{"id":53263,"date":"2022-05-03T17:03:17","date_gmt":"2022-05-03T22:03:17","guid":{"rendered":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/?p=53263"},"modified":"2022-05-14T09:37:25","modified_gmt":"2022-05-14T14:37:25","slug":"periodistas-de-brasil-mexico-argentina-y-colombia-combaten-el-discurso-misogino-en-linea-con-ayuda-de-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/es\/articles\/periodistas-de-brasil-mexico-argentina-y-colombia-combaten-el-discurso-misogino-en-linea-con-ayuda-de-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Periodistas de Brasil, M\u00e9xico, Argentina y Colombia combaten el discurso mis\u00f3gino en l\u00ednea con ayuda de la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"

Las periodistas de la\u00a0revista digital feminista AzMina<\/a>, de Brasil, notaron que mucha de la violencia hacia las mujeres en su pa\u00eds se originaba en redes sociales. Quisieron investigar al respecto y para ello desarrollaron una metodolog\u00eda de monitoreo de violencia en l\u00ednea.<\/p>\n

Bajo esta metodolog\u00eda, desde 2020 AzMina ha publicado una serie de investigaciones de datos, en alianza con organizaciones como InternetLab, Volt Data Lab y INCT.DD, las cuales revelan c\u00f3mo las mujeres de\u00a0la pol\u00edtica<\/a> y\u00a0el periodismo<\/a> son v\u00edctimas de ataques e insultos en redes sociales que intentan deslegitimar su capacidad intelectual para el ejercicio de sus profesiones.<\/p>\n

\"B\u00e1rbara

El Monitor de Discurso Pol\u00edtico Mis\u00f3gino fue desarrollado como parte del Collab Challenge, una iniciativa de JournalismAI y Google News Initiative. (Foto: Captura de pantalla de transmisi\u00f3n de YouTube)<\/p><\/div>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

\u201cTen\u00edamos que leer y analizar tweet por tweet, comentario por comentario\u201d, dijo B\u00e1rbara Lib\u00f3rio, gerente de periodismo y proyectos de AzMina, a\u00a0LatAm Journalism Review (LJR)<\/strong>. \u201cTuvimos un trabajo manual y humano muy grande, de leer muchos tweets, muchas publicaciones, muchos comentarios. Pensamos \u2018como me gustar\u00eda que la inteligencia artificial pudiera hacer eso por nosotros, porque lo har\u00eda con mucha m\u00e1s asertividad y mucho m\u00e1s r\u00e1pido\u2019. Somos un equipo muy peque\u00f1ito y ten\u00edamos que hacer muchas otras cosas al mismo tiempo, lo cual nos llevaba mucho tiempo y esfuerzo, y pensamos\u00a0 que la inteligencia artificial podr\u00eda ayudarnos\u201d.<\/p>\n

Por ello, cuando Lib\u00f3rio y otras dos integrantes del equipo de AzMina fueron aceptadas para participar en el\u00a0Collab Challenge 2021<\/a>, la iniciativa global de\u00a0JournalismAI<\/a> y Google News Initiative que re\u00fane a medios de todo el mundo para desarrollar innovaciones en periodismo mediante inteligencia artificial, decidieron presentar como proyecto a desarrollar su metodolog\u00eda de monitoreo de violencia en l\u00ednea contra mujeres, con miras a crear una herramienta que les resultara de utilidad en su cobertura de las pr\u00f3ximas elecciones presidenciales de 2022 en Brasil.<\/p>\n

\u201cSab\u00edamos que quer\u00edamos seguir con el monitor, pero necesit\u00e1bamos ayuda tecnol\u00f3gica, no solo manual y humana, por eso pensamos que podr\u00eda ser una buena idea [...] tener alg\u00fan aprendizaje que pudi\u00e9ramos llevar a nuestro equipo y a nuestro proyecto\u201d, dijo Lib\u00f3rio. \u201cPero cuando presentamos nuestra idea, vimos que otras organizaciones tambi\u00e9n estaban interesadas en una herramienta as\u00ed, no solo por la cuesti\u00f3n de g\u00e9nero y machismo, sino por la cuesti\u00f3n del discurso de odio en general\u201d.<\/p>\n

