{"id":73709,"date":"2023-04-03T13:54:15","date_gmt":"2023-04-03T18:54:15","guid":{"rendered":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/?p=73709"},"modified":"2023-04-04T16:59:07","modified_gmt":"2023-04-04T21:59:07","slug":"periodistas-de-mexico-y-brasil-desarrollan-herramienta-de-inteligencia-artificial-para-detectar-discurso-de-odio-en-linea-contra-comunicadores","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/es\/articles\/periodistas-de-mexico-y-brasil-desarrollan-herramienta-de-inteligencia-artificial-para-detectar-discurso-de-odio-en-linea-contra-comunicadores\/","title":{"rendered":"Periodistas de M\u00e9xico y Brasil desarrollan herramienta de inteligencia artificial para detectar discurso de odio en l\u00ednea contra comunicadores"},"content":{"rendered":"

La violencia digital contra periodistas es un fen\u00f3meno en incremento en Am\u00e9rica Latina. Ante esa situaci\u00f3n, un grupo de periodistas de Brasil y M\u00e9xico echaron mano de la inteligencia artificial para explorar el origen de las narrativas violentas contra periodistas en el mundo digital.<\/p>\n

La Asociaci\u00f3n Brasile\u00f1a de Periodismo de Investigaci\u00f3n (Abraji, por su acr\u00f3nimo en portugu\u00e9s) y la organizaci\u00f3n mexicana sin fines de lucro de periodismo de datos Data Cr\u00edtica unieron fuerzas para desarrollar \u201cAttack Detector\u201d, una herramienta que combina periodismo de datos y aprendizaje autom\u00e1tico para detectar discurso de odio en l\u00ednea.<\/p>\n

Solo en Brasil, el entorno de esa violencia digital contra periodistas ha\u00a0aumentado respecto a a\u00f1os anteriores. En su m\u00e1s reciente\u00a0Monitoreo de las Agresiones a Periodistas en Brasil<\/u><\/a>, publicado este 29 de marzo, Abraji revel\u00f3 que a lo largo de 2022 se registraron m\u00e1s de 550 agresiones contra periodistas y medios de comunicaci\u00f3n.<\/p>\n

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El\u00a0reporte \"Monitoreo de las Agresiones a Periodistas en Brasil 2022\", publicado el 29 de marzo por Abraji, revel\u00f3 que en 2022 se registraron m\u00e1s de 550 agresiones contra periodistas y medios de comunicaci\u00f3n. (Foto: Abraji)<\/p><\/div>\n

De ese total, 61.2 por ciento corresponde a episodios de violencia verbal o discurso estigmatizador, con 341 casos registrados. Y de esos, 298 casos (87.4 por ciento) se originaron en l\u00ednea, principalmente en redes sociales.<\/p>\n

Ante ese contexto, \u201cAttack Detector\u201d, un modelo de procesamiento de lenguaje natural (PLN), fue creado para detectar ataques a trav\u00e9s de Twitter, no solo hacia periodistas, sino tambi\u00e9n hacia activistas ambientales y defensores del territorio en Brasil y M\u00e9xico.<\/p>\n

La herramienta fue desarrollada por Fernanda Aguirre, Gibr\u00e1n Mena (de Data Cr\u00edtica), Schirlei Alves y Reinaldo Chavez (de Abraji) como parte de su participaci\u00f3n en\u00a0la primera generaci\u00f3n de la\u00a0 JournalismAI Fellowship<\/u><\/a>, una iniciativa de\u00a0JournalismAI<\/u><\/a>, la organizaci\u00f3n con sede en la London School of Economics and Political Science (LSE) sobre periodismo e inteligencia artificial. El programa convoc\u00f3 a 46 periodistas y profesionales t\u00e9cnicos de medios de comunicaci\u00f3n de 16 pa\u00edses en 2022 para desarrollar proyectos que exploren la aplicaci\u00f3n responsable de la inteligencia artificial en periodismo.<\/p>\n

