Innovaciones con IA generativa para alfabetización y vericación en la
Unión Europea
Innovations using Generative AI for media literacy and fact-checking in the
European Union
doxa.comunicación |
nº 41, pp. 489-509
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julio-diciembre de 2025
ISSN: 1696-019X / e-ISSN: 2386-3978
Cómo citar este artículo:
Zafra Arroyo, A.; Sánchez González, M. y Sánchez Gonzales, H. M. (2025). Innovaciones con IA generativa para alfabetización y vericación en
la Unión Europea.
Doxa Comunicación
, 41, pp. 489-509.
https://doi.org/10.31921/doxacom.n41a2874
Ana Zafra Arroyo.
Graduada en Periodismo por la Universidad de Málaga (2021), con Premio Extraordinario Fin de
Grado. Máster en Periodismo por la Universidad de Akdeniz (Turquía) y en European Union Multilevel Systems of Fun
-
damental Rights por la UNED. Investigadora predoctoral en el programa FPU del Ministerio de Ciencia, Innovación y
Universidades, vinculada al Departamento de Periodismo de la Universidad de Málaga, donde desarrolla su tesis sobre
Derecho a la Información y Regulación Digital Europea. Ha sido docente en materias como Fotoperiodismo e investiga
en proyectos centrados en el impacto de la desinformación en contenidos, audiencias y rutinas periodísticas. Autora de
publicaciones en revistas cientícas, capítulos de libro y congresos internacionales. Ha participado en proyectos educa
-
tivos nanciados por FECYT y en contratos OTRI relacionados con desinformación en el ámbito médico. Ha realizado
una estancia de investigación predoctoral en la Facultad de Ciencias de la Información de la Universidad Complutense
de Madrid. Sus líneas de trabajo incluyen desinformación, derecho a la información, comunicación intercultural y po
-
líticas europeas sobre medios.
Universidad de Málaga, España
[email protected]
ORCID:
0009-0006-6881-0351
María Sánchez González.
Licenciada (2003) y Doctora en Periodismo (2007) por la Universidad de Málaga. Profesora
asociada doctora del departamento de Periodismo desde inicios de 2010, especializada en cultura digital, comunica
-
ción y participación en red, visualización, planicación estratégica e innovación; investigadora en proyectos ociales
desde 2004, responsable y participante de varios proyectos OTRI y autora de decenas de artículos en revistas indexadas
y otras publicaciones y recursos bajo licencia abierta online. Desde 2007, desempeña su actividad profesional como téc
-
nico de Innovación en la Universidad Internacional de Andalucía, donde es responsable de programas de formación de
profesorado, aprendizaje abierto online y otros proyectos sobre e-learning y competencias digitales. También coordina
DataBeers Málaga, comunidad dedicada a la organización de eventos de charlas sobre datos. Ha sido ponente invitada
en múltiples iniciativas de divulgación y transferencia, ha recibido varios reconocimientos, ha liderado diversos proyec
-
tos de innovación educativa, ha impartido posgrados y formación de profesorado y ha realizado estancias en distintas
universidades europeas y latinoamericanas. Acreditada como profesora titular (2020). Miembro de ECREA, IAMCR,
AE-IC y otras.
Más información en
www.cibermarikiya.com
Universidad de Málaga, España
[email protected]
ORCID: 0000-0003-3053-0646
Este contenido se publica bajo licencia Creative Commons Reconocimiento - Licencia no comercial. Licencia internacional CC BY-NC 4.0
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Innovaciones con IA generativa para alfabetización y vericación en la Unión Europea
ISSN: 1696-019X / e-ISSN: 2386-3978
doxa.comunicación
Recibido: 24/12/2024 - Aceptado: 28/05/2025 - En edición: 04/06/2025 - Publicado: 01/07/2025
Received: 24/12/2024 - Accepted: 28/05/2025 - Early access: 04/06/2025 - Published: 01/07/2025
Resumen:
Este estudio analiza el uso de la inteligencia articial generativa (IA
-
Gen) y otras innovaciones emergentes en proyectos europeos nan
-
ciados por el European Media and Information Fund (EMIF), centra
-
dos en la lucha contra la desinformación. Mediante un cuestionario
enviado a los responsables de estas iniciativas, se identicaron casos
concretos de integración de IAGen en tareas de vericación, auto
-
matización y alfabetización mediática. Los resultados permiten de
-
tectar tendencias emergentes, como la aplicación de la IA a procesos
de vericación automatizada, gamicación educativa y desarrollo de
herramientas personalizadas. El trabajo es relevante en la medida en
que supone un ejercicio de rendición de cuentas, al analizar proyectos
nanciados con fondos públicos, y subraya la importancia de avanzar
en políticas de regulación, formación y uso ético de la IA. A pesar de
que el número de respuestas fue limitado –debido al carácter incipien
-
te de la tecnología en el periodo estudiado (2022-2023) –, el estudio
ofrece una radiografía pionera del papel de la IAGen en el ecosistema
europeo de lucha contra la desinformación.
Palabras clave:
Inteligencia articial generativa; desinformación; alfabetización
mediática; gamicación; vericación de información
Abstract:
is study analyses the use of generative articial intelligence (GenAI)
and other emerging innovations in European projects funded by
the European Media and Information Fund (EMIF), focused on
combatting disinformation. A questionnaire sent to the heads of those
initiatives identied specic cases of integration of GenAI in fact-
checking, automation, and media literacy tasks. e results shine a
light on emerging trends, such as the application of AI to automated
fact-checking processes, educational gamication, and the development
of tailor-made tools. e study is important in that it represents an exercise
in accountability by analysing publicly-funded projects and underscores
the importance of driving forward policies for regulation, training, and
the ethical use of AI. Although the number of responses was limited
–due to the nascent nature of the technology during the period studied
(2022-2023)– the study provides a pioneering snapshot of GenAI’s role in
the European counter-disinformation ecosystem.
Keywords:
Generative articial intelligence; disinformation; media literacy;
gamication; fact-checking.
Hada M. Sánchez Gonzales.
Doctora en Periodismo, directora del Laboratorio de Proyectos en Comunicación (LabPro
-
Com) y Vicedecana de Comunicación y Relaciones Institucionales en la Facultad de Comunicación de la Universidad
de Sevilla. Acreditada como profesora Titular de Universidad por la Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y
Acreditación (ANECA) y cuenta con un sexenio de investigación concedido por la Comisión Nacional Evaluadora de
la Actividad Investigadora (CNEAI). Forma parte del cuerpo de evaluadores de la Agencia Nacional de Evaluación y
Prospectiva (ANEP). Miembro de la Sociedad Española de Periodística (SEP). Investiga sobre periodismo digital (
bots/
chatbots
), narrativas transmedia, perles profesionales y guías de uso de medios sociales, y conectividad emocional con
la audiencia.
Universidad de Sevilla, España
[email protected]
ORCID:
0000-0001-5078-2184
1. Introducción
La irrupción de la inteligencia articial, en especial la generativa (IAGen) ha traído consigo debates en torno a ámbitos como la
educación, el derecho o la ética. Para abordar la temática de este trabajo, es necesaria una delimitación conceptual de los tér
-
minos más relevantes. Así, la inteligencia articial generativa, también conocida como IA generativa o GenAI por sus siglas en
inglés, se dene como un subconjunto del aprendizaje automático que, más allá de analizar datos, también produce resultados
similares a los humanos en respuesta a las indicaciones del usuario (Woolley, 2024). De este modo, posee la capacidad de crear
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contenidos imitando al mismo tiempo la inteligencia emocional y la creatividad de las personas mediante el procesamiento del
lenguaje natural (PLN) para que los ordenadores puedan entender, manipular y generar un lenguaje similar al humano (Bharti
et al., 2024).
