Inteligência artificial demanda jornalismo real

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Muitas redações de grande porte e agências de notícias têm, já há algum tempo, deixado a produção de textos sobre esportes, clima, movimentos do mercado financeiro e desempenho corporativo para os computadores. Surpreendentemente, as máquinas podem ser mais rigorosas e com olhar mais amplos do que alguns repórteres. Ao contrário de muitos jornalistas que frequentemente publicam histórias com uma única fonte, softwares podem buscar informações de várias fontes, reconhecer tendências e padrões e, usando Natural Language Processing, contextualizar essas tendências, construindo frases sofisticadas com adjetivos, metáforas e analogias. Os robôs agora conseguem inclusive informar, de forma convincente, sobre as emoções de torcedores em uma partida de futebol acirrada.

Esses avanços são o motivo pelo qual muitos no meio jornalístico temem que a Inteligência Artificial os deixe sem emprego. Mas, se, em vez de temê-los, os jornalistas adotarem a Inteligência Artificial, ela poderá se tornar a salvação do negócio – permitindo que os repórteres cubram melhor o mundo cada vez mais complexo, globalizado e rico em informações em que vivemos.

Máquinas inteligentes podem turbinar a apuração jornalística, a criatividade e a capacidade de envolver o público. Seguindo padrões de dados previsíveis e programados para “aprender” variações nesses padrões ao longo do tempo, um algoritmo pode ajudar os repórteres a organizar, classificar e produzir conteúdo em uma velocidade nunca imaginada. O algoritmo pode sistematizar dados para encontrar um elo perdido em uma reportagem investigativa. Pode identificar tendências e perceber o ponto de destaque entre milhões de pontos de dados e que pode vir a ser o começo de uma grande descoberta. Por exemplo, hoje em dia, um meio de comunicação pode continuamente alimentar os dados de contratos públicos em um algoritmo, que tem a capacidade de cruzar esses dados com empresas que compartilham o mesmo endereço. O aperfeiçoamento desse sistema poderia dar aos repórteres muitas pistas sobre onde a corrupção pode estar acontecendo em um determinado país.

Os computadores inteligentes não só podem analisar enormes quantidades de dados para ajudar em investigações, como também podem ajudar a encontrar e a checar informações vindas do público para verificar se essas contribuições são confiáveis. De acordo com o relatório de 2017 do Tow Center Report, vários meios de comunicação nos Estados Unidos já estão usando Inteligência Artificial para checar informações. A Reuters, por exemplo, está usando o News Tracer para rastrear as últimas notícias nas mídias sociais e verificar a integridade de tweets. O Serenata de Amor, um grupo de entusiastas da tecnologia e jornalistas do Brasil, usa um robô chamado Rosie para rastrear todos os reembolsos reivindicados pelos congressistas do país e destaca por que alguns gastos são suspeitos.

Há muitas outras maneiras pelas quais os algoritmos estão ajudando os jornalistas: desde fazer edição bruta de vídeos e reconhecer padrões de voz a identificar rostos na multidão. Eles podem ser programados para conversar com os leitores (chatbots) e para responder a consultas. A parte complicada é que esse processo não pode acontecer sem um jornalista humano presente que, com um objetivo em mente, faça perguntas relevantes sobre os dados. Repórteres e editores precisam aprender rapidamente como esses sistemas operam e como podem usá-los para aprimorar o jornalismo.

A maioria dos jornalistas do mundo não tem acesso a uma equipe de programadores e cientistas de dados para ajudá-los a planejar e desenvolver seus projetos. Colaboração é a resposta. Pequenas redações e freelancers podem compensar a falta de recursos ao se associarem a desenvolvedores de software, para ajudar a construir uma colaboração mais permanente. Eles também podem se tornar sensíveis para identificar as muitas ferramentas de análise e de pesquisa em código aberto disponíveis.

A comunicação entre jornalistas e techies não é algo dado. É necessária muito aprendizado de ambos os lados e algumas tentativas e erros. Com o constante desenvolvimento tecnológico, os jornalistas agora têm um conjunto de ferramentas em constante expansão para fiscalizar o poder. Com essa capacidade ampliada para ouvir a comunidade e identificar suas necessidades, seria um desperdício tremendo não experimentar.

Desafios éticos

O editor dos leitores do The Guardian, Paul Chadwick, escrevendo sobre a relação entre jornalismo e Inteligência Artificial, propõe uma nova cláusula para o código de ética do jornal. “O software que ‘pensa’ é cada vez mais útil, mas não necessariamente reúne ou processa as informações de maneira ética”, adverte. “Ao usar Inteligência Artificial para aumentar o seu jornalismo, considere sua compatibilidade com os valores deste código.”

Os jornalistas devem estar cientes de que os algoritmos podem mentir ou enganar. Eles foram programados por seres humanos, que têm preconceitos, e padrões lógicos podem levar a conclusões erradas. Isso significa que os jornalistas sempre precisarão verificar os resultados com suas técnicas de verificação seculares: checar fontes, comparar documentos, duvidar de suas descobertas.

Transparência é outra obrigação do jornalismo nesta nova era de máquinas inteligentes. “O maior obstáculo para a entrada da IA nas redações é a transparência. A transparência, um valor jornalístico básico, está frequentemente em desacordo com a Inteligência Artificial, que geralmente funciona escondida ”, diz Nausicaa Renner, editora digital da Columbia Journalism Review.