\u201cEn Brasil tenemos este problema que no se ha terminado, en el que [se registran] discursos de odio en redes sociales contra diversos tipos de personas involucradas en cosas pol\u00edticas, no solo periodistas, tambi\u00e9n mujeres en diversas posiciones de poder o personas de minor\u00edas y personas que defienden el medio ambiente\u201d, dijo a\u00a0LatAm Journalism Review (LJR)<\/strong> Chaves, coordinador de proyectos de Abraji. \u201cPensamos: \u2018\u00bfpor qu\u00e9 no usar t\u00e9cnicas de\u00a0machine learning<\/i> para empezar a entender mejor esto?\u2019. Y junto con Data Cr\u00edtica hicimos un proyecto que a\u00fan est\u00e1 en una fase Beta, hay muchas cosas que pueden hacerse este a\u00f1o, pero con el cual ya podemos investigar de forma automatizada en una red social -Twitter- estos discursos contra periodistas y activistas ambientales\u201d.<\/p>\n

El equipo tom\u00f3 como antecedente el\u00a0Monitor de Discurso Pol\u00edtico Mis\u00f3gino<\/u><\/a>, la herramienta de detecci\u00f3n de discurso de odio contra mujeres desarrollado en 2021 por Data Cr\u00edtica, Revista AzMina, La Naci\u00f3n y CLIP, como parte del Collab Challenge, iniciativa antecesora de la JournalismAI Fellowship. Ese Monitor funcionaba mediante el entrenamiento de un modelo de PLN con diccionarios de t\u00e9rminos mis\u00f3ginos que el modelo \u201caprend\u00eda\u201d.<\/p>\n

\u201cAttack Detector\u201d, por el contrario, est\u00e1 basado en modelos multiling\u00fces de c\u00f3digo abierto,\u00a0como RoBERTa<\/u><\/a>, un modelo de PLN para el an\u00e1lisis de sentimiento (tambi\u00e9n llamado extracci\u00f3n de opiniones) que identifica el tono emocional detr\u00e1s de determinado texto, entre otros.<\/p>\n

\u201cUsamos el an\u00e1lisis de sentimiento para verificar la similitud o proximidad de palabras para entender si reflejan el mismo sentimiento. En nuestro caso, nosotros buscamos el odio. Con esto podemos \u2018clusterizar\u2019, separar grandes bloques de posts\u201d, explic\u00f3 Chaves. \u201cEn nuestro caso, esta clusterizaci\u00f3n la usamos para eso, para tener esos grados de posibilidad de odio\u201d.<\/p>\n

Antes de entrenar los modelos de PLN, el equipo hizo una investigaci\u00f3n sobre cu\u00e1les eran los perfiles de periodistas y activistas m\u00e1s atacados en redes sociales, las palabras m\u00e1s usadas en dichos ataques y los tipos de perpetradores m\u00e1s frecuentes, entre otros criterios. Para ello, entrevistaron a expertos y organizaciones que siguen de cerca la violencia en l\u00ednea contra miembros de la prensa, como Art\u00edculo 19, en el caso de M\u00e9xico.<\/p>\n

Al rastrear esos perfiles, seleccionaron una muestra de tweets<\/em> dirigidos a periodistas y activistas frecuentemente atacados y etiquetaron manualmente aquellos que cumpl\u00edan con las caracter\u00edsticas de ataques con discurso de odio. Con esa informaci\u00f3n entrenaron los modelos de PLN, automatizando el an\u00e1lisis y luego optimiz\u00e1ndolo.<\/p>\n

Con la data obtenida por medio del modelo y metadatos como datos del usuario, fecha, hora y ubicaci\u00f3n geogr\u00e1fica de los tweets se pueden hacer an\u00e1lisis de, por ejemplo, c\u00f3mo surge el flujo de difusi\u00f3n de esos ataques, la interacci\u00f3n entre los usuarios y los tweets, y si existen comunidades ya establecidas para la creaci\u00f3n y difusi\u00f3n de dichos ataques.<\/p>\n

