Os jornalistas nem sempre são os melhores ouvintes, mas e se um jornalista pudesse ser uma mosquinha escutando as conversas dos moradores sobre questões comunitárias? Ou talvez apenas um dispositivo inteligente do “tamanho de um abraço” no centro da mesa de discussão?
Cortico, uma organização sem fins lucrativos que funciona no MIT Media Lab, vem desenvolvendo uma rede de escuta de alta tecnologia para comunidades e redações locais. A Local Voices Network é formada por pessoas que se reúnem para conversar em torno dos dispositivos do Cortico, que parecem umas "lareiras digitais". A organização sem fins lucrativos levantou mais de US$10 milhões até agora da Fundação Knight, Craig Newmark Philanthropies, Reid Hoffman e mais.
Veja como funciona: membros selecionados de uma determinada comunidade (e não um mix aleatório) se sentam e discutem voluntariamente sobre um tópico específico, como policiamento ou mudança climática. Eles são liderados por um facilitador treinado, enquanto a "lareira digital" fica no meio e ouve. O facilitador também pode reproduzir trechos de outras conversas para os participantes discutirem também. Suas conversas são então codificadas por um sistema de back-end para que os jornalistas parceiros locais possam ter uma ideia do que os humanos normais estão falando como pano de fundo para suas próprias reportagens ou para futuras conexões de fontes.
Pense em uma conversa do StoryCorps, mais focado no discurso público, com tempero do MIT. Aqui estão as palavras do Cortico:
Nosso objetivo é trazer as perspectivas e preocupações dos cidadãos comuns para a luz, como uma maneira de conectar os membros de uma comunidade uns aos outros; promover o engajamento cívico; e incentivar o jornalismo que reflete e responde a questões locais.
“O conceito central da Local Voices Network é descrito como uma compreensão alimentada pela comunidade”, disse Deb Roy, cofundadora do Cortico e diretora do Lab for Social Machines do Media Lab. “A fonte do poder é o pessoal da comunidade que se oferece como voluntário para promover esse tipo de conversa e ter acesso a parceiros de mídia locais confiáveis.”
O Cortico tem desenvolvido as lareiras e ferramentas para analisar a essência das conversas e encontrar os fragmentos para “polinização cruzada”, como o cofundador Russell Stevens descreveu, construindo a partir das eleições de 2016 e seu projeto Electome. O Electome usou o aprendizado de máquina e outras técnicas de inteligência artificial para identificar os problemas tangíveis que estão sendo discutidos no Twitter. Mas a última etapa (que conecta o que os usuários estavam preocupados com o que os jornalistas estavam reportando) era instável já que a ferramenta não estava suficientemente envolvida nas conversas para que um repórter apressado pudesse extrair informações relevantes. Então, descobriram que a conexão de humano para humano era realmente mais útil do que as trocas de lixo que pode ser encontradas no Twitter.
"Nosso modelo mudou para o valor de ter ouvintes humanos presentes fisicamente", disse Roy. Ele vê a tecnologia como um andaime ou estrutura de apoio para o diálogo real, em vez de depender dela para promover um debate saudável em primeiro lugar.
A equipe do Cortico está trabalhando com Kathy Cramer, da Universidade de Wisconsin, professora de ciência política e autora de "The Politics of Resentment: Rural Consciousness in Wisconsin and the Rise of Scott Walker", e com o jornal local Capital Times. A Biblioteca Pública de Madison também é uma parceira: é onde as lareiras são armazenadas e trabalharão juntos na avaliação dos planos para um novo centro comunitário. Eles também estão expandindo a Local Voices Network —essencialmente onde a tecnologia do Cortico é usada, as conversas são hospedadas e os parceiros de mídia têm acesso— para Boston, Birmingham e Bronx este ano.
Quando uma conversa da Local Voices Network está em ação, um anfitrião (um membro local do “Conversation Corps” que passou pelo treinamento do Cortico) verifica a lareira na biblioteca. O anfitrião organiza um grupo de pessoas de sua própria vida para participar da conversa. Eles fazem o grupo falar sobre a vida em Madison e as questões mais profundas —tudo com a lareira ligada e gravando. Não é para ser um grupo focal; os residentes estão fazendo isso de graça e aproveitado ao máximo o processo.
A repórter da Cap Times, Abby Becker, usou o Cortico para alguns artigos.
Mas ela achou complicado traduzir as conversas em muito mais do que uma coleção de citações, e o material de áudio que ela precisava examinar era limitante. Ela escreveu vários artigos no estilo de colagem, reunindo citações de algumas conversas (aqui estão alguns exemplos), e o Cortico tem planos de como os insights da LVN podem ser usados em mais formatos de reportagem.
Um repórter —ou um algoritmo— ouvindo algumas das conversas pode identificar um fio comum que as pessoas estão se perguntando sobre o que o repórter pode, então, investigar? Os participantes da conversa podem ser contatados como fontes no futuro?
“Eu acho que a ferramenta poderia ser mais útil para os jornalistas se as conversas se tornassem mais focadas. No momento, as conversas são muito amplas, o que é interessante, mas acho que conversas tópicas têm um potencial maior”, Becker acrescentou por e-mail mais tarde.
“[Os artigos no estilo de colagem] são um tipo extraordinariamente valioso de contar histórias, porque na verdade estão surgindo vozes pouco escutadas no diálogo”, disse Stevens. "O próximo nível seria a incorporação em matérias que eles já estão planejando ou usando para determinar a próxima reportagem."
As pessoas de Madison com quem conversei que não eram afiliadas ao projeto não ficaram surpresas que os residentes voluntariamente tiveram tempo de participar de algo assim sem incentivos.
"Nós fizemos um compromisso público de não monetizar os dados reais que estão sendo acumulados através da LVN", disse Roy. “Há valor em saber o que as pessoas na comunidade têm como opinião pública e o que está na mente do público. Nós não vamos olhar para isso como uma fonte de receita.”
Este artigo foi publicado no Nieman Lab, resurmido e republicado na IJNet.
Imagem principal sob licença CC no Unsplash via Samuel Zeller