{"id":52370,"date":"2022-04-18T16:40:30","date_gmt":"2022-04-18T21:40:30","guid":{"rendered":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/?p=52370"},"modified":"2022-04-18T16:40:30","modified_gmt":"2022-04-18T21:40:30","slug":"reto-colaborativo-impulsa-el-uso-de-la-inteligencia-artificial-en-redacciones-de-america-latina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/articles\/reto-colaborativo-impulsa-el-uso-de-la-inteligencia-artificial-en-redacciones-de-america-latina\/","title":{"rendered":"Desafio colaborativo impulsiona uso da intelig\u00eancia artificial nas reda\u00e7\u00f5es da Am\u00e9rica Latina"},"content":{"rendered":"

Meios de comunica\u00e7\u00e3o jornal\u00edsticos da Am\u00e9rica Latina tiveram uma participa\u00e7\u00e3o destacada na\u00a0 iniciativa global <\/span><\/span>Collab Challenges 2021<\/span><\/span><\/a>, na qual desenvolveram projetos colaborativos baseados em intelig\u00eancia artificial que est\u00e3o contribuindo para disseminar conhecimento sobre essa tecnologia em suas reda\u00e7\u00f5es e na regi\u00e3o.<\/span><\/span><\/p>\n

Collab Challenges foi um experimento que reuniu organiza\u00e7\u00f5es de not\u00edcias de todo o mundo para explorar solu\u00e7\u00f5es inovadoras para melhorar o jornalismo por meio do uso de tecnologias de intelig\u00eancia artificial. <\/span>Foi organizado pela <\/span><\/span>JournalismAI<\/span><\/span><\/a>, iniciativa que promove o uso de intelig\u00eancia artificial em reda\u00e7\u00f5es desenvolvida pelo <\/span><\/span>Polis<\/span><\/span><\/a>, <\/span><\/span>think tank<\/span><\/span><\/i> de jornalismo da London School of Economics and Political Science, e apoiada pela Google News Initiative.<\/span><\/span><\/p>\n

La Naci\u00f3n (Argentina)<\/span><\/span><\/a>, <\/span><\/span>Data Cr\u00edtica (M\u00e9xico)<\/span><\/span><\/a>, <\/span><\/span>AzMina (Brasil<\/span><\/span><\/a>), <\/span><\/span>Centro Latino-Americano de Investiga\u00e7\u00e3o Jornal\u00edstica (CLIP, Costa Rica)<\/span><\/span><\/a> e <\/span><\/span>Ojo P\u00fablico (Peru)<\/span><\/span><\/a> foram os ve\u00edculos latino-americanos que fizeram parte da equipe das Am\u00e9ricas do Collab Challenges 2021, em que <\/span><\/span>MuckRock<\/span><\/span><\/a> e <\/span><\/span>Bloomberg News<\/span><\/span><\/a> (Estados Unidos) tamb\u00e9m estiveram presentes.<\/span><\/span><\/p>\n

\"Jornalistas

Jornalistas do continente americano falaram no JournalismAI Festival sobre os projetos que desenvolveram durante o Collab Challenges 2021. (Foto: captura de tela da transmiss\u00e3o do YouTube)<\/span><\/span><\/p><\/div>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

Subdivididos em tr\u00eas equipes, os ve\u00edculos das Am\u00e9ricas desenvolveram tr\u00eas projetos: <\/span><\/span>DockIns<\/span><\/span><\/a>, uma\u00a0 plataforma de machine learning <\/i><\/span><\/span>para entender e processar grandes quantidades de documentos; <\/span>o <\/span><\/span>Monitor do Discurso Pol\u00edtico Mis\u00f3gino<\/span><\/span><\/a> (PMDM, na sigla em ingl\u00eas), aplicativo e API (interface de programa\u00e7\u00e3o de aplicativos) que detecta discursos de \u00f3dio contra mulheres na internet em espanhol e em portugu\u00eas; <\/span>e <\/span><\/span>From Above<\/span><\/span><\/a>, um guia t\u00e9cnico sobre como usar a intelig\u00eancia artificial para identificar hist\u00f3rias em potencial em imagens de sat\u00e9lite.<\/span><\/span><\/p>\n

Esses projetos demonstraram que h\u00e1 um importante desenvolvimento da intelig\u00eancia artificial na m\u00eddia latino-americana, embora os jornalistas ainda precisem levar a conversa sobre essas tecnologias \u00e0 gest\u00e3o do ve\u00edculo para que sejam adotadas como parte dos processos habituais das reda\u00e7\u00f5es.<\/span><\/span><\/p>\n

