Version estenografica (gob.mx): https://www.gob.mx/presidencia/es/articulos/version-estenografica-derecho-de-replica-miercoles-19-de-agosto-2026-palacio-nacional Analisis estructural automatizado (candidatos, no veredicto): {"schema":"derecho-replica-program-analysis.v1","method_version":"dr-parser-2026-08-13","type":"claims_and_responses","title":"","sections":[{"order":1,"title":""}],"reported_metrics":[],"epistemic_status":"reported_by_program","candidate_generation_only":true} CONSEJERA
JURÍDICA DE LA PRESIDENCIA DE LA REPÚBLICA, LUISA MARÍA ALCALDE LUJÁN: Qué tal, buenas tardes. Buenas tardes a todas, a todos. Agradecer, como cada miércoles, a los medios de comunicación que nos acompañan en este espacio. Arrancamos esto que es Derecho de Réplica, un espacio que se ha diseñado para poder hablar, aclarar, sobre datos oficiales, datos duros, sobre las diferentes falsas narrativas que todos los días y todas las semanas se presentan en diferentes espacios. Agradecemos también a quienes nos acompañan a través de las redes sociales, a través de la televisión. Y platicarles que el día de hoy… Bueno, como ustedes saben, la semana pasada aquí estuvimos hablando sobre los ecosistemas digitales que existen en nuestro país, sobre el fenómeno que se vive, sobre todo, en la plataforma X: cómo funcionan los bots, más de medio millón de bots, cómo funcionan los trolls y todo este ecosistema en aras de modificar, muchas veces amplificar temas, modificar conversaciones, impulsar de manera artificial narrativas. Y pensamos que era importante en este espacio que eso se conociera para que no hubiera la falsa apreciación de que “esos son fenómenos —digamos— independientes, naturales, que se dan por personas en lo individual”, sino que hay toda una coordinación detrás. El día de hoy queremos seguir hablando sobre este tema y para ello invitamos a un experto. Él es el doctor Carlos Augusto Jiménez Zárate. Es profesor universitario en la Universidad Autónoma de Nuevo León y destacado investigador en temas contemporáneos, como la infodemia y el impacto de las redes sociales en la sociedad. Ha publicado numerosos libros y artículos científicos, tanto como autor principal como en coautoría en medios académicos de alcance nacional y también de alcance internacional. El doctor Jiménez se ha especializado precisamente en el análisis de fenómenos, como la organización sistematizada de apoyo en redes sociales y su influencia en la formación de opinión pública. Su trabajo es ampliamente reconocido por su profundidad analítica y el rigor metodológico que aporta al debate nacional. Entonces, dado que es un tema de interés público y un tema que ha generado también conversación, consideramos importante que un experto en este tema pudiera platicarnos sobre el fenómeno. Así que, si les parece bien, iniciamos dándole la palabra al doctor Carlos Augusto. —Por favor, adelante—. PROFESOR DE LA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE NUEVO LEÓN E INVESTIGADOR, CARLOS AUGUSTO JIMÉNEZ ZÁRATE: Con su permiso, consejera. Un saludo a los compañeros de medios de comunicación. Bueno, como bien señala la consejera Luisa María, me he especializado durante ya varios años a estudiar el fenómeno de la desinformación, un fenómeno que no solamente ataca —digamos— países como México, sino que está en el orden internacional en diversos países de Europa, Estados Unidos, Sudamérica. Y, bueno, quise titular esta presentación con una pregunta, es decir: “¿Cómo se propaga la desinformación?”, es decir, ¿cuáles son las vías, los grupos, las cuentas, los contenidos, las velocidades de propagación de este fenómeno de alcance global? Primeramente, hay que señalar que, dentro del campo de la información, de los contenidos noticiosos, pues hay riesgos. Estos riesgos informativos se pueden categorizar principalmente en tres: El primero es la desinformación. Es cuando nosotros vemos que hay un contenido que es fabricado o manipulado con una intención, normalmente es la intención de dañar la reputación de una persona o de una organización o ente público. La segunda es la información incorrecta, que aquí puede… se da en algunas ocasiones, en algún contenido: que no se dijo alguna estadística de forma correcta o se omitió alguna información; pues, bien, ese contenido, lejos de señalarse cómo eso, información, pues es simplemente una información incorrecta. Y la tercera, que también es una dimensión de este tipo de riesgos muy peligrosa, porque aquí hay una información genuina, pero fuera de contexto. Y esto lo vemos bastante en las redes sociales, es decir, cuando alguien solamente te muestra una pequeña parte de una conversación, de un video o de un texto; es decir, se puede sacar fuera de contexto casi cualquier cosa. Y ahorita vamos a hablar un poquito más adelante de las herramientas que hay para eso. Estamos hablando ya de herramientas de Inteligencia Artificial que están abonando mucho a este fenómeno. Es decir, si no ponemos atención en esto, este fenómeno va a seguir creciendo de forma —como lo ha hecho hasta ahorita— de forma exponencial. En la siguiente diapositiva, ya vimos que la desinformación es un tipo de riesgo. Y tenemos, entonces, diversas categorías de desinformación. Normalmente