Chris Wiggins: "Ahora todo periódico es un start up"

- Conversación con el director científico de datos del New York Times durante su presentación en la UCSP

(Chris Wiggins en Arequipa)

Chris Wiggins es el director científico de datos del periódico New York Times (NYT) y con su equipo de análisis está abocado a encontrar nuevas formas para fidelizar a los consumidores de noticias en la era digital. En una época en que el sustento económico de los periódicos está trastabillando en el ámbito mundial debido al traslado de los lectores y anunciantes hacia Internet, el grupo que dirige Wiggins pretende utilizar el aprendizaje de máquinas y los modelos de predicción matemática  para conocer más los intereses y gustos de la audiencia del Times. Wiggins, quien llegó a Arequipa para participar del Machine Learning Summer Schools que organiza hasta hoy la Universidad Católica San Pablo, dialogó con la prensa local. Estas son algunas de las respuestas que dio al grupo de periodistas. 

En primer lugar, vale la pena preguntar si es muy difícil arreglar el periodismo en estos tiempos de inestabilidad. Al respecto, Wiggins dice que el oficio está bien, pero el modelo de negocios de los periódicos está llegando a su fin. “La gente reconoce que necesita del periodismo. El problema es que durante mucho tiempo la principal fuente de ingresos de los periódicos fue la publicidad, y eso empezó a cambiar con la llegada de Internet. Ahora la publicidad ha dejado de ir a los medios y se ha convertido solo en una fuente de ganancia para Google o Facebook”. 

Por esta razón, uno de los caminos que está siguiendo el NYT es fortalecer su sistema de suscripciones (principalmente las digitales). Una relación sólida con los lectores que pagan por los contenidos en línea, según Wiggins, puede ser mucho más provechosa y permitir que el medio no tenga que recurrir a contenidos triviales para incrementar su público.  

“Si pensamos solo en la publicidad como fuente  de ingresos todos los clicks son iguales y quieres obtener todos los que sean posibles. Pero cuando pasas  a un sistema de suscripción estableces una relación a largo plazo con los lectores ya que confían en lo que les ofreces y siguen viniendo a ti porque eres parte de un hábito diario”, sostiene Wiggins.  La capacidad de un periódico para valorar y juzgar la importancia de las noticias y no solo su potencial para ser compartida en las redes sociales puede ser la clave para mantener el liderazgo. Publicar contenidos de calidad y luego cobrar por ellos parece la mejor forma para mantenerse fuertes. 

FUTURO INCIERTO

Sin embargo, aún no existe nada seguro con respecto al futuro de la industria de los medios de comunicación. Estos años siguen siendo de ensayo y error para muchas empresas periodísticas. Por ejemplo, la revista estadounidense Newsweek que en 2013 abandonó su edición impresa, retornó al papel con un mensaje de Twitter audaz: #longliveprint (larga vida al papel).

Al respecto, el director científico de datos del NYT, indica que en este periodo de cambios y experimentación los medios de comunicación se comportan como start-ups, esas organizaciones temporales que están en busca de un modelo empresarial con capacidad de ser replicado masivamente. “Ahora toda empresa periodística es un start up. Ya sea una empresa de 165 años como el Times o un medio digital con solo un par de años de vida, todos están buscando cuál es el modelo de negocio, repetitivo y escalable que puede funcionar para el periodismo. Porque en el 2016 aún no sabemos cuál es ”, añade Wiggins. 

En este punto, un reportero le pregunta a Wiggins: ¿si es que el periodismo impreso está en extinción? Según el científico, en estos tiempos no todas las compañías van a poder mantener una edición impresa. Es incierto el tiempo que vaya a durar el papel como soporte de la información. En 2010, el CEO del Times, Arthur O. Sulzberger, Jr anunció que en un futuro cercano la edición en papel del matutino neoyorquino desaparecerá.  

Por esta razón, una organización que espera ser rentable debe prepararse para el cambio y tener a la mano datos que le permitan tomar las mejores decisiones para el futuro. “Ante algún cambio tecnológico podemos responder con rechazo y miedo. También podemos reaccionar de otra forma:podríamos identificar lo que realmente valoramos. En este caso, lo que valoramos es el periodismo, el oficio y no el papel, el árbol muerto. Entonces, si todos nosotros queremos seguir teniendo periodismo, debemos pensar en nuevas formas para preservar el periodismo y no las ediciones impresas”, apunta Wiggins.

LA VENTAJA DE LOS DATOS 

Ahora toca explicar en qué consiste el trabajo que realiza el grupo de ciencia de datos que lidera Wiggins en el Times. En primer lugar, se debe precisar que su equipo responde directamente al componente empresarial de la compañía. Su relación con el área periodística es solo de colaboración ya que su principal preocupación es utilizar los datos que pululan en las diversas plataformas digitales del periódico para entender a la audiencia y crear un mejor producto.  

Hoy estas plataformas le permiten a las empresas periodísticas conocer con qué contenidos se engancha más su audiencia. “Cada vez que hacemos click, movemos el scroll o compartimos alguna publicación se intercambia mucha información entre el lector y el periódico. Esto le da al medio la oportunidad de entender con qué información se está interesando más el usuario”, expresa Wiggins. Aprovechar estos datos permitirán darles cada vez más contenido relevante y personalizado a los lectores, para que, a largo plazo, sientan una real necesidad de acceder a las noticias ya sean en formato impreso o digital.  

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Aprendizaje de máquinas es transversal

Del 2 al 13 de agosto la Universidad Católica San Pablo (UCSP) congregó a científicos y especialistas internacionales en tecnología de la computación que formaron parte del programa el Machine Learning Summer Schools (MLSS), una escuela de verano sobre aprendizaje automático de las máquinas. Este evento, dirigido a estudiantes de posgrado (doctorados y maestrías), tuvo asistentes de Europa, Asia y América.  

Esta actividad, que fue organizada por el Centro de Investigación en Electrónica y Telecomunicaciones (CIET) de la UCSP, luego de catorce años de existencia por primera vez tuvo como sede una ciudad de Latinoamérica. Ediciones anteriores del MLSS se desarrolló en universidades de Estados Unidos, Australia, Alemania y China.

Según Efraín Mayhua, director del CIET, el Machine Learning o aprendizaje de máquinas permite dotarle de cierta inteligencia a las creaciones tecnológicas para que puedan predecir y optimizar sus procesos. Plataformas como Google, Netflix y Amazon funcionan a partir del aprendizaje autónomo para recomendar a sus usuarios búsquedas en Internet, películas o libros, respectivamente. 

Por su parte, Fernando Pérez, coordinador científico del MLSS,  el aprendizaje de máquina es un área transversal y sus aplicaciones no solo se reducen al ámbito computacional o de la ingeniería. "Durante el desarrollo del evento en Arequipa se ha discutido cómo se utiliza durante las ponencias como usar estas técnicas en la medicina, la agricultura y la logística", dijo.