Un equipo de profesionales de La Nación, Ojo Público, CLIP y MuckRock desarrollaron un prototipo de herramienta que busca facilitar el uso del aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural para el análisis y clasificación de documentos para periodistas sin grandes conocimientos de programación.
El Monitor de Discurso Político Misógino, desarrollado por periodistas de AzMina, Data Crítica, La Nación y CLIP, detecta discurso de odio contra mujeres en internet en español y portugués a través de un modelo de Procesamiento de Lenguaje Natural.
Como parte de su participación en la iniciativa Collab Challenges 2021, la Nación (Argentina), Data Crítica (México), AzMina (Brasil), CLIP (Costa Rica) y Ojo Público (Perú) desarrollaron proyectos que buscan poner el análisis automatizado de documentos, imágenes y lenguaje al servicio del periodismo de investigación.
En su noveno aniversario, Journalism Courses, el programa de capacitación masiva online para periodistas del Centro Knight para el Periodismo en las Américas, está celebrando un nuevo logro: el haber alcanzado más de 260 mil estudiantes de más de 200 países y territorios.
Aunque el potencial de la inteligencia artificial (IA) es amplio y la región está ávida de conocimiento en la materia, aún es escasa su implementación, concluye un informe publicado por el CLIP, el International Media Support (IMS) y el medio The Fix.
Treinta ganadores en 10 países de América Latina fueron seleccionados como parte del Desafío de Innovación de Google News Initiative para 2019 y juntos recibirán alrededor de US $ 4.4 millones para desarrollar proyectos digitales.
Cuando hablamos de inteligencia artificial en el periodismo, debemos hablar sobre el aspecto centrado en el ser humano, dijo Nick Diakopoulos, profesor asistente de Estudios de Comunicación y Ciencias de la Computación en la Universidad de Northwestern el 13 de abril en el 20º Simposio Internacional de Periodismo Online (ISOJ, por sus siglas en inglés).
Las redacciones alrededor del mundo están haciendo uso de la automatización para generar informes de ingresos, identificar declaraciones verificables y proporcionar actualizaciones sobre casos judiciales, entre otras funciones. Ahora es imperativo que los periodistas comprendan el poder y las dificultades de estas tecnologías.
Inteligencia artificial, machine learning, deep learning. Estos son algunos términos que cada vez son más usados en muchos campos profesionales, pero que aún no son familiares en el medio periodístico.
El término “inteligencia artificial” existe desde 1956, y sin embargo, muchos periodistas desconocen su historia y su impacto en el mundo de hoy, aun cuando su influencia está creciendo en todas partes, incluyendo la manera en cómo nos reunimos y reportamos las noticias.
El área de medios de comunicación fue una de las más afectadas con la expansión de la tecnología. Los cambios tecnológicos, inclusive, pusieron en jaque al modelo de negocios de los medios de comunicación tradicionales. En ese contexto emergieron las tecnologías con algoritmos, la inteligencia artificial y el Natural Language Generation (NLG), cada vez más dominantes en las empresas de medios, que los utiliza para diversos aplicativos, desde producción de noticias hasta distribución de contenido.
El algoritmo contra la corrupción que desarrolló el sitio de periodismo investigativo peruano Ojo Público identificó que el 40% de las contrataciones públicas de Perú, entre 2015 y 2018, tienen riesgo de corrupción.