Robôs e jornalismo: uma relação que tem que ser construída à base da parceria

O processo de desenvolvimento desses algoritmos ensinou a Graefe o potencial e os limites do jornalismo automatizado

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Por Lucas Bicudo

19 de setembro de 2017 às 16:21 - Atualizado há 2 anos

Desde que a Associated Press automatizou a produção e publicação de relatórios de ganhos trimestrais em 2014, os algoritmos que geram automaticamente notícias de dados estruturados e legíveis tem mexido com o setor de comunicação.

As promessas desta tecnologia – muitas vezes referida como jornalismo automatizado – são atraentes: uma vez desenvolvidos, esses algoritmos poderiam criar um número ilimitado de notícias sobre um tópico específico com pouco custo, velocidade e menos erros.

Trata-se de uma oportunidade de gerar dinheiro criando conteúdo para públicos de nicho – até mesmo, talvez, feeds de notícias personalizados para uma pessoa. Mas é claro que há fraquezas notáveis nesse processo que destacam a importância dos seres humanos no jornalismo.

Andreas Graefe publicou o “Guide to Automated Journalism,” onde discutiu possíveis implicações da tecnologia para jornalistas, consumidores de notícias, meios de comunicação e a sociedade em geral. O autor descobriu que, apesar do seu potencial, o jornalismo automatizado ainda está andando a passos de bebê.

No momento, os sistemas automatizados de jornalismo atendem a públicos especializados, grandes e pequenos, com informações muito específicas, produzindo recapitulações de eventos esportivos de baixa liga, notícias financeiras, relatórios de crimes e alertas de terremotos. A tecnologia é restrita a esses tipos de tarefas porque há limites para o tipo de informação que pode levar e processar.

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Ela funciona melhor ao manusear dados estruturados que são precisos, como os preços das ações. Além disso, os algoritmos só podem descrever o que aconteceu – ideal para histórias baseadas apenas em fatos e que têm pouco espaço para incerteza e interpretação. O principal benefício dos relatórios automáticos é que ele pode fazer um trabalho repetitivo de forma rápida e fácil, por isso é melhor usado para abordar tópicos repetitivos que exigem a produção de um grande número de histórias similares, como relatórios de eventos esportivos.

Outra área útil para esses tipos de relatórios é a cobertura eleitoral – especificamente em relação aos resultados das inúmeras pesquisas que ocorrem quase diariamente durante as principais campanhas.

O processo de desenvolvimento desses algoritmos ensinou a Graefe o potencial e os limites do jornalismo automatizado. É crucial garantir que os dados sejam tão precisos quanto possível. E é fácil automatizar o processo de criação de texto a partir de um único conjunto de fatos. Mas adicionar insights é muito mais difícil.

Talvez a lição mais importante aprendida na empreitada foi a rapidez com que foi alcançado os limites da automação. Esses tipos de decisões subjetivas são muito difíceis de formular em regras predefinidas que se aplicam a qualquer situação que tenha ocorrido historicamente. Muito menos para qualquer situação que possa ocorrer em dados futuros.

Uma das razões é que o contexto é importante: uma vantagem de quatro pontos para Clinton no início das eleições, por exemplo, era normal, enquanto uma vantagem de quatro pontos para Trump teria sido uma grande notícia. A capacidade de entender essa diferença e interpretar os números em conformidade é crucial para os leitores. Continua a ser uma barreira que os algoritmos terão dificuldade em superar. Mas fato é que esses profissionais terão dificuldade em competir com a automação, quando o assunto são histórias baseadas em fatos rotineiros e repetitivos, que apenas exigem a conversão de dados brutos em escrita padrão.

Os jornalistas têm muitas oportunidades para assumir tarefas que os algoritmos não podem realizar, como colocar esses números em um contexto apropriado, além de fornecer análises aprofundadas, relatórios de bastidores e entrevistas com pessoas-chave. A questão é que os dois tipos de cobertura provavelmente se cruzarão.

(via Business Insider)

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