lo que las personas hablan o mencionan es las fake news, es decir, para todos decimos, “ah, pues es una fake news, es una noticia falsa”. Pero más allá de eso, es toda una conceptualización con diversas aristas, es decir, no todo es fake, no todo es fake news, sino hay dimensiones. Dentro de estas, pues está el contenido engañoso: que se usa información para señalar o atacar a una persona de forma coordinada, como sucede también en los medios sociales o redes sociales. El contenido falso. Este es muy difícil a veces de detectar porque se basa en información real, pero fuera de contexto. Entonces, cuando te dicen: “no, pero usted sí dijo eso”. “Bueno, sí, pero no en ese contexto”. Y de ahí no lo vas a sacar. Entonces, este es de los más, digamos, problemáticos a la hora de la detección. Cabe mencionar que en el trabajo que he desarrollado, bueno, también he estado trabajando en diversos modelos de algoritmos para la detección automática, tanto de noticias falsas como de usuarios tipo bot. Este desarrollo tecnológico es propio de nuestro país. Se ha trabajado en diversos algoritmos y he probado diversos tipos de metodologías para poder llegar a un campo de detección automática. Es decir, no solamente la opinión de una persona, sino métodos o mecanismos automatizados también de detección, porque las noticias falsas —como lo vamos a ver— se propagan muy rápido. Nosotros también tenemos que acelerar la detección de noticias falsas. El contenido fabricado, que esto va muy en pie con lo que señalaba sobre la Inteligencia Artificial. En conjunto todo aquel contenido fabricado 100 por ciento de forma para engañar o hacer daño se puede denominar como deepfake; estamos hablando ya de videos, de GIF, de fotografías, de texto, que emulan o simulan personajes humanos, con la intención de dañar a una persona o incluso a una organización social o empresarial. El contenido manipulado, como decía también. Todo lo que se ha manipulado de una fuente original es un poco complejo detectar, porque tiene partes reales. Entonces, nosotros tenemos que hacer una investigación más exhaustiva para poder discernir entre lo real y lo manipulado. Una parte de la investigación me ha llevado, por ejemplo, incluso a validar un conjunto de datos, de fotografías que están sacadas de contexto. Hay medios, por ejemplo, que publicaron fotografías de algunas manifestaciones, y esas manifestaciones se daban en otro país, muy distinto a México. Entonces, el hecho ahí estaba, pero sucedió en otro país y lo tratan de manipular para que sea señalado que sucedió en nuestro país o en alguna ciudad. Lo vimos mucho con el tema, recordarán aquel tema del gasolinazo en el 2015, que fue uno de los parteaguas donde esta guerra de rumores o rumorología pues empezó a verse de una forma física en las calles, es decir, la gente se creía estas mentiras o rumores, o desinformación. El contenido impostor es el culmen de la deepfake, ¿no? Es decir, ya no necesito modificar una imagen, un video real, yo lo creo desde cero, con la imagen de la persona o personaje que quiera. Ese es el verdadero peligro que se esconde detrás de, digamos, de la generación con la Inteligencia Artificial Generativa; es decir, cuáles son los límites de la generación de imágenes si emulan o simulan un personaje humano real. La conexión falsa. Es decir, título, pie de foto, no corresponden con el contenido, simplemente se le agrega, como les comentaba en el caso de estos contenidos que toman la foto y dicen: “mira, este jaguar fue atropellado por el Tren Maya”, y resulta que buscas esa imagen en Google Imágenes y es un jaguar de Brasil. Entonces, ese tipo de eventos son los que se van a volver un poco más complejos de detectar de forma masiva. Y digo “masiva” porque las fake news son masivamente amplificadas y propagadas. La sátira o parodia que, bueno, pues es un área de la comunicación que su intención principal es no hacerle daño a alguien, o a alguna persona o institución, sino más bien, digamos, como un tipo “burla”, pero el problema está en que se puede tomar como fuente real de información. Entonces, ese es el problema de la sátira. La clave de cómo podemos detectar personalmente todas estas dimensiones de la desinformación, pues siempre va a estar en ver desde un punto de vista crítico: quién está compartiendo, qué modificaciones se hizo, la intención y el contexto; digamos que eso en gran medida, sería como una vacuna antidesinformativa. Es decir, no hay mejor remedio para la desinformación, obviamente, que exponer los hechos con la verdad, pero también con el pensamiento crítico. Es decir, los usuarios debemos ser capaces de poder decir: “a ver, yo necesito al menos otra fuente para corroborar lo que se está diciendo, no solamente basarme en una opinión o en un contenido que vi en redes, en algún medio o en alguna página, un medio digital, un influencer, un opinador”, lo que sea. Siempre tenemos que tener esa, digamos, disponibilidad de pensar de forma crítica y decir: “a ver, esto está… la fuente A, la fuente B, la fuente C y hacer un análisis crítico de la información”, ante la avalancha que estamos viviendo de noticias falsas. Y, bueno, a veces me preguntan: “¿desde cuándo hay noticias falsas?”