\u201cTambi\u00e9n podemos saber en qu\u00e9 momentos del d\u00eda suelen pasar [los ataques], porque si podemos identificar eso, quiz\u00e1 despu\u00e9s podemos vincularlo con el contexto de lo que est\u00e9 pasando en el pa\u00eds. Entonces, a lo mejor si pas\u00f3 cierto suceso pol\u00edtico o alg\u00fan evento, podremos saber qu\u00e9 es lo que podr\u00eda estar disparando ese ataque\u201d, dijo Aguirre, quien tambi\u00e9n form\u00f3 parte del equipo desarrollador del \u201cMonitor de Discurso Pol\u00edtico Mis\u00f3gino\u201d.<\/p>\n

El desarrollo de \u201cAttack Detector\u201d inici\u00f3 en junio de 2022 y tard\u00f3 cerca de seis meses. Fue hasta noviembre de ese a\u00f1o que el modelo entr\u00f3 en una etapa piloto, en la que fue echado a andar para hacer monitoreo de las cuentas de Twitter seleccionadas.<\/p>\n

Desde entonces hasta la fecha, el equipo sigue trabajando en optimizar el funcionamiento de la herramienta y busca ajustarla para que sea cada vez m\u00e1s capaz de identificar no solo ataques con palabras ofensivas espec\u00edficas, sino agresiones con construcciones menos literales, como aquellas que incluyen iron\u00eda, insultos camuflados o ataques a la credibilidad de un periodista, por ejemplo.<\/p>\n

\u201cTambi\u00e9n hay que lidiar con frases que parecen ataques, pero son iron\u00edas y no hay computadora que consiga detectar con certeza cu\u00e1ndo es iron\u00eda o cu\u00e1ndo es ataque con discurso de odio. Esto solo [puede hacerlo] un ser humano que entienda, por ejemplo, la realidad de M\u00e9xico o de Brasil\u201d, dijo Chaves. \u201cHoy detectamos estos casos de iron\u00eda, pero son clasificados como ataques. Para que sean clasificados como iron\u00eda, tenemos que mejorar nuestra base de datos de entrenamiento, que es una de las prioridades y metas de este a\u00f1o\u201d.<\/p>\n

\"Fernanda

Fernanda Aguirre y Gibr\u00e1n Mena, de Data Cr\u00edtica (M\u00e9xico); y Reinaldo Chaves y Schirlei Alves, de Abraji (Brasil) integraron el equipo desarrollador de \"Attack Detector\". (Foto: JournalismAI)<\/p><\/div>\n

El equipo de \u201cAttack Detector\u201d <\/span>aloj\u00f3 todo lo referente al modelo en <\/span>un GitHub<\/span><\/a>, y est\u00e1 habilitando un sitio web en el que se podr\u00e1 descargar la base de datos de la herramienta y una serie de visualizaciones de datos con resultados del monitoreo. Algunas de esas visualizaciones muestran los usuarios con mayor rango de ataques, <\/span>usuarios que m\u00e1s inician agresiones y periodistas y activistas m\u00e1s atacados, tanto en M\u00e9xico como en Brasil.\u00a0<\/span><\/p>\n

Pese a que en diciembre pasado termin\u00f3 el programa de la JournalismAI Fellowship, Abraji y Data Cr\u00edtica planean seguir trabajando juntos en el entrenamiento de \u201cAttack Detector\u201d con recursos de ambas organizaciones. El siguiente paso, dijeron, es el desarrollo de una API (interfaz de programaci\u00f3n de aplicaciones, por sus siglas en ingl\u00e9s) para que otras organizaciones puedan hacer uso del modelo para monitorear discurso de odio en l\u00ednea en otros rubros. El equipo prev\u00e9 que la API est\u00e9 lista este mismo a\u00f1o.<\/p>\n