Su incorporación a otras actividades cotidianas ha provocado entusiasmos y recelos que cuestionan la capacidad humana para
gestionar los riesgos asociados a su uso. Entre ellos, los
deepfakes
, creaciones sintéticas de imágenes, vídeos o audio mediante
técnicas avanzadas de inteligencia articial (IA), en particular de aprendizaje profundo. Estos contenidos están diseñados para
imitar datos del mundo real, lo que los hace muy realistas y a menudo indistinguibles de los medios auténticos. El término deri
-
va de “
deep learning
” (aprendizaje profundo) y “
fake
” (falso), y reeja la capacidad de la tecnología para manipular contenidos
digitales con diversos nes, tanto benignos como maliciosos (Herke, 2023) (Singh et al, 2023).
Estas técnicas pueden utilizarse de forma malintencionada. Así, un vídeo manipulado de Nancy Pelosi en el que parecía es
-
tar ebria, se viralizó cuando Donald Trump lo compartió en Facebook y la plataforma rechazó eliminarlo (Waterson, 2019). De
acuerdo con la Comisión Europea, la desinformación se dene como “información vericablemente falsa o engañosa que se
crea, presenta y divulga con nes lucrativos o para inducir a error deliberadamente a la población, y que puede causar un perjui
-
cio público” (European Commission, 2018).
En Europa, las medidas para frenar los desórdenes informativos se han orientado mayoritariamente a la educación y protección
del usuario a través de la implantación de medidas de alfabetización mediática y
fact-check
, entre otras (Garriga et al., 2024). La
alfabetización mediática se reere a la capacidad de interactuar con los medios de comunicación mediante la indagación activa,
el análisis crítico de los textos mediáticos y la comprensión de los factores que los conguran. Abarca las capacidades de acceso,
uso, creación, análisis y evaluación de los contenidos (Scharrer et al., 2022). Por su parte, el
fact-check
alude a la vericación de
datos, especialmente en el ámbito del periodismo, y es el proceso de vericar la exactitud de las declaraciones mediante la recu
-
peración de pruebas relevantes de varias fuentes (Miranda et al., 2019).
Los avances recientes en la IA generativa han permitido el desarrollo de herramientas capaces de mantener conversaciones con
un alto grado de realismo y uidez, así como de generar contenido a partir de instrucciones proporcionadas por humanos. Me
-
diante el procesamiento del lenguaje natural, plataformas como Chat GPT o Google Bard, pueden redactar diversos contenidos
escritos, como artículos, publicaciones en redes sociales, ensayos, códigos y correos electrónicos (Hetler, 2024).
Sin embargo, este progreso, unido a una regulación ineciente de las grandes plataformas sociales, plantea graves desafíos para
el control de la desinformación. El control de ésta mediante leyes en la UE genera cierto recelo porque la intervención estatal en
los contenidos que circulan por internet se ha relacionado con Estados no democráticos (Haggart et al., 2021). Para ello, se ha op
-
tado por un modelo de regulación descentralizada o en red (de Cock Buning, 2018). Lo que implica un desplazamiento del lugar
de la actividad de regulación del Estado a otros lugares múltiples (Black, 2008). Desde este enfoque, los actores privados tienen
un papel clave (Mungiu-Pipidi, 2015; Sedelmeier, 2012). En lo que respecta a la desinformación, algunos autores sostienen que
mecanismos autorregulatorios como el Código de Buenas Prácticas carecen de ecacia. Señalan que los informes de transpa
-
rencia proporcionados por los signatarios del Código presentan múltiples limitaciones, como repeticiones, descripciones vagas y
falta de datos de calidad, y que además suelen no estar disponibles para los investigadores (Park y Culloty, 2023).
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En Europa, las grandes empresas tecnológicas como X (antes Twitter), Google o Facebook “debido a su papel como servicios
intermediarios y la falta de responsabilidad editorial, (...) no están sujetas por regla general a las obligaciones derivadas de la
legislación sobre medios de comunicación” (Gamito, 2023: 2). En este contexto, la disposición que algunas de estas plataformas
muestran para cooperar en la regulación de aspectos como la transparencia algorítmica, las
echo chambers
o los contenidos
falsos parece responder más a estrategias de relaciones públicas que a un compromiso real o a un cambio de actitud sustancial
(Scott, 2018; Allyn, 2024).
De este modo, iniciativas de nanciación como el European Media and Information Fund (EMIF) emergen como una alternativa
clave para apoyar a investigadores, vericadores de datos, organizaciones sin ánimo de lucro y entidades dedicadas a la investi
-
gación de la desinformación, fortalecimiento de la alfabetización mediática y
fact-check
. El fondo, establecido por el European
University Institute y la Fundación Calouste Gulbenkian, también recibe nanciación de múltiples donantes, entre ellos, Google.
Mediante distintas convocatorias con un proceso selectivo independiente, se pretende abordar problemas relacionados con la ca
-
rencia de libertad, transparencia, pluralismo, no discriminación y diversidad que plantea el nuevo ecosistema digital (EMIF, 2023).
Durante la pandemia de la Covid-19, las plataformas de vericación de hechos experimentaron un aumento signicativo en su
carga profesional, lo que fomentó el desarrollo de herramientas tecnológicas para monitorear y vericar (Sánchez et al, 2024)
discursos políticos en tiempo real (Adair, 2020; Gonzalo, 2023). Con la aplicación de herramientas de IA como el procesamiento
del lenguaje natural (PLN) a los procedimientos de vericación, se han acelerado los ujos de trabajo (Gutiérrez Caneda y Váz
-
quez-Herrero, 2024). El PLN es un subconjunto de la inteligencia articial que permite a los ordenadores comprender el lenguaje
humano escrito y hablado y se traduce en interacciones más intuitivas entre humanos y máquinas, mejorando la comunicación
y la funcionalidad en diversas aplicaciones (Machiraju & Modi, 2018).
De acuerdo con la revisión bibliográca que Montoro-Montarroso et al. realizaron sobre las técnicas de inteligencia articial y
aprendizaje automático (AA), un subcampo de la IA “que comprende una serie de métodos, técnicas y herramientas para cons
-
truir sistemas inteligentes a partir de grandes volúmenes de datos” (2023: 4), existen tres formas predominantes en que éstas
asisten los procesos de vericación de desinformación. (1) La clasicación automatizada, que entrena modelos de aprendizaje
automático para distinguir entre información veraz y falsa. (2) La extracción de características, que analiza elementos textuales
y contextuales asociados a la desinformación. (3) Y la vericación híbrida, que combina herramientas tecnológicas con la inter
-
vención humana. No obstante, advierten que estas herramientas “aún no se encuentran ampliamente disponibles y/o carecen de
la madurez necesaria para ser utilizadas por usuarios no técnicos” (2023:10).
Santos (2023) concluye que tecnologías como el PLN y el AA requieren intervención humana en su uso, así como diversas con
-
sideraciones éticas, como la opacidad algorítmica. En esta línea, Sánchez, Sánchez y Alonso (2024) evidencian que, a pesar del
uso creciente de IA –especialmente en la vericación de imágenes– en redacciones y entornos de
fact-check
europeos, persiste
un décit en el establecimiento de políticas que guíen su integración con las prácticas periodísticas tradicionales. De este modo,
el uso de estas tecnologías no dispone generalmente de normativas ni de marcos operativos que permitan una implementación
eciente o consideren la deontología del periodismo.
