{"id":53976,"date":"2022-05-17T11:26:23","date_gmt":"2022-05-17T16:26:23","guid":{"rendered":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/?p=53976"},"modified":"2022-05-17T11:50:30","modified_gmt":"2022-05-17T16:50:30","slug":"redacciones-de-america-latina-y-estados-unidos-buscan-democratizar-el-uso-de-la-inteligencia-artificial-para-analizar-grandes-cantidades-de-documentos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/es\/articles\/redacciones-de-america-latina-y-estados-unidos-buscan-democratizar-el-uso-de-la-inteligencia-artificial-para-analizar-grandes-cantidades-de-documentos\/","title":{"rendered":"Redacciones de Am\u00e9rica Latina y Estados Unidos buscan democratizar el uso de la inteligencia artificial para analizar grandes cantidades de documentos p\u00fablicos"},"content":{"rendered":"

La mayor\u00eda de los pa\u00edses de Am\u00e9rica Latina cuentan con leyes de transparencia y acceso a la informaci\u00f3n p\u00fablica. Inclusive, algunas de estas leyes, como la ley mexicana y la brasile\u00f1a, est\u00e1n consideradas entre las mejores del mundo, de acuerdo con\u00a0un informe de la UNESCO publicado en 2017<\/a>.<\/p>\n

Estas legislaciones buscan garantizar que periodistas y ciudadanos en general tengan acceso a documentos con informaci\u00f3n relevante sobre el actuar de dependencias y funcionarios p\u00fablicos y establecen que el Estado est\u00e1 obligado a entregar esta informaci\u00f3n en formatos digitales abiertos.<\/p>\n

Sin embargo, en la pr\u00e1ctica, el acceso a la informaci\u00f3n p\u00fablica en Am\u00e9rica Latina no es tan sencillo. Frecuentemente, los periodistas que solicitan datos p\u00fablicos se topan con que las dependencias entregan la informaci\u00f3n en formatos no estructurados, como PDFs, archivos de texto o escaneos, en los que los datos est\u00e1n desorganizados, por lo que su an\u00e1lisis se vuelve una tarea muy compleja.<\/p>\n

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Mago Torres, del Knight Lab de la Northwestern University, moder\u00f3 la presentaci\u00f3n de DockIns v\u00eda streaming, en la que participaron Delfina Arambillet, de La Naci\u00f3n; y Michael Morisy, de MuckRock. (Foto: Captura de pantalla de transmisi\u00f3n en YouTube).<\/p><\/div>\n

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\u201cEn Latinoam\u00e9rica, la mayor\u00eda de los datos p\u00fablicos est\u00e1n en grandes vol\u00famenes de\u00a0 documentos no estructurados. No es que se pueda apretar un bot\u00f3n y descargar un [archivo en formato] CSV y tener todo estructurado, hermoso y analizar a ver si hay corrupci\u00f3n o conocer qu\u00e9 compra el estado\u201d, dijo a\u00a0LatAm Journalism Review (LJR)<\/strong> Delfina Arambillet, periodista de datos e innovaci\u00f3n del peri\u00f3dico La Naci\u00f3n, de Argentina.<\/p>\n

Varias organizaciones de noticias y de tecnolog\u00eda en el mundo han desarrollado herramientas digitales para facilitar el an\u00e1lisis de documentos no estructurados, la mayor\u00eda de ellos basados en inteligencia artificial. Sin embargo, para la mayor\u00eda de los medios peque\u00f1os e independientes en Am\u00e9rica Latina, sigue siendo dif\u00edcil acceder a esas tecnolog\u00edas y usarlas en sus investigaciones.<\/p>\n

Con ese problema en mente, Arambillet y un equipo de periodistas de distintas redacciones del continente americano se unieron para crear una herramienta que busca democratizar el uso de la inteligencia artificial para el an\u00e1lisis de grandes cantidades de documentos para medios que no precisamente cuentan con expertos t\u00e9cnicos en sus equipos.<\/p>\n

Se trata de DockIns, una herramienta que, mediante t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico y procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en ingl\u00e9s), analiza y clasifica documentos con contenido no estructurado, extrae informaci\u00f3n de estos documentos e identifica tem\u00e1ticas y entidades, es decir,\u00a0las piezas de informaci\u00f3n m\u00e1s relevantes de un texto.<\/p>\n

