A cidade de Los Angeles, nos Estados Unidos, passou por um terremoto na segunda-feira. E a primeira notícia publicada sobre o caso era encerrada com a seguinte linha: “Esta informação veio do Serviço de Notificação de Terremotos da USGS (serviço geológico dos EUA) e este post foi escrito por um algoritmo criado pelo autor.”
O algoritmo chamado Quakebot foi criado pelo repórter Ken Schwencke, do Los Angeles Times, para rapidamente coletar e publicar notícias sobre terremotos na região (não confundir com o LA QuakeBot, um robô que envia tweets sobre terremotos a partir do Serviço Geológico dos Estados Unidos). Quando o terremoto ocorreu na manhã de segunda-feira, explicou Schwencke ao Slate, ele foi capaz de preparar a notícia em menos de três minutos. “Ele levantou da cama e foi direto para o computador, onde encontrou uma breve notícia sobre o tremor que já estava escrita e esperando no sistema. Ele checou o texto e clicou em ‘publicar’.”
Jornalismo por algoritmos não é novidade (um algoritmo parecido escreve sobre homicídios para o Los Angeles Times), e muitas notícias por aí podem ser criadas a partir de dados básicos e depois expandidas por seres humanos. Este algoritmo funciona bem no caso de terremotos, e seu artigo é criado totalmente a partir dos dados: a terra mexe, a USGS mede o tremor.
Mas imagine se um artigo pode ser gerado automaticamente e imediatamente após outro tipo de emergência civil – um vazamento de gás, ou descarrilamento de trem. Este tipo de jornalismo rápido pode nos ajudar a explicar o que aconteceu e o que cidadãos podem fazer em seguida. Para terremotos, em particular, sistemas de alerta já se provaram úteis para ajudar a manter pessoas calmas – ter esse tipo de informação secundária em questão de minutos pode ajudar a manter cidades seguras. [Slate]
Imagem por Irwin Fedriansyah/AP