Foto: La sede de The New York Times Company en Manhattan.
Este mes el periódico The New York Times ha lanzado una nueva columna dedicada a la tecnología personal con el ingenioso título de “Machine Lea ing” (aprendizaje automático). Pero, además, entre bambalinas el periódico está haciendo aprendizaje automático de verdad y por motivos muy serios: quiere predecir quién va a anular su suscripción antes de que suceda.
El Times ha contratado al matemático de la Universidad de Columbia (EEUU) Chris Wiggins como su primer “científico de datos jefe”. Wiggins, que ha creado modelos informáticos predictivos para establecer el origen de los virus, dirigirá a un pequeño grupo que intentará usar las matemáticas para ayudar a la casa editorial de 162 años a mantener o ampliar su base de suscriptores.
Wiggins explica que ha aceptado el trabajo a tiempo parcial porque es un gran fan del periódico y quiere ayudar a que sus 1.200 redactores y reporteros mantengan su trabajo. Cree que la ciencia de los datos puede ayudar a "un modelo de negocio muy trastocado".
El problema es que los anunciantes compran cada vez menos anuncios en los periódicos. La venta de anuncios impresos en Estados Unidos se hundió de los 47.000 millones de dólares que generaba en 2005 (unos 34.500 millones de euros) a los 19.000 millones en 2012 (unos 14.000 millones de euros), según el informe Pew sobre el estado de los medios . Y la venta de anuncios en línea no ha compensado estas pérdidas ni de lejos.
La respuesta del Times está en conseguir más suscriptores. La editorial ha subido el precio del periódico impreso y está vendiendo suscripciones digitales con la ayuda de su pago digital, lanzado hace casi tres años con un éxito significativo. En su presentación de unos resultados anuales en general poco halagüeños este mes de febrero, la empresa afirmaba que los suscriptores digitales aumentaron un 19% en 2013.
El director de información de la New York Times Company, Marc Frons, que tiene unos 500 empleados en los departamentos de tecnología de la información, tecnología y programación, afirma que hace un año la empresa reunió información que había estado en "distintos almacenes" y creado un grupo de inteligencia para empezar a explotarla. Esto forma parte de una tendencia generalizada en la que las empresas están usando datos más directamente para tomar decisiones de negocios (ver "Quien tiene los datos hace las reglas").
Wiggins dirigirá a un equipo de tres o cuatro personas con el mandato de experimentar y decidir si los problemas de el Times se pueden resolver gracias al aprendizaje automático, una serie de métodos estadísticos que usan datos existentes para hacer predicciones sobre situaciones similares.
Al Times no le faltan datos, sus lectores hacen nueve millones de visitas diarias a su página de inicio. "Pero necesitábamos a alguien que nos diera una idea de por qué la gente se suscribe y cómo conservar a los suscriptores", afirma Frons. "Que antes de que cojan el teléfono y digan: Quiero cancelar mi suscripción, se pueda predecir que van a hacerlo gracias a sus patrones de conducta. Por ejemplo, que no entren tan a menudo".
Este proyecto del Times es modesto en su alcance, por lo menos comparado con los de las grandes empresas web. Este año Google ha gastado 400 millones de dólares (unos 290 millones de euros) para adquirir una única start-up dedicada al aprendizaje automático (ver "¿Quiere Google acaparar el mercado del aprendizaje profundo?"), y ahora mismo Amazon solicita candidatos para cubrir 40 puestos de investigadores en aprendizaje automático, aparte de los muchos que ya tiene contratados.
Lo que sí es destacable es cómo los medios tradicionales se están poniendo al día. En octubre del año pasado News Corp., editor de The Wall Street Jou al, contrató a otra estadística de la Universidad de Columbia (EEUU) especializada en redes, Rachel Schutt, como vicepresidenta de datos. También es un puesto nuevo. Schutt escribió en un correo electrónico que será una "fuerza centralizadora" de "una serie de proyectos de aprendizaje automático y modelos predictivos" que ya estaban en marcha.
Las grandes editoriales intentan seguir el ritmo de las start-up, algunas de las cuales han estado contratando a los alumnos de Wiggins. Sitios web como BuzzFeed, que publica una mezcla de noticias absurdas y serias, han demostrado que los modelos matemáticos pueden servir para aumentar la "viralidad" de las historias, una medida del impacto del contenido en línea. Sitios como BuzzFeed y el Huffington Post ahora tienen más visitas que el New York Times, pero con plantillas mucho más pequeñas.
Por su parte, el Times afirma que no busca algo tan vulgar como más vistas de páginas. "Algo de BuzzFeed que se hace viral y consigue muchos clics es muy distinto de la relación que The New York Times espera tener con sus lectores y sobre la que construye su negocio", afirma Wiggins. "Se trata de colocar las suscripciones, no las historias virales, en el centro de su modelo".