Aitor F. Vallespir: «La inteligencia artificial abre muchas puertas al periodismo»

09/04/2024
Imatge d'Aitor F. Vallespir. Imatge cedida per Aitor F. Vallespir.

El TFM de Aitor F. Vallespir, «Paritat de gènere a la premsa local digital de Mallorca», ha llamado la atención del profesorado del máster universitario de Periodismo y Comunicación Digital: Datos y Nuevas Narrativas que lo ha destacado como uno de los más pioneros en la aplicación de la IA al periodismo». Vallespir ha utilizado la inteligencia artificial para analizar la desigualdad entre hombres y mujeres en la prensa digital de su isla, Mallorca.

¿Qué te motivó a hacer un trabajo sobre el tema de la paridad de género en los medios digitales de Mallorca?

En 2014 la profesora de la UAB Elvira Altés Rufias y la investigadora Sílvia Majó Vázquez hicieron un informe titulado Un dia a les notícies en clau de gènere, en el cual colaboré para hacer el vaciado de uno de los diarios. Ellas analizaron todos los medios de prensa escrita, radio y televisión de las Baleares, pero no los medios digitales. Pensé que este trabajo serviría para dos cosas: por un lado, para ver la tendencia de los digitales; por otro lado, para actualizar los resultados de aquel trabajo, que removió muchas conciencias en el sector periodístico de las Illes.

¿Cuáles han sido las principales conclusiones del trabajo?

La presencia de las mujeres todavía es minoritaria en los medios, tanto en los textos como en las fotografías. Salen menos en los títulos y subtítulos. Además, es más frecuente que se mencione la relación de parentesco a la hora de describir a una mujer y se la caracterice como «hija de», «esposa de» o «madre de».

Me esperaba estas conclusiones, porque son parecidas a las del Global Media Monitoring Project. Es uno de los estudios más importantes realizados en este campo y lo he utilizado de referente en mi trabajo final de máster. Y los datos también son similares a los del estudio de 2014 sobre las Baleares, que decía que solo el 23 % de las personas que aparecían en los textos periodísticos eran mujeres.

He difundido los resultados a través de la página web premsaigenere.com para que todos los puedan conocer. En la web hay gran cantidad de artículos e infografías interactivas y una sección de datos abiertos para profundizar en los detalles.

El titular «Solo tres de cada diez personas que salen en los diarios digitales de Mallorca son mujeres» impresiona. ¿Has comunicado esta información a los dos medios?

Por el tipo de trabajo que he realizado, no era necesario trabajar de forma colaborativa. Pero también debo decir que, por mi experiencia profesional, a los medios les cuesta mucho hacer autocrítica, así que no les hubiera gustado verse así ante el espejo. Los resultados no los he comunicado a las direcciones de los medios, pero sí los he compartido con varias redactoras de los digitales que he analizado y con otras compañeras periodistas de Mallorca. En muchos casos no les han sorprendido los datos, porque muchas profesionales son conscientes de que todavía existen sesgos de género en las prácticas periodísticas.

La presencia de mujeres aún es minoritaria en los medios, tanto en los textos como en las fotografías.

¿Cómo valoras que la presencia de las mujeres se haya incrementado en 10 puntos desde 2014? ¿Crees que esta tendencia seguirá?

Es una tendencia necesaria y que refleja la concienciación social. Aun así, todavía es muy lenta y falta mucho para alcanzar la paridad. Como decía antes, algunas prácticas periodísticas todavía están muy enquistadas y en las redacciones no existe un espíritu crítico para lograr que la representación de las mujeres sea proporcional y paritaria.

¿Cómo condiciona el género de los periodistas la presencia de mujeres en las noticias según los resultados de tu investigación?

He de decir que era una de las variables de investigación que más me intrigaban, porque no encontré otros estudios que lo hubieran analizado en el periodismo de ámbito local. Si la noticia la escribe un hombre o una agencia de noticias, siete de cada diez personas que salen en ella son hombres. Si la redacta una mujer, la cifra baja a seis de cada diez. Ese patrón se repite en los diferentes roles que las personas tienen en las noticias. Por ejemplo, las periodistas entrevistan a más expertas que los periodistas.

¿Crees que si este análisis se hubiera realizado en diarios de otro territorio, por ejemplo, de Barcelona, las conclusiones habrían sido diferentes?

