¿Cómo lo hizo? Usando un modelo basado en hipervectores para analizar el conjunto de palabras contenidas en textos de las agencias de noticias BBC, CNN y Al Jazeera para agruparlas sin la necesidad de la lectura humana. Seleccionó indicadores, lo que implicó seleccionar las variables y los componentes exactos que se utilizarían en el análisis. 

En entrevista con Prensa IBERO, explicó que esto es posible mediante el Procesamiento del Lenguaje Natural, una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano de forma significativa y también interactuar de forma natural con los usuarios para procesar grandes volúmenes de texto y extraer información valiosa. 

Foto: BID

El Dr. José Emilio Quiróz Ibarra también usó la entropía de palabras, la cual mide la probabilidad de repetición de palabras en textos periodísticos y mediante el análisis de sentimiento (se realizó utilizando la biblioteca TextBlob de Python) clasificó las palabras como positivas, negativas o neutrales para evaluar su polaridad y subjetividad y detecta las emociones o las actitudes en los artículos de opinión. 

El Dr. Quiróz Ibarra también usó en su investigación "Agrupamiento de textos noticiosos mediante computación hiperdimensional", la biblioteca NLTK y Corpus Brown para eliminar las palabras superfluas y permitir un mayor procesamiento de estos textos periodísticos. 

Algunos resultados del estudio del Dr. Quiróz Ibarra para artículos de opinión y noticias

El especialista de nuestra casa de estudios señaló que las noticias que generan las empresas de comunicación pueden polarizar y hacen ver datos que pueden ser falsos, pero su estudio pretendió segmentar la información de acuerdo con la sección que le pertenece a una noticia ya sea que fuera política, económica o deportiva. 

Indicó que el análisis de sentimiento es multimodal y no solamente se puede analizar el texto, sino también las imágenes o los videos de YouTube, Facebook, Instagram o TikTok para identificar ideas principales o analizar la percepción sobre un evento público, lo que facilita descubrir las tendencias de pensamiento del autor. 

Foto: Páginas Webtech

Expuso que en su estudio solo consideró textos en idioma inglés porque hay mejores herramientas para este tipo de análisis, pero le gustaría ampliar estos análisis a otros idiomas y a identificar a los tipos de personas que pueden entender noticias por el grado de dificultad de las palabras. 

Finalmente, mencionó que ha hecho otros estudios similares como la opinión que las personas tienen sobre el boxeador Saúl Canelo Álvarez y los discursos de odio de Donald Trump en contra de las y los mexicanos. Si quieres conocer su investigación te dejamos el siguiente enlace.

Texto: Luis Reyes / Foto: Firefly 

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