Veículos de mídia devem permitir que o público saiba quais dados pessoais estão sendo coletados se quiser permanecer confiável. Apesar dos novos e poderosos ‘brinquedos’ que permitem atender precisamente o gosto de seus públicos, os editores também devem se esforçar para informar os usuários sobre o que eles não querem saber. O interesse público ainda é o negócio da mídia e a chave para sua sobrevivência.

Da mesma forma, os repórteres investigativos devem se esforçar ao máximo para explicar como estão usando algoritmos para encontrar padrões ou processar provas para uma história se quiserem ser diferentes dos manipuladores e demagogos que secretamente coletam dados para uso comercial ou arma política. Além disso, o jornalismo saudável deve continuar a dar vida àquelas vozes silenciadas e questões não tratadas, em torno das quais ninguém coletou sistematicamente informações ou construiu conjuntos de dados.

No final, embora seja verdade que a IA possibilita ganhos o jornalismo como nunca antes, também é verdade que isso traz novos desafios. Sem clareza jornalística, toda essa tecnologia não irá gerar a uma sociedade bem informada. Sem ética, a tecnologia inteligente poderá decretar o fim do jornalismo. Sem objetivos claros, processos transparentes e o interesse público como uma bússola, o jornalismo perderá a credibilidade das pessoas, não importa quantos gráficos, bots e assobios você o enfeite.

Exemplos de como IA pode ser usada no jornalismo

Jornalismo automatizado: produzindo histórias a partir de dados. Inicialmente, foi usado em reportagens sobre esportes e notícias financeiras. Pode libertar jornalistas de tarefas rotineiras, melhorando a eficiência e cortando custos. A Associated Press usa o software Wordsmith para transformar dados financeiros em histórias. Washington Post usa a tecnologia desenvolvida in house Heliograf para relatórios sobre eventos esportivos e corrida eleitoral.

Organizando o fluxo de trabalho: rastreando notícias de última hora, agregando e organizando notícias usando tags e links, moderando comentários e usando a transcrição de voz automatizada. O New York Times usa a ferramenta Perspective API desenvolvida pela Jigsaw (Alphabet) para moderar os comentários dos leitores. A plataforma Reuters Connect para jornalistas exibe em tempo real todo o conteúdo da Reuters, incluindo o arquivo da agência, e o conteúdo de parceiros de mídia ao redor do mundo.

Acompanhando notícias em redes sociais: analisando dados históricos e em tempo real, identificando influenciadores e interagindo com o público. A AP usa o Newswhip para monitorar as tendências de redes sociais e aumentar o engajamento.

Envolvendo a audiência: O aplicativo chatbot do Quartz Bot Studio permite que os usuários escrevam perguntas sobre acontecimentos, pessoas ou lugares, e o aplicativo responde com o conteúdo que acredita ser relevante para eles. Outros exemplos incluem bots para o Facebook Messenger, como o do Guardian. A BBC usou bots para ajudar a cobrir o referendo do Brexit. O projeto AfriBOT, um dos ganhadores do Innovate Africa, do European Journalism Centre e o The Source (Namíbia e Zimbábue) estão desenvolvendo um bot de notícias em código aberto “para ajudar as organizações de notícias africanas a entregar notícias personalizadas e a engajar mais efetivamente o público por meio de plataformas de mensagens”.

Fact-checking automatizado: permite aos jornalistas uma rápida verificação de fatos em declarações públicas. O Chequeabot é usado pelo Chequeado na Argentina; O Full Fact UK e seus parceiros estão desenvolvendo um mecanismo automatizado de fact-checking que “localizará, em novos lugares, alegações já anteriormente verificadas; e detectará e checará automaticamente novas afirmações usando Natural Language Processing e dados estruturados ”. O Duke Reporter’s Lab, nos Estados Unidos, desenvolveu a ferramenta ClaimBuster para fornecer declarações politicamente significativas à imprensa e lançou em 2017 um centro para projetos automatizados de fact-checking. Factmata, no Reino Unido, também está desenvolvendo uma ferramenta automatizada de verificação de fatos. Leia mais sobre fact-checking automatizado.

Analisando grandes bases de dados: Softwares trituram os dados e procuram por padrões, alterações ou qualquer coisa incomum. O Lynx Insight, da Reuters, mergulha em grandes conjuntos de dados e fornece aos jornalistas os resultados e informações de background para reportagens. O Reconhecimento de Padrões de Crimes, do OCCRP, usa tecnologia que analisa grandes bancos de dados de documentos em busca de similaridades em crimes relacionados à corrupção e conexões entre as partes envolvidas.

Reconhecimento de imagens: tecnologia que reconhece objetos, lugares, rostos humanos e até sentimentos em imagens. O New York Times usa a API Rekognition, da Amazon, para identificar membros do Congresso em fotos. Qualquer usuário pode testar gratuitamente a tecnologia de reconhecimento de imagem da API Vision, do Google.

Produção de vídeos: cria automaticamente roteiros a partir de artigos de notícias e produz edições brutas narradas a partir de pequenas peças de vídeo. O software Wibbitz é usado pelo USA Today, Bloomberg e NBC. Pesquisadores da Universidade de Stanford estão desenvolvendo uma ferramenta automatizada de edição de vídeo.


Esse texto foi publicado originalmente em outubro de 2018 na newsletter do Program on Independent Journalism da Open Society Foundation e está republicado com permissão. Observação: OSF é financiadora da GIJN.

María Teresa Ronderos é diretora do Program on Independent Journalism da Open Society Foundation, que supervisiona esforços para promover mídia viável e de alta qualidade, particularmente em países em transição democrática. Ronderos veio para a OSF da Semana, a principal revista de notícias da Colômbia.

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