doxa.comunicación | nº 29, pp. 213-233 | 217
julio-diciembre de 2019
María José Ufarte Ruiz y Juan Luis Manfredi Sánchez
ISSN: 1696-019X / e-ISSN: 2386-3978
igual que otros medios más pequeños, como Local Labs, Hoodline y Hereford Times, que se han sumado a esta tendencia para la cobertura de servicios y sucesos locales (Lindén, 2017; Sandle, 2018). Por su parte, Reuters viene usando desde 2016 robots o software avanzados de escritura automática de noticias para informar con notas breves sobre resultados de competiciones deportivas y también para generar visualizaciones de datos de varias temáticas.
En China, el Southern Metropolis Daily, en la ciudad de Guangzhou, ha experimentado con Xiao Nan, un robot capaz de escribir breves periodísticos (Martín, 2017), el South China morning post gestiona contenidos y estrategias con datos obtenidos del comportamiento de sus lectores, y la agencia de noticias Xinhua ha creado el robot humanoide Jia Jia, que es capaz de hacer entrevistas en inglés. En Japón, el The Shinano mainichi shimbun utiliza una solución automatizada para sumarizar noticias de forma instantánea. En paralelo, en América Latina, científicos de datos trabajan en el primer robot-periodista para informar sobre los proyectos de ley de la Cámara (Monnerat, 2018).
En Europa, uno de los pioneros fue The Guardian, que en 2010 ya recogía dos proyectos de automatización de noticias deportivas para obtener estadísticas de los juegos e información histórica del equipo y los jugadores. Además, el diario combinaba estos datos con frases prefijadas y conectores para componer historias (Bunz, 2010). Un año después lanzó una app que automatizaba la búsqueda de noticias de actualidad a través de Twitter (González, 2011). Y en 2014 hizo lo propio con Guarbot, un programa que completa la información financiera con datos complejos, evitando a los periodistas realizar la tarea (Gani; Haddou, 2014). Ese mismo año llegó incluso a publicar un periódico en papel gratuito y de perio-dicidad mensual, con edición estadounidense y luego británica, cuya selección de temas se realizaba mediante sistemas de IA. Por su parte, el Laboratorio de noticias de la BBC ya trabaja con el software SALCO (Semi-Automated Local Content) para cubrir noticias locales, y The Telegraph cuenta con el bot de creación propia Roboblogger, que le permite publicar un número indeterminado de visualizaciones a partir de los datos que se generen en cada encuentro deportivo que se cubra en vivo desde la web. Además, la Asociación de la Prensa de Reino Unido ha desarrollado RADAR, una iniciativa que per-mite escribir historias locales para medios de comunicación de forma automatizada gracias a la información que recogen de fuentes de datos abiertas de departamentos gubernamentales y autoridades regionales y locales.
En Alemania, Der spiegel, Neue Osnabrücker Zeitung, Weser-kurier, Radio Hamburg Fussifreunde y Fupa.net (antes, Fuba-news) también recurren a la automatización para redactar informaciones deportivas, al igual que el rotativo Handelsblatt, que la usa para textos económicos. Por su parte, el Berliner Morgenpost utiliza la IA para informar sobre la contaminación por partículas en Berlín.
En Francia, Le Monde recurrió a la IA para generar artículos durante las elecciones de marzo de 2015 (Sánchez; Sánchez, 2017) y el diario sueco Svenska Dagbladet la usa para crear portadas personalizadas de su página web a partir de un al-goritmo que solo emplea dos datos proporcionados por el periodista: un valor “noticioso” (entre 1 y 5) y un parámetro de longevidad. El resto lo hace la máquina, que coloca cada noticia de acuerdo con diversos parámetros, como clics en distintas noticias, tiempo de estancia o las preferencias demostradas por cada lector en visitas anteriores (Stern, 2017).
Del mismo modo, las agencias DPA (Alemania), ANP (Holanda); STT (Finlandia), AFP (Francia), APA (Austria), Ritzau (Di-namarca), Lusa (Portugal), NTB (Noruega), y TT (Suecia) admiten transmitir contenidos generados por bots (aféresis de robot), aunque no concretan la temática.