Creo que la noción de que los lectores pueden “construir su propia verdad mezclando y combinando lo que perciben como puntos de vista opuestos sobre un tema” es simplista e ignora el papel anticuado que el trabajo duro y la experiencia juegan para descubrir cosas nuevas, en cualquier campo. .
No puede “construir su propia verdad” para saber qué medicamentos actúan sobre qué enfermedades, la masa del bosón de Higgs, o cómo construir un mejor panel solar, o si P = NP. Descubrir cosas nuevas en ciencia o ingeniería requiere mucho trabajo y esfuerzo diligente a lo largo del tiempo.
Eso es en la ciencia, donde la Madre Naturaleza no está tratando de frustrarte. Piense en la tarea de obtener noticias sobre asuntos públicos y negocios, donde las fuerzas poderosas a menudo se oponen a que la luz brille en sus rincones oscuros. Nos damos cuenta de los beneficios que se obtienen de la función que desempeñan los reporteros a tiempo completo para engatusar los hechos de las fuentes, intercambiar fragmentos de información para descubrir cosas nuevas, actuar como un perro guardián para los que están en el poder y, en general, hacer hechos que no se conocen. El público, conocido por el público para que los lectores puedan tomar mejores decisiones.
La idea de que los lectores solo pueden mezclar y combinar la información existente también ignora el tiempo y el esfuerzo que ponen los medios de información en la clasificación de lo que es y lo que no es importante, por lo que puede destacarse e influir en el discurso público y atraer más atención a la luz brillante en el tema.
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Los lectores no habrían descubierto en 2006 que las principales empresas de tecnología estaban retrasando ilegalmente sus opciones de compra de acciones; los talentos de mis colegas del WSJ en el análisis de Monte Carlo y los informes anticuados dieron con el análisis ganador de Pulitzer, que envió a los ejecutivos a la cárcel y Namibia y opciones de acciones reformadas.
Los lectores no habrían descubierto en 2005 que el gobierno de los EE. UU. Estaba interceptando ilegalmente ciertas llamadas telefónicas internacionales sin una orden de arresto, por lo que se necesitó la experiencia en materia de contratación y seguridad nacional de The New York Times.
Probablemente no hubieran sabido que el pirateo del correo de voz de News Corp. se había extendido mucho más de lo que se entendía anteriormente, incluso al correo de voz de un adolescente asesinado, y que la decisión de Scotland Yard de no seguir investigando no estaba bien fundamentada. Tomó la tenaz información y estableció fuentes gubernamentales del Guardian para sacar a la luz esos hechos.
Para elegir algunas de mis propias historias, los lectores no habrían sabido que la afirmación de Boston Scientific en 2006 de haber cumplido con el criterio de valoración principal en el ensayo clínico fundamental para su stent de corazón más vendido se basó en un error de cálculo. No sabrían que MIT y Dolby tenían un acuerdo secreto según el cual el Profesor Lim del MIT votó por Dolby Audio para que la Grand Alliance se convirtiera en el estándar HDTV de los EE. UU., Y como resultado Dolby pagó al MIT $ 30 millones, de los cuales el Profesor Lim recibió alrededor de $ 8 millones a sí mismo. ¡Y la mayoría de ellos no habrían sabido que los EE. UU. Habían propuesto en secreto eliminar el segundo salto y desarmar nuestros relojes de la salida del sol!
No hay nada en particular sobre las habilidades de un reportero que requiere que el trabajo sea realizado por un empleado remunerado de tiempo completo. Pero para que se haga bien, el trabajo debe ser realizado por alguien con tiempo y recursos suficientes para hacerlo bien y de manera sostenida. No puede cultivar la confianza de las fuentes en las agencias de espionaje de los EE. UU. Que le informarán sobre sus dudas sobre el tapping ilegal si se sienta en su casa leyendo titulares en línea de Google News.
Sin gente que se esfuerce por hacer periodismo como su principal vocación, es dudoso que tenga suficientes perros guardianes prestando atención: pasar meses en análisis especulativos de Monte Carlo para identificar compañías tecnológicas corruptas, o volver a analizar estudios médicos bajo sospecha de que las estadísticas se calcularon mal. o lo que sea, para mantener a todas nuestras instituciones poderosas bajo control. Probablemente ya no tenemos suficientes personas prestando atención.