Explicadores en la Era de la IA: Medios de Comunicación
Cuéntame más: Contextualizar noticias complejas generando explicaciones semiautomatizadas.
Los “Explainers” (Explicadores) en el Periodismo
Vox es muy conocido por sus explicadores, que se promocionaba así:
«Vivimos en un mundo de demasiada información y muy poco contexto. Demasiado ruido y pocas ideas. Ahí es donde entran los explicadores de Vox».
Ahora, en su web vox.com/archives/explainers/2025/5/1, los presenta así:
En un mundo con demasiado ruido y demasiado poco contexto, Vox te ayuda a dar sentido a las noticias. No te inundamos con titulares que inducen al pánico ni corremos para ser los primeros. Nos centramos en serte útiles, desglosando las noticias de forma que informen, no que abrumen.
Otro ejemplo es: theguardian.com/tone/explainers. Pero hay más medios, como el NYT, que los utiliza.
¿Qué es un explainer y cómo puedes escribir uno eficaz?
Los explicadores desglosan los temas complicados de las noticias de forma rápida y clara, y responden a las preguntas que los lectores buscan en Internet.
También pueden guiar a los lectores a través de dilemas personales, como «cómo declarar sus impuestos».
¿Qué temas son buenas preguntas explicativas?
Una buena pregunta explicativa es aquella que la gente no puede responder con una búsqueda rápida en Google.
¿Qué valor tienen las preguntas explicativas?
El formato de preguntas y respuestas es fácil de navegar y más digerible, sobre todo en la pantalla de un teléfono, que un artículo con formato de párrafo continuo.
¿Cómo se escribe un explicador eficaz?
Algunas recomendaciones:
Los temas complejos que aparecen en las noticias suelen ser buenos explicadores. Por ejemplo, cuando varios medios de comunicación escribieron magníficos artículos explicativos desglosando las acciones de un gobierno y lo que significaban. Los procesos también pueden dar lugar a explicaciones eficaces, como por ejemplo cómo presentar una reclamación al seguro.
Empieza el artículo con un desglose del tema, seguido de preguntas y respuestas o subtítulos que presenten los distintos elementos. Piensa en las preguntas que tendrán los lectores (y averigua qué buscan en Google sobre el tema).
Escribe en un tono conversacional. No utilices jerga y escribe de forma clara y concisa.
Asegúrate de que el artículo se sostiene por sí mismo y no depende del conocimiento del tema. Incluye enlaces por si la gente quiere profundizar.
Considera los videotutoriales. Los vídeos son un formato estupendo para desglosar un tema complejo y pueden añadirse a otros artículos sobre el mismo tema.
El Ejemplo de NYT
El New York Times ha utilizado un formato de artículo apto para móviles para desmitificar cuestiones complicadas. Los artículos, llamados explicadores, están estructurados como una serie de preguntas y respuestas, y cada respuesta fluye lógicamente hacia la siguiente. Los explicadores desmenuzan los temas complicados de las noticias de forma rápida y clara, y responden a las preguntas que los lectores buscan en Internet. También pueden guiar a los lectores en dilemas personales, como la declaración de la renta.
Su equipo de audiencia utiliza herramientas como Google Trends y los comentarios de los lectores sobre los artículos del Times para informar de sus recomendaciones a los editores sobre qué temas explicar. Su objetivo, dicen, es orientar sobre «las preguntas que más piden los lectores».
Sobre el arte del “explicador”:
¿De dónde sacan los periodistas ideas para sus artículos explicativos?
Muchos artículos explicativos empiezan cuando los propios periodistas tienen preguntas sobre un tema de actualidad. Algunos reporteros escriben sus preguntas sobre un tema antes de empezar a investigar un artículo.
Dicen que a menudo obtiene ideas de conversaciones informales con sus editoras, que aportan el sentido, las ideas, de cuándo algo tiene que ser más accesible para el lector medio.
Los periodistas pueden centrar el debate público en temas importantes: Escribiendo artículos explicativos o relacionando las noticias actuales con temas poco debatidos, aumentando la relevancia de estos temas para los principales responsables de la toma de decisiones y los votantes.
La redacción del departamento de salud de NYT escribe muchos artículos explicativos, dicen, porque la gente tiene que acudir a una fuente de confianza cuando un tema que afecta a su salud entra en el ciclo de las noticias. Cuando el medicamento para la diabetes Ozempic llamó la atención en las redes sociales por su uso para perder peso, escribieron un artículo explicativo sobre cómo funciona el medicamento y sus posibles efectos secundarios. Con toda la información sobre el fármaco -algunas de ellas poco fiables- que circulaba por las redes sociales, quería ofrecer una guía sencilla y precisa.
Algunos otros se centran en temas que desconciertan a sus amigos y familiares, y la confusión de éstos aparece a menudo en sus mensajes de texto.