De acordo com os organizadores da iniciativa, \u201ciniciar uma conversa e colaborar dentro da reda\u00e7\u00e3o ajuda bastante a tirar a IA daquela pequena bolha que diz que \u00e9 algo normalmente usado apenas por cientistas de dados ou desenvolvedores dos meios, mas que precisa ser mais amplamente difundida na cultura da reda\u00e7\u00e3o\u201d, disse \u00e0 <\/span>LatAm Journalism Review (LJR)<\/span><\/strong> <\/span>Sabrina Argoub, que serviu como ponto de contato entre a equipe das Am\u00e9ricas e o JournalismAI<\/span><\/span>. <\/span><\/span><\/strong>\u201cFicamos muito felizes no Collab Challenges por ter tantas reda\u00e7\u00f5es latino-americanas envolvidas no ano passado.\u201d<\/span><\/span><\/p>\n

Entre as principais li\u00e7\u00f5es aprendidas pelos representantes dos ve\u00edculos da Am\u00e9rica Latina, destaca-se o quanto a cultura e a linguagem influenciam o uso de ferramentas baseadas em intelig\u00eancia artificial para o jornalismo.<\/span><\/span><\/p>\n

\u201cEm projetos como o Monitor do Discurso Pol\u00edtico Mis\u00f3gino, muito trabalho teve que ser feito para entender o que certas palavras significavam em um pa\u00eds espec\u00edfico, em um contexto espec\u00edfico. <\/span>Foi muito interessante, mas tamb\u00e9m um obst\u00e1culo, porque quando voc\u00ea trabalha com intelig\u00eancia artificial, precisa ensinar um algoritmo a reconhecer certas coisas que mesmo n\u00f3s, humanos, temos dificuldade de concordar sobre um significado\u201d, disse Argoub. <\/span>\"Tanto o Monitor quanto o DockIns foram fortemente influenciados pela cultura e pelo idioma.\"<\/span><\/span><\/p>\n

Por exemplo, a equipe por tr\u00e1s do Monitor do Discurso Pol\u00edtico Mis\u00f3gino<\/span> descobriu que, quando se fala de mulheres negras, s\u00e3o usados \u200b\u200btermos que poderiam ser interpretados como mis\u00f3ginos ou racistas em outros pa\u00edses, mas no Brasil s\u00e3o palavras cotidianas e inofensivas.<\/span><\/span><\/p>\n

Da mesma forma, os criadores do DockIns descobriram que o processamento de linguagem natural (NLP, na sigla em ingl\u00eas) n\u00e3o \u00e9 t\u00e3o eficaz e poderoso com conte\u00fados em espanhol e em portugu\u00eas quanto em ingl\u00eas.<\/span><\/span><\/p>\n

Cada uma das equipes regionais focou seus projetos em uma \u00e1rea espec\u00edfica do jornalismo. <\/span>A equipe das Am\u00e9ricas se concentrou no jornalismo investigativo e em como as ferramentas de intelig\u00eancia artificial podem fortalec\u00ea-lo.<\/span><\/span><\/p>\n

Mago Torres \u2014especialista em jornalismo investigativo, jornalismo de dados e projetos colaborativos, e que atuou como gerente de projetos do time das Am\u00e9ricas\u2014 disse que os projetos desse grupo se concentravam em desenvolver formas de tornar os processos dos jornalistas mais autom\u00e1ticos e escal\u00e1veis.<\/span><\/span><\/p>\n

\u201cCada um dos projetos, em seus diferentes temas, est\u00e1 focado nisso, em como coletamos e processamos informa\u00e7\u00f5es que nos ajudam a entender melhor os fen\u00f4menos e eventos que estamos investigando\u201d, disse Torres \u00e0 <\/span><\/span>LJR<\/span><\/span><\/strong> . <\/span>\"Mas as pr\u00e1ticas de jornalismo investigativo n\u00e3o s\u00e3o substitu\u00eddas, porque mesmo que tenhamos o algoritmo mais sofisticado, se n\u00e3o soubermos o que perguntar, de que adianta isso?\"<\/span><\/span><\/p>\n

Torres ajudou a facilitar o processo de colabora\u00e7\u00e3o e experimenta\u00e7\u00e3o entre as subequipes das Am\u00e9ricas. <\/span>A sua fun\u00e7\u00e3o de gestor de projetos s\u00f3 foi introduzida na edi\u00e7\u00e3o 2021 do Collab Challenges, assim como os dos aliados regionais, organiza\u00e7\u00f5es que apoiavam as equipes com mentoria e recursos t\u00e9cnicos. <\/span>No caso das Am\u00e9ricas, o parceiro regional foi <\/span><\/span>o Knight Lab da Northwestern University<\/span><\/span><\/a>.<\/span><\/span><\/p>\n

