Tecnología | Publicado el

Siete preguntas para entender las noticias virales


Lotan también trabajó en análisis y visualización de datos en Microsoft. FOTO Cortesía

Ver el video de un gatico juguetón reduce la ansiedad y llena de optimismo. Eso concluyó la investigadora social Jessica Gall Myrick, de la Universidad de Indiana (EE. UU.), en un estudio de 2014 y quizá esta es una de las claves de BuzzFeed. Este portal ha hecho de los felinos su arma, no tan secreta, para reinar en Internet (cada mes registra 200 millones de visitantes únicos). De hecho, los gatos obtienen casi cuatro veces el tráfico de los perros con más clics. Claro que los mininos ayudan, pero detrás del éxito de BuzzFeed hay mucho más.

El gigante estadounidense de Internet ha conquistado a los lectores con sus listados, videos y formatos tipo quiz porque los conoce mejor que nadie. Como si fuera un detective, Gilad Lotan, vicepresidente de Ciencia de Datos en BuzzFeed, se dedica a rastrear cada like y cada compartido para entender sus gustos y necesidades. No importa si se trata de una publicación sobre las 12 ventajas de madrugar, uno sobre los mejores tuits de la noche electoral en Estados Unidos u otro sobre la radicalización de los medios en Palestina e Israel. Lotan estuvo en Medellín como invitado del Festival Gabo hablando sobre inteligencia artificial y el uso de datos en el periodismo. EL COLOMBIANO conversó con él.

¿BuzzFeed puede predecir qué contenido será viral?

“¡Esa es una noticia falsa! Nuestro equipo de científicos de datos no les dice a los creadores qué escribir ni tampoco podemos adivinar qué va a volverse un fenómeno viral y que no. Lo que hacemos es recopilar datos y rastrear las métricas más significativas. Hacemos experimentos en tiempo real en la red, por ejemplo, con dos títulos distintos para una misma noticia e identificamos cuál funciona mejor. Así rastreamos las tendencias y ayudamos a comprender el rendimiento del contenido a través de la lente de los datos. Si las métricas evidencian que la pieza ha roto un récord en Estados Unidos, por ejemplo, una tecnología con inteligencia artificial lo notifica y les sugiere a los editores a nivel global traducirla. Aclaro que tomamos decisiones basadas en datos, pero no dejamos que estos decidan qué cubriremos”.

¿Ese rastreo de datos diferencia a BuzzFeed de los medios de comunicación tradicionales?

“Buzzfeed, desde sus primeros días, se centró en la construcción de una tecnología propia, basada en datos. Hicimos modelos de predicción, sistemas de clasificación y recomendación que nos ayudan a ubicar el contenido adecuado frente a los usuarios correctos. Además, nos centramos en la personalización, impulsada por datos, el aprendizaje automático y las técnicas de inteligencia artificial para identificar la forma óptima de enrutar el contenido”.

Registran más de 7.000 millones de contenidos vistos mensualmente. ¿Así llegaron a ser un gigante mediático?

“Siempre hemos sido conscientes de cómo los lectores responden a los contenidos. Hay una cultura de aprendizaje, experimentación e iteración. Nuestra filosofía es sencilla: intentar cosas nuevas para entender qué hace que las audiencias se enganchen. Otro factor clave: BuzzFeed fue uno de los primeros en considerar que las plataformas externas como Facebook y Snapchat son increíblemente importantes”.

¿Qué siente cuando la gente solo se centra en los videos de gatos de Buzzfeed?

“¡Son increíbles! A todo el mundo les encanta verlos, es un hecho

estadístico”.

Se esperaba que Internet fuera una fuente abierta y democrática de información. Pero los algoritmos, como el que usa Facebook, a menudo nos guían hacia artículos que reflejan nuestras preferencias y opiniones.