\u201cQueremos dejar la puerta abierta para que otras organizaciones lo usen por medio de la API\u201d, dijo Aguirre. \u201cPor ejemplo, en un periodo de elecciones en M\u00e9xico, si hay alguna organizaci\u00f3n que monitoree violencia pol\u00edtica, como el modelo detecta lenguaje sexista, se puede aplicar a muchas otras cosas, como monitorear candidatas para esas elecciones o a defensoras de la tierra, exclusivamente. Creo que su uso puede ser bastante amplio y adaptarse a distintos tipos de investigaciones\u201d.<\/p>\n

Robot con supervisi\u00f3n act\u00faa mejor<\/h3>\n

El uso de la inteligencia artificial en el periodismo siempre va acompa\u00f1ada de dilemas \u00e9ticos y las herramientas de PLN no son la excepci\u00f3n. Conscientes de ello, los integrantes del equipo de \u201cAttack Detector\u201d se aseguraron de que su modelo tuviera cierto nivel de supervisi\u00f3n humana en todo momento.<\/p>\n

Durante su entrenamiento para detectar discurso de odio, la herramienta era auditada constantemente para evaluar qu\u00e9 tan bien estaba haciendo su trabajo mediante una verificaci\u00f3n manual de sus resultados.<\/p>\n

\u201cNo es un proceso que est\u00e9 del todo automatizado, porque siempre hay presencia humana en mayor o menor grado, aunque sea simplemente para evaluar y decir que el etiquetado fue correcto, pero no dejamos que sea algo que solo se decida por el algoritmo\u201d, explic\u00f3 Aguirre.<\/p>\n

Cuando el modelo se topa con texto en el que el discurso de odio no es tan evidente o cuando \u00e9ste viene disfrazado, el equipo interviene para hacer una segunda evaluaci\u00f3n. De acuerdo con los desarrolladores de \u201cAttack Detector\u201d, los modelos de PLN no siempre siguen un patr\u00f3n definido, adem\u00e1s de que sus resultados no consideran factores de contexto.<\/p>\n

\"Graph

\u201cAttack Detector\u201d est\u00e1 basado en modelos multiling\u00fces de c\u00f3digo abierto para el an\u00e1lisis de sentimiento, que identifican el tono emocional detr\u00e1s de determinado texto. (Foto: \"Attack Detector\")<\/p><\/div>\n

\u201cEs dif\u00edcil clasificar [discurso de odio] solo a trav\u00e9s de un robot y no tener la parte humana all\u00ed para entender realmente lo que est\u00e1 pasando en una avalancha de ataques\u201d, dijo a\u00a0LJR<\/strong> Alves, periodista de datos especializada en derechos humanos y la otra representante de Abraji en el equipo. \u201cAyuda en este esfuerzo de [manejar] un gran volumen de informaci\u00f3n, pero tambi\u00e9n es necesario tener a alguien all\u00ed para hacer el ajuste final, por as\u00ed decirlo. Siempre hay que tener ese ojo humano para poder hacer la clasificaci\u00f3n final de ver lo que realmente es y lo que no es [un ataque con discurso de odio].\u201d<\/p>\n

Al igual que los fen\u00f3menos sociales que analizan, los modelos inform\u00e1ticos como \u201cAttack Detector\u201d evolucionan y cambian con el tiempo, y por tanto deben ser sometidos a constante mantenimiento y actualizaci\u00f3n de las bases de datos con las que funcionan. Los representantes de Abraji y Data Cr\u00edtica planean seguir probando nuevos modelos de PLN y an\u00e1lisis ling\u00fc\u00edstico para mejorar la precisi\u00f3n y el rendimiento de la herramienta.<\/p>\n

