempo. Esta herramienta detecta señales de alerta en redes y otras fuentes y genera un listado de tuits con noticias que van actualizándose continuamente.

Algunos medios de comunicación llevan años implementando este tipo de herramientas en sus redacciones. Simón Prestel cree que estas herramientas te hacen ser más creativo, pero incide en la importancia de que el periodista siga siendo el responsable “para que todo salga bien”. Además de incluir nuevos perfiles en la redacción porque, tal como afirma Pulido, el periodista “no puede pretender ser experto en todo”. 

Pérez Tornero ha sido el encargado de cerrar este primer seminario web, reconociendo que “han inaugurado una nueva forma de pensar, trabajando con nuevas preguntas y solucionándolas de un modo conjunto”. En los próximos meses se conocerán los dos informes siguientes en relación a la IA en el trabajo periodístico. 

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