. No, bueno, pues es obvio, yo creo que desde los inicios de que el humano empezó a articular un lenguaje, ¿no? Es un poco difícil trazar la primera noticia falsa o las primeras noticias falsas. Pero lo que sí podemos observar, por ejemplo, en esta gráfica, es la búsqueda del tema fake news a nivel global en Google, es decir: ¿cuándo las personas, los usuarios normales, se empezaron a interesar en el tema? Fue precisamente en el año 2016. ¿Qué pasó en el año 2016, finales de 2016? Recordarán ustedes que fueron dos eventos a nivel mundial muy importantes: la salida de Inglaterra del Brexit y la elección, la primera elección del presidente Donald Trump. Se ha señalado por diversos investigadores académicos a nivel mundial que estos dos eventos fueron, en gran medida, efectos de la posverdad. Y ahí viene la relación: en el año 2016, la Universidad de Cambridge declara a la “posverdad” como “Palabra del año”, de tantas búsquedas que se hizo sobre esta palabra fue declarada como el tema del año, “La palabra del año”. Junto con la posverdad pues están las fake news y la desinformación, los bots, los trolls, los memes. Es decir, hay un ecosistema que alimenta la posverdad, donde el concepto principal de la posverdad, es decir, lo que importa es la opinión, y los hechos pueden quedar en segundo plano; es, digamos, la síntesis de la posverdad. No importan los hechos, si tú opinas algo; si lo dicen entre los medios, eso es lo relevante. Entonces, vean cómo se va cambiando o mutando en las diferentes dimensiones que habíamos visto, y puede caer en cualquiera de ellas. Les decía, normalmente las personas, nosotros decimos: “son fake news”, pero hay detrás de eso, hay unas dimensiones o factores. El pico máximo de búsqueda de las fake news sucedió en el 2020, entre marzo y abril del 2020, llega el pico máximo con el tema de la pandemia del COVID-19, fue obviamente un momento que todos vivimos de incertidumbre, y pues obviamente afloraron las noticias falsas. Aquí señalo que en mi desarrollo de investigación doctoral pues yo me aboqué precisamente a buscar un método de detección de noticias falsas relacionadas con esta pandemia, dado la gran difusión que se hacía de ellas. Se acordarán ustedes, por ejemplo, que se hablaba “que las vacunas tenían grafeno”, “que tenían microchips”, “que las antenas 5G propagaban la enfermedad”; hubo pueblos en Europa donde ciertas comunidades tumbaron las antenas, algunas antenas 5G. Teníamos el movimiento antivacunas en la frontera Canadá-Estados Unidos, que se paró el tráfico de tráileres, de traileros. Entonces, a nivel mundial el COVID representó un punto de quiebre. Es decir, esta propagación exacerbada de noticias falsas estaba creando problemas. Lejos de, digamos, de tener un ambiente con más certidumbre, pues las noticias falsas abonaban al miedo. Y son precisamente estas emociones del miedo, de la incertidumbre, de la zozobra, las emociones que alimentan las noticias falsas. En un ratito las vamos a observar. Recientemente el interés de búsqueda sobre las noticias falsas, la posverdad, la desinformación, tiene que ver más con temas de la Inteligencia Artificial, es decir, qué tanto a mí como ciudadano me va a impactar que se estén generando modelos, o videos, o GIF con la Inteligencia Generativa. Es decir, ¿cuál va a ser el límite de esta tecnología? Porque entonces ya cualquiera va a poder hacer lo que quiera en los medios, en internet, y emitir sin ninguna consecuencia algún contenido que pueda dañar a alguna persona, a alguna institución. Entonces, la gente ahorita está buscando los efectos de la IA en la posverdad y las fake news. Estos son datos que ustedes mismos pueden buscar en Google Trends, buscan la palabra “fake news” en todo el mundo y les va a arrojar la misma gráfica. Tal fue el grado de preocupación a nivel global, internacional, sobre las fake news que la misma Organización Mundial de la Salud, en este pico máximo de fake news, declara esta avalancha de información noticiosa, sea real o falsa, como “infodemia”. Es un concepto que nace en esta crisis informativa y de salud pública mundial. Incluso ellos fueron los primeros que sacaron una herramienta de verificación. Esta herramienta de verificación no era un sistema automático de detección; más bien, los usuarios señalaban, subían la noticia, ellos la comprobaban y contestaban a ese usuario. Es decir, ese proceso manual, pues, sí, en las primeras versiones beta pues sí tardaba un tiempo; es decir, la verificación no es un proceso rápido, sí tiene su modo, su proceso. Eso es un poco, a veces, complejo y es lo que a veces hace lento los sistemas de verificación. Es decir, no podemos decir inmediatamente “esto es falso, esto es real”, sino debe haber un proceso, un proceso de auscultación de fuentes, de verificación de datos. Y, bueno, esto es lo que hacía esta iniciativa que lanzaron precisamente en mayo del ’21. Como ustedes podrán ver, pues fue un año después, ¿no?, en pleno tiempo de vacunación. La infodemia provoca confusión, provoca conductas de riesgo. Es decir: ¿cuántas personas en países como Canadá, tras el movimiento antivacunas, no se vacunaron?, ¿cuántas personas no se pusieron las vacunas por temor a que les insertaran un