Tre milioni di cronache sportive scritte automaticamente in un solo anno da Narrative Science per un sito di risultati sportivi.
Authomated Insight ha oltre 400 siti e 500 applicazioni per ‘’coprire’’ in maniera automatica tutte le squadre dei gironi studenteschi (il nerbo dello sport Usa) di basket, football e baseball. E ha clienti come Microsoft, Bloomberg e Yahoo. E ora si sta dedicando alla produzione robotizzata per i social media di tweet relativi ad atleti e squadre sportive sfruttando l’ accesso a più di 2.000 account Twitter,
I dati forniscono un’ idea illuminante della crescita delle aziende che si occupano di giornalismo automatizzato in America.
La questione è al centro di un ampio e interessante articolo dell’ American Journalism Revue, ‘’Robot Writers and the Digital Age’’, in cui Samantha Goldberg analizza lo stato delle cose, partendo dalle due aziende pilota nel settore, Narrative Science e Automated Insights.
I loro fondatori, osserva Goldberg, si vedono più complementari che concorrenti di grandi testate e agenzie tradizionali come Reuters, Bloomberg o Yahoo, in quanto la loro funzione è soprattutto quella di aiutarle a produrre grandi quantità di notizie ad una frazione di quanto costerebbero se venissero prodotte da giornalisti professionisti.
“Forniamo dei contenuti che avrebbero un costo proibitivo se fossero realizzati da umani’’, spiega molto chiaramente Kris Hammond, co-fondatore di Narrative Science.
I giornalisti temono che ciò finisca per alterare il loro ruolo. Ma Steve Buttry, uno dei dirigenti di Digital First Media, ribatte invece che questi sistemi rafforzano il valore del lavoro giornalistico.
Come funziona
Goldberg descrive l’ attività di Gamechanger Media, una mobile media company che ha lanciato un’ app nel 2010 che fornisce ai tifosi punteggi e altre statistiche sui campionati ‘’minori’’ e gli sport studenteschi negli Stati Uniti (che poi sono un bacino-chiave dell’ attività sportiva americana).  Dei volontari delle varie squadre inseriscono i dati per Gamechanger, ma l’ azienda vuole dare ai fan qualcosa in più dei semplici dati  e inserisce quindi la sintesi della gara e un piccolo sommario.
“E’ inutile dire che in decine di migliaia di partite delle serie inferiori non ci sono giornalisti”, osserva Ted Sullivan , fondatore e CEO di Gamechanger media. «Ma pensiamo che quei genitori e tifosi e quelle comunità scolastiche meritino la stessa dose di contenuti interessanti come lo sport professionistico”.
Ed è a questo punto che interviene Narrative Science. L’ azienda – racconta Goldberg – ha sede a Chicago e nasce da un progetto di ricerca che vedeva impegnati studenti di giornalismo e di informatica della Northwestern University. Narrative Science ha sviluppato un software chiamato Quill, che raccoglie e macina grandi quantità di dati e sputa fuori automaticamente articoli che i lettori possono facilmente capire.
L’ azienda ha collaborato con Gamechanger nel marzo del 2011 per aiutarlo a produrre storie sportive locali sulla base dei dati statistici registrati da scorekeepers volontari delle varie squadre. Gamechanger gira i suoi dati a Narrative Science, il cui software,  applicando delle regole predeterminate per le cronache sportive (stile ‘’tabellini’’ con delle vere e proprie cronache),  le riassume automaticamente visualizzandole sul sito di Gamechanger. I tabellini fanno parte del servizio premium di Gamechanger, che viene venduto a 7,99 dollari al mese.
“Abbiamo scritto circa tre milioni di cronache per loro l’ anno scorso”, ha precisato Hammond.
Narrative Science ha cominciato a muoversi anche nel campo dell’ informazione finanziaria, collaborando con Forbes e altre testate affermate. Leggendo le previsioni sulle borse di Forbes prodotte dal software, si potrebbe facilmente ritenere che siano state scritte da un umano.
Ciò, spiega Hammond, è dovuto alla capacità del software di adeguarsi al tono e allo stile indicati dai clienti.
