Artigos de notícias elaborados tradicionalmente são mais compreensíveis do que artigos produzidos com automação. Essa foi a descoberta de um estudo da Ludwig Maximilian University of Munich (LMU) que foi publicado recentemente no periódico Journalism: Theory, Practice, and Criticism .

A equipe de pesquisa do Department of Media and Communication (IfKW) entrevistou mais de 3.000 consumidores de notícias online no Reino Unido. Cada um dos entrevistados classificou um de 24 textos, metade dos quais foi produzido com a ajuda da automação e metade dos quais foi escrito manualmente por jornalistas.

"No geral, os leitores acharam os 12 artigos automatizados significativamente menos compreensíveis", diz a autora principal Sina Thäsler-Kordonouri. Isso ocorreu apesar do fato de que os artigos gerados por IA foram subeditados por jornalistas antes da publicação.

De acordo com a pesquisa , um dos motivos para a insatisfação do leitor foi a escolha de palavras usada nos textos de IA. Os leitores reclamaram que os artigos produzidos por IA continham muitas palavras e frases inapropriadas, difíceis ou incomuns. Além disso, os leitores ficaram significativamente menos satisfeitos com a maneira como os artigos automatizados manipulavam números e dados.

As deficiências percebidas pelos leitores no manuseio de números e escolha de palavras dos artigos automatizados explicam em parte por que eles eram mais difíceis de entender, dizem os pesquisadores. No entanto, os leitores ficaram igualmente satisfeitos com os artigos automatizados e escritos manualmente em termos do caráter da escrita e sua estrutura narrativa e fluxo.

O professor Neil Thurman, que liderou o projeto, sugere que "ao criar e/ou subeditar artigos de notícias automatizados, jornalistas e tecnólogos devem tentar reduzir a quantidade de números, explicar melhor palavras que os leitores provavelmente não entenderão e aumentar a quantidade de linguagem que ajuda os leitores a imaginar do que se trata a história".

Este estudo é o primeiro a investigar a compreensibilidade relativa de artigos de notícias manuais e automatizados e a explorar por que existe essa diferença.

"Nossos resultados indicam a importância não apenas de manter o envolvimento humano na produção automatizada de conteúdo de notícias baseado em dados, mas de refiná-lo", diz Thäsler-Kordonouri.