La herramienta fue desarrollada en 2021 como parte de los\u00a0Collab Challenges<\/a>, la iniciativa global de\u00a0JournalismAI<\/a> y Google News Initiative que re\u00fane a medios de m\u00faltiples pa\u00edses para desarrollar innovaciones en periodismo mediante inteligencia artificial. Arambillet y sus compa\u00f1eros de La Naci\u00f3n Momi Peralta y Mart\u00edn Pascua formaron equipo con Claudia Ch\u00e1vez, Gianco Huam\u00e1n y Gianfranco Rossi, de Ojo P\u00fablico (Per\u00fa); Rigo Carvajal, de CLIP (Costa Rica); y Mitchell Kotler y Michael Morisy, de MuckRock (Estados Unidos).<\/p>\n

\u201cCoincidimos que ten\u00edamos en com\u00fan que acceder a los datos de compras en nuestros pa\u00edses es dif\u00edcil y que la mayor\u00eda [de estos datos] se encontraban en estos documentos des-estructurados, en distintos sitios, en medio de un caos\u201d, dijo Arambillet. \u201cQuer\u00edamos buscar la forma de desarrollar una herramienta, un m\u00e9todo que pudiera ayudar al periodista a encontrar\u00a0insights<\/i> de manera r\u00e1pida y un poco m\u00e1s f\u00e1cil, y sin requerir tanto del trabajo de programadores\u201d.<\/p>\n

Ojo P\u00fablico es una de las pocas redacciones latinoamericanas con experiencia en el uso de inteligencia artificial para el an\u00e1lisis de grandes cantidades de documentos. En 2019, el medio nativo digital peruano, especializado en periodismo de investigaci\u00f3n, desarroll\u00f3 Funes, un algoritmo que facilita el an\u00e1lisis de documentos<\/a> y encuentra indicadores de riesgo para detectar posibles rastros de corrupci\u00f3n en contrataciones p\u00fablicas.<\/p>\n

Por su parte,\u00a0MuckRock<\/a> cuenta con DocumentCloud, su plataforma de c\u00f3digo abierto para el alojamiento y an\u00e1lisis de documentos, adem\u00e1s de haber desarrollado SideKick, una herramienta de aprendizaje autom\u00e1tico integrada a DocumentCloud, dise\u00f1ada para clasificar documentos de acuerdo con etiquetas definidas por el propio usuario.<\/p>\n

El equipo detr\u00e1s de DockIns tom\u00f3 parte del trabajo que MuckRock hab\u00eda desarrollado y le agreg\u00f3 capas de programaci\u00f3n para que fuera capaz de trabajar con documentos en espa\u00f1ol, adem\u00e1s de que optimizaron su capacidad de etiquetado y clasificaci\u00f3n.<\/p>\n

\u201c[DockIns] Permite a un periodista subir grandes vol\u00famenes de documentos y, a partir de esos documentos, encontrar entidades, por ejemplo calles, nombres de personas, nombres de empresas, montos en pa\u00edses, etc\u00e9tera, y encontrar conexiones entre esos documentos y, a su vez, hacer una clasificaci\u00f3n de esos documentos\u201d, explic\u00f3 Arambillet.<\/p>\n

Para reconocer esas entidades, la herramienta utiliza NER (reconocimiento de entidades nombradas, por sus siglas en ingl\u00e9s), una tecnolog\u00eda de procesamiento de lenguaje natural que identifica elementos clave en un texto, lo que ayuda a clasificar informaci\u00f3n no estructurada y detectar informaci\u00f3n relevante.<\/p>\n

\u201cUna vez que se pasa por este procedimiento de reconocimiento de entidades, lo que se hace es clasificar por temas los documentos. La herramienta lo que hace es, a partir de un algoritmo, encontrar de qu\u00e9 t\u00f3pico pueden estar hablando. Por ejemplo, si es una compra, un llamado a licitaci\u00f3n, una compra de alimentos, una compra de armas\u2026\u201d, explic\u00f3 la periodista. \u201cUno puede ir customizando la herramienta para ir \u2018entrenando\u2019 el algoritmo para que vaya reconociendo distintos t\u00f3picos\u201d.<\/p>\n

En un siguiente paso, la herramienta permite encontrar relaciones entre documentos a partir de las entidades extra\u00eddas.<\/p>\n

La ventaja de DockIns es que no se requiere de escribir c\u00f3digo o programar para entrenar el algoritmo, sino que a partir de los resultados que arroja, el usuario puede calificar su desempe\u00f1o y eso va refinando la calidad de los resultados de acuerdo con necesidades espec\u00edficas.<\/p>\n