Lib\u00f3rio y sus compa\u00f1eras de AzMina Helena Bertho y Marina Gama Cubas da Silva formaron equipo con Fernanda Aguirre, de Data Cr\u00edtica (M\u00e9xico); Gaby Bouret, de La Naci\u00f3n (Argentina); y Jos\u00e9 Luis Pe\u00f1arredonda, de CLIP (Colombia) para desarrollar lo que al final se convertir\u00eda en el Monitor de Discurso Pol\u00edtico Mis\u00f3gino<\/a>.<\/p>\n

Se trata de una API (interfaz de programaci\u00f3n de aplicaciones, por sus siglas en ingl\u00e9s) que, mediante un modelo entrenado de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), detecta discurso de odio contra mujeres en internet en espa\u00f1ol y portugu\u00e9s. La herramienta tiene el potencial de automatizar el an\u00e1lisis de publicaciones en l\u00ednea mediante el aprendizaje autom\u00e1tico para que los periodistas puedan enfocarse en tareas m\u00e1s cruciales de sus investigaciones sobre violencia de g\u00e9nero.<\/p>\n

\u201cHemos encontrado muchos proyectos que intentan monitorear con inteligencia artificial el discurso de odio, pero no hay tantos que lo hagan alrededor de la misoginia\u201d, dijo Lib\u00f3rio. \u201cPara los periodistas creo que el principal problema es el tiempo que nos cuesta, porque es bastante tiempo y esfuerzo que invertimos en leer todas las publicaciones y analizar si son ataques mis\u00f3ginos o no. Si tenemos una inteligencia artificial que haga eso por nosotros con asertividad y escalabilidad, tendr\u00edamos much\u00edsimo tiempo para enfocar nuestros esfuerzos en otras cosas, como hacer entrevistas o buscar los perfiles que est\u00e1n ejerciendo los ataques, o hacer investigaciones m\u00e1s profundas, con m\u00e1s tiempo\u201d.<\/p>\n

El primer paso para construir el Monitor consisti\u00f3 en actualizar el diccionario de t\u00e9rminos mis\u00f3ginos que AzMina hab\u00eda creado para sus proyectos de monitoreo de comentarios mis\u00f3ginos en redes. Esos t\u00e9rminos fueron usados para entrenar un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico de PLN.<\/p>\n

Los participantes de Data Cr\u00edtica, La Naci\u00f3n y CLIP crearon adem\u00e1s sus propios diccionarios en espa\u00f1ol basados en el diccionario de AzMina. Recopilaron t\u00e9rminos ofensivos hacia las mujeres en redes sociales y los ordenaron por tipo de ofensas, como insultos por complexi\u00f3n f\u00edsica, raza, ataques al intelecto, ofensas transf\u00f3bicas y ataques sexuales, entre otros.<\/p>\n

\u201cPensamos que era algo tan sencillo como traducir el diccionario en portugu\u00e9s y ya est\u00e1. Pero no era tan f\u00e1cil como eso. Muchas cosas en espa\u00f1ol no ten\u00edan sentido o no eran mis\u00f3ginas\u201d, explic\u00f3 Aguirre, analista de datos de Data Cr\u00edtica, a\u00a0LJR<\/strong>. \u201cNos dimos cuenta que al final es una cosa que recae mucho en el contexto y que parece que es muy f\u00e1cil identificar si un tweet es mis\u00f3gino y la verdad es que a veces no era tan f\u00e1cil\u201d.<\/p>\n

El equipo utiliz\u00f3 el modelo de procesamiento de lenguaje natural BERT (Representaciones de Codificador Bidireccional de Transformadores, por sus siglas en ingl\u00e9s),\u00a0desarrollado por Google<\/a>, el cual es capaz de \u201caprender\u201d las relaciones contextuales entre las palabras de un texto. El equipo seleccion\u00f3 una muestra de tweets tanto en portugu\u00e9s como en espa\u00f1ol que inclu\u00edan las palabras contenidas en los diccionarios y etiquet\u00f3 manualmente aquellos que pod\u00edan considerarse mis\u00f3ginos. Despu\u00e9s usaron esa muestra para entrenar al modelo a identificar tweets mis\u00f3ginos.<\/p>\n

\"Interface

La herramienta tiene el potencial de automatizar el an\u00e1lisis de tweets mediante aprendizaje autom\u00e1tico para que los periodistas puedan enfocarse en tareas m\u00e1s cruciales. (Foto: Cortes\u00eda)<\/p><\/div>\n

