Cosa sarebbero le notizie senza fonti adeguate? Possiamo usare l’intelligenza artificiale per questo?
I giornalisti devono trovare narrazioni degne di nota e informazioni affidabili per raccontare una storia avvincente. Tali informazioni provengono in genere da un ampio insieme di pubblicazioni, documenti ufficiali ed esperti, tutti con i propri pregiudizi, competenze, opinioni e background. Il pool di candidati al colloquio è abbondante ma travolgente da esplorare.
L’intelligenza artificiale, tuttavia, può servire da guida.
Giornalisti – foto illustrativa. Credito immagine: The Climate Reality Project tramite Unsplash, licenza gratuita
I ricercatori del Istituto di scienze dell’informazione dell’USC stanno creando un motore di raccomandazione delle fonti progettato per suggerire riferimenti ai giornalisti.
“In pratica, l’applicazione software analizzerebbe un dato testo o argomento e suggerirebbe fonti rilevanti incrociando un database di potenziali intervistati, esperti o risorse informative”, ha affermato Emilio Ferraraprofessore di informatica e comunicazione presso l’Università Scuola di Ingegneria USC Viterbi.
“Lo strumento potrebbe fornire dettagli di contatto, aree di competenza e lavori precedenti delle fonti”, ha aggiunto.
Lo sviluppo dello strumento è guidato da Alessandro Spanger, un dottorato in informatica. studente presso l’USC Viterbi che in precedenza ha lavorato come data scientist presso l’ New York Times. Mentre era immerso nel settore del giornalismo, Spangher ha assistito alla pressione delle redazioni tradizionali.
“Non ho parlato con un solo giornalista locale che non fosse completamente stressato”, ha osservato. “Ci sono state notizie deserte e giornali che hanno chiuso. Sono aree come questa per le quali vogliamo davvero fornire assistenza e costruire strumenti.“
Motivato a fornire risorse utili ai giornalisti, Spangher sta creando vari gadget di intelligenza artificiale, incluso un sistema di raccomandazione sulla fonte preceduto nel suo articolo, “Identificazione delle fonti informative negli articoli di notizie”, che è stato accettato per il Conferenza del 2023 sui metodi empirici nell’elaborazione del linguaggio naturale.
Per creare un modello di intelligenza artificiale in grado di suggerire le fonti, i ricercatori hanno innanzitutto gettato le basi: in che modo i giornalisti umani utilizzano attualmente le fonti nella scrittura delle notizie? Per studiare questo, hanno raccolto un set di dati di frasi da oltre un migliaio di articoli di notizie e hanno annotato la fonte delle informazioni, nonché la categoria di provenienza (ad esempio “Citazioni dirette”, “Citazioni indirette”, “Opere pubblicate” e “Procedimenti giudiziari”). “).
Un migliaio di articoli di notizie commentati, tuttavia, non erano dati sufficienti per consentire ai ricercatori di trarre conclusioni definitive su tutta la miriade di modi in cui i giornalisti utilizzano le fonti di tutti i generi giornalistici. Ma è stato sufficiente addestrare un modello linguistico (LM) per continuare il processo di annotazione. “I modelli linguistici sono strutture di intelligenza artificiale che elaborano e comprendono il linguaggio umano analizzando grandi volumi di testo per modelli e contesto”, ha spiegato Ferrara, autore senior dell’articolo.
Gli autori hanno rivelato che i LM formati dai ricercatori potevano rilevare le attribuzioni delle fonti con una precisione dell’83%. Ora dotati di questi LM, hanno annotato circa 10.000 articoli di notizie e hanno approfondito ulteriormente la comprensione della composizionalità della scrittura delle notizie: quando e come i giornalisti utilizzano attualmente le fonti?
I modelli di intelligenza artificiale hanno rilevato che, in media, circa la metà delle informazioni contenute negli articoli di notizie proveniva da fonti e, in ogni articolo, di solito ci sono da una a due fonti principali (cioè quelle che contribuiscono per il 20% o più alle informazioni dell’articolo) e due a otto minori (quelli che contribuiscono meno). “L’intelligenza artificiale ha anche scoperto che la prima e l’ultima frase erano quelle con più probabilità”, ha spiegato Spangher, aggiungendo che i giornalisti spesso iniziano con le informazioni citate e chiudono con una citazione per allontanare il lettore.
I ricercatori hanno messo alla prova il loro nuovo algoritmo con un ulteriore test: sarebbero riusciti a rilevare se mancava una fonte? Se l’intelligenza artificiale è in grado di riconoscere quando mancano informazioni, può essere configurata per sapere quando consigliare un particolare esperto per completare il quadro completo.
Analizzando 40.000 articoli con alcune fonti rimosse casualmente, i modelli di intelligenza artificiale hanno notato facilmente quando una fonte importante era assente ma aveva difficoltà con quelle minori. Sebbene possano essere le meno cruciali per una storia, le fonti meno ovvie potrebbero anche essere le raccomandazioni più preziose che un’intelligenza artificiale potrebbe un giorno fornire, ha affermato Spangher.
“Otterrete molte informazioni dai partecipanti principali, ma le voci supplementari forniranno colore e dettagli aggiuntivi all’articolo”, ha osservato. “Sarà una sfida fare in modo che il motore riconosca e raccomandi fonti minori, ma potrebbero essere le più utili.”
I ricercatori ritengono inoltre che lo strumento sarà significativo se sarà in grado di consigliare le fonti in modo diverso. “Può introdurre i giornalisti a voci nuove e diverse oltre la loro rete abituale, riducendo così la dipendenza da fonti familiari e potenzialmente introducendo nuove prospettive”, ha affermato Ferrara.
Tuttavia, ha aggiunto, ogni sistema di intelligenza artificiale è soggetto a pregiudizi se non adeguatamente progettato. “Per garantire la diversità nei database di origine, gli standard dovrebbero includere la rappresentanza di un’ampia gamma di dati demografici, discipline e prospettive”, ha osservato.
Jonathan maggioprofessore associato di informatica alla USC Viterbi e ricercatore capo dell’ISI, immagina un futuro in cui il motore di sourcing avvia il processo di reporting, consentendo ai giornalisti di essere più efficienti.
“La tecnologia che può aiutarci a svolgere un lavoro creativo e ad esprimere il nostro meglio in termini creativi è una buona cosa”, ha affermato May, coautore dell’articolo. “Ecco perché ci spero.”
Il team prevede di collaborare con i giornalisti per raccogliere feedback per ulteriori miglioramenti.
“Con progetti come questo, mi piace davvero parlare con i giornalisti e comprendere le loro esigenze, i loro punti di vista e ciò che pensano funzionerà o meno”, ha detto Spangher. “Qualsiasi soluzione al giornalismo locale richiederà l’incontro di un gruppo di persone diverse con background diversi”.
Fonte: USC
Da un’altra testata giornalistica. news de www.technology.org
