\u201cMilei lleg\u00f3 a la presidencia sin partido pol\u00edtico, con muy poco poder institucional y sin historia pol\u00edtica\u201d, explic\u00f3 Mart\u00edn Rodr\u00edguez Yebra, editor ejecutivo y columnista de La Naci\u00f3n quien firm\u00f3 el art\u00edculo, a\u00a0LatAm Journalism Review (LJR)<\/strong>. \u201cSu poder resid\u00eda particularmente en sus palabras. Es un l\u00edder muy centrado en la comunicaci\u00f3n, y consideramos fundamental desentra\u00f1ar las caracter\u00edsticas de su discurso: qu\u00e9 lo hace tan \u00fanico, cu\u00e1les son sus trucos m\u00e1s comunes, c\u00f3mo busca construir una \u00e9pica que le permita superar sus debilidades pol\u00edticas. Por eso, comenzamos a recopilar todos sus discursos y entrevistas. Quer\u00edamos realizar un an\u00e1lisis basado en datos objetivos y cuantificables\u201d.<\/p>\n El art\u00edculo identific\u00f3 nueve caracter\u00edsticas principales del discurso de Milei, entre ellas el uso frecuente de insultos \u2014se encontraron m\u00e1s de 4.000 expresiones despectivas en 130 discursos y entrevistas\u2014, la construcci\u00f3n de la imagen de un salvador en una cat\u00e1strofe heredada y el uso recurrente de la hip\u00e9rbole.<\/p>\n \u201cLo m\u00e1s sorprendente es la cantidad de insultos y ataques contra sus rivales, la prensa y figuras p\u00fablicas que, si bien no son sus enemigos, han expresado posturas diferentes a las suyas\u201d, dijo Rodr\u00edguez Yebra. \u201cSab\u00edamos que esto era com\u00fan, pero no sab\u00edamos que podr\u00edamos identificar m\u00e1s de 4.000 ataques de este tipo en tan solo un a\u00f1o\u201d.<\/p>\n El trabajo tambi\u00e9n analiz\u00f3 los ataques sistem\u00e1ticos de Milei a la prensa. Seg\u00fan el an\u00e1lisis del peri\u00f3dico argentino, se registraron 410 menciones despectivas al periodismo en 69 discursos y entrevistas.<\/p>\n \u201cMentiroso\u201d fue la palabra m\u00e1s mencionada en el\u00a0ranking<\/i> de descalificaciones utilizadas contra el periodismo, seg\u00fan el reportaje.<\/p>\n El art\u00edculo tambi\u00e9n afirma que, a lo largo de un a\u00f1o, el presidente descalific\u00f3 a m\u00e1s de 60 periodistas con t\u00e9rminos ofensivos en un ejercicio diario en el que bombardeaba a la gente con expresiones como\u00a0\u201ccorruptos\u201d, \u201cmiserables\u201d, \u201cresentidos\u201d, \u201cs\u00e1trapas\u201d, \u201cmentirosos\u201d, \u201cesbirros\u201d y \u201cfarsantes\u201d.<\/p>\n \u201cDesde el principio qued\u00f3 claro que el ataque sistem\u00e1tico a la prensa era una de las caracter\u00edsticas esenciales del discurso de Milei\u201d, dijo Rodr\u00edguez Yebra. \u201cNunca antes un presidente en Argentina hab\u00eda sido tan agresivo verbalmente con los medios. Nuestro objetivo era determinar patrones para comprender este comportamiento: qu\u00e9 tipo de palabras usa, cu\u00e1ndo es m\u00e1s agresivo y ante qu\u00e9 temas reacciona con mayor agresividad. Creo que el an\u00e1lisis nos permite comprender mejor que se trata de una estrategia, activada en ciertos momentos de necesidad pol\u00edtica, y no de una simple reacci\u00f3n espont\u00e1nea\u201d.<\/p>\n El equipo de La Naci\u00f3n, de izquierda a derecha: Florencia Rodr\u00edguez Altube, Mart\u00edn Rodr\u00edguez Yebra, Mart\u00edn Pascua, Gabriela Bouret, Pablo Loscri y Florencia Fern\u00e1ndez Blanco. (Foto: Cortes\u00eda La Naci\u00f3n).<\/p><\/div>\n Para descifrar el estilo comunicativo del presidente, un equipo multidisciplinario de 14 profesionales trabaj\u00f3 durante aproximadamente dos meses, desde la concepci\u00f3n de la idea hasta la publicaci\u00f3n del art\u00edculo. El equipo inclu\u00eda un analista pol\u00edtico, un experto en IA, programadores, el equipo de dise\u00f1o digital, editores de video y un editor general.