{"id":19534,"date":"2025-03-26T11:59:19","date_gmt":"2025-03-26T10:59:19","guid":{"rendered":"https:\/\/thesmartcityjournal.cibeles.net\/sin-categorizar\/desarrollan-un-sistema-de-inteligencia-artificial-que-analiza-la-toxicidad-en-el-discurso-politico\/"},"modified":"2025-03-23T20:47:25","modified_gmt":"2025-03-23T19:47:25","slug":"desarrollan-un-sistema-de-inteligencia-artificial-que-analiza-la-toxicidad-en-el-discurso-politico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.thesmartcityjournal.com\/es\/noticias\/desarrollan-un-sistema-de-inteligencia-artificial-que-analiza-la-toxicidad-en-el-discurso-politico","title":{"rendered":"Desarrollan un sistema de inteligencia artificial que analiza la toxicidad en el discurso pol\u00edtico"},"content":{"rendered":"

Se seleccionaron 875 muestras, de las cuales 435 dieron una puntuaci\u00f3n de toxicidad superior al 50%<\/p>\n

La herramienta, desarrollada por VRAIN de la UPV, ya se ha utilizado para analizar la toxicidad del discurso pol\u00edtico de 10 sesiones de Les Corts Valencianes y sus conclusiones han sido presentadas en la conferencia internacional ICAART 2025<\/p>\n

Un equipo del Instituto VRAIN de la Universitat Polit\u00e8cnica de Val\u00e8ncia (UPV) ha desarrollado unametodolog\u00eda con un sistema de inteligencia artificial modular que es capaz de identificar con una mayor precisi\u00f3n la iron\u00eda, la cr\u00edtica mordaz o el sarcasmo para detectar cu\u00e1ndo el lenguaje pol\u00edtico cruza el umbral de la toxicidad.<\/p>\n

Esta metodolog\u00eda ya se ha puesto a prueba en el an\u00e1lisis de 10 sesiones de Les Corts Valencianes. De estas sesiones se seleccionaron 875 muestras, la mitad de las cuales, 435, ten\u00edan una puntuaci\u00f3n de toxicidad superior al 50%, lo que implica una mayor probabilidad de toxicidad, mientras que la otra mitad ten\u00eda una puntuaci\u00f3n de toxicidad inferior al 50%.<\/p>\n

Conclusiones en la conferencia internacional ICAART 2025<\/h2>\n

El equipo de investigadores de VRAIN de la UPV, formado por los miembros del grupo PROS, Antoni Mestre, Joan Fons, Manoli Albert, Vicente Pelechano, y la investigadora del departamento de inform\u00e1tica de la Universitat de Val\u00e8ncia, Miriam Gil, junto al investigador de la Universit\u00e0 degli Studi del Sannio en Benevento (Italia), Franccesco Malafarina, son los desarrolladores de esta metodolog\u00eda cuyas conclusiones hanpresentado recientemente.<\/p>\n

Bajo el t\u00edtulo \u201cIA enriquecida en sentimientos para la detecci\u00f3n de discursos t\u00f3xicos; Un caso de estudio de discursos pol\u00edticos en Les Corts Valencianes\u201d<\/a>, el art\u00edculo ha sido expuesto en la conferencia internacional de agentes e inteligencia artificial (ICAART) 2025 celebrada en la ciudad de Porto.<\/p>\n

Nuevas posibilidades para la moderaci\u00f3n automatizada<\/h2>\n

\u201cEl estudio, aplicado a intervenciones en Les Corts Valencianes, propone un enfoque innovador que mejora los sistemas tradicionales de detecci\u00f3n de discurso t\u00f3xico al introducir una \u201czona de confusi\u00f3n\u201d. En lugar de etiquetar un mensaje como simplemente t\u00f3xico o no t\u00f3xico, la IA detecta los casos m\u00e1s ambiguos y lossomete a un an\u00e1lisis de sentimiento que permite evaluar mejor el tono emocional del discurso\u201d, explica el investigador de VRAIN de la UPV, Antoni Mestre.<\/p>\n

Mientras que los resultados, sin la zona de confusi\u00f3n, alcanzan una precisi\u00f3n del 80,35%, cuando se incorpora la capa de an\u00e1lisis de sentimiento a la detecci\u00f3n de discursos t\u00f3xicos, sobre todo en contextos pol\u00edticamente cargados y ling\u00fc\u00edsticamente complejos, como Les Corts, la precisi\u00f3n mejora hasta el 87,89%.<\/p>\n

\u201cNuestro trabajo ofrece una visi\u00f3n m\u00e1s matizada del lenguaje pol\u00edtico. Y abre nuevas posibilidades para la moderaci\u00f3n automatizada de contenidos y el an\u00e1lisis del debate p\u00fablico con herramientas m\u00e1s sofisticadas y justas. Su aplicaci\u00f3n en los parlamentos permitir\u00eda a sus presidentes moderar el debate de manera m\u00e1s equitativa y precisa, garantizando un discurso m\u00e1s respetuoso y constructivo\u201d, concluye Antoni Mestre.<\/p>\n

Referencia<\/h2>\n

Mestre, A., Malafarina, F., Fons, J., Albert, M., Gil, M. and Pelechano, V. (2025). Sentiment-Enriched AI for Toxic Speech Detection: A Case Study of Political Discourses in the Valencian Parliament. In Proceedings of the 17th International Conference on Agents and Artificial Intelligence – Volume 3: ICAART; ISBN 978-989-758-737-5; ISSN 2184-433X, SciTePress, pages 555-561. DOI: 10.5220\/0013159600003890<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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