La automatización del periodismo está más cerca que nunca, a pesar de que el trabajo de los periodistas es prácticamente irremplazable: nadie como un humano para discernir el trasfondo de cada hecho noticioso. O eso pensamos.
Diversas caras de una misma moneda
La Generación de Lenguaje Natural aplicada al periodismo es un todo con distintas aristas, compuestas de diferentes tecnologías que permiten realizar determinadas acciones. Partimos de la base de que tratamos con un software compuesto de algoritmos capaces de realizar acciones. Entre ellas, la comprensión del lenguaje humano (Natural Language Understanding) o la capacidad de leer (Machine Reading Comprehension). Todo lo aprendido será utilizado en el futuro para trabajar mejor. De ahí nacen los llamados 'Deepfakes', pero también la capacidad de estos sistemas de prever qué harán los usuarios después de haber leído una noticia o haber visto un vídeo, intuir lo que se esconde tras una pared (a juzgar por los datos que tiene de lo que hay delante) o completar textos e imágenes incompletos. El periodismo de investigación podrá jugar con estos parámetros para elaborar sus piezas, no necesariamente de forma automatizada. En cualquier caso, estos sistemas tendrán la capacidad de mejorarse a sí mismos, en un proceso de aprendizaje continuado que, además, funciona en modo multitarea. El entorno en el que trabaja la máquina desarrollará un papel fundamental en estos procesos, en los que el usuario (o lector de los medios) también tendrá un importante peso: a fin de cuentas, cada paso que dé y cada acción que realice serán escrutados por los algoritmos para aprender de ellos. No es muy diferente a lo que hacen Facebook y Google en la actualidad, pero por primera vez en mucho tiempo serán los medios los que tengan a su alcance estas posibilidades, siempre y cuando sepan verlo (esta vez sí) a tiempo y no cedan el control a terceros.
La automatización amenaza con llegar a cualquier profesión que se precie. El periodismo no iba a ser menos, dada su facilidad para afectarse por cualquier cambio tecnológico que aparezca en escena. El auge de la Inteligencia Artificial y del Machine Learning permitirá automatizar la redacción de noticias y piezas informativas, aunque hablar en futuro supone quedarse cortos: ya existen medios de comunicación y agencias que utilizan bots para publicar información. El resto es cuestión de tiempo.
Según explica el informe '2019 Trend Report For Journalism, Media & Technology', elaborado por el Future Today Institute y que media-tics ha resumido en un artículo, la Generación del Lenguaje Natural (NLG por sus siglas en inglés) permitirá que los editores puedan "generar contenido en diferentes niveles de lectura para mejorar su posición en los motores de búsqueda o alcanzar audiencias mayores". La Generación del Lenguaje Natural "permite integrar a escala palabras clave, SEO y comunicación personalizada para los usuarios". La evolución de las técnicas que ya utilizan muchos medios de comunicación para mejorar su impacto digital, pero automatizado.
Como explica el informe, "las máquinas de NLG están aprendiendo a traducir el contenido a diferentes idiomas y a generar contenidos para diferentes medios y en diferentes estilos". El potencial para los medios es infinito: no solo se podrán publicar contenidos en múltiples idiomas de forma automatizada, sino que cada pieza informativa podrá ser modificada para mejorar su engagement con cada uno de los usuarios que la vaya a consumir (habrá que ver qué hacemos con el filtro burbuja, pero es una cuestión que quedará para más adelante). 'The Washington Post' probó en 2016 a modificar los titulares de algunas noticias según los usuarios que visitasen su web en cada momento: cada persona los veía adaptados a sus intereses e inquietudes, pero, sobre todo, a su nivel de comprensión -¿lectora?-.
Periodismo robotizado
El uso de estas tecnologías permitirá la publicación automatizada de piezas informativas a escala masiva. El informe habla de hasta 2.000 historias por segundo (sí, por segundo). Bloomberg y Associated Press ya utilizan algoritmos de NLG para cubrir información deportiva, que hasta el momento se presta mejor a la automatización. Otros medios, como ProPublica o Urbs Media, utilizan algoritmos para rastrear información pública y encontrar posibles noticias. Podríamos llamarlo 'periodismo pasivo': no es necesario salir a buscar la noticia, tan solo tenemos que sentarnos y dejar que sean los algoritmos los que aten cabos y la encuentren.
Otro uso de la Generación del Lenguaje Natural en periodismo permitirá adaptar los contenidos no ya al usuario en cuestión, sino a su situación en el momento de la lectura. Por ejemplo, adecuando la extensión de una noticia si el sistema detecta que el usuario se encuentra caminando por la calle, en el transporte público o relajado en su casa una tarde de domingo. Otra opción sería ofrecerle escuchar el artículo si puede resultar más cómodo en ese momento. Los medios dejarán de ser un tablón de anuncios con noticias clavadas con una chincheta y se convertirán en entes vivos, robotizados, capaces de interactuar con el lector. Los asistentes virtuales, como Google Assistant, Siri, Alexa o Cortana, tendrán un papel central en este nuevo modelo de acceso a la información. No solo porque sustituirán progresivamente a los presentadores de telediario, sino porque estarán a nuestra disposición para ofrecernos las noticias con un nivel de personalización nunca visto: podremos exigirles que solo nos cuenten noticias de determinados medios, que nos lean los titulares porque tenemos poco tiempo o que a nuestros hijos solo les den información que provenga de fuentes fiables que nosotros mismos hayamos elegido de antemano. Habrá que ver hasta qué punto este nivel de personalización se pervierte una vez en manos de los humanos.
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