Recomendaciones para el uso de la inteligencia artificial en las investigaciones periodísticas

porAndrés Colmán Gutiérrez
Jan 11, 2021 en Periodismo de investigación
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“Si tenemos un enorme volumen de documentos, cientos de miles o millones de registros por revisar, las herramientas de inteligencia artificial nos pueden ayudar muchísimo a encontrar los datos que necesitamos para contar nuestras historias, pero no son una fórmula mágica, solamente una parte importante del trabajo periodístico”, dijo Emilia Díaz-Struck (Venezuela), editora de investigación y coordinadora para América Latina del Consorcio Internacional de Periodistas de Investigación (ICIJ por sus siglas en inglés).

La profesional, quien ha trabajado en colaboraciones periodísticas transfronterizas del ICIJ como FinCEN Files, Implant Files, Paradise Papers, Panama Papers o Swiss Leaks, entre otras, fue expositora del seminario web “Herramientas de inteligencia artificial en el periodismo de investigación”, organizado por el Foro de Cobertura de la Crisis Mundial de la Salud del Centro Internacional para Periodistas (ICFJ) y la Red Internacional de Periodistas (IJNet). El seminario fue moderado por Dariela Sosa.

Díaz-Struck contó que cuando se inició en el periodismo de investigación en Venezuela existía mucha polarización en la sociedad y abundaban los discursos. “Era un gran desafío salir de eso; sustentar nuestras investigaciones en documentos. Empecé a contactar con colegas de otros países, a encontrar datos sobre nuestro propio país en otros países y a conocer herramientas para procesarlos”, explicó.

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Fue así como llegó a ICIJ, en donde le tocó trabajar de lleno en el procesamiento de los Panama Papers en 2016, una filtración gigante de más de 11,5 millones de registros financieros y legales, que puso al desnudo varios casos de corrupción en distintos países.

“¿Cómo estructurar, como procesar un volumen tan inmenso de documentos y encontrar las historias de interés público? Allí aún no usamos las herramientas de inteligencia artificial propiamente dichas, pero sí la tecnología”, explicó.

Se formaron equipos interdisciplinarios con periodistas de datos, programadores e investigadores. “Creamos herramientas que permiten la visualización de gráficos, automatizamos la extracción de nombres, generamos tablas de cientos de miles de personas asociadas con compañías y luego las visualizamos para encontrar conexiones”, indicó.

Tras esa impactante experiencia, ICIJ pudo desarrollar herramientas que incluyen componentes de inteligencia artificial. Díaz-Struck mencionó Datashare, un software seguro de código abierto que ayuda a los usuarios a analizar mejor la información, en todas sus formas. Permite indexar, buscar, destacar, etiquetar, filtrar y analizar el contenido clave en sus propios documentos, sea cual sea el formato (texto, hojas de cálculo, pdf, diapositivas, correos electrónicos, etc.).

La periodista invitó a descargar libre y gratuitamente la herramienta en este enlace. Aunque el software es fácil de usar, sugirió que se podía pedir orientaciones a los técnicos del ICIJ.

“Cuando hablamos del uso de la inteligencia artificial en el periodismo, muchos piensan que recurrimos a la ayuda de un robot. No es así, aunque también tiene algo que ver. Se trata de herramientas creadas para ayudar a encontrar datos que de otra manera no podríamos hacerlo, por el gran volumen. Para eso necesitamos enseñar a la computadora a buscar lo que deseamos encontrar”, indicó.

Para ello se recurre al Machine Learning, una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente.  Díaz-Struck puso como ejemplo la experiencia de The Implant Files o los archivos de implantes, una gran investigación sobre la millonaria industria de dispositivos médicos, envuelta en numerosos escándalos de conflictos de intereses, corrupción y prácticas abusivas con los pacientes, una tarea periodística llevada a cabo por más de 250 reporteros de 36 países, en 2018.

“Teníamos una gran base de datos de la FDA (Administración de Medicamentos y Alimentos, de Estados Unidos) de eventos adversos, asociados con dispositivos médicos. Sabíamos de muchas muertes causadas por fallas de los dispositivos que no eran reportadas como tales, sino con otros nombres, como un mal funcionamiento del equipo. Había que revisar ocho millones de registros. Entrenamos a la computadora a reconocer las muertes no declaradas, clasificando las narrativas con frases claves. Logramos generar más de 3.400 frases distintas y logramos identificar todos los casos en que se habían producido muertes. Encontramos más de 2.100 casos de pacientes que habían fallecido en cinco años, pero las muertes no se habían reportado como tal”, relató.

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Aunque hay un proceso importante con el uso de la tecnología, luego hay que realizar un trabajo periodístico más directo, para contar las historias. “Hay que entender que la inteligencia artificial no se puede aplicar a todo. Es muy útil cuando tenemos un gran volumen de documentos para revisar y procesar, pero si el volumen es pequeño probablemente es mejor revisarlo manualmente o usar hojas de cálculos Excel. La IA no sustituye el trabajo de campo, la búsqueda de fuentes”, sostuvo.

Durante el seminario web, Díaz-Struck destacó experiencias como la del proyecto Funes, un algoritmo contra la corrupción, del medio Ojo Público, de Perú, y compartió algunas recomendaciones para estudiantes de periodismo:

  • -Informarse y estar al día con boletines y recursos de organizaciones periodísticas como la Red Mundial de Periodismo de Investigación, Investigative Reporters & Editors, ICIJ, ICFJ, IJNet, Fundación Gabo, Ipys y Connectas, entre otros.
  • Estar atento a las posibilidades de aprendizaje laboral que surgen para los estudiantes. Cualquier paso, por pequeño que sea, permite ir creciendo.
  • Familiarizarse con el manejo de las hojas de cálculos Excel. Realizar cursos de estadísticas.
  • Formular propuestas para obtener fondos para investigaciones.

A los periodistas profesionales les recomendó actualizarse en el manejo de la tecnología, y a la vez preguntarse siempre cual es el propósito de lo que se busca lograr con una investigación. “No se trata de recurrir a la Inteligencia Artificial solamente porque sí, solo por dar una imagen de avance”, expresó.

Puedes mirar el seminario web entero aquí:


Imagen con licencia Creative Commons en Unsplash, vía Azabello BQ