viernes 7 de diciembre de 2018

Cómo Reuters utiliza robots para analizar datos y humanos para contar las historias

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Reg Chua, director ejecutivo de Reuters, explica cómo la ‘sala de redacción cibernética’ de la agencia de noticias se basa en las fuerzas combinadas de las máquinas y los periodistas humanos para crear una editorial más rica para sus audiencias.

Reuters está impulsando su periodismo con criterio humano y capacidad de máquina, utilizando las herramientas de inteligencia artificial News Tracer y Lynx Insight, explicó Reg Chua, editor ejecutivo de Reuters.

La ‘sala de redacción cibernética’, tal como él la describió, se basa en la fuerza combinada de los humanos y las máquinas, y saca lo mejor de cada una.

Lynx Insight fue diseñado para aumentar el periodismo humano al identificar tendencias, hechos clave y sugerir nuevas historias que los reporteros deben escribir.

Al utilizar el cribado automático de datos a gran escala, junto con los algoritmos programados por los periodistas de Reuters, el objetivo es ofrecer ángulos nuevos e impulsados ​​por los datos para el público.

¿Qué pueden hacer las máquinas mejor que los humanos?, preguntó Chua.

“Entre esas cosas están la velocidad, la amplitud y el análisis de computación”.

¿Qué pueden hacer los humanos mejor que las máquinas?

“Le damos instrucciones a las máquinas, podemos darle contexto a las historias y podemos lidiar con un mundo sin datos, podemos obtener mejores cotizaciones. Cuando ponemos estas preguntas juntas, la pregunta real que debemos hacer es ¿cómo pueden los humanos y las máquinas combinar mejor sus fortalezas? Esta es la génesis de la sala de redacción cibernética “.

Inicialmente orientado hacia su cobertura de mercado, Chua dijo que podría haber aplicaciones futuras para adaptar Lynx Insights a otros campos, como la cobertura deportiva, donde podría producir estadísticas, informes y clasificaciones para la cobertura previa y posterior al partido.

Esto sigue a la herramienta anterior de Reuters, News Tracer, que según Chua puede ayudar a los periodistas a saltar a las noticias de última hora en Twitter, y eliminar las fuentes no confiables, al fusionar lo mejor de las capacidades humanas y de las máquinas.

La herramienta de inteligencia artificial revisa los 700 millones de tweets diarios en tiempo real, y marca las posibles noticias de última hora que cumplan con ciertos requisitos de interés periodístico y de veracidad programados en el algoritmo.

Esta herramienta buscaría grupos de tweets similares contra la “clasificación de interés periodístico” y luego verificará la fuente contra numerosos factores en su perfil, como seguidores, medios adjuntos, enlaces y estructura de tweets.

La herramienta imita el procedimiento periodístico inicial en un alcance y velocidad imposible para un humano. Luego presenta estos hallazgos a los periodistas para completar la línea de verificación independiente final para asegurar que la fuente y la historia sean aptas para la publicación.

Chua dijo que este es otro ejemplo de cómo la colaboración entre periodistas humanos y robots puede funcionar para un proceso de recopilación y redacción de noticias sinérgicas.

“Pensamos en cómo ambas partes funcionan mejor juntas. Podemos generar oraciones a partir de datos y crear una visión.

“Este es el tipo de cosas que podemos crear, es un montón de oraciones desconectadas, luego podemos dárselas a los reporteros para que decidan qué es importante y diseñar la parte más importante de la historia”.

“Podemos usar máquinas para extraer datos y usar humanos para contar esas historias. Las máquinas pueden ayudar a los humanos a obtener una ventaja en las noticias “.

Esta historia se publicó originalmente en newsrewired.com como parte de la cobertura de la conferencia.  Fue extraída de Journalism.co.uk

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