Tweet Bot da Automated Insights
Un’ altra società che sta esplorando il  “giornalismo robotizzato” è Automated Insights, che ha cominciato a produrre cronache sportive automatizzate, col nome di StatSheet, nel novembre 2010. Poi ha cambiato nome e si è allargata nel 2011 per diventare una società editoriale digitale che produce contenuti informativi per imprese, settore immobiliare, assistenza sanitaria e altri tipi di attività .
Lo StatSheet Sports Network di Automated Insight, fondato inizialmente come un singolo sito web, statsheet.com, da un ex ingegnere di Cisco, Robbie Allen, nel 2007, ora ha più di 400 siti web e 500 applicazioni che coprono in profondità le squadre di tutti i college nei gironi delle NCAA (basket), NFL (football) e MLB (baseball).
E ora ha più di 10 clienti nel campo dei media, aziende come Microsoft, Bloomberg e Yahoo, ha detto Adam Smith , vice presidente di Automated Insight e responsabile del settore vendite e marketing.
L’ azienda – ricostruisce Goldberg – si è spostata ora anche alla produzione robotizzata di post per i social media. Il suo software genera tweet su atleti e squadre sportive contenenti “dati e notizie che possono interessare, come probabilità di vittoria, statistiche o fatti relativi ai singoli giocatori”, ha detto Smith, aggiungendo che l’ azienda ha accesso a più di 2.000 account Twitter, un grosso serbatoio di informazioni per produrre tweet automatici.
L’ anno scorso aveva fatto un accordo con Yahoo per produrre delle sintesi automatizzate per ogni partita della Fantasy Football durante la stagione.
Ecco qui sotto un esempio:
Potreste dire che l’ ha scritta un robot questa roba?, si chiede la didascalia.
Anche essendo completamente digiunui di gergo sportivo americano – rispondiamo noi – si capisce che è una sintesi più che decente di una partita.
Insomma, “invece di scrivere un articolo per i milioni di persone che potrebbero andare sulla piattaforma [di Yahoo ], il nostro software fornisce a Yahoo la possibilità di scrivere decine di milioni di articoli per ogni singola squadra “, spiega Smith
I robot prenderanno il posto dei giornalisti?
La domanda non poteva mancare.
La capacità dei robot di scrivere su una scala di quel genere e nello stesso tempo di personalizzare il contenuto è ciò che rende la tecnologia di queste società così potente, spiega Goldberg.
In breve, i computer possono fare in alcuni casi quello che gli umani non potrebbero.
Ad esempio l’ anno scorso Automated Insights ha lavorato con la Lega di Baseball di serie A (MLB) per creare Real-time Insights for MLB, una nuova piattaforma che produce un live feed di approfondimenti durante ogni partita e permette l’ utilizzo dei 120 anni di statistiche della MLB 120 anni di statistiche per inserire dati storici e fare previsioni su ciascun giocare.
Secondo Hammond la linea alla base del software consiste nello “scrivere storie in spazi attualmente scoperti”.
Matt McFarland, vice direttore della sezione sport dei college per il Washington Post, è d’ accordo nello sfruttare l’ opportunità di un software automatizzato per la creazione di contenuti in aree troppo complesse per usare giornalisti in carne e ossa.
” In casi come le Leghe minori o i gironi dei College non si può fare altro: è irrealistico pensare che una testata possa coprire tutto’’, ha aggiunto McFarland .
Ma questo software rischia realmente di cancellare posti di lavoro giornalistici?
Se questi strumenti sostituiscono posti di lavoro in qualche segmento dell’ editoria giornalistica, ‘’non penso che esso possa sostituire tutta l’ area del lavoro giornalistico che porta qualità e approfondimento’’ risponde McFarland.
E ci sono alcune cose – aggiunge – che i computer non possono ancora (il neretto è nostro, ndr) fare con la parola scritta. Per esempio ‘’probabilmente non si può insegnare a un computer a usare un po’ di sarcasmo o di ironia”.
Hammond annuncia che Narrative Science sta lavorando per migliorare la qualità dei suoi articoli con la creazione di “capacità analitiche più profonde, una maggiore espressività , parallelismi più interessanti e l’ uso della metafora”.  La società lavora anche con i clienti chiedendo dei feedback per migliorare i contenuti.
“La questione di fondo è che ci sono cose che le macchine fanno bene e cose che fanno meglio le persone”, osserva Hammond, aggiungendo che, naturalmente,  il software tenta di integrare i due livelli.