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Los humanos y algoritmos detrás de Politibot

El chatbot que nació en el marco de las pasadas elecciones generales españolas es hoy mucho más: es también un podcast, una newsletter, varias cuentas en redes sociales y un editor que permite a otras empresas construir bots de manera sencilla

Politibot enunció sus primeras palabras el 9 de junio de 2016. Llegó a Telegram para cubrir las elecciones españolas de ese año; y se quedó luego -con un breve receso intermedio- para seguir conversando sobre la actualidad política: el brexit, las elecciones estadounidenses y el desafío independentista en Cataluña. ¿Su intención? Dar información de una manera rápida, brindar contexto y ofrecer y analizar datos.

Hoy por hoy, sin embargo, Politibot es más que un chatbot: es también un podcast y varias cuentas en redes sociales, así como un editor que permite a otras empresas construir bots de manera sencilla.

Como todo elemento del conglomerado al que se le llama Inteligencia Artificial, es una mezcla de tecnología y contenido. La primera, creada por humanos (Miguel Gil Biraud, CTO y uno de quienes más horas ha puesto en el desarrollo, David Martín-Corral, Juan Font y Martín González) está destinada a funcionar de manera autónoma; la segunda, curada por humanos también (María Ramírez, Eduardo Suárez y Jorge Galindo).

Este equipo, con menos de dos años en ruedo, ha logrado ya una comunidad con miles de usuarios (casi 12.000 seguidores en Twitter) y el respaldo de Google a través de las ayudas del fondo de innovación para medios europeos, conocido como DNI.

Galindo, Ramírez y Suarez, en Campus Madrid
Galindo, Ramírez y Suarez, en Campus Madrid J. Martínez

También ha logrado levantar dinero gracias a sus usuarios. En su proceso de crecimiento, el pasado julio la startup abrió una cuenta en Patreon con la intención de levantar una red de mecenazgo para ayudar a mantener operativo el proyecto. Según datos publicados por Suárez, cofundador de Politibot, a día de hoy han reunido a “281 mecenas con un ingreso mensual de 708 dólares al mes”.

El lenguaje natural

Desde Politibot son conscientes de que, hoy por hoy, hay quienes no confían en la objetividad de los medios de comunicación y quienes no tienen tiempo para revisar toda la prensa. Los nuevos canales -como este chabot- permiten a los periodistas ensayar otras formas de comunicar o, como dice María Ramírez cofundadora de Politibot, “descubrir un nuevo lenguaje”.

Pero esto no es del todo una novedad. “Los humanos se han comunicado toda la vida mediante conversaciones”, recuerda a Vozpópuli David Martín-Corral, data scientist del chatbot español. De hecho, subraya, “el 80% de nuestra interacción con los móviles es a través de la mensajería privada”. De ahí que un equipo de ingenieros, periodistas y sociólogos hayan decidido apostar por un chatbot.

Así, se ha pasado de leer la prensa escrita y digital a conversar con un bot. “Es una manera distinta de acercarte a la realidad política”, sostiene Galindo, sociólogo y cofundador del proyecto. Pero, ¿cómo funciona?

Politibot no solo lanza noticias a sus usuarios a través del chat, sino que trata de entender -a través de la conversación y una serie de algoritmos- qué quiere el usuario. Es un chatbot, un trozo de software que recibe texto del usuario que trocea e interpreta; que realiza tareas de Procesado del Lenguaje Natural -un área de la inteligencia artificial actualmente en auge-.

Y todo esto, Politibot lo hace con personalidad. “Hicimos un desarrollo por escrito para tener en cuenta qué tipo de bot sería. Teníamos bastante claro que queríamos darle una personalidad humana”, explica Ramírez.

En las entrañas de Politibot

Politibot emplea trucos para que la alta complejidad del lenguaje humano no se le vaya de las manos; aprende de cada conversación y este aprendizaje puede ser supervisado y no supervisado.

El bot se entrena primero con un corpus de intenciones y entidades que le permite conectar un número limitado de intenciones de usuario con unas respuestas adecuadas. De ese aprendizaje supervisado, Politibot aprende las estructuras de las frases que recibe, y localiza estos elementos en frases nuevas que le sean lanzadas por los usuarios en el futuro. Si el corpus es lo suficientemente grande y los algoritmos de similitud y otros lo suficientemente atinados, Politibot hará un buen trabajo entendiendo al usuario.

David Martín-Corral, el data scientist de Politibot
David Martín-Corral, el data scientist de Politibot J. Martínez

En la parte no supervisada, el bot trata de localizar en la base de datos de contenidos algo relacionado con lo que el usuario está pidiendo. Si el usuario responde positivamente, el bot ponderará esa selección la próxima vez que reciba una petición similar.

Pero no todo dentro del proyecto es inteligencia artificial. La parte humana de Politibot es amplia y diversa; la newsletter, el podcast y el manejo de las cuentas en redes sociales son actividades eminentemente humanas. La curación de contenidos - que paradójicamente se hace usando otro bot- es, por ahora, 100% humana; se espera que, en un futuro, esa selección también esté automatizada.

Pese a que el principal educador de Politibot es la audiencia, la misión de los curadores de contenido es reducir los sesgos intrínsecos de cualquier estructura algorítmica. No olvidemos que los algoritmos transmiten e incluso amplifican los sesgos de sus creadores. Por ello, el equipo de Politibot trata de evitar las cámaras de eco formadas alrededor de los usuarios.

¿Cómo será el Politibot del futuro?

El objetivo a largo plazo es que Politibot pueda enviar contenido que el mismo bot haya elegido y adaptarlo al usuario en función de sus intereses y de su ubicación geográfica.

Asimismo, Eduardo Suárez, cofundador del proyecto, explica que la intención es llevar a los chatbots “más allá de la mensajería” y conectar a través de los asistentes de voz cada vez más populares (Alexa, Homepod e incluso a los coches conectados) para intentar entender lo que el usuario dice de viva voz.



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