Pese a los retos mencionados, las iniciativas basadas en estas innovaciones han demostrado su capacidad para educar al público
sobre la creación, detección y potenciales riesgos de la desinformación. La Unión Europea se ha centrado en la implementación
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de propuestas curriculares y proyectos adaptados a los contextos culturales locales para mejorar la alfabetización mediática
(Tiernan et al., 2023). La IA generativa se está integrando en los entornos educativos con el n de incrementar la alfabetización
digital del estudiantado. Mediante herramientas de inteligencia articial como los
chatbots
, pueden mejorar las habilidades de
investigación y promover la lectura crítica y la vericación (Wetzel & Kani, 2025).
Se ha demostrado que los entornos de aprendizaje gamicados que integran tecnologías inmersivas elevan el compromiso, la
motivación y la autoecacia de los estudiantes, promoviendo un aprendizaje más colaborativo y signicativo (Lampropoulos &
Kinshuk, 2024). En este sentido, modelos novedosos ya existentes –como la gamicación o el
storytelling
– utilizados en alfabeti
-
zación mediática incrementan su potencial cuando se combinan con tecnologías disruptivas como la realidad virtual, la realidad
aumentada y la inteligencia articial generativa. Esta sinergia facilita la creación de contenidos interactivos y multimedia, con
gran atractivo para las audiencias especialmente jóvenes. Según Rzabayeva, Kassymova y Pratama (2024), la gamicación poten
-
cia signicativamente la participación estudiantil al incorporar dinámicas como puntos, recompensas y niveles, lo que convierte
el aprendizaje en una experiencia interactiva y motivadora. Su combinación con IA permite personalizar el contenido, adaptarlo
en tiempo real y proporcionar retroalimentación inmediata, mejorando la comprensión de conceptos complejos y la retención
del conocimiento.
En este contexto, el presente artículo aborda el papel de la inteligencia articial generativa y otras tecnologías emergentes en
proyectos europeos nanciados por el EMIF, una iniciativa que apoya propuestas centradas en la lucha contra la desinformación,
más allá de la vericación, incluyendo acciones de investigación, alfabetización mediática, o desarrollo tecnológico. Dado el
carácter emergente de muchos de estos proyectos y la limitación de recursos con la que a menudo operan, la innovación tecno
-
lógica resulta esencial para su desarrollo.
Este trabajo plantea tres objetivos especícos: en primer lugar, identicar el uso que hacen estas iniciativas de tecnologías emer
-
gentes, incluida la IAGen, en su lucha contra la desinformación; en segundo lugar, analizar la percepción que los responsables de
los proyectos tienen sobre el potencial y los riesgos asociados especícamente a la inteligencia articial generativa, y, nalmente,
explorar las acciones de formación o alfabetización digital en torno a IA y desinformación que puedan estar desarrollando.
Una vez denidos los objetivos, a continuación, se plantean preguntas de investigación sobre el estudio:
P1. ¿Qué tecnologías emergentes, incluida la inteligencia articial generativa, están siendo incorporadas por las iniciativas
analizadas para combatir la desinformación, y con qué nes especícos?
P2. ¿Cómo perciben los responsables de estas iniciativas el papel de la inteligencia articial generativa en la lucha contra la
desinformación, y qué benecios y riesgos identican en su implementación?
P3. ¿Qué acciones formativas o de alfabetización digital sobre inteligencia articial y desinformación están llevando a cabo
estas iniciativas, y a qué públicos están dirigidas?
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2. Método
El estudio se ha centrado, como se ha anticipado, en los proyectos apoyados por European Media and Information Fund (EMIF).
El análisis, desarrollado en varias fases, incluyó distintas técnicas de investigación. En una primera fase se procedió a localizar
proyectos aprobados por el EMIF desde el comienzo de su actividad en septiembre de 2022 hasta la convocatoria más reciente
disponible en el momento del análisis (junio de 2024), correspondiente a su séptima edición.
Los proyectos fueron localizados a partir de la documentación pública de las resoluciones de cada convocatoria, lo que garantiza
la exhaustividad del censo. En este, se incluyeron tanto proyectos en curso (seis aprobados en la última convocatoria), como otros
ya nalizados (incluidos en el informe de progreso del EMIF 2022/23). En total, se identicaron 39 proyectos (ver tabla inferior),
lo que representa el universo completo de las iniciativas apoyadas por este fondo hasta la fecha. De cada uno de los mismos, ade
-
más de vías de contacto, se incluyó información básica que permitiera luego contextualizar y comparar resultados. En concreto,
nombre del proyecto, país, fecha de realización y tipo de organización y actividad/es a las que parece dedicarse (siendo luego esta
última información confrontada por lo aportado por los propios responsables en la siguiente fase).
Tabla 1. Proyectos censados
Nombre proyecto
PaísFecha
INDEX: Advancing Open Source Investigation for Fact-Checking in France and Europe
Francia
Jun. 2024 - …..
A Fuoco. A multimedia project focused on climate change and disinformation narratives
Italia
Jun. 2024 - ….
e Open Source Munitions PortalReino UnidoJun. 2024- …..
CALYPSO.GR
– Collaborative AnaLYsis, and exPosure of diSinfOrmation in Greece
Grecia
Jun. 2024- ….
FEED | Fact-Checking food, diets and eating behaviour
Portugal
Jun. 2024 - …..
From Slovenia to Croatia: Implementing a successful fact-checking model
Eslovenia
Jun. 2024 - .....
True info
Bélgica
01/10/2022 -
31/03/2023
Ukrainian news Agency to integrate fact-checked content with the help of AFP and APA
Francia
01/09/2022 -
28/02/2023
Fact-Checking to Improve Media Coverage of the Arctic in Europe Reino Unido
01/11/2022 -
30/04/2023
Fact-checking the Ukrainian War in the Black Sea Region
Rumanía
01/11/2022 -
30/04/2023
Scale-up Science Fact-Checking in Spanish Podcasts and Youtube
España
01/10/2022 -
30/06/2023
Tackling false narratives in anti-corruption and the rule of law media reporting
Eslovaquia
20/11/2022 –
19/11/2023
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Ana Zafra Arroyo, María Sánchez González y Hada M. Sánchez Gonzales
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SciNet – Network Analysis Tool to automatically rate web domains on their scientic
credibility
Francia
01/10/2022 -
30/09/2023
FactBoost: Strengthening the fact-checking skills of journalists
Rumanía
01/10/2022 -
30/09/2023
Czech Elections in the Era of Disinformation: e 2023 Presidential Election República Checa
01/10/2022 -
28/02/2023
Media Against Disinformation
Polonia
01/05/2023 –
31/10/2023
FAST: Fact-checkers acting to stop early-detected disinformation campaigns
España
23/01/2023 -
31/12/2023
Lucid news & InvestigationsRepública Checa
01/05/2023 -
29/02/2024
Exposing de Slovenian Disinformation Ecosystem
Eslovenia
01/04/2023 -
30/09/2023
Fake News War. Fighting the Fake News regarding the war in Ukraine
Rumanía
01/04/2023 -
30/09/2023
Desinformiert season 1. An Information war
Alemania
01/03/2023 -
31/08/2023
Made for social media: Fighting disinformation with fact check graphics
Alemania
01/05/2023 -
29/02/2024
Made for social media: Fighting disinformation with fact check graphics
España
01/02/2023 -
31/12/2023
OMEDIALITERACY will present an overview of the challenges and opportunities of media
literacy policies in Europe
España
01/02/2023 -
31/12/2023
Decoding the Disinformation Playbook
Alemania
01/10/2022 -
30/09/2023
Vrb
ě
tice case study: Eective policies and international cooperation for countering
disinformation
República Checa
01/10/2022 -
30/09/2023
Uisce Faoi alamh, ISD’s investigation into the online mis- and disinformation ecosystem
in Ireland
Reino Unido
01/11/2022 -
31/07/2023
StarsAustria
01/12/2022 -
30/05/2024
Disinformation & Trust DISINFTRUST
España
01/01/2023 -
30/06/2024
Stars4Media – Factchecking: Strategy for Eastern European Media Resilience
Bélgica
01/10/2022 -
31/03/2024
LATIF Leveraging argument technology for impartial fact-checking
Italia
01/02/2023 -
31/07/2024
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Innovaciones con IA generativa para alfabetización y vericación en la Unión Europea