A divis\u00e3o dos ve\u00edculos participantes por \u00e1reas geogr\u00e1ficas ajudou a facilitar a comunica\u00e7\u00e3o e o trabalho de acordo com os fusos hor\u00e1rios e encontrar desafios e necessidades comuns entre as reda\u00e7\u00f5es de cada regi\u00e3o.<\/span><\/span><\/p>\n

Torres e o Knight Lab tamb\u00e9m participaram junto com a equipe de JournalismAI e Polis no processo de sele\u00e7\u00e3o dos ve\u00edculos participantes. <\/span>Um dos crit\u00e9rios que eles consideraram foi que as organiza\u00e7\u00f5es candidatas j\u00e1 tinham alguma abordagem de intelig\u00eancia artificial. <\/span>Os organizadores ficaram intrigados com a experi\u00eancia que alguns meios de comunica\u00e7\u00e3o latino-americanos acumularam em torno dessas tecnologias nos \u00faltimos anos.<\/span><\/span><\/p>\n

\u201cNa Am\u00e9rica Latina existem muitas organiza\u00e7\u00f5es que trabalham com dados, intelig\u00eancia artificial e algoritmos. <\/span>Foi uma descoberta interessante para mim, que trabalhei de perto com a equipe latino-americana, conhecer essas organiza\u00e7\u00f5es talvez menores e a forma como elas decidem trabalhar com intelig\u00eancia artificial\u201d, disse Argoub.<\/span><\/span><\/p>\n

Para o JournalismAI era importante que houvesse um equil\u00edbrio no n\u00edvel de experi\u00eancia e conhecimento sobre intelig\u00eancia artificial entre os membros de cada equipe. <\/span>Por isso, no in\u00edcio do programa, os participantes de cada ve\u00edculo foram convidados a propor individualmente os temas e problemas que desejavam abordar, bem como ideias de projetos para atacar esses problemas.<\/span><\/span><\/p>\n

No caso das Am\u00e9ricas, foram selecionados tr\u00eas temas dentre as propostas, que foram apresentadas aos participantes para que pudessem escolher em qual gostariam de trabalhar. <\/span>Os participantes puderam decidir se trabalhariam com seus pares na mesma subequipe ou se dividiriam em dois ou mais projetos.<\/span><\/span><\/p>\n

Dessa forma, por exemplo, os participantes da AzMina trabalharam juntos no Monitor do Discurso Pol\u00edtico Mis\u00f3gino<\/span>; <\/span>alguns membros do Data Cr\u00edtica trabalharam no DockIns e outros no From Above, enquanto o La Naci\u00f3n teve representantes nos tr\u00eas projetos.<\/span><\/span><\/p>\n

\u201cA parte colaborativa desses tipos de projetos realmente ajudou a equilibrar as diferen\u00e7as na prepara\u00e7\u00e3o. <\/span>Dedicamos tempo para entender o conhecimento de cada pessoa, n\u00e3o de seus ve\u00edculos\u201d, disse Argoub. <\/span>\u201cQuando eles formaram suas equipes e decidiram em quais projetos trabalhar, vimos que o equil\u00edbrio j\u00e1 estava l\u00e1, porque todos decidiram se agrupar de maneiras diferentes. <\/span>Isso realmente ajudou a equilibrar as diferen\u00e7as que existiam entre os meios.\u201d<\/span><\/span><\/p>\n

No final de 2021, os projetos de todas as equipes do Collab Challenges foram apresentados na segunda edi\u00e7\u00e3o do <\/span><\/span>JournalismAI Festival<\/span><\/span><\/a>, evento organizado pelo Polis no qual s\u00e3o apresentadas conversas e estudos de caso sobre a interse\u00e7\u00e3o entre jornalismo e intelig\u00eancia artificial. <\/span><\/span>A equipe das Am\u00e9ricas discutiu seus resultados durante um painel<\/span><\/span><\/a> sobre como a an\u00e1lise automatizada de documentos, imagens e linguagem pode ser colocada a servi\u00e7o do jornalismo investigativo.<\/span><\/span><\/p>\n

Os membros de cada um dos tr\u00eas projetos falaram sobre diferentes formas de aplicar e continuar desenvolvendo as ferramentas constru\u00eddas ao longo do Collab Challenges, bem como as possibilidades de colaborar entre si para novos desenvolvimentos de intelig\u00eancia artificial.<\/span><\/span><\/p>\n

