The New York Times cierra Times File, el sistema para guardar artículos que inauguró en enero de este mismo año. Lógico. Como la nota del Times, dice, "los marcadores sociales como Delicious y Digg (Menéame, en el caso español) a los que se puede acceder a través de las utilidades para compartir los artículos han proliferado desde la creación de Times File", por lo que anuncian su decisión de "dirigir los recursos a otras áreas de NYTimes.com". Un cambio en la estrategia tecnológica en busca de nuevos criterios para los medios.
Times File ya no tenía sentido desde la puesta en marcha de Times People, donde el criterio social está asociado a la comunidad creada por los propios usuarios, mucho más útil para compartir información con gente de tus mismos intereses.
¿Criterio popular o criterio selectivo y de afinidad? Siempre han sido dos ejes principales de los elementos del juicio periodístico. El criterio popular o de la cantidad nunca ha servido de gran cosa para la información de calidad. El ejemplo moderno es Google News, útil como buscador de noticias pero irrelevante desde criterios de valor y anticipación de la información. Gana la redundancia, pierde la exclusividad. Sin embargo, compartir criterios y contenidos con quienes son más afines, tienen los mismos intereses y conocimientos similares permite profundizar en la información, mejorar el criterio propio y acceder a contenidos que de otra forma perderías.
El crowdsourcing, el juicio público, no se forma en los medios por los contenidos que se guardan sino fundamentalmente por los ránkings de lo más visto, las votaciones de los artículos, si existen, y lo más buscado.
La inteligencia colectiva funciona mejor cuando es externa, diversa e independiente de la fuente -como bien ha explicado James Surowiecki- o cuando es capaz de solucionar problemas en cooperación o cognitivos por la afinidad de sus miembros.
El juicio amplio es mejor externo, en Menéame o Digg. El criterio especializado es más útil con herramientas de comunidad como Times People o en las redes sociales donde se integran contenidos para una comunidad acotada por afinidad o interés en unos contenidos o acontecimientos concretos. En todos esos casos funciona el marcado (enlace de larga duración) de los contenidos, por lo que la herramienta principal de Times File para guardar artículos era irrelevante.
Y también era inútil desde la economía del enlace, donde el hipertexto externo aporta más valor a los contenidos y al medio. Pero además la información distribuida en red solo funciona adecuadamente con independencia de la fuente y diversidad de los participantes.
Si quiero saber qué leen mis amigos o compañeros profesionales acudo a las comunidades que compartimos. Si quiero descubrir contenidos ajenos a mis preferencias y que me sorprendan necesito un público y participantes amplio y generalista para que el crowdsourcing funcione realmente.
La ecuación de las comunidades afines (las redes sociales privadas o profesionales) es un algoritmo de baja entropía, la incertidumbre sobre lo que se comparte es mínima. Se refuerza el ámbito de contenidos y criterio básico de la comunidad. La inteligencia colectiva trabaja para resolver problemas cognoscitivos y de cooperación, y su resultado es la profundización en un tema o ámbito. Al final se consigue una nube de tags (etiquetas o tópicos) pequeña con mucho contenido bajo cada tópico.
El algoritmo de cantidad y diversidad funciona en redes amplias y diversas (los sitios de votos y marcado social generalistas), con muchos nodos (conexiones) para producir una entropía máxima, donde la sorpresa permite descubrir nuevos contenidos. El resultado es una variedad de tópicos amplia y muy distribuida.
Por eso el Times parece apostar por otros desarrollos informativos y tecnológicos, de comunidad (Times People), de distribución multiplataforma y generación de bases de datos (widgets y APIs) o de visualización (Visualization Lab), donde se exploran caminos de nuevos algoritmos e interfaz de la información, pero también nuevos negocios.
¿Cuáles sobrevivirán y cuáles serán reemplazados?
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