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doxa.comunicación
Teacher education in digital and media literacy: providing guidance, resources and support
Bélgica
01/01/2023 -
30/06/2024
Media Literacy Leads: Digital wisdom in an age of online disinformation. Reino Unido
01/09/2022 -
29/02/2024
269268 - Empowering critical thinking education in local communities
Lituania
01/11/2022 -
30/04/2024
e Empowering schools in self-regulation of Media and Information Literacy processes
Italia
01/01/2023 -
30/06/2024
ESCAPE FAKE 2.0
Austria
01/09/2022 -
29/02/2024
Yo-Media – Youngster’s Media Literacy in Times of Crisis
Portugal
01/12/2022 -
31/05/2024
Using micro-learning to train educators - a cascade approach to media and information
literacy
Portugal
01/10/2022 -
31/03/2024
FAKE KNOW MORE
Polonia
01/01/2023 -
30/06/2024
Fuente: elaboración propia
En una segunda fase de la investigación (julio-septiembre de 2024) se procedió al diseño de un cuestionario online y al posterior
contacto con los responsables de los proyectos por correo electrónico invitándolos a su participación cumplimentándolo. Este
análisis contempló, entre otros aspectos, los siguientes:
–
Caracterización del proyecto. Además de su denominación, nombre y contacto con responsables y convocatoria de el EMIF
de pertenencia, se analizó, primero, el tipo de organización precursora (universidades o centros de investigación; ONG’s u
organizaciones sin nes de lucro; empresas o
startups
; medios de comunicación, agencias de noticias o vericadoras; agen
-
cias gubernamentales; u otros). Y segundo, se pidió que autoclasicaran su proyecto de entre las siguientes opciones (con
posibilidad de respuesta múltiple): información, noticias y edición de contenido; vericación de información (
fact-checking
);
alfabetización (formación, elaboración de recursos…). Así como que indicaran, de entre otro listado, a qué actividad o ac
-
tividades en concreto se dedicaban: uso del
Open Source Intelligence
o inteligencia de fuentes abiertas para investigar con
recursos de acceso público; análisis de material audiovisual (podcast, YouTube, Tik Tok…); seguimiento de redes sociales, en
-
tradas de blogs y otros posts en línea; reconstrucción digital 3D o creación de visualizaciones digitales para comprobaciones;
elaboración de noticias, reportajes, boletines o
newsletters
; elaboración de vídeos o podcasts; creación de videojuegos; elabo
-
ración de informes técnicos/ expertos; alfabetización mediática en escuelas, ciudadanía u otros sectores civiles; formación a
profesionales de la información; desarrollo de soluciones y herramientas basadas en IA,
big data
u otras tecnologías disrup
-
tivas; desarrollo de software/programación; otra. Por último, se recogió el perl de profesionales que conformaban cada uno
de los equipos (periodistas; investigadores; docentes; cientícos expertos en salud/ otras áreas temáticas; programadores/
desarrolladores informáticos; estadísticos/analistas/cientícos de datos u otros perles vinculados a datos; lingüistas; otros).
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Ana Zafra Arroyo, María Sánchez González y Hada M. Sánchez Gonzales
ISSN: 1696-019X / e-ISSN: 2386-3978
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Percepción general sobre la inteligencia articial al servicio de la lucha contra la desinformación (posibilidades/potencial y
desafíos actuales), en forma en este caso de preguntas abiertas. Y percepción, en el caso de los responsables de proyectos que
usaban IA para tareas vinculadas a éstos, sobre una serie de aspectos concretos, comentados más adelante.
–
Uso de la inteligencia articial en proyecto (sí/no), última pregunta para aquellos que respondieron negativamente, y que se
completaba con varias posibilidades no excluyentes para los que contestaron que sí: a) uso herramientas de IA en alguna/s
de la/s fase/s de desarrollo de los proyectos o tareas vinculadas con su actividad; b) uso de herramientas de IA para tareas
especícas de vericación de información; c) desarrollo de alguna herramienta propia de IA o colaborado en su desarrollo
junto a otras entidades; d) organización/ impartición de formación especíca sobre Inteligencia Articial generativa o ense
-
ñamos a manejar herramientas de IA al realizar alfabetización contra la desinformación; e) otros casos (respuesta abierta).
–
En relación al uso de IA durante alguna de las fases para tareas vinculadas a sus proyectos, incluyendo la vericación de infor
-
mación, a los que armaron emplearla se les sondeó, además, por el tipo de tarea/s especíca/s para las que habían usado IA:
investigación aplicada/recogida y análisis de datos; automatización de tareas (transcripciones de entrevistas, conversiones
de formatos...); producción de contenidos (vídeos, fotos, audios, grácos, presentaciones...); vericación de información/
contraste de fuentes; distribución personalizada de contenidos a audiencias; asistencia a usuarios/ audiencias (
chatbots
,
asistentes virtuales...); otras. En el caso especíco de su uso en lo referente a procesos de vericación de información, y par
-
tiendo de un estudio anterior publicado en Ámbitos (Sánchez, 2022) y otros, se les pidió además que indicarán si éste se hacía
para vericación de fuentes; vericación en el procesamiento e interpretación de textos; vericación de frases que previa
-
mente han sido publicadas; vericación del audio en texto; vericación de imágenes; y/o vericación de vídeos. Asimismo,
el cuestionario incluía una pregunta para que indicaran sus prácticas más habituales en lo referente a uso de una o varias
herramientas para una misma tarea o uso de herramientas gratuitas o de versiones de pago, preguntándoles además si en este
caso disponían de algún tipo de nanciación o acuerdo para su uso. Se recogió también si el proyecto disponía de algún tipo
de política de uso de la IA o normativa al respecto. Y se solicitó que mostraran su grado de acuerdo (Escala Likert del 0 al 3),
como se anticipó, con cuestiones especícas (“La IA facilita la vericación de información a
fact-checkers
y profesionales de
la información”; “La IA es una herramienta para que la ciudadanía pueda por sí misma vericar información”; “La IA incide,
más que en la lucha contra la desinformación, en la manipulación informativa y en la expansión de
fake new
”; y “La IA no
tiene aún una verdadera incidencia en el periodismo”).
–
En cuanto a proyectos/herramientas basadas en IA de desarrollo propio, e incluyendo tanto las creadas por el equipo del
proyecto en solitario como aquellas en cuya creación haya participado junto a otros actores/entidades, se dio la posibilidad
a los responsables de los proyectos de facilitar información de hasta tres herramientas (indicándoles que seleccionaran las
más relevantes en caso de haber desarrollado más). En concreto y basándonos en el cuestionario desarrollado para análisis
anteriores de uso de IA por parte de vericadores iberoamericanos y europeos (Sánchez, Sánchez y Martínez, 2022; Sánchez,
Sánchez y Alonso, 2024), se recogieron los datos básicos de las herramientas: denominación; año de creación y disponibili
-
dad actual (sí/no); apertura/disponibilidad para las audiencias (diferenciando entre abierta y gratuita, solo disponible para el
medio y otros casos); y URL de acceso. Se analizó también su tipología (
microsite
, extensión de navegador, aplicación online,
bot
, aplicación móvil, servicio, otro); y la orientación/utilidad de la herramienta respecto a labor periodística/ de vericación
informativa, tomando para esto último como base la clasicación propuesta por Prodigioso Volcán (2023): generación auto
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mática de contenido; procedimientos de vericación; gestión y depurado de ingentes bases de datos; envío de respuestas/
contenidos automatizados a las audiencias; otro. Además, se sondeó si las herramientas estaban enmarcadas en iniciativas/
proyectos estratégicos, si hubo colaboraciones externas en su desarrollo y, en su caso, con qué tipo de entidades (funda
-
ciones, universidades públicas/ privadas, otras instituciones educativas, organismos públicos diversos/ gobiernos, otro tipo
de organizaciones/empresas, etcétera). Se preguntó también por su nanciación; así como se recogió la visión del impacto
externo de cada herramienta y su incidencia sobre el propio proyecto en términos de innovación.