chip o que tuviera grafeno?, ¿cuántas personas no pasaban o no encendían su celular 5G porque la señal los iba a infectar? Ese es, realmente, el efecto nocivo en la sociedad de las noticias falsas, de las fake news, de la desinformación. Y aquí, bueno, esta gráfica nos ayuda a entender un poco la dinámica de propagación de una noticia falsa: Este fue un evento que sucedió el 27 de marzo del año 2022, algunos de ustedes lo recordarán, fue la supuesta balacera en el aeropuerto de Cancún. ¿Qué pasó ese día? En el segundo piso un armatoste metálico cae y hace un gran ruido, hace un ruido metálico, estruendoso. Imagínate, estás ahí en la sala de espera tranquilamente y de repente como un trueno. Alguien dijo que estaban… “sucedió una balacera”. Los primeros videos eran gente corriendo, bajando del segundo piso al primero. Después, se emitieron videos afuera en el estacionamiento de gente pues con ya problemas de ansiedad, preguntando “¿qué sucedía?”. Eso ocurrió aproximadamente a las 11:00 de la mañana. A las 11:30 había 470 tuits, solamente, hablando de la balacera. En rojo está esa noticia falsa, porque pues eso nunca sucedió, pero digamos que en ese momento era algo en desarrollo, era una noticia en desarrollo. A media hora después, a las 12:00, exactamente a las 12:00 pm, pasamos de 470 tuits a 3 mil 50 tuits. Ahí incluimos los retuits, los reposteos, republicaciones, como ahora se llama en la red X. Es decir, el incremento exponencial de la interacción de algo que no estaba verificado y que era muy pronto para verificar, también hay que decirlo. Pero justo en ese momento un usuario sube una publicación en X y dice: “si esta publicación llega a mil reposteos o republicaciones, voy a subir videos”. Y, obviamente, esa publicación se hizo viral, es decir, alcanzó más de 3 mil republicaciones y como 4 mil o 5 mil “Me gusta” o Likes. Obviamente, nunca subió ningún video, porque esos videos no existían, pero él logró su objetivo: generar tráfico para su cuenta. A las 12:30 estamos hablando de 9 mil 200 tuits. Y para la 01:00 de la tarde, es decir, una hora y media después, el tema se disparó a más de 15 mil tuits, incluyendo estos reposteos, es decir, 15 mil publicaciones en X en menos de una hora sobre un hecho que nunca sucedió. Pero aquí viene lo más relevante o lo más importante: vemos esta zona en verde… en amarillo, fueron los primeros contenidos de desmentido. Sucedieron, una hora después, sucedieron, y eso fue la cuenta oficial de la Guardia Nacional, que dijo que “ya había inspeccionado el lugar y no había habido, o sea, no existió esta balacera”. Y vemos cómo la noticia falsa seguía esparciéndose con tal potencia que incluso casi duplica la velocidad de interacción en menos de media hora. Los contenidos aclaratorios crecieron hacia acá y podemos ver las grandes diferencias de estructura. Por eso esta gráfica es “estructura y dinámica”. La estructura: ¿qué puedo yo ver de la estructura?, ¿cómo leer este tipo de gráficos?, ¿qué significan? Ahorita lo vamos a platicar. Es importante que conozcamos que las interacciones en redes sociales generan sistemas y redes complejas. Y estas interacciones, estos modelos complejos, se pueden estudiar, se pueden predecir cosas. Entonces, aquí es muy claro que la desinformación ganó, y es muy claro el tamaño de la desinformación versus el tamaño de la verdad. Los esfuerzos contra las fake news son diversos. Les decía yo al principio, es un problema internacional, es un problema global, a nivel mundial. Por ejemplo, en Estados Unidos tenemos al menos tres organizaciones: PolitiFact, FactCheck y Snopes. Hay otras, como Hoaxy, de la Universidad de Indiana, que —dicho sea de paso— habían creado un modelo muy bueno de detección de noticias falsas y cuentas bot, el cual fue cancelado tras el cierre de la aplicación, de las APIs de acceso a X tras la compra de Elon Musk de Twitter. En la Comunidad Europea tienen su propia plataforma, de Fact-Checking; en Brasil, en la Organización Mundial de Salud. Es decir, es un problema global, no solamente está ocurriendo en México, sino es una incidencia internacional lo que estamos viendo aquí. Y aquí es lo que les comentaba: ¿cómo se generan estas redes? ¿qué significan esos puntos, esos círculos o semicírculos? Siempre me preguntan: “¿y eso qué significa? A mí dame una gráfica de barras, una línea y yo ya con eso estoy feliz”. Bueno, es que no te puedo explicar algo complejo con una sola línea, forzosamente tengo que modelarlo desde el punto de vista complejo. Bueno, lo vamos a explicar. Las interacciones posibles: ¿Qué interacciones tú puedes realizar en X? Bueno, el usuario “A”, vamos a decir, publica su post y menciona a otra persona, al usuario “B”. Ahí ya tú formas un vínculo, vínculo número 1. El usuario “C” le da “Me gusta” a la publicación del usuario “A”. Pero como él se había vinculado al “B”, realmente se forma una tripleta, es decir, un vínculo cerrado. ¿Qué pasa con las cuentas bot? Me estoy adelantando un poquito, pero las cuentas bot lo que hacen es esto, precisamente: dan reposteos o republicaciones masivas y se hacen estas “cámaras de eco”, es decir, burbujas digitales donde ellos nada más interactúan entre ellos, porque su conversación digital