Come i robot possono aiutare il giornalismo di qualità

Le redazioni possono già contare su sistemi automatici intelligenti,  e in misura crescente. Ci sono ‘’macchine’’ che aiutano a prevedere quale potrebbe essere il prossimo grosso argomento di attualità, che  informano su come gestire una homepage, e che sono anche in grado di  scrivere articoli semplici sulla base di una serie di dati, come da tempo sperimenta Narrative Science.

La presenza dei robot nelle redazioni si va estendendo e per loro, sostiene Craig Silverman su  Poynter, esiste un spazio sempre più ampio soprattutto nel campo dell’ accuratezza e del giornalismo di qualità.

Silverman indica almeno cinque modi in cui i robot, a suo parere, possono essere utili.

 

 

Ma ecco quali possono essere i cinque campi di intervento.

 

Fact-checking in tempo reale

 

Il Truth Teller, il prototipo del Washington Post,  rappresenta uno dei modi in cui è possible fare del fact-checking automatizzato in tempo reale. E’ un primo esperimento, ma la diminuzione di alcune figure professionali, come gli addetti al controllo dei fatti comporta la necessità di avere delle strade innovative e (amlpliabili in scala) per gestire la qualità.

 

Ma attenzione – aggiunge Silverman-, non sto certo auspicando l’ estinzione di redattori e fact-checkers! Come aveva spiegato Cory Haik, responsabile dell’ Informazione digitale del Post, l’ obbiettivo finale del prototipo era soprattutto quello di accrescere la velocità di queste operazioni fino a raggiungere quanto più è possibile una risposta in tempo reale,  più di quanto avvenga oggi. ‘’Si tratta di robot che ci aiutano a fare meglio del giornalismo – ma ancora con i giornalisti “.

 

Là fuori, nel web, ci sono montagne di dati sui fatti,  tipo i database come PolitiFact’s. Una volta che abbiamo cominciato a mettere in collegamento fra di loro gli archivi dei fatti già accertati e sicuri –  o anche solo di informazioni di qualità, come statistiche e altri dati validati -, saremo in grado di interrogare e comparare quei dati con oggetti (discorsi o statistiche riportate in una citazione) che via via ci troviamo davanti.

 

Affidando ai robot il lavoro di trovare i dati per noi, possiamo applicare le competenze umane al secondo livello di convalida e controllo, oppure possiamo aggiungere contesti e racconti. Questo libera risorse considerevoli di energie umane per dare il senso delle cose false e delle bugie.

 

Loro fanno il lavoro sporco, noi forniamo il contesto, il senso e il racconto. Mi sembra un buon affare, dice Silverman.

 

 

Oltre gli errori tipografici

 

Abbiamo già dei correttori ortografici di base che evidenziano e correggono le parole errate. Sono imperfetti, ma in continuo miglioramento.

 

Il correttore di prossima generazione però dovrebbe essere in grado anche di indicarci gli errori di fatto in ciò che riportiamo dai discorsi di altri. Non è troppo lontano il momento in cui ci sarà un robot intelligente che verificherà i dati matematici presenti in un articolo, confronterà le statistiche con altri dati conosciuti (utilizzando i database di cui parlavamo prima e archivi interni) e sarà in possesso di un grado di consapevolezza semantica per cui riuscirà a dirvi che la capitale del Nord Dakota è Bismarck, non Fargo.

 

Alcuni organi di informazione, come New York Times e Toronto Star, già hanno realizzato un archivio di errori/correzioni. Si tratta di un ottimo punto di partenza per mettere a punto un sistema capace di identificare la ripetizione di un errore prima che venga pubblicata.

Il sistema avverte un redattore che sta per ripetere gli stessi dati sbagliati che erano stati corretti, ad esempio, due mesi fa..

Estrarre delle timelines e altri dati sui fatti

 

Una delle cose che avevano convinto i due cronisti del  Deapsin che c’ era qualcosa di sospetto nella storia di Manti Teo (il giocatore di football che si era inventata una fidanzata morta di leucemia) erano le contraddizioni fra le date e i dati su di lei contenuti nei precedenti articoli.

 

Si potrebbe quindi realizzare delle specie di timeline automatiche istantanee degli articoli, raccogliendo tutti i dati e le date, per confrontarli con quelli contenuti nei precedenti servizi su quell’ argomento e identificare eventuali errori o contraddizioni.

 

Questo tipo di analisi rapida delle informazioni già pubblicate può segnalare elementi degni di nota, e contribuire a chiarire quello che non è stato ancora pubblicato o gli errori commessi da altri.

Scoprire plagi e invenzioni

 

In questo caso, osserva Silverman, il futuro è già qui. Servizi di rilevamento di espisodi di plagio sono già disponibili. Di solito le redazioni non li usano. Nel corso del tempo questi servizi continueranno a migliorare e spero che a un certo punto ogni redazione credibile avrà un sistema di controlli automatizzati per combattere il plagio.

 

Dove abbiamo bisogno di più innovazione in questo momento, secondo Poynter, è il campo delle invenzioni totali.  Un punto di partenza potrebbe essere un sistema in grado di eseguire la scansione dei nomi e dei titoli citati in un servizio e il loro controllo incrociato con le informazioni a disposizione pubblicamente su Facebook, LinkedIn, ecc, per determinare se esistono online dei profili che  corrispondono.

 

Nel caso di Paresh Jha,  che aveva citato in molti suoi articoli nomi falsi e persone inventate, un semplice controllo automatico (magari tramite un API per Spokeo?) avrebbe segnalato immediatamente forti perplessità sulle fonti.

 

 

Utilizzo di droni per raccogliere dati migliori

 

I droni potrebbero aiutare a raccogliere una migliore qualità e quantità di dati: ad esempio, per valutare le dimensioni di una folla o e per ottenere una prospettiva diversa su alcuni avvenimenti nel corso del loro svolgimento.

 

 

Ecco come Silverman riporta una spiegazione di Matt Waite, specialista in campo catastrofi, sull’ utilità del loro utilizzo:

 

Come giornalista, ho seguito cinque uragani, un sacco di tornadi, incendi, e tutti i possibili tipi di catastrofi bibliche. Una cosa che mi ha sempre frustrato era la mancanza di prospettiva che si ha al suolo:  non si può vedere fino a dove arriva la distruzione e come i vari territori sono stati colpiti. In situazioni di distruzioni massicce, come queste, è estremamente difficile ottenere una visione d’ insieme.

 

E allora, conclude Silverman, avanti coi robot.

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Sull’ uso dei robot in cronaca vedi anche qui