Os pesquisadores da EPFL desenvolveram recentemente um algoritmo que mapeia o panorama da mídia e revela tendências e influências ocultas na indústria de notícias.

Os consumidores de notícias podem não estar cientes de que a forma como seu meio de comunicação local seleciona e apresenta as notícias pode ser afetada pelo grupo de mídia que o possui. Em um momento de desinformação galopante, é exatamente esse tipo de influência externa na mídia que as pessoas deveriam conhecer.

Pesquisadores do Laboratório de Sistemas de Informação Distribuídos (LSIR) da EPFL descobriram uma maneira de tornar a indústria de notícias mais transparente. A iniciativa deles, Observatório de mídia, mapeia o panorama da mídia suíça e internacional por meio dos tópicos que os meios de comunicação locais escolhem cobrir. Em seguida, usa essas escolhas para identificar possíveis influências externas nas saídas. "A principal dificuldade dessa abordagem é a ausência de uma linha de base objetiva:o simples ato de selecionar histórias é inerentemente tendencioso. Portanto, decidimos comparar milhares de fontes de notícias e, em seguida, mapeá-las com base em suas semelhanças, "diz Jérémie Rappaz, um pesquisador do LSIR e um dos principais autores do estudo.

A abordagem dos pesquisadores não agrupa apenas os meios de comunicação geograficamente e por seleção de tópicos, mas também, crucialmente, revela o impacto dos grupos de mídia que os possuem. Uma vez mapeado, qualquer mudança repentina na linha editorial estabelecida de um determinado meio de comunicação é imediatamente aparente. "Muitas dessas mudanças resultam de uma mudança de propriedade, uma vez que os meios de comunicação tendem a se concentrar em tópicos favorecidos pelo grupo a que pertencem, "diz Rappaz. No entanto, os consumidores de notícias não sabem necessariamente a qual grupo seu meio de comunicação local pertence, caso existam. Os pesquisadores da EPFL procuram preencher essa lacuna identificando os vínculos entre os meios de comunicação por meio do conteúdo que publicam e destacando a extensão da concentração da mídia.

"Grupos de mídia na Suíça e no exterior estão cada vez mais juntando seus recursos a fim de cortar o custo de produção de histórias. Infelizmente, a concentração de mídia desse tipo reduz a gama de visões a que os consumidores são expostos. Isso é preocupante, especialmente quando as opiniões que obtêm são tendenciosas, ", diz Rappaz. Um exemplo notável dessa situação foi transmitido por John Oliver em um episódio recente de Last Week Tonight nos Estados Unidos. Ele mostra jornalistas em canais de TV locais de propriedade do Grupo Sinclair todos lendo um roteiro idêntico e comentando - ironicamente - sobre a falta de diversidade nas notícias.

Ferramentas de Personalização

O Observatório da Mídia tem o apoio da Iniciativa para Inovação na Mídia (IMI), baseada na EPFL, e firmou parceria com o jornal diário suíço Le Temps . Este apoio permitirá que a equipe LSIR leve seu projeto de mapeamento ao público no próximo ano por meio de uma plataforma online. O site servirá como modelo para a produção de notícias na Suíça e em todo o mundo, ao mesmo tempo em que conscientizará o público sobre os perigos da desinformação. "Temos o prazer de fazer parte do projeto LSIR, "diz Gaël Hurlimann, co-editor-chefe e diretor digital da Le Temps. "Nós realmente queremos entender, e ajudar o público a entender, o que a concentração da mídia significa para todos nós. É importante ser transparente sobre os fatores que influenciam a produção de notícias:essa é a única maneira de construirmos confiança entre nós - a mídia - e nossos consumidores. E quem sabe, talvez as descobertas do estudo nos convençam a fazer algumas mudanças na forma como trabalhamos. "

A plataforma baseada na web usará tecnologia de código aberto. Será construído em algoritmos de personalização, semelhantes aos usados ​​por sites como Netflix e Amazon Prime, que sugerem vídeos com base no histórico de exibição das pessoas. "Aplicamos esse conceito aos dados de cobertura da mídia e ficamos muito surpresos com o que poderíamos fazer com ele, "diz Rappaz. Os pesquisadores alimentaram o algoritmo com cerca de 500 milhões de artigos publicados por 8, 000 fontes diferentes nos últimos três anos. O algoritmo avaliou como as notícias individuais eram tratadas por diferentes meios de comunicação, agrupando os pontos de venda com base em suas semelhanças e revelando as ligações entre eles e as influências sobre eles.

A equipe LSIR espera que sua plataforma de pesquisa e web incentive as pessoas a uma abordagem mais crítica das notícias que consomem, e ajudar os jornalistas a investigarem como as histórias são cobertas.