I giornalisti di ricerca, indagano, interpretano e comunicano notizie e affari pubblici attraverso quotidiani, televisione, radio e altri media (ILO, 2018)
Probabilita di rischio basato sullo studio di Frey e Osborne
Caratteristiche del gruppo di professioni e occupazioni simili
Autore, giornalista e i linguista
Gli autori, i giornalisti e i linguisti di concepiscono e creano lavori letterari; interpretano e comunicano notizie e relazioni attraverso i media; traducono o interpretano da una lingua in un’altra (ILO, 2018)
- Giornalista
- Direttore di giornale
- Giornalista
- Giornalista sportivo
- Editore secondario
- Traduttore/traduttrice, interprete, linguista
Impatto tecnologico
Internet (notizie in linea, mezzi sociali) ha abbattuto i monopoli tradizionali di notizie che esistevano prima degli anni 2000 con la creazione di una competizione online e frammentando l’accesso agli inserzionisti (Petty, 2017). Nell’epoca attuale è possibile che un’agenzia di media esista online e abbia accesso ad un pubblico massiccio e a inserzionisti, generando continuamente rapporti e notizie e garantendo un alto impegno (The Economist, 2006).
Gran parte di ciò che i giornalisti segnalano o postano nei social media può ora essere automatizzato utilizzando strumenti di apprendimento automatico, come la scienza narrativa ( Natural Language Generation, 2018), che è in grado di creare relazioni narrative di qualità analizzando i dati in un linguaggio naturale. In effetti, se si legge un rapporto sui guadagni finanziari negli ultimi anni, probabilmente si legge un articolo o un comunicato stampa generato da una macchina (Reddan, 2017). Questi programmi saranno utilizzati in primo luogo nei rapporti finanziari/TS, i risultati delle elezioni nazionali o straniere e qualsiasi altro semplice rapporto, basato sulla manipolazione dei dati e dei numeri. La qualità di tali report generati dalle macchine è praticamente indistinguibile da un essere umano a causa del formato e del linguaggio utilizzati.
Tuttavia, questi software non sono nemmeno vicini al limite del loro impatto. Esistono già piattaforme online che “raschiano” i contenuti dai siti di notizie e “riscrivere” creativamente per la ripubblicazione. Il motivo del punteggio di bassa automazione è che il giornalismo come raccolta di reti e interazioni umane, così come il pensiero critico, la creatività, sulle indagini a piedi, ecc… è ancora al di là delle capacità di queste tecnologie (Holmes, 2016).
Esempi
Quill is a software from the company Narrative Science that has the ability to gather, analyse and integrate data to text with the structure and coherence that imitates a real person writing the report. “..Quill was being used to report on baseball games for TV and online sports outlets, and company earnings statements for clients such as Forbes…” (A.I. that automatically communicates relevant information at scale, 2018) all the way down to taking into account the emotional impact a story can have in the intended audience “..writing about sports for an audience likely to favour a particular team, for instance, Quill can write a story that softens the blow of a loss…”
(A.I. that automatically communicates relevant information at scale, 2018)
Nel 2015, il New York Times ha attivato il progetto noto come editor, che mira a insegnare alla macchina i processi di segnalazione giornalistica utilizzando i tag per le parti importanti di un articolo. Attraverso questo “apprendimento” il giornalista ha ora suggerimenti su tutte le informazioni storiche rilevanti relative ad una nuova storia aiutando così il processo giornalistico, riducendo il tempo di ricerca, liberando così più spazio per le interazioni umane che sono insostituibili dai Software(Editor , 2015).
La pubblicazione digitale DIGIDAY ha riferito che il Washington Post, ha utilizzato macchine per l’apprendimento e la propria intelligenza artificiale per inviare circa 850 articoli digitali nel 2017(Moses, 2018). L’intelligenza artificiale crea per la maggior parte brevi rapporti sullo sport e i risultati elettorali.
