La UPV desarrollan un sistema de IA que analiza la toxicidad en el discurso político
Se han seleccionado 875 muestras, de las cuales 435 han dado una puntuación de toxicidad superior al 50%
De izquierda a derecha, los investigadores de VRAIN de la UPV, Antoni Mestre, Manoli Albert, Vicente Pelechano, Miriam Gil y Joan Fons.
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Un equipo del Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) de la Universitat Politècnica de València (UPV) ha desarrollado una metodología con un sistema de inteligencia artificial modular que es capaz de identificar con una mayor precisión la ironía, la crítica mordaz o el sarcasmo para detectar cuándo el lenguaje político cruza el umbral de la toxicidad.
Esta metodología ya se ha puesto a prueba en el análisis de diez sesiones de Les Corts Valencianes. De estas sesiones se han seleccionado 875 muestras, la mitad de las cuales, 435, tenían una puntuación de toxicidad superior al 50%, lo que implica una mayor probabilidad de toxicidad, mientras que la otra mitad tenía una puntuación de toxicidad inferior al 50%.
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 informática de la Universitat de València, Miriam Gil, junto al investigador de la Università degli Studi del Sannio en Benevento (Italia), Franccesco Malafarina, son los desarrolladores de esta metodología cuyas conclusiones han presentado recientemente.
Bajo el título ‘IA enriquecida en sentimientos para la detección de discursos tóxicos; Un caso de estudio de discursos políticos en Les Corts Valencianes‘, el artículo ha sido expuesto en la conferencia internacional de agentes e inteligencia artificial (Icaart) 2025 celebrada en la ciudad de Porto.
Nuevas posibilidades para la moderación automatizada
“El estudio, aplicado a intervenciones en Les Corts Valencianes, propone un enfoque innovador que mejora los sistemas tradicionales de detección de discurso tóxico al introducir una ‘zona de confusión’. En lugar de etiquetar un mensaje como simplemente tóxico o no tóxico, la IA detecta los casos más ambiguos y los somete a un análisis de sentimiento que permite evaluar mejor el tono emocional del discurso”, explica el investigador de VRAIN de la UPV, Antoni Mestre.
Mientras que los resultados, sin la zona de confusión, alcanzan una precisión del 80,35%, cuando se incorpora la capa de análisis de sentimiento a la detección de discursos tóxicos, sobre todo en contextos políticamente cargados y lingüísticamente complejos, como Les Corts, la precisión mejora hasta el 87,89%.
“Nuestro trabajo ofrece una visión más matizada del lenguaje político. Y abre nuevas posibilidades para la moderación automatizada de contenidos y el análisis del debate público con herramientas más sofisticadas y justas. Su aplicación en los parlamentos permitiría a sus presidentes moderar el debate de manera más equitativa y precisa, garantizando un discurso más respetuoso y constructivo”, ha concluido Mestre.