\u201cConstantemente la inteligencia del sistema se va retroalimentando de lo que uno va haciendo, en el sentido de que si hoy clasificaste 10 documentos y los clasificaste por temas, eso queda asignado a ese proyecto, entonces despu\u00e9s asignas otros diez documentos y se te va generando un historial de esa educaci\u00f3n\u201d, dijo a\u00a0LJR<\/strong> Mart\u00edn Pascua, desarrollador de La Naci\u00f3n, quien form\u00f3 parte del equipo creador de DockIns. \u201cCuando vuelves a agarrar este proyecto, ya tienes la clasificaci\u00f3n previa y lo vuelves a entrenar, entonces es un reentrenamiento constante\u201d.<\/p>\n

Durante los seis meses que dur\u00f3 el Collab Challenge, el equipo de DockIns pas\u00f3 mucho tiempo probando distintos modelos de NER, investigando sobre distintas herramientas y realizando procedimientos de prueba-error para optimizar la plataforma lo mejor posible. Al final de la iniciativa, el equipo logr\u00f3 completar un prototipo de la herramienta y un flujo de trabajo para que cualquier periodista pueda realizar el procedimiento.<\/p>\n

\u201cLa creaci\u00f3n base del\u00a0workflow<\/i> era que, con todas las herramientas que hay, de qu\u00e9 manera podemos unirlas y facilitarle la tarea en s\u00ed al periodista\u201d, dijo Pascua. \u201cUna parte fue sumarle ciertas capas de desarrollo a DocumentCloud y otro poco fue documentar el\u00a0workflow<\/i> para que lo puedan usar\u201d.<\/p>\n

La mayor\u00eda de los integrantes del equipo siguen en comunicaci\u00f3n con la intenci\u00f3n de construir una herramienta que combine todos los elementos desarrollados en una interfaz de usuario final.<\/p>\n

\u201cLa idea es lograr crear una interfaz que te junte todo ese\u00a0workflow<\/i> resumido en un interfaz. Imag\u00ednate un\u00a0input<\/i> donde el periodista puede subir documentos, procesarlos y visualizar los resultados\u201d, agreg\u00f3 Arambillet.<\/p>\n

Una vez concretada, la herramienta podr\u00e1 no solo agilizar las investigaciones basadas en datos p\u00fablicos y ahorrar a los periodistas horas de trabajo leyendo y clasificando documentos, descifrando su contenido y encontrando entidades relevantes, sino que tambi\u00e9n ayudar\u00e1 a analizar cualquier tipo de documentos no estructurados para casi todo tipo de investigaciones basadas en dato<\/p>\n

\u201cLa herramienta fue concebida para poder investigar documentos p\u00fablicos que est\u00e1n hechos de esa forma para que no se puedan investigar, o tambi\u00e9n por costumbre del Estado de que no se digitalizan. Pero tambi\u00e9n puede llegar a tener otros otros usos: si uno tiene un mont\u00f3n de PDFs y quiere ver de qu\u00e9 tratan, qu\u00e9 cosas tienen, etc\u00e9tera, esto se puede utilizar tranquilamente para para encontrar\u00a0insights<\/i> r\u00e1pidamente\u201d, dijo Arambillet.<\/p>\n

Poniendo la inteligencia artificial al alcance de todos<\/h3>\n

Aunque DockIns a\u00fan est\u00e1 en la fase de prototipo, sus creadores creen que su uso abierto en las redacciones de Am\u00e9rica Latina contribuir\u00e1 a democratizar el uso de la inteligencia artificial para procesar informaci\u00f3n contenida en grandes cantidades de documentos no estructurados.<\/p>\n

\u201cYo creo que la innovaci\u00f3n est\u00e1 en la facilitaci\u00f3n, en poder dar herramientas y permitir que personas que no saben c\u00f3digo lo puedan ejecutar y puedan correr estos an\u00e1lisis\u201d, dijo Arambillet. \u201cEs muy dif\u00edcil ponerse a leer documentos y encontrar\u00a0insights<\/i>, es casi una pesadilla, as\u00ed que yo creo que esa es la innovaci\u00f3n: facilitar en todo sentido al periodista el poder acceder a estos an\u00e1lisis y tambi\u00e9n de poder facilitar la informaci\u00f3n que de otra manera no se podr\u00eda analizar\u201d.<\/p>\n

El equipo comprob\u00f3 que las diferentes aplicaciones de aprendizaje autom\u00e1tico y procesamiento de lenguaje natural que probaron durante el desarrollo DockIns tuvieron\u00a0 un desempe\u00f1o \u00f3ptimo con documentos en ingl\u00e9s, pero no as\u00ed con archivos en espa\u00f1ol.<\/p>\n

