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Miren Gutiérrez

Directora del Programa de posgrado "Análisis, Investigación y Comunicación de Datos" y profesora de Comunicación de Deusto, e investigadora asociada del Overseas Development Institute (ODI), en Londres, y de Datactive, de Amsterdam. Con una experiencia de veinte años como editora, corresponsal y reportera en todo el mundo, ha sido directora ejecutiva de Greenpeace España y directora editorial de la agencia de noticias internacional Inter Press Service (IPS).

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Manual de fake news (III): El papel del periodismo y los medios

Algunos han olvidado que el y la periodista es la persona que vive, aplica y comparte los principios del periodismo, que, como Kovach y Rosenstiel establecieron, tiene como primera obligación la verdad, debe lealtad ante todo a la ciudadanía, mantiene su independencia frente a sus fuentes, ejerce un control independiente del poder y en su trabajo aplica el método de la verificación. Todo lo demás simplemente no es periodismo.

El periodismo es un sistema que las sociedades democráticas han creado para suministrar información veraz y relevante a la gente, generar debate y controlar al poder. Por eso habría que distinguir entre periodistas y sus imitadores e imitadoras. Esto es especialmente importante hoy porque los niveles de confianza en las instituciones europeas, especialmente en las periodísticas, es muy bajo. El índice de confianza Edelman de 2018 indica que,  en España, entre el 76 y el 80% de las personas temen que las noticias falsas se usen como “armas”, el nivel más alto en el mundo. En este índice, los medios de información están entre las instituciones que inspiran más desconfianza. Pero no todos los medios deberían experimentar el mismo descrédito porque no todos son iguales.

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Manual de fake news (II): los algoritmos también tienen sesgo

Hay tres razones por las que las noticias basura se difunden tan rápidamente en las redes sociales, de acuerdo con Samantha Bradshaw y Philip N. Howard. La razón número uno son los algoritmos que ayudan a procesar, catalogar, seleccionar y priorizar cantidades masivas de información, pero que también permiten la personalización del contenido de forma que se crean “burbujas de filtro” que limitan los flujos de información y el intercambio transparente de ideas y perpetúan los sesgos. Básicamente, debido a estas burbujas, terminamos hablando con nuestras correligionarias acerca de los asuntos en los que ya estamos de acuerdo.

La mayor parte del filtrado de información que tiene lugar en las redes sociales no es producto de la elección consciente de los y las usuarias humanas, sino de cálculos algorítmicos de aprendizaje automático. Un sistema de aprendizaje automático es un conjunto de algoritmos que toman torrentes de datos en un extremo y escupe inferencias, correlaciones, recomendaciones y, a veces, decisiones en el otro extremo. Se trata del machine learning o el uso de técnicas estadísticas para “aprender” de forma que, basándose en datos, los algoritmos mejoran progresivamente en el cumplimiento de una tarea sin haber sido programados específicamente para ello. Esta tecnología ya es ubicua: todas las interacciones que tenemos con Facebook, Google, Amazon y otras plataformas están habilitadas por sistemas de aprendizaje automático. Estos fragmentos de código toman decisiones al personalizar el contenido y adaptar los resultados de búsqueda para reflejar nuestros intereses individuales, comportamientos pasados e incluso la ubicación geográfica.

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Manual de fake news: El papel de los sesgos cognitivos

Las mentiras adoptan hoy en día muchas formas: pueden ser fraudes, seudo-ciencia, clickbaits o teorías de la conspiración; pueden estar en manos de (ro) bots o de personas con nombre y apellido... Pero estamos hablando de algo similar, aunque no haya un consenso acerca de qué son las fake news y se recomiende hablar de "desinformación". Pero la desinformación siempre han existido. Por ejemplo, las falsedades de los "Protocolos de los sabios de Sion" –publicados en 1902 en la Rusia zarista con el objetivo de justificar los pogromos de judíos— están entre las más eficaces fake news del pasado. Parece que el magnate Henry Ford las difundió por Estados Unidos a través de su semanario Dearborn Independent en los años 20 del siglo pasado.

