Verificación automática bajo vigilancia humana: implementación de IA en el caso de Newtral

Borja Quiles Morán; Félix Arias Robles

doi:10.24137/raeic.11.e.3

Borja Quiles Morán Universidad Miguel Hernández (UMH) https://orcid.org/0009-0001-3992-8207
Félix Arias Robles Universidad Miguel Hernández (UMH) https://orcid.org/0000-0001-5910-1541

DOI: https://doi.org/10.24137/raeic.11.e.3

Palabras clave: inteligencia artificial, periodismo, Newtral, verificación, estudio de caso

Resumen

La Inteligencia Artificial (AI), introducida de forma gradual en las redacciones periodísticas desde comienzos de la década de 2010, puede ayudar a luchar contra la desinformación en un contexto actual de crisis de confianza en el periodismo tradicional y proliferación de bulos. Este trabajo analiza las herramientas de IA implementadas en Newtral, un medio especializado en verificación de referencia en España, para agilizar el flujo de trabajo en la redacción y acelerar el proceso de publicación de desmentidos. Mediante entrevistas semiestructuradas a cuatro profesionales (tres del equipo de tecnología y una redactora), se constata que los proyectos que se apoyan en IA facilitan la labor de los periodistas y generan discusiones y sinergias positivas entre ingenieros y profesionales de la información. La IA se emplea para detectar temas relevantes y hechos verificables, transcribir de audio a texto y monitorear mensajes en redes sociales. Para evitar errores de los algoritmos, se emplean técnicas human-in-the-loop que aseguren que nada que haya sido manipulado por la IA se publique sin revisión humana.

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Biografía del autor/a

Borja Quiles Morán, Universidad Miguel Hernández (UMH)

Borja Quiles Morán es investigador predoctoral en periodismo en la Universidad Miguel Hernández. Es graduado en Periodismo por la misma universidad (2022) y Máster en Nuevos Periodismos, Comunicación Política y Sociedad del Conocimiento por la Universidad de Valencia (2023). Ha participado en los proyectos de investigación "JoIn Demos", un estudio comparativo internacional sobre innovación en periodismo en cinco países europeos (España, Alemania, Austria, Reino Unido y Suiza), y en el proyecto "IBERIFIER", un observatorio de medios digitales de España y Portugal. En el curso 2021-2022 recibió una beca de colaboración del Ministerio de Educación para realizar tareas de investigación sobre el uso de Inteligencia Artificial. Ha recibido el Premio Extraordinario de Grado y de Máster y el Premio a Estudiantes de Excelencia Académica (curso 2018-2019). Sus líneas de investigación son el periodismo computacional y la IA, la desinformación y el fact-checking.

Félix Arias Robles, Universidad Miguel Hernández (UMH)

Félix Arias Robles es profesor titular, vicedecano del Grado en Periodismo y subdirector del Máster en Innovación en Periodismo de la Universidad Miguel Hernández (UMH), donde coordina los cursos de Tecnología, Nuevas Narrativas y Periodismo de Datos. Su investigación actual se centra en la intersección de la inteligencia artificial, el periodismo de datos y la información local. Ha publicado en revistas como Journalism Studies, Journalism Practice, Communication & Society, El Profesional de la Información y The Journal of Media Innovations. Ha sido investigador visitante en JournalismAI, un think tank de la London School of Economics (LSE), la Escuela de Periodismo de la Universidad de Sheffield y la Universidad de Leeds (Reino Unido). También ha formado a periodistas en redacciones como La Voz de Galicia, Vocento y Onda Regional. Además, coordina los proyectos periodistasdedatos.com y localdatalab.umh.es.

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