está supeditada a un solo grado de interacción. ¿Qué es los grados de interacción? Lo vemos acá: el usuario “D” da un reposteo al usuario “A”; se forma un vínculo. El usuario “E” responde al comentario o menciona; se forman otros vínculos. El usuario “D”… perdón, “F” le da, ese nomás le dio Like, se queda ya solito, pero vinculado al “D” y obviamente al “A”. Pero tenemos el usuario “G”. El usuario “G” le da un simple Like a este usuario “E”. Pero si se fijan, aquí hay 1, 2, 3 interacciones. Cuando nosotros analizamos redes de más de 3 grados de interacción, estamos analizando algo que podemos señalar como “orgánico”. Es decir, hubo una cascada de interacciones de más de 3 grados de interacción, ya yo ya puedo decir: “ah, esa es una conversación digital orgánica”. Si, por el otro lado, veo que solamente se van agrupando aquí alrededor de “A” cuentas con un solo grado, pues esto simplemente me está señalando a mí que hay un clúster —así se le denomina— o grupo de cuentas que solamente están amplificando con retuits masivos para tratar de aparentar un apoyo social. Y entonces aquí podemos dividir y podemos señalar que es muy distinto a tener 10 mil retuits en alguna publicación, a tener 3 grados de interacción generados por una conversación orgánica. Y aquí pues lo señalo porque en ocasiones ciertos personajes dicen: “bueno, yo tengo 20 mil republicaciones, mi post fue un éxito”. Ok, eso es de forma lineal. Cuando lo analizas de forma compleja, pues estás viendo que fue una comunidad cerrada, una comunidad de halago, de aplaudidores artificiales. Ese concepto se denomina “astroturfing”, cuando tú contratas bots o cuentas para que te den Like o te den “Republicar”. Las variables del contenido noticioso que se esparce en X: Primero es la publicación en X. No sabemos qué va a publicar las cuentas, esa es una variable. Después de ahí, viene el texto. En el texto la mayoría de los modelos de análisis de noticias falsas se basa en el texto, aunque puede incluir figuras, imágenes, gráficas o links externos. Pero la mayoría analiza el texto. Si no tiene texto, pues es complejo determinar, ¿no? Pero si tuviese texto esa publicación, pues podemos clasificarla en noticia real o noticia falsa. Recuerden que, dentro de la noticia falsa hay diversas dimensiones: contenido engañoso, contenido manipulado, contenido incorrecto. En el perfil de usuario también hay variables. Los usuarios tienen amigos, es decir, sus seguidores. Además, siguen a otras personas. Los usuarios postean y repostean por día, por semana, y van creando, digamos, una memoria digital, que también son dimensiones de análisis. Es decir, yo puedo decir: “¿sabes qué?, este usuario tiene un promedio de republicación de 500 por día”. Pues obviamente no es una persona real, sino un sistema, una cuenta bot. Y los amigos del usuario. ¿Qué son “los amigos del usuario”? Pues la red de interacción, es decir, va a ser una red encapsulada —como la que señalaba— o va a ser una red orgánica donde haya conversación. Eso a mí, me va a dar pie a mostrar visualizaciones de redes y, lo más interesante, calcular métricas de red para poder nosotros analizar de forma cuantitativa. Entonces, fíjense cómo pasamos de un modelo complejo cuali, es decir, cualidades, a un modelo cuantitativo para poder hacer análisis numéricos. Dentro de la propagación de las noticias falsas hay una diversidad de investigaciones. Como decía, yo he investigado el impacto de las noticias en el ámbito de la salud pública, específicamente en el tema del COVID, y otros temas. Pero dos investigaciones que marcan un parteaguas, dado la cantidad de datos que analizaron. Y aquí cabe hacer mención, que, en la primera investigación, que es la propagación de las noticias falsas en línea, estos investigadores del MIT no tuvieron que scrapear ningún dato, en ese entonces Twitter les dio acceso a casi 9 años de datos, les dio los datos y los analizaron. ¿Qué encontraron? Bueno, encontraron que una noticia falsa tiene 70 por ciento más probabilidad de ser reposteada o republicada, que una noticia real. Es un hecho. ¿Qué más se encontraron? Que estas noticias falsas se propagan, en estas cascadas de que hablábamos de interacción, 6 veces más rápido que una noticia real, o un contenido real, o aclaratorio. Esto, obviamente, atrajo la atención a una diversidad de investigadores, incluyéndome, y decir: “bueno, ¿qué se puede hacer?, ¿cómo podemos analizar esto, por ejemplo, para el contexto mexicano? Bueno, en aquel entonces nada más era la pura propagación y velocidad de noticias falsas. ¿Pero qué es lo que hace que la noticia se propague rápidamente en las personas? Recordemos un punto nodal de la actividad humana: la actividad humana en gran medida es dormir, trabajar, descansar. Nosotros tenemos —digamos— ciclos de actividad dentro del día. Es imposible que una persona real, humana, esté continuamente publicando; son ciclos. Estos ciclos se estudian y se pueden determinar si esa cuenta de ese usuario es un bot o peor aún, un cyborg. Un cyborg es un bot con Inteligencia Artificial que emula la actividad humana. Es decir, va a tuitear en la mañana o va a publicar en la mañana; republica otros dos contenidos en la hora de la comida, hace