Implementación de redes neuronales para la clasificación de fuentes informativas en periodismo digital sobre inteligencia artificial
DOI:
https://doi.org/10.31637/epsir-2025-1436Palabras clave:
Clasificación, fuentes informativas, Inteligencia Artificial, periodismo, redes neuronales, SHAP, LIMEResumen
Introducción: En la era digital, clasificar fuentes informativas es esencial para mantener la calidad del periodismo, especialmente con inteligencia artificial (IA). Este estudio emplea redes neuronales para esta tarea, evaluando su efectividad y proporcionando interpretaciones claras de los resultados. Metodología: Se utilizó un conjunto de datos con 14 características del contenido periodístico, como género, sección de publicación, tipo de fuente y presencia de multimedia. La variable objetivo clasificaba la fuente principal del texto en categorías como experto, político, cultural, religioso, periodístico y otros. El modelo de red neuronal tenía dos capas densas ocultas de 64 neuronas cada una, con activación ReLU. Fue entrenado y evaluado con datos divididos en conjuntos de entrenamiento y prueba. La estandarización de características mejoró el rendimiento del modelo, alcanzando un 46% de precisión en la prueba. Resultados: Se aplicaron técnicas como SHAP y LIME para interpretar las predicciones del modelo. SHAP identificó las características más influyentes. LIME ofreció una comprensión detallada de cómo las características específicas afectan las predicciones. Conclusiones: Este estudio propone un enfoque innovador para clasificar fuentes informativas en el periodismo digital y destaca la importancia de la interpretabilidad en los modelos de IA.
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