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La herramienta permite subir grandes vol\u00famenes de documentos y encontrar en ellos entidades y conexiones. (Foto: Captura de pantalla de transmisi\u00f3n en YouTube).<\/p><\/div>\n

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Los miembros de habla hispana del equipo trabajaron en ajustar la herramienta para que tuviera un similar desempe\u00f1o con documentos en ambos idiomas, de modo que resulte eficiente en las redacciones de gran parte de Am\u00e9rica Latina.<\/p>\n

\u201cTodo lo que estaba armado estaba sobre todo en ingl\u00e9s. Lo que se hizo tambi\u00e9n fue un trabajo que sirve para los valores del idioma espa\u00f1ol\u201d, explic\u00f3 Pascua. \u201cLos algoritmos est\u00e1n preparados en ingl\u00e9s, entonces tambi\u00e9n este entrenamiento y estas capas que se tuvieron que armar fueron para que funcionen en nuestra lengua\u201d.<\/p>\n

Con su trabajo colaborativo durante el Collab Challenge, los integrantes del equipo de DockIns comprobaron la importancia de la mancuerna entre periodistas y desarrolladores en las salas de redacci\u00f3n. En La Naci\u00f3n, la colaboraci\u00f3n cercana entre profesionales del \u00e1rea editorial y del \u00e1rea t\u00e9cnica es algo com\u00fan desde hace varios a\u00f1os, sobre todo en\u00a0La Naci\u00f3n Data<\/a>, el \u00e1rea de periodismo de datos del diario argentino.<\/p>\n

Por ello, este a\u00f1o los organizadores de los Collab Challenges seleccionar\u00e1n a dos participantes de cada medio, uno del \u00e1rea editorial y otro de alg\u00fan \u00e1rea t\u00e9cnica, para su nueva iniciativa colaborativa, denominada AI Fellowship Programme<\/a>. La idea es formar cinco equipos que integren a reporteros, editores e investigadores con desarrolladores, dise\u00f1adores web y programadores de las organizaciones de noticias.<\/p>\n

\u201cLa experiencia personal de vincularme con el periodista tambi\u00e9n suma mucho\u201d, dijo Pascua. \u201cEn lo personal, me suma much\u00edsimo porque como que se transforma la parte t\u00e9cnica en algo humano, en algo tangible, en entender la problem\u00e1tica real de por qu\u00e9 la herramienta, por qu\u00e9 usarla o c\u00f3mo se puede mejorar, y eso se da en esa sinergia. [...] Y el Collab Challenge potenci\u00f3 todo eso porque tambi\u00e9n pudimos vincularnos con otras redacciones, y ver c\u00f3mo piensan en otro pa\u00eds\u201d.<\/p>\n

Aunque Arambillet reconoce que el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial todav\u00eda es algo que requiere inversiones econ\u00f3micas significativas que la mayor\u00eda de los medios en la regi\u00f3n no pueden permitirse. De ah\u00ed la importancia del trabajo colaborativo y de herramientas como DockIns, que buscan hacer esas tecnolog\u00edas m\u00e1s accesibles.<\/p>\n

\u201cLa tecnolog\u00eda en s\u00ed siempre puede realizar un mont\u00f3n de cosas que nosotros no podemos. Y es una gran oportunidad darse el espacio para aprender c\u00f3mo en el largo plazo va a ser mucho m\u00e1s redituable o mucho m\u00e1s beneficioso para el medio poder aplicar estas tecnolog\u00edas\u201d, dijo la periodista.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Un equipo de profesionales de La Naci\u00f3n, Ojo P\u00fablico, CLIP y MuckRock desarrollaron un prototipo de herramienta que busca facilitar el uso del aprendizaje autom\u00e1tico y el procesamiento de lenguaje natural para el an\u00e1lisis y clasificaci\u00f3n de documentos para periodistas sin grandes conocimientos de programaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"author":19,"featured_media":53986,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1218],"tags":[1436,1418,1437],"coauthors":[],"class_list":["post-53976","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-innovacion-es","tag-colaboracion-es","tag-inteligencia-artificial-es","tag-periodismo-de-datos-es"],"acf":[],"yoast_head":"\nRedacciones de Am\u00e9rica Latina y Estados Unidos buscan democratizar el uso de la inteligencia artificial para analizar grandes cantidades de documentos p\u00fablicos - LatAm Journalism Review<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Redacciones de Am\u00e9rica Latina y Estados Unidos buscan democratizar el uso de la inteligencia artificial para analizar grandes cantidades de documentos p\u00fablicos Innovaci\u00f3n. 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