\u201cEn general, todos estos modelos entienden cosas del lenguaje porque fueron alimentados por un mont\u00f3n de texto\u201d, explic\u00f3 Aguirre. \u201cT\u00fa tomas este modelo y refinas ese conocimiento para que aprenda algo muy espec\u00edfico, que en nuestro caso era \u2018t\u00fa ya sabes cosas del lenguaje, ahora queremos que aprendas a identificar textos que sean mis\u00f3ginos\u2019. Esto se puede utilizar para un mont\u00f3n de cosas, pero nuestro objetivo era el discurso mis\u00f3gino\u201d.<\/p>\n

El equipo cont\u00f3 con el apoyo de Iv\u00e1n Vladimir Meza, investigador experto en c\u00f3mputo de lenguaje humano de la Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional Aut\u00f3noma de M\u00e9xico (UNAM), para el entrenamiento del modelo BERT y la posterior creaci\u00f3n de la API del Monitor.<\/p>\n

Luego de hacer un primer entrenamiento, el equipo se encontr\u00f3 con que el modelo detectaba tweets que conten\u00edan palabras consideradas mis\u00f3ginas, pero que estaban escritas sin la intenci\u00f3n de ofender, lo cual generaba \u201cfalsos positivos\u201d de discurso mis\u00f3gino.<\/p>\n

Asimismo, los periodistas se dieron cuenta que la cultura y el contexto de cada pa\u00eds influye significativamente en la interpretaci\u00f3n del contenido mis\u00f3gino. Por ejemplo, algunos t\u00e9rminos que son considerados mis\u00f3ginos en Colombia no lo son en M\u00e9xico o Argentina, y viceversa. De modo que el equipo tuvo que ejecutar una doble verificaci\u00f3n en el etiquetado de los tweets para asegurarse que eran intencionalmente mis\u00f3ginos.<\/p>\n

\u201cYo etiquetaba los [tweets] de M\u00e9xico y luego verificaba los etiquetados por Gaby de Argentina y ve\u00eda si estaba de acuerdo con lo que ella hab\u00eda etiquetado. Y Gaby verificaba los de Jos\u00e9 Luis y \u00e9ste verificaba los m\u00edos\u201d, explic\u00f3 Aguirre. \u201cSi uno no estaba de acuerdo con el etiquetado de otro, ese tweet se sal\u00eda de la base de datos. Solamente incluimos los etiquetados en los que tanto etiquetador como verificador estuvieran de acuerdo que era mis\u00f3gino\u201d.<\/p>\n

Tambi\u00e9n tras el primer entrenamiento, el equipo se dio cuenta que BERT funcionaba con m\u00e1s precisi\u00f3n en espa\u00f1ol que en portugu\u00e9s, aunque en ninguno de los dos idiomas la efectividad era tan alta como en ingl\u00e9s. Fue entonces que decidieron llevar a cabo un segundo entrenamiento, esta vez con modelos diferentes para cada idioma. Una vez terminada su participaci\u00f3n en el Collab Challenge, el equipo decidi\u00f3 realizar un tercer entrenamiento para refinar los resultados en portugu\u00e9s todav\u00eda m\u00e1s.<\/p>\n

\u201cTuvimos este reto de que el PLN en ingl\u00e9s es much\u00edsimo mejor, en espa\u00f1ol funciona bien y en portugu\u00e9s, m\u00e1s o menos\u2026 En nuestro entrenamiento, los resultados en espa\u00f1ol han sido mejores que los resultados en portugu\u00e9s\u201d, dijo Lib\u00f3rio. \u201cYo creo que este tercer entrenamiento va a ayudarnos un poco a aclarar las ideas\u201d.<\/p>\n

A lo largo del proceso, tanto Lib\u00f3rio como el resto de los integrantes se han dado cuenta que monitorear discurso es una tarea pr\u00e1cticamente interminable por la evoluci\u00f3n natural del lenguaje humano y por los cambios en el contexto social. Pese a que el equipo de AzMina ya ten\u00eda diccionarios de t\u00e9rminos mis\u00f3ginos de sus trabajos anteriores, el actualizarlos con nuevas formas de agresiones a mujeres en redes signific\u00f3 pr\u00e1cticamente hacer todo el trabajo de nuevo.<\/p>\n