The Dearborn Independent

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Ojo, las “ciencias duras” y el mercado están ganando la batalla del discurso sobre los big data

¿Qué hacer desde la universidad para que las empresas no nos roben también el discurso sobre los big data?  Charlotte Ryan y Kersti Wissenbach recientemente publican sendos comentarios sobre la necesidad de darles la vuelta a los discursos tecnocéntricos dominantes. Ambas proponen ubicar a las personas en el centro de nuestra actividad como investigadoras, haciendo preguntas sobre las comunidades en lugar de sobre las tecnologías. Helen Kennedy habla  en otro artículo de la exigencia de explorar desde las ciencias sociales cómo la gente experimenta los datos. En el fondo subyace la pregunta ¿tecnología (e investigación) para qué?

Estas propuestas incitan ideas diferentes pero relacionadas.

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Que nadie secuestre el Big Data

A pesar de lo que sabemos acerca de cómo los big data se emplean para espiarnos, manipularnos, mentirnos y controlarnos, todavía hay personas que se emocionan por el bombo generado por las redes “sociales”, el  machine learning y el  business intelligence. En el otro extremo del espectro se habla de que necesitamos convertirnos en anacoretas digitales, parte de sectas cibernéticas secretas y aisladas.

Soy una gran fan de la encriptación y las redes privadas virtuales. Y sí, los CEO de las corporaciones tecnológicas tienen más recursos que los gobiernos para comprender las realidades sociales e individuales. La consecuencia está clara: la ciudadanía pierde su capacidad de acción frente a los poderes privados.

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Fake news, ¿de quién es la responsabilidad?

Desde que, para nuestra sorpresa, el Brexit y Trump ganaron el año pasado, parece que estamos viviendo en la llamada “era de la postverdad”. Recientemente estamos confirmando que las noticias falsas han desempeñado un papel fundamental en los resultados de las votaciones del último año y medio. Pero ¿qué hay detrás y quién debería tener la responsabilidad de controlar las fake news?

Un reciente informe alerta de que uno de cada cuatro norteamericanos visitó alguna página de noticias falsas durante el periodo anterior a las elecciones que llevaron a la Casa Blanca a Donald Trump.  La consultora Cambridge Analytica accedió  a los perfiles de 87 millones de personas en Facebook para pronosticar su voto e influir en ellas a favor de Trump. Y el  Oxford Internet Institute acaba de publicar otro informe en el que concluye que, en Twitter, la red de seguidores de Trump comparte y circula más variedad y cantidad de noticias falsas que todo el resto de agentes políticos combinados.

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Torpes inicios en la persecución de la pesca ilegal mediante 'big data'

El Overseas Development Institute acaba de lanzar el primer análisis exhaustivo de las principales plataformas big data dedicadas a observar la pesca, que ofrecen oportunidades únicas para respaldar el monitoreo y la vigilancia de la sobrepesca y la pesca ilegal. Sin embargo, el estudio indica que aún hay mucho camino por delante. 

Este asunto es crucial, porque, por ejemplo, en la región costera que se extiende desde Senegal a Nigeria, el 50% de los recursos pesqueros están sobreexplotados y un tercio de esto se debe a la pesca ilegal, según la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación. No solamente parte de ese pescado termina en nuestros platos; la sobrepesca y la pesca ilegal fomentan, entre otras cosas, la emigración. 

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Basuras marinas en España: menos bolsas, pero más plásticos de la agricultura

La progresiva reducción del consumo de bolsas de plástico en España entre 2010 y 2015 se ha traducido directamente en una disminución de bolsas desechadas en las playas y riberas, según  una investigación que acaba de publicar el Programa "Análisis, Investigación y Comunicación de Datos" de la Universidad de Deusto. Sin embargo, los plásticos relacionados con la agricultura se han convertido en un problema grave.

La cuestión de las basuras marinas es muy desconocida. Sin embargo, es tan grave que el Programa de Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA) ha lanzado este año  una campaña global para eliminar en 2022 las fuentes de basura en los océanos. Las basuras marinas más frecuentes y preocupantes son los plásticos. El PNUMA calcula que más de 8 millones de toneladas de plásticos terminan en el mar cada año, el equivalente a tirar un camión entero de plásticos cada minuto. A este ritmo, en la próxima década nuestros océanos tendrán alrededor de 1 kilo de plástico por cada 3 kilogramos de pescado.

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