Según investigadores, la inteligencia artificial puede ayudar a identificar sesgos en la cobertura informativa.
Un estudio comparó la cobertura informativa simulada con la cobertura real de la COVID-19 y encontró una diferencia notable.
Los investigadores afirman que esto abre nuevas vías de estudio en las que la IA podría utilizarse, por ejemplo, para modelar la toma de decisiones de la Corte Suprema de Estados Unidos.
La inteligencia artificial puede ayudar a identificar sesgos en la cobertura informativa que de otro modo no veríamos, informan investigadores.
Para un nuevo estudio, los investigadores hicieron que un programa informático generara cobertura informativa sobre la COVID-19 usando como instrucciones titulares de artículos de la Canadian Broadcast Corporation (CBC). Luego compararon la cobertura simulada con la información publicada en ese momento.
Los resultados muestran que la cobertura de la CBC se centró menos en la emergencia médica y adoptó un enfoque más positivo en torno a las personalidades y la geopolítica.
«Informar sobre acontecimientos del mundo real exige tomar decisiones complejas, incluidas las relativas a qué acontecimientos y protagonistas ocupan un lugar central», afirma Andrew Piper, profesor de lenguas, literaturas y culturas de la Universidad McGill. «Al comparar lo que se informó con lo que podría haberse informado, nuestro estudio ofrece una perspectiva sobre las decisiones editoriales de las agencias de noticias».
Según los investigadores, evaluar estas alternativas es fundamental dada la estrecha relación entre el encuadre mediático, la opinión pública y las políticas gubernamentales.
«La IA consideró la COVID-19 principalmente como una emergencia sanitaria e interpretó los acontecimientos en términos más biomédicos, mientras que la cobertura de la CBC tendía a centrarse en las personas, más que en la enfermedad.
«La cobertura de la CBC también fue más positiva de lo esperado, dado que se trataba de una grave crisis sanitaria, y produjo una especie de efecto de cerrar filas en torno a la bandera. Esta positividad contribuye a restar importancia al temor del público», afirma Piper.
Aunque muchos estudios buscan comprender los sesgos inherentes a la IA, también existe la oportunidad de aprovecharla como herramienta para revelar los sesgos de la expresión humana, afirman los investigadores. «El objetivo es ayudarnos a ver cosas que de otro modo podríamos pasar por alto», dice Piper.
«No sugerimos que la IA en sí carezca de sesgos. En lugar de eliminar los sesgos, como intentan hacer muchos investigadores, queremos entender cómo y por qué surgen», afirma Sil Hamilton, asistente de investigación y estudiante bajo la supervisión de Piper.
Para los investigadores, este trabajo es solo la punta del iceberg y abre nuevas vías de estudio en las que la IA puede utilizarse no solo para examinar el comportamiento humano pasado, sino también para anticipar acciones futuras, por ejemplo, al pronosticar posibles resultados políticos o judiciales.
Hamilton dirige actualmente un equipo que trabaja en un proyecto que utiliza la IA para modelar la toma de decisiones de la Corte Suprema de Estados Unidos.
«A partir del comportamiento judicial pasado, ¿cómo podrían responder los jueces a futuros casos decisivos o a casos antiguos que vuelven a litigarse? Esperamos que los nuevos avances en IA puedan ayudar», afirma.