–
Por otro lado, respecto a las iniciativas de formación/alfabetización sobre IA y desinformación impulsadas desde los pro
-
yectos analizados, partiendo también de trabajos anteriores propios (Sánchez, Sánchez y Martínez, 2022; Sánchez, Sánchez
y Alonso, 2024) se interrogó si, de una parte, al margen de impartir o no formación centrada en IA, enseñaban a manejar
herramientas de IA al alfabetizar sobre desinformación (en alguna de sus actividades o recursos de enfoque/ contenido más
amplio); y, de otra parte, si impartían desde el proyecto formación especícamente centrada en IA vinculada al fenómeno de
la desinformación. En los proyectos que respondieron armativamente a esta segunda cuestión, se recogieron datos básicos
de las experiencias formativas más relevantes (hasta 3 por proyecto). Primero, contenido de la experiencia, diferenciando
entre introducción a las herramientas de IA, evaluación sobre la detección de información errónea con IA, aspectos éticos
fundamentales de la IA, vericar e investigar información falsa o manipulada con IA u otros. Segundo, modalidad (virtual;
presencial; o híbrida). Tercero, tipología/s de la experiencia (cursos/jornadas; talleres; seminarios/
webinars
; tutoriales/
guías, informes/manuales/libros;
post
en
blogs
; contenidos/ actividades en redes sociales; otros). Cuarto, formato (posters
visuales/infografías/visualizaciones; vídeos; audios/ podcasts; juegos gamicados; otro). Quinto, público/s destinatario/s
(profesionales de la información; profesionales de otros sectores; estudiantes de comunicación; estudiantes de otros sec
-
tores/niveles educativos; profesorado universitario de periodismo/ comunicación; profesorado de otros sectores/ niveles
educativos; colectivos vulnerables ante la desinformación como tercera edad, jóvenes...); sociedad en general; otro. Y por
último, un campo abierto a anotaciones.
Se optó por un modelo de cuestionario breve, con preguntas en su mayoría cerradas y algunas de respuesta no obligatoria y es
-
pacio para observaciones. Constaba de varios bloques, uno genérico y otros especícos para los aspectos reseñados (uso de IA,
desarrollo de herramientas de IA propias e iniciativas de formación/alfabetización sobre IA y desinformación), con un itinerario
de preguntas que permitía remitirlo sin tener que llegar al nal en aquellos casos en que no hubieran usado IA en ningún sentido
o las respuestas a posteriores preguntas sobre usos concretos fuera negativa. En su diseño denitivo online, vía Google Forms, se
agregaron instrucciones para facilitar su respuesta en varios idiomas, al tiempo que se redactó una carta de invitación en inglés y
español. Se optó por esta vía de respuesta, asíncrona y escrita, por considerarla más adecuada dada la naturaleza de los proyectos
analizados, de distintos países e idiomas.
Cabe además reseñar que para obtener una tasa elevada de respuestas se hicieron dos recordatorios y se procedió al contacto
directo, en algunos casos, a través de redes sociales profesionales como LinkedIn.
Se obtuvieron, entre el 3 y el 24 de septiembre de 2024, un total de 14 respuestas al cuestionario online, esto es, algo menos de la
mitad de los proyectos censados. En la siguiente tabla se recogen los datos de quienes participaron.
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Tabla 2. Proyectos analizados de los que se obtuvo respuesta
Nombre del proyecto
Nombre de persona que
responde el cuestionario
Responsabilidad/ puesto en el proyecto
Escape Fake 2.0Irina ParaschivoiuProject Lead
Made for social media: Fighting disinformation
with fact check graphics
Dominika Chronowska
Journalist
Czech Elections in the Era of Disinformation:
e 2023 Presidential Election
Kristína Šef
č
íková
Project Manager
Empowering Schools in self-regulation of Media
and Information Literacy
Christian Tarchi
Coordinator
Disinformation LaundromatHelena SchwertheimProject Manager
Stars4Media-FACTCHECKING
ierry LeroyProject coordinator
Ukranian news Agency to integrate fact-checked
content with the help of AFP and APA
Florian Schmidt
Trainer
YO-MEDIA: Youngsters’ Media Literacy in Times
of Crisis
Nadine SantosOperations Project Manager
Scale-up Science Fact-Checking in Spanish
Podcasts and Youtube
Alba Tobella
Directora
Open Source Munitions PortalGiacomo NanniProject Lead
FactSphere: Exposing Disinformation for Public
Awareness in the Black Sea Region
Voinea MadalinaDisinformation Specialist
Boosting Fact-checking Activities in EuropeLaura Burtan
Researcher
TeaMLit
Sally Reynolds
Coordinator
UDDOT: Understanding Disinformation
Dynamics on Telegram
Pablo Hernández
Coordinador de investigación académica
de
Maldita.es
, líder del proyecto
Fuente: elaboración propia
Dado el carácter exploratorio del estudio, la mayor parte del cuestionario se compuso de preguntas cerradas, orientadas a iden
-
ticar tendencias generales en los proyectos. En cuanto a las preguntas abiertas, se aplicó un análisis temático de tipo inductivo,
una técnica habitual en la investigación cualitativa que permite identicar patrones de signicado a partir del contenido textual
(Braun & Clarke, 2006). Las respuestas fueron leídas por el equipo investigador y fueron codicadas manualmente con el objetivo
de detectar temas recurrentes.
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3. Resultados
De los 39 proyectos nanciados por el EMIF hasta la fecha de este análisis, 14 participaron en el cuestionario, lo que representa
una tasa de respuesta del 35,9 %. De ellos, 10 proyectos –equivalentes al 25,6 % del total nanciado– declararon haber incorpora
-
do algún tipo de innovación, ya sea a través de enfoques metodológicos como la gamicación o mediante el uso de recursos tec
-
nológicos avanzados. Asimismo, 6 de los proyectos que respondieron indicaron haber empleado inteligencia articial generativa
en alguna fase de su desarrollo. Sin embargo, solo 5 de estos casos (12,8 % del total de proyectos nanciados) fueron considerados
válidos para el análisis, ya que uno de ellos pertenecía a una convocatoria distinta y no cumplía con los criterios de inclusión
denidos en este estudio.
Aunque el objetivo principal de este estudio era analizar la presencia de inteligencia articial generativa en los proyectos nan
-
ciados por el EMIF, los resultados han permitido identicar también otras tendencias emergentes relevantes, especialmente en
lo que respecta a la adopción de tecnologías innovadoras como la gamicación en procesos de alfabetización mediática y la
automatización aplicada a la vericación de información.
