La investigación identifica patrones lingüísticos y estructurales que permiten reconocer distintas formas de sesgo explícito e implícito en noticias en castellano.
La estudiante del Programa de Doctorado en Psicología de la Universidad Loyola, Mar Castillo Campos, ha defendido su tesis doctoral con mención internacional titulada “Estudio del sesgo informativo en los medios de comunicación digitales con aprendizaje automático y procesado del lenguaje natural” obteniendo una calificación de sobresaliente Cum Laude.
Una tesis para fortalecer el rigor en el análisis informativo
La tesis parte del contexto de la pérdida de confianza en los medios y creciente polarización social. A este escenario se suma que incluso los ciudadanos motivados a informarse de manera plural encuentran obstáculos para acceder a contenidos verdaderamente equilibrados. Ante esta realidad, la investigación propone avanzar en métodos automáticos para detectar el sesgo mediático, entendidos como herramientas de apoyo tanto para lectores críticos como para periodistas comprometidos con la calidad informativa.
El trabajo persigue establecer bases conceptuales y metodológicas que permitan definir, identificar y analizar el sesgo en noticias digitales mediante técnicas de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural (PLN). Para ello el trabajo se ha articulado en torno a tres objetivos: delimitar el concepto de sesgo en estudios computacionales, identificar sus características lingüísticas y estructurales, y desarrollar aproximaciones automáticas adaptadas al castellano.
El estudio ha revelado que, aunque existen importantes avances técnicos, no hay una definición teórica consensuada del sesgo en el ámbito computacional, lo que genera enfoques fragmentados y difícilmente comparables.
IA generativa, potencial herramienta de apoyo pero no sustitutiva
Entre los hallazgos más relevantes destacan la identificación de manifestaciones lingüísticas del sesgo, como el uso estratégico de términos, connotaciones negativas o asociaciones ideológicas persistentes. La detección de desequilibrios en la cobertura informativa, tanto por sobrerrepresentación como por silenciamiento de ciertos temas o actores. El reconocimiento del sesgo implícito, que emerge a través de premisas no declaradas, selección de fuentes o ausencia de voces relevantes y la validación parcial del uso de IA generativa, que coincidió con el juicio experto hasta en un 67 %, mostrando su potencial como herramienta de apoyo, pero no sustitutiva.
La ya doctora junto con sus directores de tesis: David Varona Aramburu (izquierda) y David Becerra Alonso (derecha)
La tesis demuestra la viabilidad del análisis automatizado del sesgo mediático y propone nuevas direcciones para el desarrollo de herramientas transparentes y explicables, capaces no solo de detectar el sesgo, sino de mostrar cómo se produce.
El trabajo de Mar Castillo Campos contribuye así a fortalecer el rigor del análisis informativo y abre la puerta a sistemas más avanzados para promover un ecosistema mediático plural, transparente y alineado con los valores democráticos.
El trabajo ha sido dirigido por los profesores doctores David Becerra Alonso y David Varona Aramburu, y tutorizado por Paula Herrero Diz.
El tribunal ha estado constituido por el Dr. Lucas Grave (University of Wisconsin–Madison) como presidente; el Dr. Mariano Carbonero Ruz (Universidad Loyola) como secretario; y la Dra. Elba Díaz Cerveró (Universidad Panamericana) como vocal.
