¿Periodismo maquínico? Automatización del trabajo y analítica de datos en la producción profesional de noticias

Resumen

Introducción: Los sistemas de aprendizaje automático mantienen una doble relación con el trabajo humano: por un lado, necesitan explotarlo para su funcionamiento efectivo; por el otro, lo regulan, ya que se utilizan para la vigilancia, el control del tiempo laboral y la productividad. En este artículo abordaremos la interacción de este tipo de sistemas con el trabajo periodístico en redacciones que producen información escrita. Objetivos: Analizar las implicancias que la automatización y la analítica de datos tienen en: 1) El proceso de trabajo. 2) Los productos periodísticos. 3) Las agendas y criterios de noticiabilidad. Metodología: Al tratarse de un ensayo académico, este abordaje se apoya en una revisión crítica de literatura combinada con análisis de ejemplos empíricos, a partir de revisión documental y comunicaciones personales con periodistas. Resultados: La revisión da cuenta de cambios en las rutinas de producción y en las expectativas de productividad de los periodistas, de la emergencia de perfiles no periodísticos que se integran como parte del proceso de trabajo en las redacciones, de transformaciones en formatos y estilos de escritura y la afectación de los modos de selección, jerarquización y tematización de la información periodística. Conclusiones: La discusión que se ofrece en el ensayo plantea una mirada crítica sobre las consecuencias que los cambios en los tres aspectos analizados tienen en la organización del trabajo periodístico y sus agendas, que se ven afectadas por criterios opacos para quienes producen y consumen la información. Además, se abren preguntas por la dimensión creativa del trabajo periodístico.