3.1. Innovación tecnológica y uso de IA en alfabetización mediática
Una forma de lucha contra la desinformación es la alfabetización mediática. Esta disciplina ha integrado nuevas tecnologías
innovadoras orientadas a la gamicación y al fomento de una enseñanza más interactiva. El proyecto EMILE, liderado por la
Universidad de Florencia, utiliza el videojuego ‘Elli’s World’, que emplea minería de datos para adaptar el contenido y la dicultad
del juego a las habilidades individuales de cada estudiante. De esta forma, se consigue identicar perles cognitivos, así como
ajustar la experiencia de aprendizaje de forma personalizada. ‘Elli’s World’ recrea un entorno digital simulado y promueve habi
-
lidades como el análisis crítico y la toma de decisiones informada. Además, a través de una opción para docentes, éstos pueden
controlar el progreso de los estudiantes en tiempo real, así como intervenir y adaptar la enseñanza según consideren.
También orientado a inculcar habilidades de detección de noticias falsas, el proyecto Escape Fake 2.0 es un juego digital a modo
de
escape room
. Posibilita que el estudiantado se enfrente a situaciones de desinformación en un entorno que simula las redes
sociales. Los participantes deben descifrar códigos, vericar la autenticidad de contenido y recopilar evidencias. De este modo,
entrenan su habilidad para distinguir entre información veraz y falsa. Además, el juego incorpora a un agente pedagógico que
proporciona pistas y sugerencias. Así, puede guiar a los jugadores y evitar su frustración mientras realizan tareas como la bús
-
queda inversa de imágenes y la identicación de fuentes conables. Según la información proporcionada por el representante
de este proyecto, Escape Fake 2.0 ha empleado herramientas de IA para generar contenido textual, imágenes y vídeo con el n de
integrarlo en su juego educativo. Esta organización dispone de una guía interna que regula el uso de IA y usan versiones de pago
de Midjourney y Chat GPT, lo que les conere seguridad acerca de que las compañías no pueden entrenar a sus modelos en base
a los datos de Escape Fake 2.0.
Pese a que la gamicación mediante el uso de tecnologías como la RV o la RA es el enfoque innovador más extendido en los
proyectos analizados, YO-MEDIA ha optado incluir experiencias físicas, además de las digitales. El objetivo es el mismo que el de
los juegos mencionados anteriormente: mejorar la capacidad de los estudiantes jóvenes de identicar noticias falsas así como su
análisis crítico en contextos de crisis (emergencias sanitarias, conictos bélicos, desastres naturales…). YO- MEDIA recrea esce
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narios de alta presión donde los participantes deben discernir entre información able y desinformación. Además, el proyecto
ofrece Cursos Online Masivos y Abierto, MOOC, por sus siglas en inglés, lo que refuerza las habilidades prácticas adquiridas a
través de la teorización de conceptos.
Finalmente, TeaMLit se centra en la capacitación de docentes en competencias de alfabetización mediática e informacional,
MIL, por sus siglas en inglés. El objetivo es integrar estas habilidades en el currículum escolar. El proyecto proporciona al profe
-
sorado recursos en línea y bases de datos que facilitan la enseñanza de MIL en diversos niveles educativos.
3.2. Innovación tecnológica y uso de IA en vericación
Dentro de los proyectos que realizan actividades de vericación, se han hallado innovaciones tecnológicas encaminadas a una
detección más sencilla y rápida de la desinformación, entre las cuales se incluye el uso de inteligencia articial del tipo predictivo
o generativo. Así, SCENT, liderado por Science Feedback, utiliza una red de
backlinks
o hiperenlaces para evaluar la credibili
-
dad de sitios web mediante un análisis de patrones de enlaces entre dominios web. El proyecto emplea un modelo de Redes de
Convolución Relacional de Grafos (RGCN), una técnica de aprendizaje profundo que permite procesar grandes volúmenes de
datos estructurales. Tras analizar más de 700.000 dominios, SCENT ha procesado un elevado número de redes tanto de infor
-
mación como de desinformación. Del mismo modo que los dominios con altos estándares tienden a enlazarse entre sí, también
los sitios de baja credibilidad suelen vincularse con webs similares de cuestionable calidad informativa. En este sentido, SCENT
automatiza la evaluación de la credibilidad de sitios web cientícos, proporcionando a los vericadores y al público en general
acceso a una base de datos pública donde pueden consultar la credibilidad de un dominio en tiempo real mediante una Interfaz
de Programación de Aplicaciones (API, por sus siglas en inglés).
También orientado a una mejora en los tiempos del proceso de vericación, el sistema FAST, desarrollado por
Maldita.es
y Ser
-
vimedia, se basa en la detección temprana de campañas de desinformación emergentes mediante un algoritmo que es capaz de
detectarlas. De este modo, FAST se enfoca no solo en el
debunking
(desmentir desinformación existente) sino también en el
pre-
bunking
(prevenir la difusión anticipada), una doble estrategia que permite un funcionamiento proactivo del sistema, mitigando
el impacto de la desinformación antes de que esta llegue a un público masivo.
Otra de las herramientas destinada a la facilitación de los trámites para vericar informaciones es Scale-up Science Fact Chec
-
king, desarrollado por la plataforma de vericación española Vericat. Scale-up realiza un análisis en tiempo real para vericar
contenidos audiovisuales. Este sistema emplea tecnologías de IA y reconocimiento de voz para examinar grandes volúmenes de
contenido en plataformas como YouTube y también en podcasts. Con esta herramienta, los vericadores pueden transcribir au
-
tomáticamente hasta 5.000 horas de video y 2.500 horas de audio, permitiendo estudio de patrones de desinformación en temas
como salud y ciencia. Mediante un tablero de control que organiza el contenido transcrito, se permite la identicación de narra
-
tivas engañosas de forma eciente. En respuesta al cuestionario, la representante de Scale-up ha especicado que colabora con
Chequeado, una vericadora de Argentina para utilizar en conjunto Chequeabot, la herramienta desarrollada por la
fact-checker
argentina de tipo
microsite
. Ésta se utiliza únicamente en el marco del proyecto con el n de detectar declaraciones vericables
en podcast y YouTube por palabras clave. No obstante, la posibilidad de seguir nanciando el uso de Chequeabot, según la
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representante de Scale-up Science Fact Checking, no está garantizada en un futuro. Además alude a la dicultad de encontrar
herramientas de IA que funcionen en lenguas menos habladas como el catalán.
e Disinformation Laundromat, proyecto impulsado por el Instituto para el Diálogo Estratégico (ISD) y la Universidad de Ám
-
sterdam, ha desarrollado una herramienta que permite la detección automatizada de amplicadores de desinformación me
-
diante la identicación de sus fuentes de nanciación. Se trata de una tecnología de Inteligencia de Fuentes Abiertas u OSINT,
por sus siglas en inglés. e Disinformation Laundromat utiliza algoritmos para automatizar la detección de sitios web malicio
-
sos, realizar un mapa con las redes de distribución y los canales de monetización asociados a ésta. Al unicar diversas fuentes de
OSINT en una sola plataforma, el proyecto permite a los investigadores analizar de manera integral los vínculos entre actores con
nes maliciosos y sus redes de contenido.
Aunque no se lo hacen mediante el desarrollo de una herramienta propia, desde el proyecto Ukranian news Agency to integrate
fact-checked content with the help of AFP and APA reconocen que han integrado en sus rutinas de vericación la IA como un re
-
curso para contrastar múltiples tipos de contenidos, incluyendo imágenes, videos y frases publicadas previamente, aprovechan
-
do diversas herramientas de vericación gratuitas. Del mismo modo, los integrantes de Made for Social Media, cuyo n es el de
combatir la desinformación a través de grácos vericados en redes sociales, utilizan herramientas gratuitas de IA para vericar
imágenes y validar fuentes.
