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.
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.
- En el corpus de ejemplos de periodismo predictivo sobre el que ha trabajado el informe, el tema de la predicción estuvo dominado por la política (40 por ciento), incluidas las elecciones; salud/ciencia (39 por ciento), que se compuso principalmente de predicciones relacionadas con COVID; deportes (11 por ciento); y otros asuntos sociales (6 por ciento).
- El periodismo predictivo se presenta con frecuencia de forma interactiva y casi siempre incluye alguna forma de visualización de datos. Las presentaciones de predicciones a menudo van acompañadas de información de transparencia para ayudar a validar o advertir los métodos y suposiciones junto con información de incertidumbre para reflejar la naturaleza imperfecta de la información predictiva.
- Se puede desarrollar una práctica responsable en torno al periodismo predictivo evaluando cómo las predicciones inciertas pueden influir en los usuarios, asegurando su recepción e interpretación adecuadas y precisas, y desarrollando protocolos de edición rigurosos para obtener y publicar predicciones, asegura el informe.
- Para avanzar aún más en la práctica responsable del periodismo predictivo, el informe recomienda invertir en la evaluación centrada en el usuario, asociarse con instituciones académicas, desarrollar estándares para examinar modelos antes de su publicación, investigar otras formas en que las predicciones dan forma a los flujos de trabajo internos y desarrollar prácticas innovadoras que aprovechen las predicciones de manera efectiva. como parte de un esfuerzo interpretativo y explicativo.
Uno de los temas que analiza más detalladamente el informe es el del periodismo predictivo de temas políticos, y pone varios ejemplos, entre ellos FiveThirtyEight, que trabaja en periodismo predictivo desde 2008. El editor gerente Micah Cohen explicó que el objetivo es responder una pregunta básica: «¿Quién lidera esta carrera y quién es probable que gane?»
Como explicó, «es una pregunta que interesa mucho a la gente y que los medios cubren ampliamente, y creemos que el modelo predictivo es la mejor manera de responder esa pregunta».
Aparte de FiveThirtyEight, otros medios como The New York Times o The Washington Post suelen publicar predicciones. The Economist también publicó predicciones electorales de EE. UU. en 2018 y 2020, y ha creado modelos para las recientes elecciones alemanas y francesas. Estos modelos se basan en gran medida en la información de las encuestas y, a veces, incorporan información económica para ejecutar simulaciones que producen pronósticos meses antes del día de las elecciones.
Las elecciones estadounidenses de 2016 fueron una llamada de atención para muchos pronosticadores electorales, que confiaban demasiado en la victoria de Hillary Clinton. Desde entonces, la comunicación de la incertidumbre en las predicciones electorales se ha convertido en el centro de atención.
FiveThirtyEight rediseñó sustancialmente la presentación de sus predicciones en 2020, centrándose en la pregunta «¿Cómo presentar un pronóstico que comunica lo que sabemos, pero también lo que no sabemos y lo que podría cambiar?».
El nuevo diseño enfatiza una incertidumbre enmarcada en una frecuencia donde cada punto en la visualización refleja un resultado aleatorio de la simulación del modelo. Una mascota, cariñosamente llamada Fivey Fox, le recuerda al espectador que no debe ignorar esa incertidumbre.