Foto: Ahmad Hashim
Las noticias a menudo se denominan el "primer borrador de la historia", la primera grieta para dar sentido a las luchas y triunfos de nuestro tiempo. Sin embargo, un nuevo motor de inteligencia artificial podría cosechar esos borradores para descubrir el futuro. Al utilizar técnicas computacionales avanzadas para analizar dos décadas de historias del New York Times y otros recursos, el investigador de Microsoft Eric Horvitz y la científica del Instituto Tecnológico de Israel Kira Radinsky, piensan que podrían identificar las conexiones subyacentes entre eventos del mundo real y predecir lo que sucederá después.
El truco es que muchos eventos de interés periodístico (disturbios, brotes de enfermedades), dice la BBC, están precedidos por otras noticias menos dramáticas. Pero, al excavar a través de una gran cantidad de historias, estas asociaciones que de otro modo se pasarían por alto se pueden eliminar.
En su trabajo de investigación, los dos científicos dicen que usando una mezcla de informes de noticias archivados y datos en tiempo real, pudieron ver vínculos entre sequías y tormentas en partes de África y brotes de cólera.
Por ejemplo, en 1973 el New York Times publicó noticias de una sequía en Bangladesh, y en 1974 informó una epidemia de cólera.
Tras los informes de otra sequía en el mismo país en 1983, el periódico informó nuevamente de muertes por cólera en 1984.
"Las alertas sobre un riesgo posterior de cólera podrían haberse emitido con casi un año de anticipación", escribieron los investigadores Eric Horvitz, director de Microsoft Research, y Kira Radinsky, estudiante de doctorado en el Instituto Tecnológico Technion-Israel.
Este modelo no necesariamente significa que, para Bangladesh, la sequía siempre conducirá al cólera. Pero, al ver los sucesos con la vista puesta en el futuro, una sequía inminente podría ser una señal para que los administradores de agua de Bangladesh vigilen de cerca sus programas de tratamiento, o para que los trabajadores de la salud tengan cuidado con un brote.
Se identificaron vínculos similares entre la sequía y el cólera, según la Revisión Tecnológica del MIT, para Angola.
En pruebas similares que involucraron pronósticos de enfermedades, violencia y un número significativo de muertes, las advertencias del sistema fueron correctas entre el 70 y el 90 por ciento de las veces.
Técnicas como esta se usan en la ciencia todo el tiempo. Los enfoques de redes neuronales, aprendizaje automático e inteligencia artificial han ayudado a YouTube a descubrir, sin intervención humana, qué son los gatos y han ayudado a los paleontólogos a acelerar la búsqueda de fósiles. Debido a que pueden analizar grandes extensiones de datos, las computadoras son particularmente adecuadas para extraer algunas de las tendencias no obvias que impregnan la historia. Tom Simonite del MIT:
Muchas cosas sobre el mundo han cambiado en las últimas décadas, pero la naturaleza humana y muchos aspectos del medio ambiente se han mantenido igual, dice Horvitz, por lo que el software puede aprender patrones incluso de datos muy antiguos que pueden sugerir lo que está por venir. "Estoy personalmente interesado en obtener datos más atrás en el tiempo", dice.
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