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Boletín Semanal Enero 24, 2024
 

El problema con la mayoría de los periódicos en línea de hoy en día es que sus portadas se actualizan con una frecuencia que no se corresponde con la forma en que la mayoría de los lectores realmente usan la portada. Un lector que está en línea a las 11 a.m. verá una portada completamente diferente y diferentes historias que un lector que está en línea a las 3 p.m.

Con los periódicos impresos, esto no era un problema. El periódico permanecía estático durante 24 horas, y todos los lectores tenían acceso a la misma información, independientemente de cuándo leyeran el periódico. Cuando los usuarios de los periódicos en línea de hoy en día corren el riesgo de terminar con una idea completamente diferente de cuáles son las historias más importantes del día, podemos terminar con un problema fundamental para la sociedad. En Aftenposten, hemos trabajado en un algoritmo controlado editorialmente durante cinco años que creemos que puede ser parte de la solución.

Si nos fijamos en la disparidad en el comportamiento y los intereses de los lectores en las plataformas digitales de Aftenposten, el reto de un modelo de difusión digital es evidente. Estos son algunos ejemplos:

-Más de una quinta parte de nuestros usuarios visitan Aftenposten todos los días de la semana, mientras que poco menos de una quinta parte lo visitan solo un día a la semana.

-La mitad de los suscriptores lo visita solo una vez al día, mientras que solo uno de cada diez visita más de cuatro veces al día. En un día normal, una parte importante nos visitará por primera vez por la tarde.

-Los lectores solo consumen una pequeña parte de las historias que publicamos todos los días.

-Además, el interés de los usuarios en temas particulares varía significativamente. Por ejemplo, el 18% no está interesado en los deportes en absoluto, mientras que al 8% le encantan los deportes.

¿Cómo nos aseguramos de que todas estas personas diferentes con diferentes comportamientos vean las mismas historias principales? ¿Cómo evitamos una situación en la que aquellos que no están interesados en el fútbol vean un muro de historias de Haaland cuando visitan nuestra portada por primera vez ese día mientras se pierden otras noticias importantes?

Optimizado para Hombres (55)

Con un modelo de radiodifusión, también existe un gran peligro de optimizar para el grupo demográfico más grande y la suma de todos los lectores. Para los medios de comunicación más grandes de Noruega, este grupo es un hombre de unos 50 años. Ciertamente, podemos dividir los números de tráfico en diferentes segmentos, pero es difícil evitar la optimización para el lector promedio cuando se crea un producto para todos los usuarios. La consecuencia es que los temas más limitados destinados a audiencias particulares pierden prioridad en las portadas, lo que reduce la diversidad de contenido que ofrecemos a nuestros usuarios finales.

El algoritmo controlado editorialmente

En Aftenposten, creemos en una combinación de artículos seleccionados manualmente y una clasificación de historias en la portada basada en algoritmos. Las cinco o seis primeras ubicaciones en la página principal se seleccionan manualmente en función de principios de edición cuidadosamente considerados.

Esto garantiza que el lector tenga en cualquier momento una buena visión general tanto de las historias importantes de hoy como de las últimas noticias destacadas. Además, tenemos la opción de anclar manualmente ciertas historias más abajo en la página principal. El resto de la portada se basa en un algoritmo que permite al lector ponerse al día fácilmente con las noticias importantes que se ha perdido y las historias que han sido ampliamente leídas por otros. Los metadatos, como el "valor de la noticia" y la "vida útil" de un artículo, determinados editorialmente, son ingredientes críticos para lograr esto.

Además, estamos trabajando para incorporar señales sobre lo que probablemente le interese al lector individual. Esto nunca será lo único para lo que optimizemos, pero será una herramienta importante para dar una oportunidad a los temas más limitados en una portada abarrotada. El propósito es ayudarnos a hacer coincidir estos artículos limitados con los lectores que tienen un interés especial en ese tema en particular. Esta forma de personalizar difiere significativamente de lo que la mayoría de la gente está acostumbrada en Facebook y YouTube.

A kilómetros de distancia de Silicon Valley

En esencia, nuestros algoritmos nos ayudan a clasificar una lista de artículos bajo las mejores historias del manual, todos los cuales están sujetos a nuestros rigurosos principios periodísticos. Los algoritmos a los que estamos expuestos en las redes sociales, por otro lado, se basan en una cantidad casi infinita de contenido y están optimizados para lograr el máximo compromiso y formación de hábitos. Preocuparse por las cámaras de eco está mucho más justificado cuando un algoritmo de YouTube elige entre 800 millones de videos para maximizar la participación de los usuarios que cuando clasifica 80 artículos de Aftenposten utilizando un algoritmo con señales editoriales.