otros dos comentarios; a las 10:00 de la noche, que llega a su casa, hace unos 5 comentarios. Y es indetectable a los algoritmos antispam. Obviamente, para que tú puedas hacer una tendencia o una coordinación con estos cyborgs, pues necesitas miles de cuentas, decenas de miles de cuentas. Y no es un sistema barato, déjenme decirle que el desarrollo de esos sistemas es muy costoso. Y ahorita vamos a entrar un poquito más en el tema. Entonces, los investigadores Emilio Ferrara y otros determinaron que sí, los bots desempeñan un papel estratégico a la hora de aumentar la exposición de contenido negativo o desinformativo. ¿Cómo lo hacen? En la siguiente diapositiva observamos cómo… Esta diapositiva es parte de la investigación de Emilio Ferrara, que detectó la influencia de los bots en estos contenidos maliciosos. Y él determina que los bots siguen a los humanos hasta un 20 por ciento, es decir, el humano publica y entran los bots. De esa interacción de republicación masiva, un 20 por ciento son cuentas automatizadas. En mi expertís, para el contexto mexicano yo he detectado hasta más del 50 por ciento de actividad bot. Esto es allá en Estados Unidos. Los humanos en un 76 por ciento interactúan con humanos, solamente una pequeña fracción interactúa con bots o se cree el cuento de que “está hablando con otro humano”, siendo que está hablando con un bot. Es decir, nosotros como humanos tenemos esta capacidad también de detectar, sin que nadie nos diga nada, que esa cuenta es un bot; o sea, es muy lógico que si la cuenta no tiene foto, que si la cuenta tiene contenido agresivo, que si la cuenta es monotemática, que si la cuenta solamente retuitea o repostea a 2, 3 personajes, pues eso es un bot. No vas a entablar una interacción con esa persona o esa cuenta. Los bots son artificiales y estos generan interacción inorgánica, eso se debe señalar. Instalar la infraestructura y el desarrollo de estos sistemas es altamente costoso, es decir, no es simplemente que alguien diga: “ah, pues cualquiera con un software, una plataforma, como Python para código abierto creas un bot y ahí puede estar el bot trabajando”. No, no es eso, es una infraestructura que se requiere computadora, servidores, software especializado, líneas telefónicas digitales que activen VPNs, personas que estén manejando esos sistemas, personas que estén diseñando esos modelos o esos sistemas. Eso cuesta mucho. No es alguien ahí en el garaje de su casa haciendo una travesura, una tendencia, eso no es así, o sea, hay una maquinaria artificial de tendencias detrás de esto, muy costosa, que le está invirtiendo mucho dinero. Los bots buscan a estos usuarios humanos para interactuar, mientras que los humanos interactúan con humanos. Quizás en investigaciones futuras se aborde cómo esta pequeña porción de humanos se cree las mentiras de los bots. Eso todavía no ha sido un tema de investigación, al menos en mi campo, pero podría ser: ¿qué lo lleva a creer a un humano que está interactuando con un sistema automático que es otro humano? Siempre me dicen: “¿cómo diferenciar un bot de un humano a simple vista?”. Pues dependiendo de muchos factores, pero principalmente hay uno en especial: más allá de que tenga el perfil… ¿Se acuerdan de ese famoso perfil de huevito que ponían en sus cuentas las cuentas automatizadas? Ahora ya no, ahora ponen rostros generados por IA Generativa, ¿no? Es difícil ubicarlos. ¿Pero cómo sí hay un rastro inequívoco? Los seguidores. Los humanos tenemos… Antes de las redes sociales, déjenme platicarles algo: se había hecho estudios de los grados de interacción humana sin redes sociales. Se decía que “tú podías contactar a cualquier humano en algún punto del planeta en 6 saltos”, es decir, contactando 6 personas tú podías llegar a una persona en Tanzania en tus contactos. ¿De dónde se derivaba esos 6 grados? Bueno, se decía que “en promedio las personas tienen 100 amigos” o 100 conocidos 100 a las 6 te da 10 billones. Y somos 8, pues te sobra, ¿no? Ahora con las redes sociales, con Facebook, X, Instagram, TikTok, la separación es menos de 1.7, es decir, 1 prácticamente. Y lo vemos, o sea, yo le puedo dar un clic a cualquier persona y, si me contesta, ya establecí un vínculo. Los 6 grados desaparecieron. Y también esto: los seguidores. Los seguidores aumentaron. Es decir, si el humano antes de las redes tenía 100 conocidos, su círculo cercano era de 100, pues eso aumentó, pero los bots no. Incluso podemos observar aquí que hay cuentas con cero seguidores y que, de hecho, esas cuentas son las más numerosas. Es fácil. ¿Cómo detectas un bot? Métete al perfil, ve el número de seguidores: Si tiene cero, 10, 15, pues ves una cara bonita generada por Inteligencia Artificial, pues seguro es un bot. Siempre retuitea lo mismo, seguro es un bot. Tiene todos, republicaciones a toda hora, pues seguramente es un bot. Nunca sube contenido original, seguramente es un bot. Y lo que les decía hace rato, en la investigación pasada se determinó que, al menos, un 19 por ciento de los bots interactúan con humanos. Bueno, yo he podido medir algunos eventos del debate nacional, como fue el tema de la Generación Z. Y es preocupante cómo en este caso casi el 60 por ciento de la interacción generada fueron cuentas automatizadas. Y ahora me dicen: “¿cómo lo compruebas?”