Considerando que, en ocasiones, el data de una empresa es casi infinito, las capacidades mentales del ser humano no soportan la monstruosa cantidad de información que se maneja en ellas.
A medida que el volumen de datos sigue creciendo exponencialmente, las compañías necesitan una mejor manera de comprender, utilizar y obtener beneficios de todo eso que ya tienen. Narrative Science surge de la necesidad de transformar la información en materia aprovechable.
Quizá resulte difícil comprenderlo en un principio, pero cuando la tecnología ha alcanzado niveles insospechados, Narrative Science puede convertirse en una vía alterna para que los principales medios de comunicación gestionen todo su contenido informativo de manera rápida.
El fundador de Narrative Science, Kristian Hammond, asegura que no hay de qué preocuparse. El tsunami de las llamadas Robonews no van a sustituir al reportero común, sino que el universo de las noticias escritas se expandirá dramáticamente, ya que las notas serán fácilmente leíbles, de último minuto y podrán desarrollar vasta cantidad de contenido que un periodista aún no puede cubrir.
Para que Narrative Science funcione es necesario acumular datos de alta calidad y estadísticos. Por ello, las finanzas y los deportes son los temas ideales. Ambos implican información estadística-numérica que el sistema procesa y decodifica de manera eficaz.
Algunos fanáticos del baseball han creado modelos que calculan las probabilidades de ganar de algún equipo. El algoritmo puede ser programado para ponderar cuál ha sido el juego más dramático hasta el momento. A continuación, los algoritmos tienen que adaptarse a una serie de datos para poder “comprender” mejor lo que procesará. Por ejemplo, debe saber que el equipo con el mayor número de carreras debe ser declarado ganador.
Para la creación de Narrative Science, periodistas e ingenieros trabajaron en conjunto para que el programa fuese capaz de “analizar” una noticia desde varios ángulos: ¿Quién ganó el juego?, ¿fue una victoria anunciada o una sorpresa?, ¿fue un buen partido para x jugador?
En ocasiones los algoritmos dan pasos en falso. Esto sucede cuando, en un partido, algo inusitado acontece. Más allá de esto, el sistema funciona con normalidad.
Esta es una íntegra robonews en su idioma original:
Friona fell 10-8 to Boys Ranch in five innings on Monday at Friona despite racking up seven hits and eight runs. Friona was led by a flawless day at the dish by Hunter Sundre, who went 2-2 against Boys Ranch pitching. Sundre singled in the third inning and tripled in the fourth inning … Friona piled up the steals, swiping eight bags in all …
[Wired]