Emily Ocasio combinó datos del FBI y artículos de un diario de EE. UU. entre 1976 y 1984. Planea expandir su método con IA para estudiar sesgos actuales en la prensa.
La investigación de Emily Ocasio evaluó 5.000 artículos del Boston Globe, revelando diferencias significativas en el tratamiento periodístico según raza, género y edad, evidenciando desigualdades en la narrativa mediática. | Composición LR/Society for Science/ChatGPTPor Jennifer ValquiMartes 29 de Septiembre del 2026 · 19:20h
La República en GoogleEmily Ocasio logró el segundo lugar en el prestigioso certamen Regeneron Science Talent Search 2023 tras evaluar la cobertura mediática de homicidios en Estados Unidos mediante inteligencia artificial. A sus 18 años, la joven analizó patrones en la prensa al cruzar datos demográficos con el procesamiento de textos. La Society for Science, entidad organizadora, ratificó que el trabajo obtuvo un galardón de US$175.000.
Para concretar el estudio, la investigadora aplicó la tecnología GPT-3 de OpenAI sobre un total de 5.000 artículos informativos. Esa metodología extendió el lenguaje natural hacia el ámbito de las ciencias sociales para descubrir qué detalles personales figuraban en los reportajes de las víctimas, según reportó The Washington Post.
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Un análisis con inteligencia artificial sobre archivos históricos del Boston Globe descubrió diferencias marcadas en el tratamiento periodístico según raza, género y edad. Las notas sobre ciudadanos jóvenes de piel negra incluyeron menos detalles personales que las centradas en hombres blancos. Esa combinación de variables demográficas expuso una disparidad sistemática en el nivel de contextualización brindado a los distintos grupos.
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Emily Ocasio descubrió diferencias marcadas en el tratamiento periodístico según raza, género y edad en los archivos históricos del Boston Globe. Foto: Emily Ocasio
El hallazgo más alarmante afectó a los menores de edad. Los adolescentes afros registraron una probabilidad 30 puntos porcentuales menor de recibir una narrativa humanizadora frente a sus pares caucásicos. "Es una diferencia muy grande que realmente tiene importancia en nuestras vidas", declaró Emily Ocasio a Technical.ly.
El procedimiento combinó registros públicos del FBI sobre homicidios en Massachusetts entre 1976 y 1984 con noticias del Boston Globe. Foto: Emily Ocasio
La metodología consideró elementos humanizadores en las menciones sobre la familia, los intereses o el trabajo de la víctima. Mediante herramientas tecnológicas, el proyecto evaluó si las publicaciones retrataban la vida de los afectados más allá del suceso criminal. Aunque las conclusiones no se extienden de forma automática a la prensa actual, evidencian el papel de los algoritmos para detectar prejuicios informativos históricos.
Puedes ver¿Cómo fue el análisis completo de Ocasio y cuáles son las claves que restan explorar?
El procedimiento combinó registros públicos del FBI sobre homicidios en Massachusetts entre 1976 y 1984 con noticias del Boston Globe. Esta vinculación asoció los datos demográficos de las víctimas a las descripciones del periódico. Posteriormente, la investigadora aplicó inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural para evaluar el matiz humanizador o impersonal en cada texto.
El modelo GPT-3 de OpenAI constituyó el núcleo metodológico del trabajo gracias a su capacidad para ejecutar tareas lingüísticas mediante instrucciones escritas. La estudiante aprovechó esa herramienta para examinar abundante material periodístico, lo que demostró una aplicación innovadora de la computación en ciencias sociales orientada a estudiar el comportamiento humano y la representación de diversos grupos.
Tras recibir el reconocimiento, la autora planteó replicar aquel método en conjuntos informativos más recientes y distintas ubicaciones geográficas. Dicha ampliación busca verificar la persistencia de los sesgos en otros contextos. Asimismo, admitió el margen de error del sistema: "Estas IA no siempre son perfectas, del mismo modo que las personas tampoco lo son".
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