. Bueno, pues como les decía, podemos medir, se puede medir la velocidad de republicación. Se puede medir la relación de amigos y seguidores. Se puede medir sus republicaciones, si son monotemáticas. Se puede medir su fotografía de perfil, si fue generada por IA. Es decir, hay una serie de dimensiones que dan pie a señalar que una cuenta es bot o es humana. Y lo curioso es esto: si observan ustedes, se llama “dinámica”… Bueno, es “la dinámica y propagación”, porque empieza aquí. Los humanos y los bots, les decía, los humanos influyen en los contenidos negativos, como lo señalaron los investigadores en el MIT. Pero si se fijan aquí, como que hay cierto freno, incluso vacíos, es decir, son cuentas que ahí dejaron de repostear o republicar, pero los bots no. Ellos están en constante publicación, no paran, no cesan, y ahí se van. Después, las cuentas humanas vuelven al ruedo. Pero ¿sí se fijan, en la sincronización que hay entre los dos? Es decir, aproximadamente el 40 por ciento de los usuarios de esa tendencia, que eran humanos, pues eran humanos, pero se sincronizaron. Eso no está permitido en la red X, las mismas reglas de operación no lo permiten; sin embargo, sucedió. Lo cual nos lleva también a plantear que la red o plataforma X tiene un sesgo político declarado incluso por el mismo dueño, ¿no? Pero aquí podemos observar claramente cómo aquí en México, a diferencia de Estados Unidos, la presencia de bots que interactúan para manipular una narrativa es más del doble. Esta gráfica nos permite observar diversas cosas: Primero, señalar que los colores que están ahí son determinados por un algoritmo que detecta comunidades, es decir, usuarios que interactúan con otros usuarios, comentan algo similar, y los pinta de un color; va pintando diversas comunidades. Entonces, la anomalía ocurre aquí, en la zona B, hay una alta densidad sin interacción de grados. Si ustedes observan acá, lo que les decía, hay varios grados de interacción, diversos temas se están generando. ¿Qué publica o qué narrativas tiene la zona B? Vamos a verlo en la siguiente. Estas son las narrativas de la zona B, no hashtags, narrativas. Es decir, el análisis de macro y micro narrativas siempre operando por un mismo número de cuentas. Es decir, no es posible que un número de cuentas esté preocupado por una, por otro, por otro, por otro tema, siempre son los mismos, “preocupados” —entre comillas por los mismos temas. Este periodo de análisis fue 3 meses. Tú no puedes estar hablando de los mismos 3 temas, 3 meses, a menos que tengas una consigna o a menos que haya sido un bot programado. Y bueno, aquí el núcleo troll/bot, el que ataca constantemente a la Presidenta Claudia Sheinbaum. Lo rojo significa troll/bot, y está enquistado en esa zona. Es ineludible que esa zona o ese núcleo intenta manipular la narrativa pública. Y no solamente eso: si alguien comenta en contra de ese núcleo, es atacado inmediatamente. Y por eso nadie opina en X, “por el temor a que le echen hate”, ¿no?, como dicen los muchachos; entonces, te quedas callado, inhibiendo así un derecho de comunicación humana, por bots, por sistemas automáticos. La última, el tema de “Paso Cortés” que generó también reacciones. Y vemos cómo otra vez en el centro está la Presidenta Claudia Sheinbaum. Lo que está en rojo son tuits altamente negativos. Es decir, una red de odio se genera todos los días, de odio y de desinformación, y de fake news. Y bueno, en este caso sería toda la presentación. Agradezco a la consejera. CONSEJERA JURÍDICA DE LA PRESIDENCIA DE LA REPÚBLICA, LUISA MARÍA ALCALDE LUJÁN: Al contrario. Muchísimas gracias, doctor. Bueno, pues muy interesante. Dejamos unos minutos para preguntas y respuestas. —Empezamos aquí, luego acá atrás, y luego tenemos varias acá. Así que vamos dándole velocidad, que hay 10 minutos—. PREGUNTA: Gracias. Buenas tardes. Juan Hernández, de Diario Basta, Tabasco Hoy, Campeche Hoy y Quintana Roo Hoy, de Grupo Cantón. Bueno, ya nos mostró todo lo que es este ecosistema, pero aquí la parte importante: ¿cuánto están costando estas campañas de odio? No sé si tenga un estimado. Estamos hablando… Como dice, cada día es una campaña. ¿Cuánto estaría invirtiéndole la oposición, o en este caso, estos grupos fácticos? ¿Cuánto le estarían invirtiendo? Y vámonos también por el otro, ¿no?: ¿un medio como La Derecha Diario cuánto estaría invirtiendo también precisamente en el uso de estas tecnologías para amplificar su información y generar estas redes de odio? Sería eso todo. PROFESOR DE LA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE NUEVO LEÓN E INVESTIGADOR, CARLOS AUGUSTO JIMÉNEZ ZÁRATE: Sí, bueno, primero, ubicar la fuente de financiamiento, pues ya es otra área de investigación de esta exposición. Pero sí decir, por ejemplo, que el mismo fundador, uno de los fundadores de La Derecha Diario dice ganar entre 20 y 30 millones por campaña, de pesos o de dólares, habría que precisarlo, pero es millonaria. Estamos hablando de sistemas muy costosos. Y eso aproximadamente entre unos 20, 30 millones —yo diría— de pesos por campaña. PREGUNTA: (Inaudible) PROFESOR DE LA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE