El creciente uso de bots y la expansión de las coberturas deportivas

La inteligencia artificial (AI) se ha ido abriendo paso de forma paulatina dentro de las redacciones periodísticas en estos últimos años. Y quizá hasta la fecha la principal aplicación de esta tecnología en la producción periodística es el uso de bots y algoritmos para la escritura automática de textos informativos. Hablamos de lo que se conoce como “generación de lenguaje natural” (NLG), esto es, la programación para producir una determinada narrativa periodística a partir de un conjunto de datos.

Sean a través de alianzas con empresas tecnológicas especializadas o bien mediante inversiones para fabricar un software propio, los medios de comunicación han encontrado en los robots una manera de agilizar y expandir sus coberturas multiplicando la producción de piezas o llegando a nuevas temáticas que antes no se trataban, entre otras razones, por falta de efectivos para ello.

Y, por áreas, es en las coberturas deportivas, aparte de las finanzas, donde el denominado “periodismo robot” o “periodismo automatizado” ha encontrado el terreno más abonado para su desarrollo. De hecho, fue en Deportes donde empezaron a generarse historias de manera automática como una experiencia piloto que luego habría de trasladarse a otras áreas informativas.

Lo cierto es que las coberturas deportivas acomodaron con facilidad esta tecnología desde el principio por su propia naturaleza; tienen una importante sustancia estadística que favorece tanto el manejo de datos ordenados como la programación de rutinas informativas dado el carácter cíclico y repetitivo de las competiciones y su seguimiento en los medios.

Así lo entendió The Associated Press en 2014 cuando se alió con la compañía Automated Insights para emplear un software de escritura automática llamado Wordsmith con el objetivo de empezar a cubrir la multitud de partidos de ligas menores de béisbol y de campeonatos universitarios de otros deportes como fútbol americano y baloncesto que se disputaban cada semana en Estados Unidos.

A esta gran agencia de noticias le siguieron otras como AFP, que, también en 2014 y a través de su filial alemana, la agencia especializada en información deportiva Sport-Informations-Dienst (SID), comenzó a explorar la posibilidad de producir noticias deportivas a partir de datos generados y algoritmos, con una tecnología desarrollada por la compañía alemana AX Semantics.

Y también Reuters, que experimenta con esta tecnología desde 2015, también para producir noticias automatizadas, además de visualizaciones de datos para ampliar diferentes coberturas, entre ellas las de eventos deportivos.

Con estos precedentes en las principales agencias del mundo, sería cuestión de poco tiempo que el resto de medios importantes se interesasen por probar la aplicación de tareas automatizadas a sus coberturas, con el fin de llegar a más sitios y de responder con el mayor dinamismo posible a las noticias de última hora. Así, en un informe del Nieman Lab en 2015 ya se mencionaban, entre los medios que usaban bots, además de AP, a unidades de trabajo específicas creadas en Bloomberg, ProPublica, Los Angeles Times, Forbes u Oregon Public Broadcasting.

Un estudio del Reuters Institute publicado en 2017 agrandaba aún más el mapa del periodismo automatizado al recoger 15 agencias de Europa y Estados Unidos que publicaban contenidos generados por bots, si bien en muchos casos no concretaba la temática. Este número ha seguido ampliándose. Así los investigadores Túñez, Toural y Cacheiro hablan de 16 medios (sobre todo estadounidenses y alemanes) y 13 agencias como líderes a nivel mundial el escenario del uso de la AI para la escritura de noticias.

Los bots pueden ser de utilidad a los medios, y así están utilizándolos para expandir su audiencia del medio tratando de llegar a nichos informativos y enriqueciendo siempre esas coberturas con más datos, de forma ágil y, a ser posible, en tiempo real. Por ejemplo, Sports Illustrated lanzó en 2016 un bot para cubrir en tiempo real con alertas al móvil la NFL, The Washington Post creó su Heliograf para cubrir en tiempo real con breves y alertas en Twitter los Juegos Olímpicos de Río y Pyeongchang, o el británico The Telegraph desarrolló su propio software, llamado Roboblogger, para transformar en gráficos datos de los partidos en tiempo real e insertar esas piezas visuales en los directos (liveblogging).

También esta tecnología encuentra un terreno abonado en las coberturas locales con el fin de captar el interés de conciudadanos que puedan convertirse en suscriptores o abonados. Así lo hacen, por ejemplo, el grupo de medios sueco MittMedia, cuya experiencia piloto para crecer ha sido desarrollar un bot que cubre las ligas deportivas locales y genera unos 10.000 textos al año; o la agencia británica Press Association, que produce unas 30.000 piezas automatizadas al mes, incluidas las de deportes. Lo hace gracias a un software propio, Radar, que ofrece una 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, según explica la propia agencia en su web.

