¿Puede un algoritmo escribir mejores historias que un reportero?
Alrededor de cada 30 segundos, un algoritmo desarrollado por Narrative Science produce un artículo de noticias generado por computadora.
Estos artículos son utilizados en sitios de editoriales muy respetadas, como Forbes, así como otros medios de peso en la internet (muchos de los cuales prefieren no ser identificadas).
Servicios de noticias para nichos específicos contratan Narrative Science para generar noticias para sus suscriptores, ya sean fanáticos deportivos, pequeños inversionistas o dueños de franquicias de comida rápida.
Y los artículos no parecieran ser escritos por un robot.
Los algoritmos de Narrative Science construyen un artículo utilizando información que las personas colocan en un aplicación de iPhone conocida como GameChanger. El año pasado este software generó cerca de 400,000 cuentas de juegos para Ligas Pequeñas. Este año se espera que el número llegue a 1.5 millones.
Para Kristian Hammond, co-fundador y CEO de Narrative Science, estos artículos son sólo el primer paso hacia lo que será un universo de noticias dominado por historias y artículos enteramente generados por computadora. ¿Qué tan dominante? “Más del 90 por ciento”, dice Hammond.
Este robot de noticias, insiste, no barrerá con los reporteros humanos que aún subsistan.
Al contrario, el universo de escritura de noticias se expandirá dramáticamente al tiempo que las computadoras tengan enormes cantidades de información para generar de manera extremadamente barata narración de eventos, tendencias y desarrollos que nos periodistas actuales no cubren.
Recientemente se le preguntó a Hammond sobre la predicción que una computadora pudiera ganar el Premio Pullitzer en 20 años. No estuvo de acuerdo. Esto sucederá, dijo, en cinco.
El motor de escritura de Narrative Science ejecuta distintos pasos. Primero, requiere gran cantidad de información de alta calidad. Segundo, requiere organizar la información por temas y tener una comprensión general básica del tema (Por ejemplo, debe conocer que el equipo con mayor cantidad de “corridas” es declarado ganador en el juego de béisbol). Los ingenieros de Narrative Science deben programar grupos de reglas para cada tema, ya sea el tema relacionado con ganancias corporativas o un evento deportivo.
Pero, ¿cómo convertir ese análisis en prosa? La empresa ha contratado un equipo de “meta-escritores”, periodistas experimentados que han elaborado una serie de templates o machotes. Luego viene la estructura.
Una vez que Narrative Science hubo dominado el arte de contar historias de deportes y finanzas, la empresa se dio cuenta que podía generar mucho más que sólo periodismo. Ciertamente, cualquier persona que requiera traducir o explicar grandes cantidades de datos podría beneficiarse con sus servicios.
Cuando la empresa daba sus primeros pasos, los meta-escritores debían lentamente educar al sistema cada vez que surgía un tema nuevo. Pero pronto desarrollaron una plataforma para que el algoritmo aprendiera más fácilmente sobre los nuevos temas.
Por el momento, el periodismo sigue siendo la actividad principal de Narrative Science. Pero, al igual que cualquier otro reportero, tiene sueños de gloria –identificar y ser el primero en dar a conocer una gran historia. Para lograrlo, deberá invertir en tecnologías sofisticadas de aprendizaje de máquina y de data mining. También deberá involucrarse más en el lenguaje natural, que le dará acceso a información y eventos que no pueden expresarse en hojas de cálculo.
Hammond cree que a medida la empresa crezca, sus historias subirán en la cadena del periodismo –de sólo noticias a un periodismo de mayor análisis y artículos de más información y mayor detalle. Quizá en algún punto, humanos y algoritmos colaborarán, y cada uno en su área de mejor ejecución.
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