Mediometro no decide por ti si algo es verdadero o falso. Te entrega señales medibles con metodología publicada y revisada por pares para que TÚ contrastes con tus propios criterios. Cada métrica de abajo tiene un rango, una interpretación coloquial y la referencia académica que la respalda.
Emociones (modelo Plutchik)
- Ira
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Mide la presencia de lenguaje hostil, insultos, acusaciones y llamados a la confrontación. En periodismo legítimo puede aparecer de forma puntual; cuando se mantiene anormalmente alta durante días es una señal de polarización que requiere contexto, fuente y revisión.
Rango: 0-10
0-2 — Tono neutro o positivo2-5 — Indignación natural sobre temas relevantes5-8 — Lenguaje hostil sostenido — verificar fuente8-10 — Posible campaña de provocación coordinada
Refs: Plutchik (1980) — A General Psychoevolutionary Theory of Emotion
- Miedo
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Mide la frecuencia de términos amenazantes (ataque, crisis, peligro, colapso). Es útil en cobertura honesta de emergencias; cuando aparece en titulares rutinarios puede indicar alarmismo, clickbait o una narrativa de presión. No clasifica veracidad por sí sola.
Rango: 0-10
0-2 — Tema sin componente de amenaza2-5 — Cobertura de riesgos reales5-8 — Tono alarmista — comparar con otras fuentes8-10 — Pánico mediático probable
Refs: Plutchik (1980) · Vosoughi et al. (2018) — Science DOI:10.1126/science.aap9559
- Asco
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Lenguaje que asocia personas o grupos con suciedad, corrupción, traición. Es la emoción más correlacionada con discurso de odio. En análisis de campañas, un pico de Asco dirigido a un actor político o étnico indica intento de deshumanización.
Rango: 0-10
0-2 — Sin lenguaje despectivo2-5 — Crítica fuerte pero argumentada5-8 — Lenguaje denigrante — revisar tono8-10 — Posible discurso de odio
Refs: Plutchik (1980) · Brady et al. (2017) — PNAS Moral-emotional language
- Tristeza
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Apela a la empatía del lector. Honesto en cobertura de tragedias; manipulador cuando se usa para inocentar a un actor o crear narrativa de víctima.
Rango: 0-10
0-2 — Tono informativo2-5 — Cobertura empática de hechos reales5-8 — Narrativa centrada en sufrimiento8-10 — Posible victimización estratégica
Refs: Plutchik (1980)
- Sorpresa
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Aparece en titulares tipo "no creerás lo que…". Útil en periodismo de investigación cuando revela hechos genuinos; sospechoso cuando se usa rutinariamente para temas triviales.
Rango: 0-10
0-2 — Información esperable2-5 — Cobertura de novedad real5-8 — Tono sensacionalista8-10 — Clickbait sistemático
Refs: Plutchik (1980)
- Alegría
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Tono positivo, celebratorio. Legítimo en cobertura cultural, deportiva y de logros. Sospechoso cuando aparece de forma desproporcionada sobre un actor político — puede indicar propaganda.
Rango: 0-10
0-2 — Tono neutro2-5 — Cobertura positiva justificada5-8 — Tono celebratorio — verificar contexto8-10 — Posible propaganda positiva
Refs: Plutchik (1980)
Fases Narrativas
- Semilla
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Etapa inicial: la narrativa aparece en 1-3 fuentes pequeñas. Aún es genuinamente nueva. Vale la pena seguirla para ver si crece orgánicamente o si pasa a Amplificación coordinada.
Refs: Vosoughi et al. (2018)
- Amplificación
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La historia se difunde a velocidad inusual. Un z-score > 2 en la velocidad de propagación es indicio de actores coordinados (bots, granjas de cuentas, redes de medios afines).
Refs: Sangiorgio et al. (2024) — Viral effects 2-5 weeks
- Saturación
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Pico de la curva: aparece en todos los noticieros y feeds simultáneamente. La saturación legítima ocurre en crisis reales; la artificial usa redes de bots para crear sensación de inevitabilidad.
Refs: Wu & Huberman (2007) — Attention half-life 69min
- Decaimiento
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Fase natural — el público olvida (vida media de atención ≈ 69 minutos según Wu & Huberman). Una narrativa que NO entra en decaimiento natural y se mantiene viral por días suele estar siendo re-empujada artificialmente.
Refs: Wu & Huberman (2007) DOI:10.1073/pnas.0704916104
- Legitimación
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La historia ya no vive solo en X/TikTok: la cita un periódico nacional, una autoridad o un académico. Punto crítico: si la narrativa original era falsa, su legitimación contamina el discurso público.