Las reglas que establecemos para nuestros algoritmos se basan en la ambición de crear valor a largo plazo y tiempo bien empleado para los suscriptores, no para maximizar los clics a corto plazo o el tiempo total dedicado. Esto significa que la personalización no es lo mismo que "más de lo que me gusta". La personalización simplemente significa que mi feed de contenido se adapta a mí como usuario, mientras que para qué está optimizado depende de los objetivos que nos hayamos marcado. Para Aftenposten, varios objetivos son importantes:

-Todo el mundo debe obtener las historias más importantes: Al utilizar metadatos editoriales en combinación con datos sobre lo que otros están leyendo, nos aseguramos de que todos, independientemente de la frecuencia con la que nos visiten, obtengan los artículos más importantes de hoy y las historias más leídas.

-Los lectores deben obtener historias que les interesen especialmente: Al capturar qué historias siguen los lectores a lo largo del tiempo y qué temas les interesan, evitamos que los lectores se pierdan historias en las que tienen un interés especial. La mayoría de los lectores consumen una selección relativamente pequeña del número total de historias publicadas y necesitan ayuda para descubrir más contenido de nicho.

-Los lectores que nos visitan a menudo deberían obtener algo nuevo: si un lector nos visita muchas veces al día y se pone al día con las historias más importantes del día, tenemos una oportunidad única de servirle aún más del periodismo que ofrecemos.

Una historia importante siempre triunfa sobre el interés personal

Las rutinas que hemos desarrollado para establecer los metadatos editoriales son cruciales para hacer del algoritmo una herramienta que apoye nuestra misión periodística. Dado que a estas señales se les da un peso significativo en el algoritmo que se ejecuta en la página principal, una noticia con un alto valor noticioso ocupará un lugar destacado en la primera página, incluso si el lector no tiene interés en el tema. Esto ayuda a garantizar que aquellos que leen principalmente sobre fútbol también reciban noticias de una invasión de Ucrania en la parte superior de la portada, y un nerd de la política también estará expuesto a una historia deportiva si Noruega vence a Brasil en un partido de fútbol. Este tipo de clasificación dinámica garantiza que cumplimos con nuestra misión social al tiempo que nos volvemos más relevantes para cada individuo.

Captando los matices en el periodismo

Al mismo tiempo, sabemos que no se trata simplemente de que los usuarios estén interesados o no en los deportes. Tenemos que evitar terminar en una situación en la que nuestra categorización interna impida que los lectores descubran el contenido que les interesa. Uno de los métodos más prometedores para abordar esto es recomendar artículos basados en "lo que los lectores como tú también han leído", también conocido como filtrado colaborativo. Esto significa que nos alejamos de categorizaciones binarias como "interesado en los deportes" y "no interesado en los deportes", y en su lugar reflejamos el hecho de que los artículos deportivos sobre deportes juveniles pueden ser más interesantes para los usuarios centrados en la vida familiar que para los adictos a los deportes habituales.

Del mismo modo, un artículo sobre Haaland puede, por ejemplo, ser sobre deportes, fútbol, la Premier League, celebridades, economía y política fiscal y, por lo tanto, puede ser interesante para lectores sin interés en el fútbol. Un artículo de opinión sobre la FIFA e Infantino puede llegar a los interesados tanto en el fútbol internacional como en la política, pero evita a los que solo leen sobre fútbol en divisiones inferiores. El algoritmo hace esto sin saber realmente de qué se trata el contenido, sino simplemente analizando las similitudes en los patrones de lectura de los usuarios. De esta manera, el algoritmo omite detalles sobre la ubicación y la demografía de un usuario, al tiempo que ignora nuestra categorización interna del contenido en secciones confinadas.

Los riesgos de un modelo de transmisión continua

Los riesgos de no aprovechar estas oportunidades son significativos. Las portadas digitales que transmiten una experiencia a lectores muy diferentes significarán necesariamente que muchos usuarios se perderán las historias más importantes. También existe un gran riesgo de que nos volvamos irrelevantes para una gran parte de la población si no les ofrecemos nada que les interese especialmente cuando nos visiten.

Nuestros lectores viven en un mundo en el que están abrumados por la información. Si vamos a ayudarles a descubrir periodismo confiable e historias relevantes, entonces debemos abrazar la idea de adaptarnos a sus necesidades y hábitos. El peligro de apegarse al viejo modelo de transmisión es que nos volvemos irrelevantes para toda una generación de lectores. Si hay un riesgo para la democracia del que deberíamos preocuparnos, ese es ese.