La pandemia mundial de coronavirus ha marcado un antes y después en la humanidad en general, y también en el periodismo en particular. No sólo obliga a redefinir el modelo de relación con los lectores, sino que ha hecho que algunos tipos de periodismo toquen fondo, como los virales y los basados en explotar banalidades, y otros estén en auge, precisamente para dar respuesta a esas nuevas necesidades de los ciudadanos. Uno de esos modelos que está en auge es el llamado periodismo predictivo.
Ejemplo de periodismo predictivo de The New York Times.
El periodismo predictivo es el que incorpora pronósticos mediante el uso de técnicas de modelado computacional como el aprendizaje automático y la simulación. El Tow Center for Digital Journalism de la Graduate School of Journalism de Columbia ha hecho un extenso análisis sobre los principales elementos en los que trabaja este tipo de periodismo y qué puede aportar.
El trabajo es obra de Nicholas Diakopoulos, profesor asistente en la Escuela de Comunicación de la Universidad Northwestern y autor del libro Automatización de las noticias: cómo los algoritmos están reescribiendo los medios.
«Ya sea quién va a ganar las próximas elecciones o cómo se desarrollará la pandemia el próximo mes, los seres humanos están conectados cognitivamente para pensar y querer saber sobre el futuro«, señala el informe. «El periodismo predictivo es un género de periodismo de datos enfocado en generar pronósticos basados en evidencia que pueden ayudar a satisfacer esta necesidad de la audiencia», agrega.
Estas son algunas de las principales conclusiones del informe:
- El periodismo predictivo puede generar valor periodístico en varias dimensiones, incluida la comunicación de predicciones y explicaciones de sistemas complejos; permitir el análisis, el razonamiento contrafáctico y la crítica; ayudar a encontrar ángulos interesantes en noticias o sirviendo como base para la interpretación analítica.
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