Política

Evitar perderse en el océano de las noticias

Google News permitió lograr una muestra amplia, pero sólo el ensayo y error consiguió que nos acercáramos a la meta

13/06/2019 |02:42
Redacción El Universal
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esteban.roman@eluniversal.com.mx

¿Cómo medir el silencio que —sabemos— golpea a los periodistas en distintas partes del país? La respuesta original se mantuvo a lo largo de la investigación: comparando homicidios (el más confiable de los registros delictivos de alto impacto) contra notas periodísticas sobre esos mismos delitos.

Es así que nos dimos cuenta de que lo más cercano a esa base era Google. Recaban datos desde 2004 y su tecnología de búsqueda permitiría filtrar el tipo de noticias que buscábamos de forma específica.

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Pero Google News, nos dimos cuenta, no puede discriminar —sólo con un par de palabras llave— criterios que sólo un humano puede discernir, como la diferencia entre un homicidio doloso y uno culposo; o como una nota de seguimiento contra un breaking news.

Es entonces que se generó una combinación de keywords que fueron creadas a partir de ciclos de ensayo y error, hasta que la muestra resultante arrojó un resultado de 70% de notas útiles. Sin embargo, no podíamos fiarnos sólo de la supervisión humana. Siguió, por ello, un filtro de machine learning.

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