Cuando un cierto número de amigos pregunta a un periodista: «¿Qué es esto?», es señal de que ha llegado el momento de una explicación.
Un explicador también puede explicar un término desconocido. Por ejemplo, un corresponsal de seguridad nacional y asuntos jurídicos, escribió un artículo explicativo sobre el juicio de Stewart Rhodes, el líder de Oath Keepers condenado a la pena de prisión más larga por conspiración sediciosa en relación con el ataque del 6 de enero al Capitolio.
Y conspiración sediciosa significa... ¿qué, exactamente? En un artículo periodístico tradicional, el término podría definirse rápidamente, pero no explorarse en profundidad. El corresponsal dedicó un artículo a explicar la sedición y en qué se diferencia de la insurrección y la traición.
¿Cómo se nos ocurren las preguntas?
Cuando a algunos del NYT se le ocurren preguntas para un artículo, vuelve a la lista que hizo antes de empezar su investigación. Les recuerda todas las cosas sobre las que quería saber más antes de empezar a investigar el tema. Esto permite centrarse en las preguntas y respuestas que mejor servirán al lector.
... y ¿cómo responderlas?
Aunque el estilo de un explicador es más informal que el de un artículo tradicional -de hecho, es «idealmente conversacional»-, la información no es menos rigurosa. Para encontrar respuestas autorizadas, puede consultar a expertos como médicos, profesores o investigadores. Todas las respuestas de un artículo explicativo están respaldadas por hechos, como cualquier otro artículo de un medio de comunicación prestigioso.
¿Cómo está organizada la información?
Algunos dividen la información en secciones que se construyen naturalmente unas sobre otras. Llevan al lector a través de un fundamento básico y luego a través de dos o tres factores de complicación de tal forma que le resulte fácil llegar a lo siguiente porque ya ha asimilado lo anterior.
En la explicación de la sedición, por ejemplo, el corresponsal primero definió el término («¿Qué es la sedición?») antes de pasar a cuestiones más complejas («¿Es lo mismo sedición que insurrección?»).
El objetivo es que las secciones sean del tamaño de un bocado. Por lo general, mantienen, varios, sus respuestas en menos de tres párrafos.
¿Cómo es el proceso de edición?
La parte difícil es reducir páginas de notas a un artículo que sea a la vez completo y conciso.
«Tu trabajo es ser el CliffsNotes», dijo una reportera senior. «Aunque parezca que sabes lo suficiente como para escribir un libro». Su regla de oro es limitar la información a los datos que se tienen que conocer: un explicador debe dar al lector información suficiente «para poder hablar con alguien en un cóctel», dijo.
Reconocen que a menudo es más difícil escribir un texto explicativo cuando se conoce bien un tema, porque los detalles que a ella le parecen obvios pueden no serlo para un lector. La autoedición es una habilidad que resulta más difícil cuando se sabe mucho que cuando algo es nuevo para el que escribe.
¿Cuál es el valor de los explicadores?
El formato de preguntas y respuestas es fácil de navegar y más digerible, sobre todo en la pantalla de un teléfono, que un artículo con formato de párrafo continuo, como se ha dicho antes. Se trata de hacer que la gente asimile la información lo más fácilmente posible.
Este formato parece contradecir la antigua tradición periodística de presentar los nuevos detalles sobre un tema en orden descendente de importancia. Claro, el instinto como reportero era: ¿qué valor tiene repetir información conocida y no sacar a la luz hechos nuevos?
Pero, poco a poco, los reporteros han llegado a ver el valor de guiar a los lectores a través de las montañas de información disponible sobre un tema, y de señalar las conexiones que de otro modo podrían perderse.
Explainers en la Era de la IA: Medios de Comunicación
El equipo de innovación de News Labs de la BBC empezó a experimentar con el Periodismo Estructurado en 2015, trabajo que ha continuado en la década de 2020, con una serie de proyectos que expresan las noticias como narración gráfica, periodismo «explicativo» a nivel de concepto y noticias resumidas.
Se trata de un ejemplo de proyecto de periodismo automatizado y estructurado que aborda los retos de los nuevos artefactos informativos y flujos de trabajo es el trabajo de la BBC sobre «explicadores» breves que añaden contexto a las noticias.
Estos «explicadores» o «explicables» están diseñados para proporcionar información de fondo adicional opcional a la que pueden acceder las audiencias que tengan un contexto adicional para entender la noticia, pero que pueden ignorar las audiencias que ya tengan ese contexto.
