Desarrollan herramienta para mediciones cuantitativas de personas y temas que aparecen en las noticias

El Instituto Brown desarrolló la Stanford Cable TV Analizer, un programa interactivo y potenciado con inteligencia artificial que tiene el objetivo de proporcionar tanto al público como a los investigadores del área, una base de datos pormenorizada de las transmisiones de tres canales de cable populares en Estados Unidos, CNN, Fox News y MSNBC, con miras a su agregación y análisis a gran escala.

Hasta ahora, la herramienta recopila un total aproximado de 270 mil horas de transmisiones televisivas recopiladas desde enero de 2010 hasta el 27 de agosto de 2020, mismas que se actualizan día con día.

Ello representa más de 10 años de transmisiones y transcripciones tomadas de las cadenas estadounidenses previamente mencionadas.

Además, por medio de inteligencia artificial, la herramienta es capaz de detectar rostros, identificar personajes públicos y estimar características como el género, la edad, entre otros datos, de forma automática.

Según palabras de Maneesh Agrawala, director del proyecto y profesor de ciencias computacionales del Instituto Brown, la herramienta permitirá «realizar mediciones cuantitativas de las personas y los temas que aparecen en las noticias, lo que puede ayudar a identificar sesgos y tendencias en la cobertura de noticias en la televisión por cable».

Se adelantaron algunas tendencias que han gobernado la cobertura en medios durante los últimos años. Entre los hallazgos se encontró que la tasa de presentadoras femeninas sobre presentadores masculinos ha aumentado del 0.41 al 0.54 desde la década pasada.

Por otra parte, Donald Trump y Barack Obama fueron las figuras que más veces aparecieron en televisión durante el mismo periodo, con Trump sumando el doble de screen time con respecto a su contraparte demócrata.