De artículos sin procesar a inteligencia estructurada: cómo funciona el proceso de análisis.
NarrativeRadar monitoriza de forma continua más de 130 fuentes organizadas en 8 bloques de información: medios occidentales, medios rusos, medios chinos, medios de Oriente Medio, medios africanos, canales gubernamentales oficiales, prensa financiera y medios regionales.
Las fuentes se seleccionan por su diversidad geográfica y editorial, no por afinidad ideológica. Se incorporan nuevas fuentes en función de su alcance, fiabilidad y las carencias de cobertura de cada bloque. Los feeds RSS se comprueban cada 30 minutos.
Los artículos individuales no se muestran a los lectores. En su lugar, un motor de agrupación reúne los artículos relacionados sobre un mismo acontecimiento en un único evento. La agrupación utiliza cinco capas de coincidencia:
Un evento solo se crea cuando múltiples fuentes informan sobre el mismo acontecimiento. Los informes de una única fuente se registran, pero no se promocionan.
No todos los eventos reciben la misma profundidad de análisis. El nivel depende de la cobertura de fuentes:
En los eventos con análisis profundo, el sistema identifica 2-3 narrativas enfrentadas: marcos interpretativos distintos promovidos por diferentes bloques de información. Cada narrativa incluye:
Si solo existe una narrativa para un evento, este se desprioritiza: la divergencia entre narrativas es lo que hace que un evento sea analíticamente relevante.
Cuando las narrativas entran en conflicto, el sistema identifica los puntos concretos de desacuerdo en cuatro dimensiones:
El análisis se genera mediante modelos de inteligencia artificial aplicados a los artículos de las fuentes. La IA se utiliza para resumir, identificar narrativas, extraer entidades y generar escenarios. Toda la producción de la IA está sujeta a normas editoriales que imponen neutralidad y separación por capas.
La IA no decide qué es verdadero o importante. Estructura la información según reglas predefinidas. Cada página de evento indica que el análisis está asistido por IA y supervisado editorialmente.
Tomemos un paquete de sanciones a las exportaciones de crudo ruso — el tipo de evento multi-bloque que el sistema procesa cada semana. En cuestión de horas llegan artículos de Reuters, AP, TASS, Xinhua, Al Jazeera y Bloomberg. El motor de clustering los agrupa en un único evento porque comparten entidades (Rusia, Brent, UE, Tesoro de EE. UU.), firmas de palabras clave y similitud semántica por encima del umbral de 0.65.
El prompt de enriquecimiento se ejecuta sobre el clúster de artículos. La salida se estructura en las capas descritas arriba:
Lo crucial: el mismo prompt se aplica a todos los eventos que califican. Las reglas no cambian porque el tema sea sensible — se aplican igual a un paquete sobre crudo ruso, a un anuncio de la Reserva Federal y a una elección argentina. Esa uniformidad es la metodología.
Los eventos progresan a través de cuatro fases a medida que evoluciona la cobertura:
El análisis se actualiza automáticamente a medida que llegan nuevos artículos. Los eventos se reanalizan y pueden ascender a un nivel superior cuando más fuentes informan sobre ellos.