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Come corrispondente dall’estero per una grande agenzia stampa, so bene quanto sia importante rendere più efficace il flusso di informazioni e notizie da mettere a disposizione delle redazioni che si affidano ai nostri servizi. Questo compito è sempre più impegnativo e difficile dal momento che i social media (specialmente Twitter) e le organizzazioni mediatiche possono pubblicare notizie online in modo più veloce che in passato, e spesso anche più affidabile, delle tradizionali agenzie stampa.

Per far sì che le agenzie possano rimanere rilevanti – e persino favorire una possibile rivoluzione nel giornalismo – credo che queste debbano abbracciare il concetto di “structured journalism”: un nuovo modo di organizzare, collegare, indicizzare e recuperare l’informazione, per renderla più facilmente fruibile sia ai giornalisti che ai loro pubblici.

Google è un esempio tanto semplice quanto efficace: il motore di ricerca, ad esempio, applica il concetto di dati strutturati e interrelati per consentire alle macchine di comprendere la relazione tra pezzi di informazione. Questo rappresenta lo stadio di partenza per la costituzione di un più rapido network della conoscenza globale che in futuro potrebbe anche aprire la strada a un mondo dove l’intelligenza artificiale potrà rispondere a questioni complesse e trasmettere informazioni significative persino prima che lo si possa chiedere.

Un giornalismo ben strutturato si concentra sulla classificazione, ad esempio, di ciascun dataset e di ogni fonte aperta disponibile per il pubblico utilizzata da un reporter per una data storia. Questo include definire l’origine dei materiali citati, il loro valore relativo e la relazione con la storia nel suo complesso e altri contenuti già disponibili.

Con l’approccio dello “structured journalism”, ad esempio, ogni citazione inclusa in un articolo verrà automaticamente linkata alla persona che ha generato quella frase. Dati di riferimento come “questo giovedì” verranno conservati in un formato standardizzato per rendere quell’informazione utile ai lettori e, in seguito, alle macchine. In questo modo, invece di “questo giovedì”, lo stesso dato potrà essere conservato come una data, ad esempio “giovedì 27 Agosto 2015”.

Secondo questo approccio, qualsiasi resoconto o documento citato verrà linkato nell’articolo, i dataset verranno contestualizzati con le immagini presenti nel pezzo, mentre note e altri riferimenti saranno anch’essi conservati e poi condivisi. Il concetto di Linked Data e la creazione di strumenti utili a definire la connessione tra ogni pezzo di informazione o i loro metadati in un contesto più ampio potrà aiutare a ridefinire il campo del giornalismo. Una storia nel suo complesso potrà essere automaticamente collegata ad altre che hanno elementi comuni, in modo più efficace di quanto fanno ora le sole parole chiave o altre semplici tassonomie.

Sviluppi in questa direzione potrebbero anche essere usati per creare visualizzazioni in pochi secondi, automatizzare il processo di fact-checking, prevedere quali storie saranno più interessanti per i lettori, analizzare l’audience o accelerare il giornalismo investigativo. In futuro non molto lontano, lo “structured journalism” potrà persino consentire ai robot di scrivere alcuni articoli, liberando i giornalisti dai processi più tediosi e macchinosi del loro mestiere.

Immaginate un reporter che scrive la sua storia in un content management system che è già integrato con i database di un’agenzia stampa. Mentre scrive, il software dell’agenzia gli comunica avvisi sui dati che potrebbe voler controllare, ai  commenti sui social media correlati al suo argomento oppure potrebbe occuparsi del fact-chcecking automatico, per esempio correggendo i dati sulla disoccupazione, magari offrendone di più aggiornati. Questi obiettivi possono essere raggiunti in due fasi simultanee.

Strutturare i dati
I contenuti delle agenzie di stampa dovrebbero evitare di configurarsi come muri di mattoni impenetrabili: lastre di testo accoppiate a un’immagine, a un video o a semplici hyperlink. Lo scorso mese, il primo Manifesto for Structured Journalism del BBC News Lab ha riassunto questa idea in poche parole: “c’è un patrimonio di conoscenze creato durante le fasi di raccolta e valutazione del giornalismo che in realtà la maggior parte dei sistemi di pubblicazione ignora”.

Per questa ragione è necessario rompere il muro delle news scomponendolo nei suoi stessi mattoni: testo, nomi, organizzazioni, fonti e dataset per raccoglierne i pezzi e generare di conseguenza notizie più approfondite e più facilmente replicabili. Applicare l’approccio delle 5 stars of Open Data e una logica accademica nella creazione dei contenuti è a sua volta essenziale.

Collegare i dati
Il concetto di dati relazionati e lo “structured journalism” possono quindi offrire un nuovo modo di articolare al meglio il grande ammontare di informazioni setacciate, curate, controllate e prodotte dalle agenzie di stampa.

Creare una mappa dettagliata e multistrato dell’informazione renderà i database delle agenzie di stampa (a dire dei reporter, il loro bene più prezioso), molto più preziosi, processabili e utili non solo per altri organi mediatici, ma anche per le aziende, le agenzie indipendenti, i governi e i ricercatori.