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miércoles 09 de noviembre de 2016

La innovación cognitiva copó la novena edición del NEOMediaLab

A través de formatos como charlas relámpago o clases magistrales, más de 20 oradores reflexionaron sobre novedosas tecnologías aplicadas a los medios.

Una herramienta que predice si una persona va a votar a Hillary Clinton o Donald Trump de acuerdo a sus tuits, y un sistema que identifica barrios gay-friendly y distintas opciones para aplicar inteligencia artificial a medios de comunicación, fueron algunas de las presentaciones que escucharon en Buenos Aires los casi 500 participantes de la novena edición del Encuentro Internacional NEOMediaLab.

A través de formatos como charlas relámpago o clases magistrales, más de 20 oradores reflexionaron sobre novedosas tecnologías aplicadas a los medios, en un encuentro organizado por la Universidad Nacional de Tres de Febrero (Untref) que tuvo lugar en el porteño espacio Xirgu.

Además de participar en las exposiciones desarrolladas en el escenario central del teatro, los asistentes podían interactuar con su alrededor mediante unos sensores que "jugaban con las vibraciones de su cerebro para ver si mentían", contó a Télam Ignacio Dimattia, uno de los organizadores del encuentro.

Dimattia precisó que los más de 500 registrados al evento pertenecían al campo del periodismo, los medios, la programación y las ciencias de computación en general.

Una de las clases magistrales estuvo a cargo de Larry Birnbaum, codirector del "Intelligent Information Laboratory" de la estadounidense Universidad de Northwestern.

"Lo que tratamos de hacer en el laboratorio es encontrar y contar historias a escalas de Internet, lo cual implica un gran nivel de masividad porque son millones y millones de datos los que circulan por la red todos los días", explicó el especialista.

En este sentido, describió un sistema desarrollado por uno de sus alumnos denominado "TweetCast Your Vote", que predice a quién va a votar una persona sobre la base de los términos y hashtags que utiliza en Twitter.

"Nosotros lo hicimos con Barack Obama y Mitt Romney, pero ustedes lo pueden usar también en Argentina. Además, lo implementamos ahora con la elección entre Hillary Clinton y Donald Trump", comentó.

El equipo de Birbaum identificó que entre los términos más usados en Twitter por los hipotéticos votantes de Hillary se encuentran "Bernie", "republicanos", "derechos", "progresivo" (en inglés), mientras que en los potenciales votantes de Trump se identifican las palabras "izquierda", "corrupto", "dinero" e "ilegal", entre otras.

"Con los usuarios que son periodistas, por ejemplo, es más complicado predecir su voto a través de sus tuits porque a veces publican información y no una opinión", diferenció Birnbaum.

Por otra parte, el especialista presentó otra herramienta desarrollada en el laboratorio, que se llama Attitude Buzz y se basa en tuits geolocalizados para identificar vecindarios gay-friendly en un mapa, en el que se diferencian las áreas a través de colores (mientras más azul, más amigable).

"El gran desafío, luego de encontrar y analizar los datos, es presentarlos de forma que tal que puedan ser entendidos. Lo cual trasciende a la visualización, que es muy importante en la computación, y se identifica generalmente con gráficos. Por eso, el paso siguiente es la verbalización", destacó Birnbaum.

Esta verbalización es el artículo en sí, la historia contada por el periodista a partir de esos millones de datos que circulan en la red sobre un tema.

Sobre esta cuestión vinculada con la inteligencia artificial aplicada en medios también habló Luis Argerich, profesor de Ciencia de Datos en la UBA.

"Son varias las opciones que ofrece la inteligencia artificial, y una de las que se implementa mucho hoy en día es el análisis en tiempo real de lo que sucede en redes sociales", sostuvo Argerich.

En particular, con relación a los medios, está la generación de resúmenes automáticos de artículos, lo que implica una selección de cuáles fueron las ideas más importantes del mismo.

"Luego se puede tanto generar noticias automáticamente a partir de datos, como crear textos. Pero en este último caso, está la posibilidad de que el texto que redacte un sistema tenga algún tipo de vinculación con el formato del tema por el cual fue entrenado (por ejemplo, que haga en verso las obras de Shakespeare) pero que finalmente no tenga sentido en su contenido", explicó el docente.

Más allá de la generación de textos, Argerich mencionó la herramienta "Meme tracking", que la pueden utilizar los periodistas para seguir cómo determinadas piezas de información van apareciendo en distintos medios.

El NEOMediaLab se lleva adelante desde 2008 como un espacio para fortalecer el debate por la inclusión digital, la convergencia tecnológica, los nuevos formatos y contenidos.
Fuente: Télam

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