Diario de Navarra

Los datos están cambiando muchos mundos, entre ellos el del periodismo. Hoy, sobre todo en Estados Unidos, los periódicos utilizan los robots y las máquinas para escribir textos pero también para analizar los datos y saber cuál es la influencia de las noticias. El periodismo de datos, ese que trata de “analizar la información para encontrar patrones y tendencias con mentalidad científica (y por tanto replicable” se está abriendo camino en los medios de comunicación y ha dado lugar a informaciones como las que surgieron de los llamados papeles de Panamá, o del caso Football Leaks, sobre sueldos, contratos y otros extremos del mundo del fútbol. De todo ello se habló este lunes en el Palacio del Condestable ante cerca de 80 profesionales de la comunicación, en uno de los actos con los que la UPNA celebra sus 30 años. Lo hicieron Humberto Bustince, catedrático del Departamento de Automática y Computación, y Paula Guisado, periodista de la unidad de datos de El Mundo. ¿Por qué nos asustan? Uno de los casos clásicos del análisis de datos y del Big Data tiene apenas unos años y habla de un padre estadounidense y de una empresa, Target. Ésta es una tienda que ha sabido analizar las compras que hacen sus clientes para después mandarles la publicidad de los productos que, en principio, más le interesan. Para ello acumula grandes cantidades de datos en los que después se tratan de descubrir patrones. Es lo que se llama el Big Data. “Es un paradigma diferente al que existía hasta ahora. No es el dato el que se incorpora al programa, es el programa el que va al dato”, explicó ayer Bustince. Al navegar en Internet o comprar con tarjeta, todos dejamos un rastro con el que las empresas nos conocen más de lo que desearíamos Pues bien, aquel padre protestó a Target porque estaban mandando a su casa publicidad de ropas para embarazadas, de cunas, de productos para bebés. Les dijo que su mujer no estaba embarazada y que su hija era todavía una niña. Le pidieron disculpas, pero al cabo del tiempo tuvo que dar la razón a la empresa: su hija adolescente esperaba un niño. La empresa había acertado gracias a un algoritmo, una instrucción dada a la máquina que para identificar a las mujeres con más posibilidades de estar embarazadas según compraran unos productos u otros. LOS RIESGOS 1. Conocimiento de nuestros gustos. Amazon por ejemplo puede saber qué un libro no nos gusta por datos como si tardamos más en leerlo o si lo dejamos a medias, alertó Humberto Bustince. 2. Control. Con tal cantidad de datos en poder de empresas como Google o Facebook, se necesita que los usuarios sean “más activos, más formados”, advirtió Paula Guisado. “La legislación es crucial”. 3. Escritura automática. Hoy las máquinas son capaces de escribir por sí mismas informes de un conjunto amplio de datos. También se desarrollan procesadores de textos que aprenden el estilo del escritor y crean textos que lo imitan. 4. Trabajos en peligro. Si las máquinas son capaces de escribir, la profesión del periodista, y otras, pueden peligrar. “Puede que, por las impresoras 3D, no quede un sólo protésico en unos años”, señaló Bustince, que matizó que siempre “hará falta un periodista que interprete” los datos. “Se necesita su filtro emocional”, abundó Guisado. ¿Por qué nos ayudan? La historia del Big Data, el análisis de datos masivos, ya tiene casos que pueden considerarse clásicos, a pesar de que ese concepto es reciente, ya que nació en 2003. El análisis de los mensajes de Twitter o de las búsquedas en Google ha servido para detectar antes epidemias de gripe Uno de ellos es el de su utilización para la detección temprana de una epidemia. Según explicó Humberto Bustince, el estudio con este tipo de técnicas de millones de mensajes de Twitter y de otras redes sociales permite saber cuándo aumenta la aparición de palabras como ‘fiebre’, que puede ser un indicador de que está comenzando a extenderse la enfermedad. Es un método que permite detectar la epidemia en una región mucho antes que esperar a que lleguen las alertas de los médicos de cabecera y por tanto permite por ejemplo abastecer esa zona de medicamentos. En todo caso, estos métodos tampoco son perfectos. La herramienta que creó Google para detectar brotes de gripe según las búsquedas de sus usuarios falló de manera estrepitosa en 2014, lo que llevó a revisiones del modelo de análisis de los datos. LAS FORTALEZAS 1. Consejos basados en nuestros gustos. Paula Guisado admitió que nos gusta cuando Google o Amazon aciertan con nuestras preferencias. “Nos gusta que nos digan si hay poco tráfico para volver a casa o que den con el libro que nos gusta”. 2. Mejoras en salud. Humberto Bustince señaló que, gracias a la ciencia de datos, se ha comprobado por ejemplo, que existen cuatro tipos de cáncer de colon o que el sedentarismo, y la alimentación que lleva asociada, puede ser un factor para contraer la enfermedad. En la UPNA colaboran con el Centro Hospitalario de Navarra para analizar entre otras cosas la incidencia de reacciones adversas a fármacos. 3. Periodismo de datos. Las técnicas de análisis de datos se han utilizado por ejemplo para desvelar los escándalos ocultos en los papeles de Panamá, miles y miles de documentos que ocupaban 2,6 terabytes, inabordables sin esos métodos de estudio. Paula Guisado trabajó también en el caso Football Leaks, que abarcaba 1,5 teras de información.

Diario de Navarra

Datos en internet: fortalezas y riesgos

El Big Data y el análisis de datos dan nuevas posibilidades al periodismo. Pero también suponen amenazas, y no solo para la comunicación

Comentarios

El calor no apaga el ánimo empresarial

Fotos de 'La noche de las empresas' 2026

Vídeo del ambiente en el chupinazo de fiestas de Barañáin 2026

Un incendio iniciado en un vehículo se extiende a la vegetación en Traibuenas

El Gobierno ha reclamado al final a Sendaviva que devuelva 652.200 euros