“¿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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El segundo informe de investigación sobre inteligencia artificial aplicada a los informativos está dedicado a la escritura automática de textos periodísticos y se estructura en torno a los siguientes temas:

• El conocimiento científico disponible sobre la temática planteada.

• El desarrollo industrial y las aplicaciones comerciales existentes.

• Las perspectivas de futuro, desde el punto de vista tecnológico y profesional.

• Las consecuencias de la aplicación de la inteligencia artificial en el trabajo periodístico.

El objetivo delwebinar consiste en presentar los resultados de dicho informe y compartir las perspectivas a futuro. José Manuel Pérez Tornero, director de la Cátedra RTVE-UAB, y Pere Vila, director de Estrategia Tecnológica y de Innovación Digital de RTVE, introducirán la jornada. Se contará con la participación de Laura Cervi, profesora e investigadora de la Universidad Autónoma de Barcelona, David Llorente, fundador y CEO de la empresa Narrativa, y David Corral, responsable de Innovación de Contenidos de RTVE. La moderación estará a cargo de José Juan Ruiz Sánchez, subdirector de Gestión de RTVE Cataluña. 

La investigación sobre El reto de la inteligencia artificial en la información audiovisual, impulsada por RTVE y la UAB, contempla otras fases relacionadas con la personalización del contenido, las fake news, la escritura automática de contenido en procesos electorales, el archivo del material y la interacción y participación de la audiencia. Cada una de estas etapas se estudiará individualmente para entender el desarrollo industrial existente, las tendencias y perspectivas de futuro y las consecuencias periodísticas y sociales que se generan por el uso de la inteligencia artificial.

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Consulta el Informe 02: Generación automática de textos periodísticos

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