En la BBC, publicar explicadores a escala requirió el desarrollo de un sistema para crearlos, gestionarlos y acceder a ellos: un proyecto conocido como Explainer Builder (BBC News Labs, 2023). Este proyecto introdujo el concepto de contexto variable en BBC News y demostró cómo algunas audiencias valoran el fácil acceso a más contexto. Al superar los retos culturales, editoriales, políticos y técnicos de la producción y publicación de explicadores, estos proyectos de contenidos estructurados sentaron un precedente para la producción y gestión de contenidos a nivel de subartículo, incluida la producción automatizada de dichos contenidos mediante LLM.
Hacer las cosas más comprensibles: Con tanta información a su alcance, los periodistas no deben centrarse sólo en dar información, sino también en aportar contexto mediante comentarios, explicaciones o visualizaciones interactivas de datos.
Las interpretaciones estructuradas y automatizadas de las noticias son ahora mucho más fáciles de implementar en la producción rutinaria gracias a los LLM y la IA generativa. La mayoría de estas formas de noticias requerían un laborioso montaje de estructuras, como plantillas NLG o árboles de diálogo conversacional, o un laborioso esfuerzo editorial para poblar esas estructuras, como contenido explicativo o elementos gráficos.
Este trabajo de la BBC sobre la aplicación estructurada de «explicadores», tiene algunas ventajas. Los «explicadores» son útiles para las audiencias que aún no conocen el contexto necesario, como las audiencias más jóvenes o menos formadas, y también permiten a los periodistas evitar sobrecargar a los consumidores frecuentes de noticias con la repetición de hechos básicos.
Hacer que estos explicadores sean reutilizables y opcionales para las audiencias requiere que se creen y gestionen por separado, como unidades estructuradas de contenido. La BBC demostró y publicó por primera vez explicadores utilizando técnicas totalmente estructuradas, centradas en periodistas que producían y mantenían repositorios de explicadores manualmente. Este trabajo, el proyecto «Explainer Builder», produjo contenidos explicativos útiles que se publicaron a pequeña escala y que dieron buenos resultados entre el público.
Sin embargo, no fue posible desplegar «Explainer Builder» a escala, porque la carga de producir y mantener explicadores a mano era demasiado grande. Sin embargo, poco después de que aparecieran modelos lingüísticos útiles, se desarrolló un proyecto posterior que utilizaba estos modelos para generar automáticamente borradores de explicadores, reduciendo así sustancialmente esa carga.
Cuéntame más: Contextualizar noticias complejas generando explicaciones semiautomatizadas
El prototipo muestra un explicador ampliable para que los usuarios obtengan más información sobre un tema determinado.
Otro proyecto, llamado «Tell Me More» (“Cuéntame más”; también de BBC News Labs), proporcionó una vía factible para su uso generalizado de este formato (que es diferente a un Explainer), y a principios del 2024 se estaba evaluando con periodistas y audiencias.
El objetivo es poder proporcionar más información contextual en los artículos para que las noticias complejas sean más accesibles a un conjunto más diverso de lectores.
«¡Es como si pensaras que llevo leyendo sobre estas cosas desde que nací!»
La BBC reconoce que excluye e incluso averguenza a sectores de su público al no incluir suficiente contexto en las noticias complejas.
Cuéntame más surgió de una sesión de ideación sobre cómo contextualizar noticias complejas, y fue una de las dos ideas que se llevaron a un ciclo de proyecto completo. El concepto era un pequeño bloque explicativo ampliable en la parte superior de un artículo de noticias que explicara algunos de los conceptos clave que pudieran no estar totalmente explicados en el artículo o en los que se dieran por supuestos algunos conocimientos previos. La idea era ofrecer información de fondo opcional a los miembros de la audiencia que no estuvieran al día de las complejas noticias en curso.
Tras esta sesión inicial de ideación, empezaron a trabajar en la construcción de un prototipo que utiliza la automatización y el aprendizaje automático para identificar términos complejos de los artículos y generar explicaciones para ellos.
A continuación, los periodistas pueden subtitular esas explicaciones y utilizarlas para añadir más contenido contextual a un artículo.
El objetivo de este prototipo es doble
proporcionar más información contextual en el artículo para que las noticias complejas sean más accesibles a un conjunto más diverso de lectores
proporcionar flujos de trabajo semiautomatizados para que los periodistas creen estas explicaciones con el fin de aumentar la eficacia, la coherencia y la precisión de las explicaciones.
El prototipo de la BBC identifica automáticamente los temas de un artículo que podrían requerir una explicación, y luego utiliza GPT-3 (un modelo de IA de lenguaje natural) y contenido prepublicado de BBC News para generar automáticamente sugerencias de textos explicativos para esos temas.
Ahora se están centrando en cómo pueden hacer llegar estas explicaciones a los miembros de la audiencia para que las validen. Por ejemplo, probarlo en el contexto de la actual crisis del coste de la vida. Se trata de un tema complejo de actualidad, y es especialmente relevante para su público objetivo.
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