Los personajes de las noticias y el futuro de las recomendaciones editoriales de la IA

 

Un reciente informe de investigación de la Universidad belga de Universidad Católica de Lovainase centró en el diseño de personajes lectores con el objetivo de mejorar la transparencia, la diversidad y la agencia entre los consumidores de noticias.

Se desarrollaron tres personajes, que cada lector podía elegir por sí mismo, es decir, el lector decide a qué personaje se corresponde más. Y el lector siempre puede elegir. Esto evitó que los lectores tuvieran que identificarse con un solo personaje. Tenían más libertad de elección en las recomendaciones que recibían. Los lectores podían elegir entre los tres personajes siguientes:

1. El desafiante: desafiar las creencias preexistentes mediante puntos de vista alternativos.
2. El Experto: Profundizar en los detalles para maximizar la adquisición de conocimientos.
3. El desenrollador: Artículos más ligeros sobre temas de interés actual.

El equipo dio a cada persona una identidad visual para aumentar la transparencia de los algoritmos y hacerlos accesibles. Según el estado de ánimo y la necesidad de lectura, se podía elegir una persona distinta en diferentes momentos del día.

¿Cómo pueden utilizar los editores a los lectores personas?

El estudio de la KU Leuven ofrece algunos puntos de debate interesantes para los equipos de productos y datos de las redacciones o editoriales.

En el blog "Twipe" Mathew Lynes enumera los siguientes puntos:

• ¿Cómo pueden los editores dar a los lectores la posibilidad de elegir entre la personalización y las experiencias de lectura curadas editorialmente?
• Con la confianza en las noticias en mínimos históricos, ¿pueden los editores utilizar personas lectoras claramente identificadas para aumentar la transparencia y restaurar las relaciones "tensas"?
• ¿Pueden los editores con varios títulos utilizar personas para dirigir a los lectores desde el contenido del título elegido a publicaciones relacionadas, animando a los lectores a aumentar sus suscripciones?

Aparte de las consideraciones comerciales de mejorar el compromiso de los lectores, los investigadores de la KU Leuven creen que introducir opciones transparentes de persona lectora reducirá el daño potencial de los sistemas algorítmicos de recomendación. Llegaron a la conclusión de que En un futuro cada vez más automatizado, es crucial implicar a los usuarios en el diseño de los sistemas de recomendación. Esperemos que las organizaciones de medios de comunicación acepten el reto de desarrollar sistemas algorítmicos centrados en el ser humano y responsables que sirvan al bien público.