“Es complicado. Los sistemas algorítmicos han sido útiles para la sociedad. Piense en un mundo sin toda la información impulsada por Google o sin el acceso a su red de contactos gracias a Facebook. Pero al igual que ha sucedido con cada nueva tecnología que irrumpe en la sociedad y se vuelve popular, surgen consecuencias no deseadas, en especial teniendo en cuenta la brecha entre la función para la que estos sistemas fueron diseñados y para lo que realmente se utilizan”.

Por ejemplo...

“El feed de noticias de Facebook fue creado para generar enganche e interacciones entre amigos. Se pensó para que usted comparta fotos de su familia, responda a una broma, haga actualizaciones sobre lo que está haciendo y hacia dónde va. No fue diseñado como la plataforma dominante en la que las personas en todo el mundo consumen noticias y, sin embargo, se ha convertido en eso. Entonces, el conjunto de algoritmos que rigen el suministro de noticias tiene en cuenta el compromiso con el contenido al decidir qué parte de las publicaciones mostrar y por cuánto tiempo. Esos sistemas de recomendación nos ayudan a encontrar amigos y amigos de amigos, algo útil. Pero cuando se usan en el espectro político, nos impulsan a conectarnos y a seguir a más políticos con agendas similares. Si bien Facebook cuenta con una amplia base de usuarios y una alta conectividad (cada usuario está en promedio a 4 conexiones de distancia de cualquier otro a través de la red), estos sistemas algorítmicos nos están metiendo en burbujas que refuerzan y reflejan las preferencias ideológicas.

¿Cómo romper ese

círculo vicioso?

“El primer paso es identificar lo que está ocurriendo y entender el fenómeno. Luego, hay varias intervenciones que pueden diseñarse. ¿Qué tal si empezamos mostrando diferentes perspectivas alrededor de un mismo tema? Las noticias de Buzzfeed lo hacen con un módulo llamado “fuera de su burbuja” que existe para cubrir ciertos eventos. Ahora soy yo quien pregunta: ¿Qué pasaría si los lectores fueran conscientes de que el contenido que ven es más de lo mismo y se les diera la oportunidad de explorar otras perspectivas? ¿A los lectores les importaría?

Estar en una burbuja que anula otras formas de pensar nos afecta, pero ¿qué pasa cuando las personas pierden la confianza en la sociedad? Esta es la gran pregunta en el debate sobre las noticias falsas.

“Si bien hay una falta de confianza en las redes sociales, también hay menos fe en las instituciones, incluyendo los medios de comunicación. Cada empresa de medios debe estar preocupada y centrada en la construcción de este vínculo con sus lectores. Para Buzzfeed se trata de reconocer que nuestros lectores habitan un paisaje informativo cada vez más complejo. En lugar de pretender que no existe, es nuestro deber ayudarles a navegarlo. De ahí el enfoque en la identificación de noticias falsas. También somos un altavoz para los ciudadanos y exigimos que los actores poderosos rindan cuentas, ya sea el actual presidente de EE. UU. o Facebook, como una plataforma”

70 %

del tráfico de BuzzFeed se produce desde diferentes redes sociales.

Gilad Lotan habló sobre inteligencia artificial y el uso de datos en el periodismo. Ahora experimenta con tipos de contenido o formatos en grupos distintos de lectores.

Contexto de la Noticia

· Comprensión crítica de la información y de las fuentes, de cómo viaja y cómo negociar la confianza en un mundo en el que cada vez es más difícil llamar a un número de teléfono y simplemente preguntar.

· Una buena comprensión de las medidas de seguridad, cómo cifrar sus mensajes y proteger las fuentes de información.

· Alfabetización de datos: qué representan los números en los sitios de las redes sociales, cuáles deben tomarse en serio y dónde deben ser críticos.

· Herramientas / automatización: especialmente cuando se recorre documentos, aprovechando sistemas semiautomatizados para escalar el trabajo.

· Ser cautelosos sobre lo que eligen hacer visible. La manipulación es omnipresente.


Powered by