A propósito de relatos y algoritmos

A propósito de relatos y algoritmos

Antes de todo nos preguntamos ¿qué es un algoritmo? Para Ricardo Peña de la Universidad Complutense (2018), es " un conjunto de reglas que, aplicada sistemáticamente a unos datos de entrada apropiados, resuelven un problema en un número finito de pasos elementales"

Una de las definiciones dadas en clase por un compañero, se trata de "conjunto ordenado de operaciones sistemáticas que permite hacer un cálculo y hallar la solución de un tipo de problemas" (Dpizarro13).

Nuestro día a día está estrechamente relacionado con los algoritmos. Ellos nos marcan las sugerencias de amigos en las redes sociales como Facebook  o nos recomiendan artículos en páginas de venta como Amazon. 

Los algoritmos presentan las siguientes características:

• Ubicuidad : Cada vez lo usamos más y está más presente, como por ejemplo el uso de Alexa.
• Confiamos en ellos: Su presencia da respuesta a nuestra confianza en ellos. Muchas marcas famosas juegan con su familariedad para ello.
• Celosamente guardados por las compañías. Es una información que les da ventaja a las grandes empresas; puesto que les permitirá tener su página en la parrilla de la búsqueda en google.
• Impredecibles. 
• No son neutrales. 
• Performativos: No solo describe una realidad, sino que la cambia.
• Negociación tácita. Es importante adaptarse a los algoritmos, por ejemplo utilizar el hagstag, para ser más fácilmente encontrado.

Los tipos de algoritmos que nos podemos encontrar son:

1. Popularidad. Utilizan las visitas o los clicks de los internautas ( Noticias más leídas en la página web) Ejemplo Google Analycs (herramienta de análisis que ofrece información sobre el tráfico que llega a los sitios web según la audiencia, adquisición y comportamiento )

 2. Autoridad. Dependen de aquellas páginas que son enlazadas. Si una página esta enlaza numerosas veces, puede ser autoridad. Ejemplo Page Rank (es un sistema de ranking desarollado por Google).     

 3. Reputación. Utilizan los likes o RT configuran los algoritmos. Por ello siempre tenemos más presente aquellos usuarios con más "likes" o "Rt"

 4. Predicción. Los datos son dejados por los rastros de los usuarios en la navegación. Esas huellas pueden ser mensajes enviados, algo comprado en Amazon, etc... 

En definitiva, los algoritmos hacen que los productos con mayor reconocimiento o valoración se postulen en los primeros puestos del ranking de las aplicaciones o en los páginas de acceso a contenidos, privilegiando los aspectos cuantitativos sobre los cualitativos. (García Marín, 2017)

En clase también hemos podido ver como el periodismo utiliza software específico para producir automáticamente textos como es el caso de El Confidencial (AnaFut) con los partidos de fútbol de 2ºB y 3ª División o el caso de The Washington Post, y su narrativa automatizada del fútbol base, teniendo en cuenta los resultados, principales jugadas, estadísticas... Los datos son ofrecidos por los propios entrenadores.

Otros casos destacable es "CleanNews", que permite detectar de forma automática las fakenews. Todo ello en base a "machine learning"que calcula las posibilidades que sea un material falso. Se tenía previsto su lanzamiento en abril de 2020.

En está misma línea, en el presente blog hicimos una referencia de algoritmos y fakenews, en "La Inteligencia Artificial como creador de fakenews: GPT-2". En dicha entrada nos acercamos al mundo de los algoritmos, conociendo de cerca a GPT-2; un generador de textos capaz de crear textos y por lo tanto diseñar "fakenews", utilizando un lenguaje periodístico. En un principio salió al mercado con unas características limitadas, dado el potencial que tiene. Ante la presión, la propia empresa liberó todas las características. 

En está línea, investigadores del MIT han desarrollado una herramienta llamada Giant Language Model Test Room (GLTR), "capaz de detectar qué partes de un texto han sido generadas mediante un algoritmo". Para más información en la entrada de "La Inteligencia Artificial como creador de fakenews: GPT-2

En esta linea Fernando Bordignon (2017) apunta que "los algoritmos empieza a tener un despliege interesante, ellos , en sus implementaciones, van más allá de repetir cosas, mostrando que también son capaces de aprender".

Un poquito más (bonus track): Muchos de esos algoritmos de IA son utilizados para el reconocimiento facial para móviles y otras tecnologías. Por otra parte, gran parte de los algoritmos están entrenados en base a los datos que se les ofrecieron. Para Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, Estados Unidos), la introducción de las mascarilla en nuestro día a día ha supuesto numerosos fallos en ese reconocimiento.

Pero además, también ha supuesto tener que actualizar manualmente numerosos algoritmos ante un aumento de pedidos por Internet o un mayor uso de datos.

Con ello, es muy probable que asistamos a un incremento del empleo del "machine learning" que es capaz de autoaprender y corregir errores; y también del empleo de "deep learning", la cuál, además de autoaprender, puede tomar decisiones.

Fuentes:

• Apuntes de clase asignatura Educomunición Digital y Narrativa Digital (García, David, 2020)
• ¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático y la IA? (Forbes,2017)
• ¡Sonríe! Te están puntuando. Narrativa digital interactiva en la era del Black Mirror (Aparici, R; García Marín, 2017)
• La Inteligencia Artificial también sufre el coronavirus (Agencia Efe, 2020)
• https://rockcontent.com/es/blog/algoritmo-de-las-redes-sociales/