3.3. Percepciones sobre la IA generativa y tendencias futuras en su aplicación para la lucha contra la
desinformación
El cuestionario se centró en los proyectos recogidos en el informe 2022-2023 y en los nanciados en junio de 2024. Aunque per
-
mite identicar tendencias generales, su alcance respecto al uso de IA generativa es limitado, ya que esta tecnología aún no esta
-
ba ampliamente implementada en ese periodo. De los que sí la utilizan, se observan algunas tendencias o áreas predominantes
para su uso. Entre ellas, la agilización de tareas vinculadas con la actividad del proyecto. Además, otros respondientes arman
usar la IA en vericación de información y en contraste de fuentes. Finalmente, el desarrollo de herramientas propias de IA o la
colaboración en el desarrollo junto a otras organizaciones es minoritario.
Existe consenso en las respuestas estudiadas en torno a las armaciones “La IA facilita la vericación de información para
fact-checkers
y profesionales” y “La IA es una herramienta para que la ciudadanía pueda por sí misma vericar información”. Sin
embargo, existen posiciones ambivalentes con respecto a la idea de que la IA no tiene aún incidencia en el periodismo. Esto es, en
la escala de Likert de 1 a 3 donde 3 es el mayor acuerdo, la mayoría ha respondido un 2, siendo la siguiente respuesta más votada
un 3. Tampoco se observan posiciones ni tendencias claras respecto a si la IA incide, más que en la lucha contra la desinforma
-
ción, en la manipulación informativa y en la expansión de
fake news
.
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Gráco 1. Representación de frecuencias absolutas de respuestas en escala de
Likert
por armación
3.3. Percepciones sobre la IA generativa y tendencias futuras en su aplicación para la lucha
contra la desinformación
El cuestionario se centró en los proyectos recogidos en el informe 2022
/-
2023 y en los
financiados en junio de 2024. Aunque permite identificar tendencias generales, su alcance
respecto al uso de IA generativa es limitado, ya que esta tecnología aún no estaba ampliamente
implementada en ese periodo. De los que sí la utilizan, se observan algunas tendencias o áreas
predominantes para su uso. Entre ellas, la agilización de tareas vinculadas con la actividad del
proyecto. Además, otros respondientes afirman usar la IA en verificación de información y en
contraste de fuentes. Finalmente, el desarrollo de herramientas propias de IA o la colaboración
en el desarrollo junto a otras organizaciones es minoritario.
Existe consenso en las respuestas estudiadas en torno a las afirmaciones “La IA facilita la
verificación de información para
fact-
checkers
y profesionales” y “La IA es una herramienta
para que la ciudadanía pueda por sí misma verificar información”. Sin embargo, existen
posiciones ambivalentes con respecto a la idea de que la IA no tiene aún incidencia en el
periodismo. Esto es, en la escala de Likert de 1 a 3 donde 3 es el mayor acuerdo, la mayoría ha
respondido un 2, siendo la siguiente respuesta más votada un 3. Tampoco se observan
posiciones ni tendencias claras respecto a si la IA incide, más que en la lucha contra la
desinf
ormación, en la manipulación informativa y en la expansión de
fake news
.
Gráfico 1. Representación de frecuencias absolutas de respuestas en escala de
Likert
por
afirmación
Fuente: elaboración propia
Además, el cuestionario planteó la
pregunta: “En términos generales, ¿qué posibilidades o
potencial ve, de acuerdo a sus conocimientos y experiencia, a la Inteligencia Artificial
Generativa al servicio de la lucha contra la desinformación?”, con el fin de identificar las
principales tendencias en la aplicación de esta herramienta para mitigar los desórdenes
informativos. La posibilidad de analizar redes sociales y grandes volúmenes de datos se
mencionaba en prácticamente todas las respuestas. Entre éstas, Scape Fake, que puntualiza que
la detección de pautas de propagación de desinformación en redes sociales mediante IA
La IA facilita la verificación de información a
fact-checkers y profesionales de lainformación
La IA es una herramienta para que la ciudadanía
pueda por sí misma verificar información
La IA incide, más que en la lucha contra la
desinformación, en la manipulación informativa y
en la expansión de fake news.
La IA no tiene aún una verdadera incidencia en el
periodismo
Indique, sobre una escala de 0 a 3, en qué medida está de acuerdo
con cada una de las siguientes afirmaciones
NS/NC
3
2
1
0
Fuente: elaboración propia
Además, el cuestionario planteó la pregunta: “En términos generales, ¿qué posibilidades o potencial ve, de acuerdo a sus conoci
-
mientos y experiencia, a la Inteligencia Articial Generativa al servicio de la lucha contra la desinformación?”, con el n de iden
-
ticar las principales tendencias en la aplicación de esta herramienta para mitigar los desórdenes informativos. La posibilidad de
analizar redes sociales y grandes volúmenes de datos se mencionaba en prácticamente todas las respuestas. Entre éstas, Scape
Fake, que puntualiza que
la detección de pautas de propagación de desinformación en redes sociales mediante IA generativa
puede respaldar el trabajo de periodistas y vericadores. En esa misma línea, proyectos como e Disinformation Laundromat,
Fact Sphere y Made for Social Media reconocen que el potencial de la IA generativa es su capacidad de ser entrenada con gran
-
des conjuntos de datos. Una vez que esta tecnología recibe aprendizaje “con patrones de desinformación”, puede utilizarse para
detectar narrativas falsas de forma automatizada.
Se hace alusión, además, a la integración de este aprendizaje en formatos más novedosos como memes y videos cortos. e Di
-
sinformation Laundromat menciona que el análisis de formatos no textuales como imágenes y vídeos es una gran ventaja, al igual
que la velocidad con la que puede realizarse. Según el representante de este proyecto, los sistemas que integren IA generativa
“podrían vigilar y marcar la información engañosa con mayor rapidez y ecacia que los moderadores humanos”. Open Source
Munitions Portal arma que los algoritmos para cruzar material y analizar imágenes también permiten vericar contenidos de
manera sistemática. Esto es, la comprobación cruzada de fuentes o imágenes provenientes de distintas plataformas para deter
-
minar su autenticidad.
Scale-up Science Fact-Checking representa
un ejemplo de cómo aplicar IA generativa para el análisis de audio y texto con el n
de identicar contenidos desinformativos. Pero, más allá de esta funcionalidad, desde el proyecto sostienen que la generación
de contenido a través de IA puede orientarse hacia una moderación de comentarios y mensajes varios en comunidades virtuales.
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Destacan que podría darse la posibilidad de crear un
chatbot
en redes para que usuarios que encuentren contenidos cuya vera
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cidad les genere dudas las aclaren con él. De este modo, otros proyectos destacan la IA generativa que puede diseñar respuestas
proactivas para contrarrestar la desinformación.
Es el caso de Ukranian news Agency to integrate fact-checked content with the help of AFP and APA, que argumenta que esta he
-
rramienta sería útil en la distribución de contenidos ables. Con una mención especial a los jóvenes, argumentan que las herra
-
mientas de IA -sean o no generativa-, tienen mucho potencial en la difusión de vericaciones. El representante de este proyecto
sugiere que las comprobaciones de hechos deben presentarse en formatos audiovisuales para ser atractivas, pero según él no se
trata de una tarea sencilla. Arma que el uso de IA facilita la distribución de narrativas vericadas que no consistan únicamente
en enormes textos poco llamativos para la mayoría de los públicos.
En el ámbito educativo, Empowering Schools in Self-Regulation of Media and Information Literacy contempla la IA generativa
como una innovación que puede ayudar al estudiantado a entender textos complejos mediante su simplicación. Además, ésta
puede ofrecer una retroalimentación del análisis crítico que los jóvenes hacen de la información de la que disponen. La tenden
-
cia generalizada es que si la IA generativa sigue evolucionando en lo que respecta a procesos avanzados de análisis, vericación
y generación de datos, “permitirá analizar textos e informar al lector cuando encuentre información falsa en tiempo real”, como
propone Made for Social Media.