\u201cEl lenguaje es una cosa muy viva, as\u00ed que es un trabajo que nunca se acaba. Siempre que vas a trabajar con el lenguaje tienes que pensar que es algo muy vivo que debe ser actualizado siempre\u201d, dijo Lib\u00f3rio. \u201cEso da un poco de ansiedad, porque tiene esa sensaci\u00f3n de que el trabajo nunca est\u00e1 acabado y es algo importante que debes tener en mente cuando vas a estimar tus esfuerzos\u201d.<\/p>\n

La importancia de colaborar dentro y fuera del periodismo<\/h3>\n

A ra\u00edz de su participaci\u00f3n en el Collab Challenge, los periodistas de AzMina, Data Cr\u00edtica, La Naci\u00f3n y CLIP aprendieron que todav\u00eda es muy complicado para un medio latinoamericano crear innovaci\u00f3n en inteligencia artificial por s\u00ed solo, no solamente por la falta de recursos econ\u00f3micos, sino tambi\u00e9n por la falta de conocimientos t\u00e9cnicos. Igualmente, aprendieron que la colaboraci\u00f3n entre periodistas y con profesionales expertos en tecnolog\u00eda es crucial para desarrollar una herramienta como el Monitor de Discurso Pol\u00edtico Mis\u00f3gino.<\/p>\n

Adem\u00e1s de la alianza con el ingeniero de la UNAM, los periodistas contaron con mentor\u00eda t\u00e9cnica de Jeremy Gilbert, Joe Germuska y Scott Bradley\u00a0del Knight Lab de la Northwestern University<\/a>, en Estados Unidos, organizaci\u00f3n que sirvi\u00f3 como aliado regional y punto de contacto entre el equipo y los organizadores del Collab Challenge.<\/p>\n

\u201cComo periodistas de datos, sabemos lo que necesitamos y tenemos estas ideas pero no tenemos el conocimiento t\u00e9cnico. Es por eso que nosotros hicimos la alianza con Iv\u00e1n (Meza)\u201d, dijo Lib\u00f3rio. \u201cTuvimos que buscar una alianza con alguien que no era de periodismo, porque creo que hay ese\u00a0gap<\/i> que como periodistas sabemos lo que nos gustar\u00eda hacer, c\u00f3mo deber\u00eda ser la herramienta, lo que debe tener, pero no tenemos los conocimientos t\u00e9cnicos para realizarla\u201d.<\/p>\n

\"Instagram

AzMina planea continuar aplicando su metodolog\u00eda de monitoreo en temas de violencia de g\u00e9nero en l\u00ednea. (Foto: tomada del Instagram de AzMina)<\/p><\/div>\n

La alianza con Meza tambi\u00e9n signific\u00f3 un apoyo financiero indirecto. Al ser investigador del Instituto de Investigaciones en Matem\u00e1ticas Aplicadas y Sistemas (IIMAS) de la UNAM, el ingeniero tuvo la posibilidad de usar uno de los servidores de la instituci\u00f3n para alojar la API del Monitor y mantenerlo ah\u00ed hasta por dos a\u00f1os, mientras los medios detr\u00e1s del proyecto encuentran la forma de financiar un\u00a0hosting<\/i> por s\u00ed mismos.<\/p>\n

\u201cMuchas veces la academia tiene los medios para poder sustentar este tipo de proyectos\u201d, dijo Aguirre. \u201cProbablemente si no hubi\u00e9ramos hecho esta colaboraci\u00f3n con Iv\u00e1n, no s\u00e9 c\u00f3mo hubi\u00e9ramos solventado todo esto, pagar el hospedaje, el servidor\u2026 Por eso creo que la colaboraci\u00f3n puede ser clave para medios peque\u00f1os como es nuestro caso. Sin la colaboraci\u00f3n con otros medios y con Iv\u00e1n y su laboratorio, no hubi\u00e9ramos podido hacer lo que hicimos o nos hubiera resultado bastante caro y no lo hubi\u00e9ramos podido mantener\u201d.<\/p>\n