Refs: Allcott & Gentzkow (2017) — Social media and information markets
- Transición
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Una historia ya legitimada se transforma para mantener atención: el villano cambia, se añaden ángulos étnicos o de género, se vincula con conspiraciones más amplias. Patrón típico de campañas de larga duración.
Refs: Starbird et al. (2019) — Disinformation's spread
Scores numéricos
- Score de Coordinación
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Combina similitud textual, sincronía temporal y solapamiento de audiencia. Score > 60 indica sincronía observable que requiere contexto. Score > 80 = cluster coordinado candidato. Calculado con clustering Leiden sobre el grafo de retuiteos.
Rango: 0-100
0-25 — Difusión orgánica25-50 — Cierta similitud — puede ser tema viral natural50-75 — Sincronía relevante — investigar75-100 — Cluster coordinado candidato — requiere revisión
Refs: Pacheco et al. (2021) — Coordinated Behavior on Social Media DOI:10.1145/3447535.3462528
- Señal de Automatización
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Basado en patrones de actividad (frecuencia constante, ratio seguidores/seguidos atípico, contenido repetitivo). En RSS puede reflejar comportamiento de CMS o agenda editorial; en cuentas sociales puede sugerir automatización. Nunca prueba identidad falsa por sí solo.
Rango: 0-100
0-25 — Sin rigidez fuerte observada25-50 — Comportamiento mixto o agenda regular50-75 — Automatización o repetición probable; revisar contexto75-100 — Automatización fuerte candidata; requiere evidencia adicional
Refs: Yang et al. (2022) — Botometer DOI:10.1038/s41598-022-08810-z
- Score de Eco
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Mide la homogeneidad ideológica de quienes amplifican el contenido. Score alto = la noticia solo circula entre personas que ya están de acuerdo (cámara de eco). Score bajo = contenido cruza líneas ideológicas.
Rango: 0-100
0-25 — Audiencia diversa — debate transversal25-50 — Cierta polarización50-75 — Cámara de eco moderada75-100 — Cámara de eco severa — solo afines
Refs: Cinelli et al. (2021) — Echo chamber effect DOI:10.1073/pnas.2023301118
- Testigo Insobornable (chain-of-custody C1+C5)
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Implementación mínima viable de los 6 anclajes RDSV (Códice 05 §RDSV): C1 (SHA-256 forense) + C5 (timestamp UTC ISO 8601 de captura). El SHA-256 se computa sobre title|link|item_date|captured_at|description concatenados con \n. Si cualquiera de esos campos se modifica posteriormente, el hash deja de coincidir y el testigo queda invalidado. Pendientes futuros: C2 OpenTimestamps/Bitcoin, C3 Ed25519, C4 IPFS, C6 NOM-151.
Refs: TlamatiniAI Códice 05 §RDSV · NIST FIPS 180-4 (SHA-2 family) · RFC 3339 / ISO 8601 (timestamp format)
- Índice de Auditabilidad (NewsGuard 4/9 + CIB)
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CAL-274 (correctivo metodológico): NewsGuard usa 9 criterios — sólo 4 son medibles sin intervención humana editorial. Este índice audita esos 4 (accuracy/diversidad, transparency/patrones, headline_quality, coordination_penalty) con pesos renormalizados a 1.0. Los 5 criterios restantes (política de correcciones, diferenciación de contenido, etiquetado publicitario, divulgación de propiedad, distinción noticia/opinión) requieren revisión humana — NO contribuyen al score. Antes del fix, esos 4 estaban hardcodeados en 50 dando a TODAS las fuentes un fixed 21 pts (42% del peso), colapsando 152 fuentes en una banda estrecha ~58-60. Ahora el score discrimina lo que el algoritmo REALMENTE puede medir.
Rango: 0-100
0-25 — Auditabilidad baja: alta coordinación inauténtica o titulares clickbait sostenidos25-50 — Auditabilidad media-baja: requiere revisión más detallada50-75 — Auditabilidad media-alta: patrón de publicación regular y diversidad razonable75-100 — Auditabilidad alta en los 4 criterios algorítmicos — NO equivale a "verificada" sin revisión editorial humana
Refs: NewsGuard rating process — newsguardtech.com/ratings/rating-process-criteria/ · Murero (2023) Coordinated Inauthentic Behavior detection — PMC10060790 · Trust Project — trustproject.org · IFCN — Code of Principles
- Confianza en la Historia (SCS)
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Diferente del score de la fuente: una fuente confiable puede publicar una historia débil y viceversa. SCS evalúa: ¿hay fuentes primarias citadas? ¿se confirma desde múltiples ángulos independientes? ¿hay desmentidos pendientes?