4. Discusión
Nuestro análisis sobre los proyectos apoyados por European Media and Information Fund (EMIF), aporta una radiografía de
caso de innovaciones , incluyendo el uso de la IA generativa, para combatirla desinformación así como para alfabetizar y formar
a la sociedad contra los bulos. Los proyectos estudiados destacan por su capacidad para detectar información falsa de forma
automatizada, examinar grandes volúmenes de información en redes sociales y generar respuestas. La incorporación de la IA en
formatos como memes y videos cortos también se alude como una ventaja signicativa. Es el caso de e Disinformation Laun
-
dromat y Made for Social Media destacan la ecacia y agilidad con la que la IA puede detectar información engañosa y realizar
una comprobación cruzada y profunda de distintas plataformas.
La alfabetización y la formación es fundamental en la lucha contra la desinformación, como ya avanzaban otros estudios en el
contexto iberoamericano (Sánchez y Sánchez, 2022) y europeo (Sádaba y Salaverría,
2023; Sánchez et al, 2024). Nuestro estudio
ha revelado iniciativas que fomentan la enseñanza interactiva para afrontar los retos de la desinformación de forma efectiva me
-
diante la gamicación en entornos virtuales generados por la IA y en entornos físicos. Así, pues no solo mejoran las habilidades
de los discentes, sino también ayudan a los educadores a enfrentar los retos de la desinformación de forma efectiva.
Si bien es cierto que la IA ofrece varios benecios, también conlleva desafíos y riesgos de manipulación informativa y contenido
falso. Por ello, es necesario la implementación de medidas y pautas de regulación ecaz, como destacan en otros estudios (Bon
-
tridder y Poullet, 2021; Sánchez, 2022) y vienen trabajando desde SOLARIS, proyecto europeo que analiza los riesgos y establece
regulaciones para mitigar los riesgos de la desinformación (UC3M, 2023).
Y es que, la dependencia de la IA generativa puede
provocar la falta de pensamiento y habilidades en la vericación de información. Por ello, la labor de alfabetización y formación
en IA es fundamental para preparar a los estudiantes y sociedad en general a los retos del entorno digital.
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La percepción de los responsables vericadores respecto al potencial de la IA es positiva y su futuro signicativo, pero requiere
una gestión y política adecuada ante los retos de la manipulación. En este sentido, la conexión entre organizaciones, como ya
destacaban otros autores (Sánchez, Sánchez y Martos, 2024), la regulación de las herramientas y el avance de estudios sobre este
campo será esencial para afrontar los retos de la desinformación relacionados con el uso de la IA generativa por su constante
evolución en el análisis y generación de datos, así como en la moderación de comentarios.
5. Conclusiones
En un momento en que Chat GPT de Open AI acaba de cumplir dos o tres años de su lanzamiento, el panorama de percepción y
uso de la inteligencia articial generativa por parte de las empresas de comunicación está evolucionando a pasos agigantados. Si
bien queda mucho por hacer, podríamos decir que se ha pasado de temores o escepticismos iniciales a comenzar a emplear, para
determinadas cuestiones, esta tecnología e incluso poner en marcha iniciativas de capacitación del personal de las redacciones o
comenzar a lanzar ciertas normativas o libros blancos para garantizar el uso de la IAGen con ciertos estándares.
En el ámbito de la lucha contra la desinformación, algunas plataformas de
fact-checking
tanto de ámbito latinoamericano como
europeo vienen liderando, por su naturaleza de
startups
y su orientación a la innovación tecnológica, ciertos proyectos de desa
-
rrollo de aplicaciones y herramientas propias de IA para la lucha contra la desinformación, y han sido pioneras en capacitar sobre
esta materia (Sánchez, Sánchez y Martínez, 2022 y Sánchez, Sánchez y Alonso, 2024).
Los proyectos analizados comparten con estas plataformas de
fact-checking
el uso de la IA en el contenido visual para reconocer
patrones de desinformación de manera rápida y efectiva, detectar contenido falso, así como para analizar y monitorizar infor
-
mación de las redes sociales, como ya señalaban otros estudios previos (Sánchez, Sánchez y Martos, 2024). Sin embargo, en este
estudio se desvela la aplicación de innovaciones tecnológicas para la alfabetización y formación en el uso de la IA generativa
centradas en la gamicación y la automatización para que los estudiantes puedan identicar de forma ecaz la información falsa,
así como personalizar su aprendizaje. Es el caso de los proyectos: EMILE, Escape Fake 2.0 y YO-MEDIA.
Otro aspecto a destacar es el uso de técnicas de aprendizaje profundo mediante el uso de Redes de Convolución Relacional de
Grafos (RGCN). Ha sido utilizada por proyectos como SCENT, FAST y Scale-up Science Fact Checking para detectar campañas
de desinformación y evaluar la credibilidad de sitios web, así como la detección de contenido falso de forma automatizada y en
tiempo real (e Disinformation Laundromat y Made for Social Media).
Así pues, existe un consenso por los responsables de los proyectos sobre la importancia y potencial de la IA generativa para fa
-
cilitar la vericación de información y ayudar a mitigar la desinformación. Consideran necesario integrar las competencias de
alfabetización en el currículum escolar, como destacaba el responsable del proyecto TeaMLit.
A medida que la IA evoluciona y se generan avances signicativos, también es necesario avanzar en las políticas de regulación de
uso de las herramientas, así como en la educación, vericación de la información y estudios sobre esta temática que arrojen luz
para combatir la desinformación.
Este estudio presenta dos importantes aportaciones. Por un lado, su carácter pionero, ya que aborda un campo aún incipiente
como es la integración de la inteligencia articial generativa en proyectos de alfabetización mediática. Por otro lado, lo hace
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centrándose en iniciativas nanciadas con fondos públicos europeos, lo que supone un ejercicio de responsabilidad social y
rendición de cuentas, al analizar cómo se invierten recursos públicos en la lucha contra la desinformación.
Sin embargo, precisamente por el periodo en que se realizó –centrado principalmente en los proyectos incluidos en el informe
2022/2023 del European Media and Information Fund (EMIF)–, sus resultados son necesariamente limitados en cuanto a la
detección del uso de inteligencia articial generativa, una tecnología que aún no había alcanzado una implementación genera
-
lizada en ese momento. Aunque se identicaron varios proyectos y tendencias relevantes, tanto la adopción de esta tecnología
como las menciones a su uso en las respuestas al cuestionario fueron escasas, lo que redujo la muestra nalmente analizable en
esta dimensión concreta.
6. Agradecimientos
Este artículo ha sido traducido al inglés por Brian O’Halloran a quien agradecemos su trabajo.
Proyecto de Excelencia, Plan Andaluz de Investigación, Desarrollo e Innovación (PAIDI 2020): “Impacto de la desinformación en
Andalucía: análisis transversal de las audiencias y las rutinas y agendas periodísticas. Desinfoand Ref: ProyExc00143. 2022-2025
7. Contribuciones especícas de cada autor/a
Nombre y apellidos
Concepción y diseño del trabajoAna Zafra Arroyo, María Sánchez González y Hada M. Sánchez Gonzales
Metodología
María Sánchez González
Recogida y análisis de datosAna Zafra Arroyo y María Sánchez González
Discusión y conclusionesHada M. Sánchez Gonzales
Redacción, formato, revisión y aprobación de
versiones
Ana Zafra Arroyo, María Sánchez González y Hada M. Sánchez Gonzales
8. Conicto de intereses
Las autoras declaran no tener ningún conicto de intereses.
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Ana Zafra Arroyo, María Sánchez González y Hada M. Sánchez Gonzales
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