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Invento más de mil palabras y busco una verdad, nada siempre es toda la verdad, nada significa nada (letra de la canción de “promesas que no valen nada” Los Piratas)

post Invento

Ilustración: Gemini

 

La desinformación se ha convertido en uno de los principales riesgos para las sociedades democráticas, no solo por la cantidad de contenido falso que circula, sino por la eficacia con la que logra engañarnos. Entender por qué creemos, validamos o distribuimos contenido manipulado pasa por poner el foco en el receptor del mensaje. 

Es necesario analizar desde una perspectiva interdisciplinar: comunicación, psicología cognitiva, ciencia de la información e inteligencia artificial; los sesgos cognitivos del receptor, la lógica algorítmica de las plataformas y la arquitectura narrativa del mensaje.

El trabajo revisa cinco casos representativos —Cambridge Analytica, la infodemia de la COVID-19, los disturbios de Southport, el Pizzagate y el deepfake de Zelenski— para mostrar cómo se articulan estos tres factores en la práctica. A partir de ese análisis, se propone como herramienta el Modelo ABCD (Analizar, Buscar, Contrastar y Dudar): un procedimiento en cuatro fases secuenciales e interdependientes que se aplica sobre los seis elementos clásicos del proceso comunicativo —emisor, receptor, canal, código, mensaje y contexto— para evaluar sistemáticamente la fiabilidad de cualquier contenido digital.

El artículo concluye que frente a la desinformación en la era de la IA generativa exige algo más que detectar bulos: requiere una alfabetización mediática crítica que nos prepare para cuestionar tanto lo que leemos como el modo en que nos llega. Estamos ante un cambio de paradigma, de la sociedad de la información a la sociedad de la verificación.

Leer el artículo en acceso abierto en:

San-Servando-Hernández, Nuria (2026). «Desinformación, sesgos cognitivos e inteligencia artificial generativa: el modelo ABCD (Analizar, Buscar, Contrastar y Dudar) para la verificación crítica de la información». Infonomy, 4 (5). DOI: https://doi.org/10.3145/infonomy.26.033