Durante seis meses, la AFP y otros siete medios (Reuters, Schibsted, La Nación, Reach PLC, Deutsche Welle, Nikkei y Nice Matin) han analizado esta posibilidad. El grupo de trabajo, creado por Polis, un centro de reflexión de la London School of Economics, presentó sus conclusiones el martes en el festival JournalismAI.
Durante una semana del mes de noviembre, este grupo ha probado dos herramientas que permiten detectar los sesgos por género en textos en inglés y en fotografías.
Los resultados conjuntos muestran que los ocho medios participantes aún tienen mucho trabajo por delante: para los contenidos fotográficos, la proporción media de mujeres representadas es del 27,2%, frente al 72,8% de hombres. De los 1.430 textos en inglés analizados entre el 16 y el 20 de noviembre, el estudio muestra que las mujeres representan un 21% de las personas mencionadas y un 22% de las fuentes citadas. El algoritmo utilizado permite también calcular la extensión de las citas y muestra que las frases atribuidas a las mujeres son ligeramente más breves. La herramienta tiene otras aplicaciones posibles, como por ejemplo garantizar una cobertura equilibrada de los diferentes candidatos en una campaña electoral con el fin de garantizar contenidos más equilibrados.
Para tener más información sobre esta experiencia, se puede consultar la página web del grupo de trabajo: https://www.aijoproject.com/
Toda la información e imágenes son de AFP.
Link original: https://www.afp.com/es/actualidad-afp/la-inteligencia-artificial-puede-servir-para-paliar-sesgos-y-estereotipos-en-los-contenidos-periodisticos
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