Todos os dias, o New York Times (NYT) publica mais de 250 artigos. No entanto, na página inicial do site do jornal (também chamada “homepage”), apenas é possível incluir 50 a 60 peças de cada vez. Tradicionalmente, os editores seleccionam manualmente os artigos e definem o espaço que estes ocupam na página principal.

Para facilitar esta tarefa aos editores, o NYT desenvolveu e está a testar algoritmos com base em critérios editoriais, anunciou o próprio jornal.

Estes algoritmos tomam decisões automáticas, que depois podem ser afinadas pelos responsáveis de edição.

Os objectivos são: tornar a homepage mais dinâmica, ajustar a experiência de consulta do site a cada leitor, e maximizar o alcance de cada história.

“Estes algoritmos são orientados editorialmente, uma vez que o julgamento de um editor humano é incorporado em todos os aspectos do algoritmo — incluindo a decisão de onde as histórias são colocadas na página inicial, a classificação das histórias e a eventual substituição dos resultados algorítmicos quando necessário”, explica a equipa, acrescentando que, na sua concepção, a “programação algorítmica [serve] para elevar a curadoria humana, e não para a substituir”.

Embora o NYT já tenha começado a usar algoritmos para a definição de recomendações de conteúdo em 2011, esta funcionalidade durante muito tempo foi usada de modo relativamente limitado.

Hoje, quase metade da página inicial é programada com o apoio destes algoritmos, que ajudam a promover notícias, reportagens, conteúdos de secções temáticas (como o “The Athletic” e o “Wirecutter”), etc.

Como funciona a programação algorítmica?

Esta funcionalidade tecnológica aplica-se a cada módulo da página inicial e é posta em prática em três fases.

Primeiro, cria-se uma lista dos artigos elegíveis para o módulo em causa. Esta selecção pode ser feita manualmente pelos editores ou gerada automaticamente pelo sistema. A lista inclui sempre mais artigos do que aqueles que poderão estar visíveis no módulo, pelo que é necessário definir um critério para os posicionar.

Nesse sentido, o segundo passo é a classificação editorial das histórias. Uma das possibilidades para esta tarefa é a atribuição de pontuação por parte dos editores. Outra hipótese é a inferência automática da importância das peças com base no destaque que já tiveram no site. Além disso, o algoritmo usado é “contextual”, ou seja, tem em conta a informação específica de cada utilizador para definir a classificação dos artigos (por exemplo, histórico de leitura e localização geográfica).

Finalmente, são aplicadas regras editoriais e de negócio para garantir que o resultado cumpre os princípios do jornal. Isto dá liberdade aos editores para alterar as decisões tomadas pelo algoritmo. Por exemplo, os responsáveis podem “congelar” um determinado artigo no topo do site quando querem que este tenha mais visibilidade; podem também usar filtros (tais como, “já lido”) para reduzir a prioridade atribuída a peças com que o leitor já se tenha cruzado várias vezes.

“Actualmente, a programação algorítmica recomenda histórias dentro de cada módulo na página inicial. O próximo passo é explorar e testar a reordenação dos módulos” na própria página, explica a equipa.

“Acreditamos que esta abordagem irá melhorar ainda mais a experiência dos leitores e ampliar o nosso jornalismo”, conclui.

(Créditos da fotografia: site do New York Times)