<\/p>\n \u201cCreo que sin IA, habr\u00eda sido imposible cuantificar la cantidad de insultos que profiri\u00f3 Milei durante su primer a\u00f1o. Ni determinar con precisi\u00f3n cu\u00e1nta hip\u00e9rbole abundaba en sus discursos\u201d, dijo Rodr\u00edguez Yebra. \u201cCreo que es humanamente imposible trabajar con decenas de horas de discursos y extraer informaci\u00f3n cuantitativa y precisa como la que ha logrado este trabajo\u201d.<\/p>\n El proceso de desarrollo se dividi\u00f3 en varias etapas bien definidas, explic\u00f3 Mart\u00edn Pascua, desarrollador del laboratorio de IA de La Naci\u00f3n.<\/p>\n La primera fase consisti\u00f3 en recopilar los m\u00e1s de 100 videos de discursos y entrevistas que Milei ofreci\u00f3 durante su primer a\u00f1o, y fue liderada por el equipo editorial, bajo la direcci\u00f3n de Rodr\u00edguez Yebra. Posteriormente, el equipo de operaciones y desarrollo subi\u00f3 todo el material a Google Cloud Platform (GCP).<\/p>\n \u201cA partir de ah\u00ed, comenzamos a evaluar la mejor estrategia t\u00e9cnica para procesar los videos\u201d, dijo Pascua a\u00a0LJR<\/strong>. \u201cTen\u00edamos experiencia previa en proyectos anteriores, como nuestro an\u00e1lisis del debate presidencial en vivo [octubre de 2023], pero esta vez trabaj\u00e1bamos a una escala mucho mayor, con archivos m\u00e1s largos y un volumen significativamente mayor. Adem\u00e1s, hab\u00edan transcurrido casi 12 meses entre ese proyecto y este, un tiempo considerable en t\u00e9rminos de evoluci\u00f3n de la IA generativa\u201d.<\/p>\n Pascua explic\u00f3 que, antes de elegir los modelos de IA m\u00e1s adecuados, el equipo realiz\u00f3 pruebas controladas con varias opciones, como Google Speech, la API Whisper de OpenAI, Whisper ejecut\u00e1ndose localmente y Gemini a trav\u00e9s de Vertex AI. Finalmente, eligieron Whisper Large V3, que se ejecuta localmente, para las transcripciones y Gemini Pro para el procesamiento y an\u00e1lisis de contenido.<\/p>\n \u201cNuestros criterios equilibraron la calidad de la transcripci\u00f3n, la velocidad de procesamiento y los costos operativos, especialmente considerando que trabaj\u00e1bamos con m\u00e1s de 100 discursos, muchos de ellos bastante extensos\u201d, explic\u00f3 Pascua. \u201cWhisper Large v3 nos brind\u00f3 los mejores resultados para nuestras necesidades. Nos permiti\u00f3 evitar los costos de uso de la API y, al mismo tiempo, proporcionar una excelente precisi\u00f3n de transcripci\u00f3n, especialmente en la diferenciaci\u00f3n de hablantes, crucial para el an\u00e1lisis del discurso. Su ejecuci\u00f3n en nuestro propio hardware tambi\u00e9n nos brind\u00f3 control total sobre el proceso y la flexibilidad para adaptar el entorno a nuestras necesidades\u201d.<\/p>\n Gemini Pro, seg\u00fan Pascua, ofreci\u00f3 un excelente equilibrio entre calidad, velocidad y costo. Utilizaron la herramienta para corregir errores de transcripci\u00f3n residuales, normalizar el texto y prepararlo para el an\u00e1lisis estructurado; explorar diferentes estrategias para clasificar y agrupar pasajes relevantes; y colaborar con el equipo editorial para iterar sobre diferentes enfoques tem\u00e1ticos.<\/p>\n Tras obtener las transcripciones de los discursos de Milei, Pascua coment\u00f3 que el equipo cre\u00f3 un\u00a0script<\/i> en Python para corregir errores comunes del reconocimiento autom\u00e1tico de voz, como errores de puntuaci\u00f3n, etiquetas de oradores y muletillas. Tambi\u00e9n desarrollaron una aplicaci\u00f3n interna con Streamlit que les permiti\u00f3 cargar y explorar r\u00e1pidamente todos los textos para facilitar el control de calidad.<\/p>\n Una vez completadas todas las transcripciones, el equipo editorial comenz\u00f3 a identificar los enfoques tem\u00e1ticos clave. Simult\u00e1neamente, el equipo de infograf\u00eda y dise\u00f1o digital se uni\u00f3 al equipo para transformar los hallazgos en narrativas visuales claras e impactantes.