Analisi e intelligence di grandi dati, ottimizzazione del Seo, distribuzione social: la testata sperimenta applicazioni che coinvolgono i redattori in gruppi di lavoro anche internazionali
di Luca Salvioli
L’adozione di intelligenza artificiale nel giornalismo dipende principalmente dalla disponibilità dei dati. Si potrebbe anche dire che migliori sono i dati, da un punto di vista della ricerca qualitativa, ma anche come formato, migliore sarà l’utilizzo che potremo farne. A Lab24, l’area data-visual del Sole 24 Ore digitale, ce ne siamo accorti durante il covid. Le dashboard che abbiamo realizzato dal principio erano prodotte in maniera molto artigianale. I dati del ministero non erano ancora in formato machine readable. C’erano dei pdf da battere a mano nei tool. Tutto era emergenza.
Con il passare del tempo, e con dati fruibili, i nostri grafici sono stati automatizzati, e con le giuste formule anche alcuni elementi testuali sono stati automatizzati, in modo che il lettore capisse velocemente quando l’epidemia dava i primi segnali di ripartenza.
Testo generato automaticamente
La generazione di testi automatici a partire dai dati ha ormai un’ampia casistica internazionale. Dai pezzi con l’andamento dei mercati finanziari agli articoli sui bilanci societari, fino ai risultati sportivi. Questa è una prima generazione di utilizzi, mentre la seconda, quella dell’AI generativa, è più ambiziosa anche se ancora da esplorare, ovviamente in costante evoluzione.
E più ambiziose possono essere le applicazioni. Lab24 è stato selezionato per “Journalism AI”, un progetto di Intelligenza Artificiale applicato al giornalismo coordinato dalla London School of Economics. Il programma prevede la creazione di diversi gruppi di lavoro che si uniscono sulla base delle idee da sviluppare. Nel nostro team ci sono The Washington Post, Bloomberg e India Today. Abbiamo deciso di applicarci alle storie raccontate con i dati, con l’obiettivo di realizzare uno strumento che grazie all’Ai generativa possa semplificare la vita ai giornalisti, riducendo le attività noiose e ripetitive, accorciando i tempi di produzione e fornendo nuovi spunti per articoli e approfondimenti. Il prototipo a cui stiamo lavorando è un chatbot open source che, utilizzando diversi set di dati strutturati, come elezioni, censimenti, criminalità, assistenza sanitaria e così via, possa fornire dati filtrati, analisi preliminari e idee per nuova copertura giornalistica. Il database viene interrogato con linguaggio naturale, un chatbot appunto, con i prompt che sono ormai popolari grazie a modelli come ChatGpt e Google Gemini.
Il ruolo dei giornalisti nelle sperimentazioni
Nello sviluppo è decisivo poter sperimentare il più possibile con casi d’uso giornalistico reale. Affinché questa tecnologia sia di supporto alle redazioni, i giornalisti devono essere coinvolti dalle fasi iniziali nei nuovi progetti di integrazione dei linguaggi di grandi dimensioni. E al contempo non devono escludersi da soli per le preoccupazioni, pur comprensibili, legate alle conseguenze dei modelli di intelligenza artificiale sui posti di lavoro. In questa fase i cosiddetti “use case”, ovvero le idee giuste, le possibilità applicative che possano avere un valore reale, sono forse la parte più ambita.
L’utilizzo di chatbot è stato scelto da diversi gruppi di lavoro internazionali; nell’avvicinamento a un appuntamento elettorale, per esempio, come formula di ingaggio dei lettori che fanno domande puntuali e ottengono risposte. Questa nuova ondata di intelligenza artificiale generativa offre la possibilità di avere qualcosa in più rispetto alla semplice generazione di testi a partire dai dati. Può avere capacità predittive. Generare input che possano ottimizzare il lavoro, oppure strutturarlo in maniera nuova. Nel caso della classificazione degli articoli con i tag, ad esempio, Il Sole 24 Ore sta sviluppando un sistema che consenta di passare dal tradizionale tagging che raggruppa e organizza con regole tassonomiche statiche, a uno semantico dinamico, capace di capire come si muove un contenuto nel tempo, il che può aprire la strada a diversi utilizzi nel fornire al lettore percorsi di lettura che vadano oltre la notizia: approfondimenti pertinenti, pagine tematiche, nuove sezioni e altro ancora.
La fase di distribuzione
Un grande ambito di adozione dei nuovi algoritmi è quello della distribuzione dei contenuti. Seo e social prevalentemente. Gli articoli dei giornali, i video, i podcast viaggiano ben oltre i confini dei propri siti, con fortune di traffico alterne. E così la seo tradizionale sta lasciando sempre più spazio a Google Discover, onnipresente sugli smartphone, in particolare su Android, e quindi fonte di traffico sempre più rilevante per gli editori. Oggi ha il ruolo che fino a qualche anno fa aveva Facebook, ormai decisamente marginale, mentre i social favoriscono i contenuti nativi e diventano un punto di incontro per nuovi pubblici e nuovi linguaggi.
Al Sole 24 Ore è stato implementato un pannello capace di generare su richiesta una serie di metadati seo e social che accompagnano l’articolo nella fasi di distribuzione. Ne fanno parte alcune sintesi che vengono proposte per i social, oltre alle proposte di titolo e seo e title tag. Un altro pannello propone invece contenuti e correlati (o supporti o corredi) multimediali più pertinenti rispetto all’articolo in modo che possano essere messi più facilmente a disposizione di quei lettori che vogliano approfondire quel filone.