\u201cEstar em colabora\u00e7\u00f5es \u00e9 tamb\u00e9m conhecer pessoas com quem voc\u00ea pode trabalhar no futuro e que cada projeto est\u00e1 gerando semente ou j\u00e1 veio de outra semente, mas continuar crescendo mesmo que seja em dire\u00e7\u00f5es n\u00e3o especificamente conectadas com a ideia inicial\u201d, disse Torres. <\/span>\u201cConversar e trabalhar com colegas que t\u00eam experi\u00eancias t\u00e3o diferentes para encontrar um terreno comum me parece uma das partes mais valiosas.\u201d<\/span><\/span><\/p>\n

\"Dez

Dez jornalistas e dez profissionais t\u00e9cnicos de meios de comunica\u00e7\u00e3o participar\u00e3o do JournalismAI Fellowship Programme durante 2022. (Foto: Cortesia)<\/span><\/span><\/p><\/div>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

O desafio evolui<\/span><\/span><\/h3>\n

Com base nas experi\u00eancias das edi\u00e7\u00f5es de 2020 e 2021, o Collab Challenges deste ano tornou-se o AI Fellowship Programme, novamente organizado pela equipe Polis JournalismAI e financiado pela Google News Initiative.<\/span><\/span><\/p>\n

Em 7 de abril, o JournalismAI anunciou que, para este ano, escolher\u00e3o outros 20 profissionais de m\u00eddia das regi\u00f5es da Europa, \u00c1sia-Pac\u00edfico e Am\u00e9ricas que tenham experi\u00eancia em intelig\u00eancia artificial para desenvolver projetos que ajudem a potencializar os alcances do jornalismo.<\/span><\/span><\/p>\n

Mas, diferentemente do Collab Challenges, o novo programa vai selecionar dois participantes de cada meio, um da \u00e1rea editorial e outro de uma \u00e1rea t\u00e9cnica da organiza\u00e7\u00e3o. <\/span>Cada par ir\u00e1 colaborar com outro par de um meio diferente para formar uma equipe de quatro e trabalhar juntos no mesmo projeto. <\/span>Dessa forma, espera-se formar cinco equipes de quatro membros cada, compostas por rep\u00f3rteres, editores e pesquisadores, al\u00e9m de desenvolvedores, web designers e programadores de organiza\u00e7\u00f5es jornal\u00edsticas.<\/span><\/span><\/p>\n

Cada equipe receber\u00e1 apoio financeiro, al\u00e9m de orienta\u00e7\u00e3o e treinamento de especialistas da comunidade JournalismAI. <\/span>Os interessados \u200b\u200bno programa, que vai de junho a dezembro de 2022, <\/span><\/span>devem se inscrever<\/span><\/span><\/a> at\u00e9 17 de maio.<\/span><\/span><\/p>\n

\u201cO JournalismAI Fellowship Program busca produzir solu\u00e7\u00f5es inovadoras que possam inspirar e ajudar outras pessoas do setor que desejam realizar projetos semelhantes. <\/span>Por esse motivo, consideramos favoravelmente propostas de projetos que possam dimensionar e incentivar os participantes a compartilhar n\u00e3o apenas seu produto final, mas principalmente seus aprendizados, metodologias e obst\u00e1culos encontrados ao longo do caminho e considera\u00e7\u00f5es \u00e9ticas\u201d, <\/span><\/span>anunciaram o JournalismAI e a Google News Initiative<\/span><\/span><\/a>.<\/span><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Como parte de sua participa\u00e7\u00e3o na iniciativa Collab Challenges 2021, La Naci\u00f3n (Argentina), Data Cr\u00edtica (M\u00e9xico), AzMina (Brasil), CLIP (Costa Rica) e Ojo P\u00fablico (Peru) desenvolveram projetos que buscam colocar a an\u00e1lise automatizada de documentos, imagens e linguagem a servi\u00e7o do jornalismo investigativo.<\/p>\n","protected":false},"author":19,"featured_media":52324,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1217],"tags":[1556],"coauthors":[],"class_list":["post-52370","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inovacao-pt-br","tag-inteligencia-artificial-pt-br"],"acf":[],"yoast_head":"\nDesafio colaborativo impulsiona uso da intelig\u00eancia artificial nas reda\u00e7\u00f5es da Am\u00e9rica Latina - LatAm Journalism Review by the Knight Center<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Desafio colaborativo impulsiona uso da intelig\u00eancia artificial nas reda\u00e7\u00f5es da Am\u00e9rica Latina Inova\u00e7\u00e3o. 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