Implementación de redes neuronales para la clasificación de fuentes informativas en periodismo digital sobre inteligencia artificial

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.31637/epsir-2025-1436

Palabras clave:

Clasificación, fuentes informativas, Inteligencia Artificial, periodismo, redes neuronales, SHAP, LIME

Resumen

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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Biografía del autor/a

Fred Torres-Cruz, Universidad Nacional del Altiplano

Ingeniero Estadístico e Informático con Maestría en Ingeniería de Sistemas y Estudiante del Doctorado en Ciencias de la Computación, en la Universidad Nacional del Altiplano, miembro del Instituto de Investigación en Ciencia de la Computación. Actualmente, se desempeña como docente en la Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática de la UNAP, desarrolla cátedra en pregrado y posgrado en diferentes universidades. Investigador RENACYT. 

Yudi Janeh Yucra-Mamani, Universidad Nacional del Altiplano

Licenciada en Ciencias de la Comunicación Social por la Universidad Nacional del Altiplano Puno (UNAP), Magíster Scientiae en Ciencias Sociales, mención Comunicación para el Desarrollo, Doctoris Scientiae en Ciencias Sociales. Docente principal de la Escuela Profesional de Ciencias de la Comunicación Social de la UNAP, imparte cátedra en pregrado y posgrado en la UNAP. Investigadora RENACYT. Directora del Instituto de Investigación Social y Empresarial (IDISEM). Con experiencia profesional en Periodismo y Relaciones Públicas. 

Walker Ernesto Aragón Cruz, Universidad Nacional del Altiplano

Licenciado en Ciencias de la Comunicación Social por la Universidad Nacional del Altiplano Puno (UNAP), posee grado académico de Maestro en Ciencias, con mención en Comunicación y Doctoris Scientiae en Ciencias Sociales. Actualmente, se desempeña como docente auxiliar en la Escuela Profesional de Ciencias de la Comunicación Social de la UNAP, desarrolla cátedra en pregrado y posgrado en la UNAP. Investigador RENACYT. Y miembro del directorio del Instituto de Investigación Social y Empresarial (IDISEM). Cuenta con experiencia profesional en Comunicación para el desarrollo y producción en medios. 

Mariana Esther Tovar Yucra, Catholic University of Santa María

Estudiante de Psicología en la Universidad Católica de Santa María (Arequipa). Ha participado como ponente en congresos científicos internacionales y nacionales, tiene publicaciones sobre comunicación, género y transmedia. Realizó prácticas en instituciones educativas públicas y privadas de Arequipa. En el ámbito organizacional, se centró en recursos humanos y gestión de personal. 

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Publicado

2025-02-05

Cómo citar

Torres-Cruz, F., Yucra-Mamani, Y. J., Aragón Cruz, W. E., & Tovar Yucra, M. E. (2025). Implementación de redes neuronales para la clasificación de fuentes informativas en periodismo digital sobre inteligencia artificial. European Public & Social Innovation Review, 10, 1–16. https://doi.org/10.31637/epsir-2025-1436

Número

Sección

Investigación e Inteligencia Artificial