Aunque la herramienta ya es funcional y puede ser utilizada, el plan del equipo es optimizar al m\u00e1ximo su funcionamiento antes de aplicarlo en investigaciones period\u00edsticas. Una vez que alcance un nivel de precisi\u00f3n ideal, planean ponerla a disposici\u00f3n de otros medios como herramienta de c\u00f3digo abierto.<\/p>\n

\u201cNos gustar\u00eda que esta API fuera abierta para que otras redacciones y otras personas pudieran probarla o poner ah\u00ed el texto de un tweet, de una publicaci\u00f3n y tener una respuesta\u201d, dijo Lib\u00f3rio. \u201cEstamos buscando becas y oportunidades que quiz\u00e1 podr\u00edamos lograr para tener m\u00e1s financiamiento para el proyecto\u201d.<\/p>\n

Las ventajas de un modelo de inteligencia artificial como el Monitor de Discurso Pol\u00edtico Mis\u00f3gino es que puede ser entrenado para detectar otros tipos de discurso y en otras plataformas de texto escrito adem\u00e1s de Twitter. Aunque por el momento, Data Cr\u00edtica le va gran potencial para extender su aplicaci\u00f3n para combatir la violencia contra mujeres periodistas en M\u00e9xico.<\/p>\n

\u201cEn un principio, imagin\u00e1bamos continuar el trabajo de AzMina sobre violencia contra mujeres en la pol\u00edtica y extenderlo para ver lo que estaba pasando con las mujeres en la pol\u00edtica en M\u00e9xico o en Colombia\u201d, dijo Aguirre. \u201cPero despu\u00e9s yo he imaginado mucho c\u00f3mo esta herramienta puede ser aplicada -espec\u00edficamente en M\u00e9xico- en violencia contra mujeres periodistas. Es interesante esta herramienta aplicada al periodismo para poder entender esta oleada de violencia contra mujeres, y c\u00f3mo podr\u00edamos utilizarla para ayudar a esas periodistas que est\u00e1n siendo atacadas\u201d.<\/p>\n

Por su parte, AzMina espera poder aplicar el Monitor de Discurso Pol\u00edtico Mis\u00f3gino en su cobertura de las elecciones de Brasil en 2022, adem\u00e1s de continuar aplicando su metodolog\u00eda de monitoreo en otros temas de g\u00e9nero, como en su\u00a0proyecto \u201cElas no Congresso\u201d<\/a> (Ellas en el Congreso),\u00a0nominado al Premio Gabo 2020 en la categor\u00eda Innovaci\u00f3n<\/a>, el cual monitorea proyectos de ley o iniciativas que tienen que ver con derechos de las mujeres en el Congreso de Brasil a partir de datos p\u00fablicos.<\/p>\n

\u201cLas personas tienen que entender que es muy bonito ver una inteligencia artificial en funcionamiento, pero que hay much\u00edsimo trabajo humano antes de eso\u201d, dijo Lib\u00f3rio. \u201cA todos les gusta ver la inteligencia artificial funcionando, pero a nadie le gusta etiquetar tweets, publicaciones, leer miles de textos. Todo eso es esencial, porque si no hay trabajo humano para que los datos sean efectivos, para que estemos seguros de lo que estamos haciendo, la inteligencia artificial no va a funcionar. Es muy importante que ese trabajo tambi\u00e9n sea valorado\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El Monitor de Discurso Pol\u00edtico Mis\u00f3gino, desarrollado por periodistas de AzMina, Data Cr\u00edtica, La Naci\u00f3n y CLIP, detecta discurso de odio contra mujeres en internet en espa\u00f1ol y portugu\u00e9s a trav\u00e9s de un modelo de Procesamiento de Lenguaje Natural.<\/p>\n","protected":false},"author":19,"featured_media":53307,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1218],"tags":[1418,1437],"coauthors":[],"class_list":["post-53263","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-innovacion-es","tag-inteligencia-artificial-es","tag-periodismo-de-datos-es"],"acf":[],"yoast_head":"\nPeriodistas de Brasil, M\u00e9xico, Argentina y Colombia combaten el discurso mis\u00f3gino en l\u00ednea con ayuda de la inteligencia artificial - LatAm Journalism Review<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Periodistas de Brasil, M\u00e9xico, Argentina y Colombia combaten el discurso mis\u00f3gino en l\u00ednea con ayuda de la inteligencia artificial Innovaci\u00f3n. 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