Creo que, con toda probabilidad, los resultados serían muy parecidos. Una de las ventajas del trabajo es que en la web he compartido en abierto todas las herramientas y los procesos que he utilizado. Si otros investigadores quieren replicarlos podrán hacerlo adaptando el código de programación que he creado.

En media hora y con un solo ordenador, la IA puede procesar todas las noticias de un día de un diario digital.

Has utilizado herramientas de programación e IA para realizar el trabajo. ¿Cuáles han sido las principales ventajas de esta metodología y cuáles los principales retos?

En el informe que mencionaba antes, de 2014, todo el trabajo de leer las noticias lo hacían voluntarios. Mi reto era ver si la inteligencia artificial podía ayudar a simplificar este trabajo. He usado varios modelos de OpenAI —la compañía que hay detrás de ChatGPT— y he tratado las respuestas con Python. En una media hora, y con un solo ordenador, se pueden procesar todas las noticias de un día de un diario digital. Y no solo eso: también ha servido para analizar las personas de las fotografías y determinar si eran mujeres u hombres. En tres horas, la IA y el código de programación habían procesado unas 1.300 noticias y 1.300 imágenes con un coste inferior a 30 euros.

Además, cogí una muestra de los textos y de las imágenes y comprobé a mano si el modelo había respondido correctamente a las preguntas que le planteaba. El resultado fue una fiabilidad que roza el 95 % en la identificación de personas y de entre el 96 % y el 100 % en otros parámetros. La excepción fue la detección de las profesiones de cada persona mencionada en las noticias. Es la variable que ha obtenido una fiabilidad más baja con el método automatizado que he usado y es una de las líneas de mejora del código.

Antes de hacer el trabajo, ¿tenías conocimientos sobre cómo utilizar esas tecnologías?

Siempre me ha gustado el periodismo de datos y tenía algunas nociones, pero casi no había programado antes de empezar el máster. De hecho, uno de los factores que más me llamaron la atención del máster universitario de Periodismo y Comunicación Digital: Datos y Nuevas Narrativas de la UOC fue aprender a programar con R en la asignatura de Técnicas avanzadas de análisis y visualización de datos. Para completar el TFM he tenido que pedir ayuda a algunos amigos programadores y también he buceado mucho por internet para resolver algunos fragmentos del código. También tengo que agradecer a la tutora del trabajo, la periodista Victòria Oliveres Torrescassana, que me ayudara a replantear algunas soluciones.

¿Qué otras aplicaciones pueden tener estas herramientas dentro del mundo del periodismo? ¿Qué planes tienes a partir de ahora? ¿Seguirás trabajando en este ámbito?

He trabajado más de seis años en prensa escrita y casi cuatro años en televisión. Después de haber hecho esta especialización en periodismo de datos, me gustaría poder explorar nuevos retos dentro de una redacción.

Opino que estas herramientas ayudarían a los medios a extraer mejores noticias. Por ejemplo, estoy convencido de que la IA sería muy útil para leer grandes volúmenes de documentación como sumarios judiciales o expedientes administrativos. La combinación de IA con lenguajes de programación es muy potente y abre muchas puertas al periodismo. Yo solo he explorado una de ellas con este TFM, pero las posibilidades son infinitas.

¿Qué consejos darías a los estudiantes que tengan que hacer el TFM?

Para mí lo más importante ha sido tener una idea que me sedujera al hacer la investigación. Cuando empezó el semestre tenía varias propuestas para el trabajo. La tutora me ayudó a elegir la que tenía más potencial y creo que acertamos. Cada persona tiene sus estrategias, pero a mí me ayudó mucho hacer un calendario detallado de todas las tareas que tenía que realizar para llegar a tiempo a la fecha de entrega.

Y para acabar, ¿cómo preparaste la defensa del trabajo?

Tras trabajar en él durante tres meses creo que no hay que repasar mucho el proyecto. Me sirvió de ayuda prepararme una lista de posibles preguntas que me podría haber hecho el tribunal y también apuntarme algunos datos y cifras relevantes para no olvidarme. Los nervios son inevitables, pero al fin y al cabo el de la defensa es uno de los días más tranquilos de todo el proceso del trabajo final de máster.

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