<\/p>\n \u201cEl equipo de dise\u00f1o trabaj\u00f3 con el equipo de video para encontrar maneras atractivas de presentar la informaci\u00f3n\u201d, dijo Rodr\u00edguez Yebra. \u201cProbamos varios modelos hasta encontrar el que m\u00e1s nos gust\u00f3, que nos permite ver la evoluci\u00f3n temporal de cada variable del discurso y breves videoclips que resumen la idea\u201d.<\/p>\n Con todos los puntos clave del discurso de Milei definidos y validados, Pascua coment\u00f3 que se realiz\u00f3 una segunda ronda de procesamiento para cuantificar los hallazgos y entregarlos en un formato estructurado al equipo de dise\u00f1o, quienes crearon las visualizaciones finales.<\/p>\n \u201cComo desarrollador, esta fue una de las partes m\u00e1s enriquecedoras del proyecto: ver c\u00f3mo los periodistas trabajan con grandes vol\u00famenes de texto, c\u00f3mo navegan, comparan y extraen significado fue una verdadera experiencia de aprendizaje\u201d, concluy\u00f3. \u201cLa din\u00e1mica de equipo fue uno de los aspectos m\u00e1s gratificantes de todo el proyecto. Fue un verdadero esfuerzo colaborativo, con perfiles muy diferentes, pero muy complementarios, trabajando juntos con un objetivo com\u00fan. Personalmente, creo que este tipo de interacci\u00f3n \u2014entre desarrolladores, periodistas y dise\u00f1adores\u2014 es uno de los aspectos m\u00e1s enriquecedores de trabajar en una redacci\u00f3n hoy en d\u00eda\u201d.<\/p>\n A pesar del uso avanzado de la tecnolog\u00eda, ambos profesionales enfatizaron que el trabajo period\u00edstico humano fue esencial para garantizar la precisi\u00f3n y la contextualizaci\u00f3n de la informaci\u00f3n obtenida por la IA.<\/p>\n \u201cQuiz\u00e1s la parte m\u00e1s compleja del trabajo fue verificar la precisi\u00f3n de los datos que la IA extrajo de los discursos de Milei\u201d, dijo Rodr\u00edguez Yebra. \u201cRevisamos repetidamente las respuestas y nos aseguramos de que [la IA] pudiera interpretar el lenguaje tan espec\u00edfico de Milei. Quer\u00edamos ser muy precisos con los datos. Posteriormente, tambi\u00e9n tuvimos muchas conversaciones sobre c\u00f3mo presentar la informaci\u00f3n y qu\u00e9 aspectos omitir\u00edamos para mayor claridad\u201d.<\/p>\n Pascua enfatiz\u00f3 que la revisi\u00f3n humana fue una parte esencial del proceso en cada etapa. El equipo implement\u00f3 varios mecanismos para garantizar la calidad, incluyendo\u00a0scripts<\/i> de limpieza para corregir problemas comunes de transcripci\u00f3n y una herramienta de revisi\u00f3n interna para facilitar la navegaci\u00f3n por el contenido. Seg\u00fan el desarrollador, tambi\u00e9n se crearon flujos de trabajo de validaci\u00f3n entre equipos, en los que el equipo t\u00e9cnico revis\u00f3 los resultados estructuralmente (como el formato, la integridad y la integridad del procesamiento), mientras que el equipo editorial revis\u00f3 el significado, el tono, la fidelidad a la fuente y la relevancia period\u00edstica.<\/p>\n \u201cDesde las primeras transcripciones hasta el resultado final, trabajamos en estrecha coordinaci\u00f3n con el equipo editorial para garantizar que los datos se mantuvieran consistentes y fieles al contenido original\u201d, dijo Pascua. \u201cEste proceso de validaci\u00f3n h\u00edbrido, que combina automatizaci\u00f3n y supervisi\u00f3n humana, fue clave para obtener un resultado s\u00f3lido y fiable. Nos permiti\u00f3 no solo corregir errores t\u00e9cnicos, sino tambi\u00e9n afinar el enfoque editorial a medida que avanz\u00e1bamos con el material\u201d.<\/p>\n El trabajo de La Naci\u00f3n gan\u00f3 el premio al\u00a0\u201cMejor Uso de la Inteligencia Artificial en Redacciones\u201d<\/u><\/a>, otorgado por la Asociaci\u00f3n Mundial de Editores de Noticias (WAN-IFRA) a principios de mayo.<\/p>\nHallazgos del discurso presidencial<\/h3>\n
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Arquitectura tecnol\u00f3gica del proyecto<\/h3>\n
Validaci\u00f3n humana de los datos<\/h3>\n
El futuro de la IA en el periodismo de investigaci\u00f3n<\/h3>\n