Rango: 0-100
0-25 — Especulación o rumor25-50 — Información parcial — esperar confirmación50-75 — Sustentada en evidencia razonable75-100 — Sólidamente verificada
Refs: Pennycook & Rand (2019) — PNAS DOI:10.1073/pnas.1806781116
- Z-Score de Amplificación
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Z > 2 significa amplificación 2σ por encima de lo normal (sucede el 2.5% del tiempo por azar). Z > 3 prácticamente solo ocurre por coordinación o evento real masivo. Combinar con coordination_score para distinguir viralidad orgánica de campaña.
Rango: típicamente -3 a +5
< 1 — Difusión normal1-2 — Por encima del promedio — tema relevante2-3 — Amplificación anormal — verificar> 3 — Pico extremo — evento real masivo o coordinación
Refs: Sangiorgio et al. (2024)
Cuadrantes Impacto × Percepción
- Viral+
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Alto alcance + percepción positiva. Noticia masiva bien recibida.
- Nicho+
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Bajo alcance + percepción positiva. Audiencia pequeña pero satisfecha.
- Ignorado
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Bajo alcance + percepción negativa. Poca relevancia o tema rechazado.
- Tóxico
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Alto alcance + percepción negativa. Posible viralidad por rechazo, controversia o activación emocional.
- Sin datos
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Sin datos de engagement aún. RSS sin enriquecer.
Severidad de alertas
- Crítico
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Requiere atención prioritaria: incitación a la violencia, difamación con potencial legal, suplantación de identidad institucional o señal informativa crítica durante un periodo sensible.
Refs: DISARM Framework — disarmframework.herokuapp.com
- Alto
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Coordination_score > 75 sobre un tema con alcance > 100K vistas. Mensajes con alta amplificación artificial pero sin daño inmediato verificable.
- Medio
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Patrones sospechosos pero no concluyentes. Apto para investigación periodística antes que para acción inmediata.
- Bajo
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Detección por debajo del umbral de preocupación. Útil para registro estadístico y baseline.
Conceptos del sistema
- Percolación
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Tomado de la física: como el agua que percola un suelo, una narrativa "percola" cuando deja de estar contenida en una comunidad y empieza a aparecer en círculos antes desconectados. El umbral de percolación marca el punto en que una mentira se vuelve incontenible.
Refs: Stauffer & Aharony (1994) — Introduction to Percolation Theory
- Masa Narrativa
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Aproximación a la "inercia" de una narrativa. Una masa narrativa alta significa que aunque la historia sea falsa, ya tiene demasiado peso para desaparecer sin un acto deliberado de corrección.
- Evento de Silencio
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Detectado por divergencia entre actividad en redes sociales y cobertura en medios tradicionales. Puede indicar autocensura, presión política, o simple agenda-setting selectivo. No siempre es malicioso — pero merece atención.
Refs: Noelle-Neumann (1974) — Spiral of Silence
- ESD / HHI
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HHI > 2500 indica mercado mediático concentrado (pocas voces dominantes). ESD baja = los medios repiten las mismas fuentes originales, reduciendo pluralismo. Útil para detectar "monocultivos informativos".
Refs: Herfindahl (1950) · Hindman (2009) — The Myth of Digital Democracy
- Señal crítica verificable
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Basado en Wardle & Derakhshan (2017), Mediometro separa señales operativas de conclusiones. Una señal crítica puede involucrar error, contexto insuficiente, uso dañino de información o falsedad potencial; el sistema no afirma intención ni veracidad final sin revisión.
Refs: Wardle & Derakhshan (2017) — Information Disorder, Council of Europe
- Historial de Engagement
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Solo poblamos engagement para canales con API pública (YouTube directo). RSS de portales de noticias se queda sin datos porque no exponen métricas. Por eso el cuadrante X / SIN DATOS es legítimamente la mayoría.
- STIX 2.1
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Estándar OASIS para que organizaciones (medios, ONGs, organismos electorales) intercambien señales de incidentes informativos de forma interoperable. Mediometro puede exportar paquetes de señales y evidencia en STIX 2.1 para alimentar plataformas como OpenCTI.
Refs: OASIS Open — docs.oasis-open.org/cti/stix/v2.1/
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