Otras revisiones actualizadas sobre el estado del periodismo automatizado en las redacciones, como los artículos publicados este año sobre esta temática por The New York Times (“The Rise of the Robot Reporter”) o Forbes (“Artificial Intelligence Can Now Wrote Amazing Content – What Does That Mean For Humans?”), inciden en que los medios están invirtiendo cada vez más en lograr una mejora del software de creación de NLG para lograr una producción más acabada y creativa de los textos.

Pero esta tecnología parece traducirse de momento más en cantidad que en calidad. Bloomberg News ya usa algún tipo de tecnología de automatización en un tercio de los contenidos que publica, mientras otros medios como Forbes empiezan a probar software que proporciona borradores de textos con datos a los redactores para que adelanten parte de su trabajo.

Entretanto, medios de referencia como The New York Times o The Guardian no se plantean por ahora emplear la escritura automatizada para coberturas importantes (el primero sí aplicó, no obstante, la AI para robots conversaciones a través de Messenger en el pasado Mundial de fútbol en Rusia, mientras que el diario londinense publicó en 2019 de forma experimental su primera noticia a través de un bot ideado por uno de sus periodistas en Australia).

De la automatización a los semiautomatismos

En cualquier caso, la progresiva implantación de los bots para las coberturas deportivas plantea retos editoriales a los medios, sobre todo los relativos a la manera en que están llamados a entenderse los redactores y las máquinas a la hora de producir más y mejores contenidos informativos.

Un ejemplo reciente es el software Salco, desarrollado por el Lab de la BBC para producir historias periodísticas “semiautomáticas”, esto es, un proceso en el que el periodista, a partir de una serie de datos, elige y supervisa lo generado por el bot, gráficos incluidos. Se trata, tal como explican desde su web, de aprovechar las posibilidades de la automatización para mejorar, que no para sustituir, la labor de los periodistas en la construcción las historias.

Luego cabe hablar más bien de un “periodismo semiautomatizado” para referirnos con más precisión a la aplicación de una tecnología que no llega para quitar puestos de trabajo en las redacciones, sino que de hecho requiere la intervención humana para analizar los datos que los bots generan y aplicar criterios de selección, jerarquización y tratamiento de las informaciones, antes, durante y después de la emisión.

Así lo explican desde el Lab de la BBC: “La automatización del periodismo no ha llegado para sustituir a periodistas o convertirlos en algo obsoleto. Más bien busca ayudarles a contar una mayor variedad de historias, aprovechando los textos generados o utilizando los datos como punto de partida, y ahorrarles un tiempo que de cualquier forma necesitarán para analizar los datos subyacentes”.

Se trata, por tanto, se potenciar el reporterismo y liberar a profesionales de tareas más rutinarias ganando eficacia en las coberturas. De igual forma lo entienden también desde Reuters, donde definen una clara y necesaria intersección: “Una máquina nunca va a ser capaz de analizar una gran frase o de hacer una perfecta valoración de una historia. Eso es justo lo que hace que los periodistas sean necesarios”.

Como ya apuntaba Andreas Graefe en el estudio del Tow Center for Journalism Guide to Automated Journalism (2016), “en un futuro, los periodistas y la automatización probablemente acaben perfectamente integrados en una especie de matrimonio, mitad máquina y mitad humano”.

Referencias

Fanta, Alexander (2017). Putting Europe´s Robots on the Map: Automated journalism in news agencies. Reuters Institute. Fuente.

Graefe, Andreas (2016). Guide to Automated Journalism. Tow Center for Digital Journalism: Fuente.

Lecompte, Celeste (2015). “Automation in the Newsroom. How algorithms are helping reporters expand coverage, engage audiences, and respond to breaking news”. En Niemanreports.org: Fuente.

Marr, Bernard (2019). “Artificial Intelligence Can Now Wrote Amazing Content – What Does That Mean For Humans?” En Forbes: Fuente.

Peiser, Jaclyn (2019). “The Rise of the Robot Reporter”. En The New York Times: Fuente.

Túñez, José Miguel; Toural, Carlos; Cacheiro, Santiago (2018). “Uso de bots y algoritmos para automatizar la redacción de noticias: percepción y actitudes de los periodistas en España”. El Profesional de la Información, v. 27, n. 4, pp. 750-758 Fuente.