14 d’agost. La probabilitat que llegiu aquest article fora de casa és molt alta i que el llegiu en un suport diferent del paper encara més. El diari no el llegim de la mateixa manera a l’hora d’esmorzar d’un dia feiner que a la platja a l’estiu, com no el llegim de la mateixa manera en una pantalla que en paper. Els dissenyadors d’experiència i els enginyers ho tenen en compte a l’hora de dissenyar el programari i en diuen casos d’ús, els biòlegs i la resta de mortals en diem adaptació al mitjà. Els casos d’ús són totes les possibles interaccions entre un actor i un sistema per aconseguir un objectiu, i en vacances llegir el diari és un cas d’ús prioritari.

Els casos d’ús surten de multiplicar tipus de lectors , suports (paper, pantalla) i entorns (platja, oficina, metro, etc.). Les tecnologies que utilitzen les publicacions periòdiques ho tenen en general prou ben resolt. Però en aquesta equació hi falta un petit detall: els continguts. El tipus de continguts que ens interessen a l’estiu ho són en funció no només del temps de que disposem sinó també en funció de l’espai on ens trobem. Si som a Barcelona i hem de sortir posem per cas cap a San Francisco, ens interessarà trobar al periòdic tota la informació referent a l’estat de la vaga dels treballadors d’EULEN. En canvi un cop allà, a banda de saber si San Francisco és dins del rang d’abast dels míssils de Corea del Nord o dels supremacistes blancs dels EUA, ens interessarà trobar-hi si la CAS (Covenant Aviation Security, l’empresa subcontractada per a la seguretat de l’aeroport de SFO) farà vaga el dia de la tornada. En general, la pregunta és si el meu periòdic podria fer una edició només per a mi, amb notícies redactades d’acord amb els meus espai, temps i plans de futur. I la resposta és sí.

Fa un mes escàs el fons d’innovació de Google Digital News Initiative (DNI) dotava amb 706.000€ el projecte RADAR de l’Associació de Premsa del Regne Unit i l’empresa emergent Urbs Media, especialitzada en periodisme guiat per dades. El projecte té com a objectiu redactar fins a 30.000 articles d’informació per a mitjans locals cada mes, basats en conjunts de dades obertes. RADAR és l’acrònim de Reporters And Data And Robots on periodistes i robots es reparteixen la feina: els periodistes seleccionen quines fonts de dades —governs, autoritats locals, fundacions, serveis, universitats, etc.— són fiables i quins temes són rellevants, per a que algorismes de generació de llenguatge natural en redactin múltiples versions depenent de la ubicació i idioma del destinatari. “Notícies escrites per humans i produïdes per robots” diuen Urbs Media al seu web. Ben aviat al seu periòdic, sigui on sigui que el llegeixi.