Los usuarios de Wavii que se hubieran conectado el martes a la web habrían recibido la noticia tecnológica más importante del día con una breve actualización parecida a las que produce Facebook cuando dos personas empiezan una relación: “Adquisición: Facebook compra Instagram por mil millones de dólares”. Si se hace clic sobre la actualización, se recibe más información y un enlace a artículos relacionados con la misma. Si se pincha sobre el nombre de una de las empresas, aparece una página con su perfil y todas las actualizaciones recientes sobre esa compañía.
Wavii crea su fuente de noticias digiriendo información de fuentes en línea y convirtiéndola en breves resúmenes. Añade fotos, tablas y mapas según sea necesario. Los usuarios escogen una serie de intereses, empresas o gente sobre la que quieren estar informados en su feed particular.
El fundador y director general de Wavii, Adrian Aoun afirma que el enfoque usado por Facebook para resumir las noticias sociales ha sido una fuente de inspiración directa. “Es tan eficaz que en tres minutos puedo ponerme al día con mil amigos. Recibo toda la información en su contexto, con mapas y fotos y puedo clicar sobre los nombres de las personas”, afirma. “Pero solo recibo las noticas sobre mis amigos, no sobre el mundo entero”.
Sin embargo, darle un tratamiento al estilo Facebook a las noticias no es algo sencillo, porque, al contrario que esta red social, Wavii no puede depender de sus usuarios para clasificar limpiamente los sucesos en categorías definidas. Y al software tampoco le resulta fácil digerir los artículos sobre noticias. “Tenemos que hacerlo siguiendo la Web en tiempo real y enseñando al ordenador a leer”, explica Aoun.
Aoun y sus socios han usado técnicas de aprendizaje para máquinas para enseñar a su software a clasificar los eventos relatados en las noticias. Por ejemplo, que dos personas se han casado o que una empresa ha lanzado un nuevo producto. A partir de ahí estas noticias se resumen brevemente de la manera más apropiada, incluyendo el añadido de fotos o citas relevantes.
El software de Wavii se entrenó usando series de datos que proporcionaban el conocimiento básico para identificar a las figuras públicas y a las empresas, y sobre cómo se describen los eventos. Luego se le dejó a su aire para que trabajara con datos en vivo de la Web con la tarea de identificar nuevos sucesos destacables. Después, varias personas revisaban las cosas que descubría. Según Aoun este proceso, con el tiempo, ha enseñado al software de Wavii a reconocer con precisión más de mil tipos de sucesos, pudiendo así alimentarse constantemente de las fuentes de noticias y resumir las noticias más importantes del momento.
nEl software también es capaz de lidiar con las ambigüedades, como artículos que hablan de una persona llamándola por dos nombres distintos (Jennifer Lopez y J-Lo), de detectar el sarcasmo (para evitar informar sobre información falsa) y de etiquetar las actualizaciones sobre famosos como “rumores” si la fuente no está clara.
A pesar de que Wavii no puede encajar un suceso del que informan varias fuentes en una única plantilla, intentará resumir las noticias en una sola frase. Por ejemplo, una noticia común derivada de la adquisición de Instagram por parte de Facebook no se clasificó en una categoría, pero aún así se resumió adecuadamente: “Kevin Systrom ganará 400 millones de dólares (unos 300 millones de euros) como consecuencia de la compra de Instagram por parte de Facebook”.
Poder comprender el contenido de las noticias permite a Wavii personalizarse mejor a la medida de usuarios concretos, afirma Aoun. Sostiene que Wavii puede ganar dinero casando anuncios con los intereses de los usuarios.
“La idea de abordar las noticias como un flujo de actividad es una prueba interesante”, afirma Nova Spivak, fundador y director general de Bottlenose, un servicio Web capaz de hacer un filtrado inteligente de flujos de datos sociales o de otro tipo para presentar a los usuarios actualizaciones respecto a temas concretos. Spivak se ha reunido con Aoun y han probado las primeras versiones de Wavii. “Parece que están creando una nueva experiencia de consumo de noticias, ya veremos si la gente la adopta”, afirma.
Lo que es cierto es que los usuarios de la Web necesitan herramientas que les ayuden a navegar a través del volumen creciente de información en línea, sostiene Spivak. “Hay una avalancha de datos abrumadora”.
Wavii no es la única start-up que intenta conseguir que la lectura de noticias en línea sea más eficaz. Flipboard y Zite son otras dos de las empresas que operan en este campo. Pero los intentos de Wavii por digerir y comprender el contenido que agrega la diferencia de éstas. Sin embargo, Spivak cree que domesticar todos esos datos requerirá una plataforma capaz de filtrar todo tipo de datos de manera inteligente, por ejemplo, actualizaciones de las redes sociales como noticias, algo que él intenta hacer posible con Bottlenose. Aoun afirma que a pesar de que Wavii por ahora se centra en las noticias, acabará por poder mostrarte el contenido de otras fuentes, como la programación televisiva local, por ejemplo.