El equipo espera en un futuro cercano hacer alianzas con otras organizaciones de defensa de la libertad de expresi\u00f3n, tanto de Brasil y M\u00e9xico como de otros pa\u00edses.\u00a0Prev\u00e9n que el modelo pueda tener una aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica en el entendimiento de la violencia digital contra periodistas y su combate y que la capacidad de \u201cAttack Detector\u201d\u00a0pueda ser ampliada para que\u00a0act\u00fae no solo con contenido de Twitter, sino tambi\u00e9n de otras plataformas donde existe violencia con discurso de odio, como Facebook, Instagram y TikTok.<\/p>\n

\u201cHemos notado que hay violencia digital, lamentable y bastante frecuente contra periodistas y defensores del medioambiente en Facebook\u201d, dijo a\u00a0LJR<\/strong> Mena, cofundador de Data Cr\u00edtica. \u201cEstamos en busca de amplias alianzas y de financiamiento para ampliar los esfuerzos, primero en el desarrollo de an\u00e1lisis de otras plataformas, como Facebook, y despu\u00e9s en crear estrategias de impacto donde podamos lograr que una herramienta como \u00e9sta tenga un claro impacto en la disminuci\u00f3n de la violencia digital contra contra periodistas\u201d.<\/p>\n

Se buscan nuevos fellows<\/h3>\n

La segunda edici\u00f3n de la JournalismAI Fellowship se llevar\u00e1 a cabo este a\u00f1o y ya est\u00e1 abierto el registro para quienes deseen desarrollar nuevos proyectos que vinculen el uso de la inteligencia artificial con el periodismo.<\/p>\n

JournalismAI convoca a periodistas y profesionales t\u00e9cnicos de medios de comunicaci\u00f3n de todo el mundo para participar en el programa, el cual es gratuito y se desarrolla completamente de manera virtual.<\/p>\n

\u201cA diferencia de otros programas, la JournalismAI Fellowship no seleccionar\u00e1 becarios individuales, sino que se seleccionar\u00e1 un m\u00e1ximo de 15 parejas de becarios para unirse a la generaci\u00f3n de 2023. Estas parejas formar\u00e1n equipos con los cuales trabajar\u00e1n durante seis meses para crear soluciones basadas en inteligencia artificial que mejoren el ejercicio period\u00edstico\u201d dijo Lakshmi Sivadas, gerente del programa, a\u00a0LJR<\/strong>.<\/p>\n

La JournalismAI Fellowship se llevar\u00e1 a cabo de junio a diciembre de 2023 y los seleccionados deber\u00e1n dedicar al menos ocho horas por semana para el desarrollo de sus proyectos. Cada equipo recibir\u00e1 apoyo financiero, as\u00ed como mentor\u00edas y entrenamiento por parte de expertos en el uso de inteligencia artificial en el periodismo.<\/p>\n

La\u00a0recepci\u00f3n de solicitudes<\/u><\/a> cierra el 21 de abril.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u201cAttack Detector\u201d es un modelo de procesamiento de lenguaje natural desarrollado por miembros de Abraji y Data Cr\u00edtica con el fin de explorar el origen de las narrativas violentas en Twitter contra periodistas de Brasil y M\u00e9xico, pa\u00edses donde ese tipo de ataques est\u00e1n al alza.<\/p>\n","protected":false},"author":19,"featured_media":73719,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1218],"tags":[1478,1418,1393],"coauthors":[],"class_list":["post-73709","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-innovacion-es","tag-agresiones-contra-periodistas-es","tag-inteligencia-artificial-es","tag-mexico-es"],"acf":[],"yoast_head":"\nPeriodistas de M\u00e9xico y Brasil desarrollan herramienta de inteligencia artificial para detectar discurso de odio en l\u00ednea contra comunicadores - LatAm Journalism Review<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Periodistas de M\u00e9xico y Brasil desarrollan herramienta de inteligencia artificial para detectar discurso de odio en l\u00ednea contra comunicadores Innovaci\u00f3n. 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