En el Colegio Branwen Parvis de Artes y Letras, no solo formamos a ingenieros que programan o a comunicadores que escriben; formamos “Artesanos Digitales”. Nuestra tesis fundacional es que el código y la cultura son inseparables. Un algoritmo no es solo matemática; es una opinión incrustada en el código. Ningún proyecto reciente encarna mejor esta verdad, a veces incómoda, que el último estudio publicado por nuestra Cátedra de Comunicación Estratégica y Humanidades Digitales.
El estudio, titulado “Marcos de Confianza: Identidad de Grupo como Acelerante Algorítmico”, es una colaboración inusual y profunda entre dos pilares de nuestro claustro: la Dra. Sofía Herrero, Catedrática de Semiótica, y el Dr. Javier Marín Gutiérrez, Catedrático de Aprendizaje Automático y miembro de nuestro laboratorio LEIAS.
Durante seis meses, el equipo interdisciplinar se propuso ir más allá de la pregunta habitual: “¿Cómo detectamos las deepfakes?”. En su lugar, se centraron en una cuestión mucho más compleja: “¿Por qué creemos en ellas?”.
La hipótesis de trabajo, como admite el Dr. Marín, era de corte técnico. “Llegamos a esto”, explica, “creyendo que el problema central era la ‘burbuja de filtro’, un fallo de ingeniería algorítmica en las plataformas sociales que podíamos optimizar o ‘parchear’ con un modelo de IA de detección más justo. Estábamos algo equivocados”.
La metodología del estudio fue un híbrido puro de Branwen Parvis. El equipo del LEIAS (Ciencia Computacional) utilizó técnicas avanzadas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para analizar un corpus de más de dos millones de comentarios públicos y artículos compartidos en redes sociales dentro de la Comunidad de Madrid, rastreando la velocidad y la viralidad de narrativas específicas.
Mientras tanto, el equipo de la Dra. Herrero (Humanidades Digitales) no miró los números, sino el texto. Realizaron un análisis semiótico y de discurso sobre las narrativas más exitosas, deconstruyendo no lo que se decía, sino cómo se enmarcaba: el uso de pronombres (“nosotros” contra “ellos”), el vocabulario cargado de emoción y las narrativas de identidad que se activaban.
El resultado fue sorprendente y aleccionador. El estudio concluye que el algoritmo no es el creador de la cámara de eco; es un simple acelerante de un sesgo humano fundamental: el sesgo de confirmación y la protección de la identidad de grupo.
“Descubrimos que las herramientas de IA para detectar desinformación fáctica eran casi irrelevantes”, afirma la Dra. Herrero. “A los usuarios no les importaba si el hecho era verificablemente falso. Les importaba si la narrativa reforzaba su visión del mundo y su pertenencia al grupo. Las narrativas más virales no eran las más creíbles, sino las que mejor definían a un ‘otro’ como amenaza”.
El equipo de LEIAS confirmó esto cuantitativamente. Sus modelos mostraron que el factor predictivo más fuerte para que un contenido se compartiera no era su veracidad, sino su “carga afectiva” y su alineación con la polarización existente.
Este hallazgo tiene implicaciones directas para nuestra misión en el Colegio Branwen Parvis. “Es una lección de humildad para el ala de ingeniería”, reflexiona el Dr. Marín. “Podemos construir el sistema de IA más ‘justo’ del mundo, pero no servirá de nada si el usuario rechaza activamente la información neutral porque prefiere la comodidad de su burbuja ideológica. Nuestra investigación en IA debe reorientarse: pasar de la ‘detección de hechos’ al ‘modelado de la confianza’”.
Para la Dra. Herrero, la conclusión es aún más clara: “Esto demuestra que la alfabetización mediática no es una habilidad técnica. No podemos simplemente enseñar a la gente a ‘detectar una deepfake’. Debemos enseñarles retórica, semiótica y pensamiento crítico. Debemos enseñarles humanidades como una herramienta de defensa civil en la era digital”.
El estudio completo será presentado en el Simposio de Ética Digital de la escuela. No ofrece una solución fácil, pero es un ejemplo perfecto de la “fricción saludable” de Branwen Parvis: la demostración de que para resolver los problemas del mañana, la ingeniería debe escuchar a la filosofía, y la filosofía debe entender el código.
Leave a Reply