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Nuevos perfiles tecnológicos en el mundo del periodismo

Los perfiles del nuevo periodismo

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Amy Webb es una futurista, estretega, autora y profesora de la Universidad de Columbia que centra sus estudios en el efecto que tendrá la tecnología en nuestra forma de gobierno, de vida y en nuestro trabajo. Recientemente, realizó una conferencia sobre las profesiones periodísticas que se darán en el futuro cercano.

Profesiones periodísticas futuro

Como podéis ver, entre estas profesiones se incluyen un analista de data y algoritmos, un productor de realidad aumentada, un experto en Data Science y un gestor de plataformas, entre otros. Desde Next Media os traemos las recomendaciones de Melody Kramer en Poynter para formarnos en estos nuevos roles. Estos serán los principales:

  • Analista de data y algoritmos

Suena complicado, pero en realidad no lo es. La estructura de la data y de los algoritmos son básicamente procedimientos que realizan tareas de manera fiable y eficiente. Puedes usar algoritmos para hacer cosas como calcular números muy largos o comprimir audio o producir miles de historias automatizadas a partir de un tema.

Si estás interesado, Dartmouth tiene una buena clase online sobre introducción a los algoritmos. Si prefieres los libros de texto, este es uno gratuito de Kart Mehlhorn y Meter Sanders, y este plan de estudios de la universidad de Western Australia.

Más información: CJR – Investigating the algorithms that govern our lives; Tow Center – Guide to Automated Journalism.

  • Reporterismo mejorado

Webb se refiere a reporteros que utilizan la inteligencia artificial como soporte para descubrir tendencias o diferentes enfoques de una misma historia. Puede sonar inverosímil, pero es la misma tecnología que se utiliza en los software de reconocimiento facial, de programación y de reconocimiento de voz.

Para aprender más sobre su base matemática, necesitarás tener conocimientos de programación, matemáticos y estadísticos. Después de haber adquirido tales habilidades, puedes leer este plan de estudios de Stanford, y luego complementarlo con estas vídeo clases de MIT.

Más información: 4 Examples of AI’s Rise in Journalism (And What it Means for Journalists)My battle to prove I write better than an AI robot called ‘Emma’

  • Productor de realidad aumentada

En el futuro, quizás se pedirá a los periodistas que generen experiencias de realidad aumentada con sonido, vídeo y otras experiencias ligadas a la informática pero aplicadas al mundo real.

Podéis informaros con este artículo de Kramer sobre cómo las redacciones pueden considerar los juegos de realidad aumentada. Si estás interesado en contar historias de diferentes maneras en tu redacción, puedes empezar con esta pieza de CJR que detalla muchos ejemplos, después leer estas series sobre el storytelling en la realidad aumentada y virtual. En ocasiones, este rol colaborará estrechamente con productores de historias, puedes leer como “Frontline” ha creado recientemente un documental en VR colaborando con Secret Location y Tow Center for  Digital Journalism.

  • Desarrollador de bots

¿Para qué sirven? Piensa en algo que te gustaría automatizar, o monitorizar, o hacer – y ahí es cuando puedes diseñar un bot para que te ayude.

Hay muchos tutoriales para desarrollar bots, y los puedes construir para cualquier tipo de plataforma imaginable. Un bot es el de Reddit Bit of News bot, que automáticamente resume ciertos artículos de Reddit. Incluso puedes construir bots sin saber de codificación. Si estás interesado en realizar el tuyo, aquí tienes este excelente tutorial de Darius Kazemi.

Más información: The New York Times has a 2016 Election botAutomation in the Newsroom.

  • Gestor de plataformas, experto en Data Science

Como gestor de plataformas, necesitarás conocimientos en A/B y otros test y experimentos multivariables, y un amplio conocimiento de las plataformas – ya que, gran parte de tu trabajo consistirá en probar estrategias en diferentes plataformas, monitorizar los resultados y repetirlo en los futuros test. Para ambas profesiones, os irán bien estas clases de estadística de Stanford, y clases de análisis de data y SQL – porque haréis malabares con una gran cantidad de data para medir los números y tomar decisiones para vuestra redacción. También te servirá la Data Science community de Reddit y la utilización de los  cuadernos de Jupyter para la visualización de data.

Comentarios

JimmiXzSw ha comentado:

19/02/2017 12:54

lOhpwL http://www.FyLitCl7Pf7ojQdDUOLQOuaxTXbj5iNG.com

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