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Noticias de la Universidad de Playa Ancha Dirección General de Comunicaciones
Con un nuevo enfoque, investigadores de las universidades de Playa Ancha, de Viña del Mar y Andrés Bello trabajaron en un modelo de detección automática de noticias falsas mediante Inteligencia Artificial.
A diferencia de muchos modelos actuales basados, exclusivamente, en redes neuronales profundas o grandes modelos de lenguaje, esta investigación propone una arquitectura que combina: características lingüísticas léxicas, sintácticas y semánticas; técnicas de aumento sintético de datos (SMOTE); aprendizaje por conjuntos (Ensemble Learning); autoencoders para aprendizaje de representaciones; y aprendizaje activo (Active Learning).
El principal aporte consiste en desarrollar un sistema capaz de mantener un alto nivel de desempeño incluso cuando existen pocos datos disponibles, conservando además la posibilidad de interpretar por qué el modelo clasifica una noticia como verdadera o falsa mediante indicadores discursivos observables.
Esta propuesta fue desarrollada por Pablo Ormeño-Arriagada, Dr. Eduardo Puraivan, Dra. Steffanie Kloss, Dra. Connie Cofré-Morales y Dr. Miguel Rodríguez, investigador y director del Laboratorio de Aprendizaje, Enseñanza y Tecnología (LAETEC) de la UPLA, en el marco del proyecto CEDAI 07-2024 del Ministerio de Educación (MINEDUC), siendo éste último el responsable de la administración y de la obtención del financiamiento.
Los resultados muestran que la integración de estrategias de aumento de datos, modelos de aprendizaje por conjuntos y representaciones lingüísticas mejora la estabilidad de los modelos, incrementa la detección de clases minoritarias y ofrece un marco reproducible y transparente para el análisis de desinformación.
El estudio enfatiza además que la Inteligencia Artificial debe actuar como un sistema de apoyo para verificadores humanos y no como un reemplazo del juicio experto, reforzando así los principios de una IA responsable y explicable.
Un aporte para la IA responsable
Los alcances de este estudio fueron publicados, en mayo de este año, a través del artículo “Interpretable Fake News Detection Using Linguistic Indicators Under Imbalanced and Low-Resource Conditions” en la revista Applied Sciences (MDPI), una publicación indexada en Web of Science (SCIE) y Scopus, clasificada como Q2 en Journal Citation Reports (JCR) y Q1 en diversas categorías de CiteScore, con un Impact Factor 2025 de 2.9.
Esta publicación fortalece una de las líneas emergentes del LAETEC de la Facultad de Ciencias de la Educación de la UPLA dedicada al desarrollo de Inteligencia Artificial aplicada a la educación, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la analítica de datos, consolidando la colaboración entre investigadores de la Universidad de Playa Ancha, la Universidad de Viña del Mar y la Universidad Andrés Bello.
Referencia
Ormeño-Arriagada, P., Puraivan, E., Kloss, S., Cofré-Morales, C., & Rodríguez, M. (2026). Interpretable Fake News Detection Using Linguistic Indicators Under Imbalanced and Low-Resource Conditions. Applied Sciences, 16(10), 5080. https://doi.org/10.3390/app16105080.