NUEVO LEÓN E INVESTIGADOR, CARLOS AUGUSTO JIMÉNEZ ZÁRATE: Más o menos, una campaña dura una semana. CONSEJERA JURÍDICA DE LA PRESIDENCIA DE LA REPÚBLICA, LUISA MARÍA ALCALDE LUJÁN: —Adelante, por favor. Acá atrás—. PREGUNTA: Gracias. Buenas tardes, Luis Piña, de Los Reporteros Mx. Preguntarle al especialista: ¿por qué en X es donde más se potencializan estos mensajes y no, por ejemplo, en otras redes, como Facebook, Instagram, etcétera? ¿Y cómo podría la ciudadanía identificar estos perfiles falsos? PROFESOR DE LA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE NUEVO LEÓN E INVESTIGADOR, CARLOS AUGUSTO JIMÉNEZ ZÁRATE: Muy buena pregunta. Fíjate, X siempre… Todas las plataformas tienen sus reglas y políticas de operación, lo decía yo hace un momento. Dentro de esas políticas está no emitir contenido violento, ni de odio contra otros usuarios; sin embargo, eso sucede diariamente, es permitido. En otras plataformas hay algoritmos muy potentes, incluso para banear videos, que son violentos o son transmitidos en vivo. O sea, esa tecnología existe; no se aplica en X por alguna razón, pero sí existe esa tecnología de baneo automático para videos, incluso en vivo, que es un tanto difícil. Y, bueno, en plataformas, yo te diría, por ejemplo, un dato preciso como Facebook, el tema de la… Analicé la otra vez la fanpage de la Presidenta Claudia Sheinbaum, y en ese mismo periodo en Facebook ella ganó más de 500 mil nuevos seguidores. O sea, no está sucediendo, más que en X. ¿Por qué? Por lo que te digo, que hay una omisión de parte, posiblemente, de los dueños o el dueño de X. PREGUNTA: Muchas gracias. Consejera, quisiera preguntarle, ahora que también se mencionó a La Derecha Diario: ha resaltado mucho, incluso en la mañana lo comentó la Presidenta Claudia Sheinbaum, de la detención de Fernando Cerimedo. Me parece importante preguntárselo: ¿cuál es su opinión al respecto? Dado que aquí se ha hablado mucho de ese portal o de ese medio, que ha sido la fuente de potencialización para otros perfiles, bots, etcétera. Quisiera saber, ¿cuál es su opinión al respecto de esta detención? CONSEJERA JURÍDICA DE LA PRESIDENCIA DE LA REPÚBLICA, LUISA MARÍA ALCALDE LUJÁN: Bueno, pues más que mi opinión, conocer este fenómeno. En efecto, este personaje, socio de Javier Negre. Aquí lo hemos hablado, ellos, dueños de La Derecha Diario, este diario digital que se dedica a difundir mentiras y al ataque directo, frontal, contra la Presidenta y el gobierno. Y, sobre todo, lo que hemos planteado aquí es cómo ellos fueron finalmente contratados como especialistas en instalar una metodología que han instalado en otras regiones del mundo, en otros países, precisamente para amplificar narrativas negativas de impacto, esto que el doctor nos planteaba. Entonces, ellos lo que tienen es esta posibilidad de mantener ecosistemas, no solo en este país, sino en diferentes países, donde a través de bots y de la coordinación entre bots y trolls van generando falsas narrativas y propagan información falsa. Bueno, este sujeto, pues ya sabemos, hoy detenido por intento de homicidio —entiendo— a su pareja en Bolivia. Y pues, bueno, tenemos incluso a la Presidenta, en la mañana mostró esta fotografía donde ellos mismos expresan esta alianza. Creo que por ahí está el tuit que mostró la Presidenta en la mañana, donde se muestran en esta fotografía este personaje y Javier Negre, que también ya públicamente ha dicho fue contratado por Salinas Pliego para precisamente instalar este ecosistema de desinformación en nuestro país. PREGUNTA: Muchas gracias. CONSEJERA JURÍDICA DE LA PRESIDENCIA DE LA REPÚBLICA, LUISA MARÍA ALCALDE LUJÁN: —Por acá tenemos, acá atrás, y luego la compañera, hasta atrás. Ah, bueno, ya le dieron acá— PREGUNTA: Gracias. Buenas tardes. CONSEJERA JURÍDICA DE LA PRESIDENCIA DE LA REPÚBLICA, LUISA MARÍA ALCALDE LUJÁN: Salió ganón. Tenemos 4 minutitos. PREGUNTA: Arturo Pavón, de Efecto Colateral Estados Unidos. Nada más preguntarle al ponente si ¿es posible que también estén buscando nuevas formas? Porque hemos encontrado en Efecto Colateral algunos anuncios que pasan muy relámpago en, por ejemplo, en YouTube, en donde una mujer generada por Inteligencia Artificial dice que datos “x” de quién sabe qué fuente, hay desapariciones de mujeres diario, más de 2 mil, que contrasta con los datos que han dado aquí en el Gabinete de Seguridad. ¿Es posible que estén buscando también a través de ese tipo de mensajes, publicidad, de una manera velada insertar en la mente de la gente, del consumidor, de manera ingenua que escucha esos anuncios, que quieran implantar ideas de ese tipo? CONSEJERA JURÍDICA DE LA PRESIDENCIA DE LA REPÚBLICA, LUISA MARÍA ALCALDE LUJÁN: —Por favor, doctor, adelante—. PROFESOR DE LA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE NUEVO LEÓN E INVESTIGADOR, CARLOS AUGUSTO JIMÉNEZ ZÁRATE: Es una pregunta muy interesante. De hecho, recordarán el tema de los drones que supuestamente pasó de Estados Unidos a México. Y relatar que principalmente fueron medios estadounidenses los que abonaron a esa narrativa. Y después, se sumaron, obviamente, este ecosistema aquí en México, este ecosistema de trolls y bots. Y la noticia o el hecho nunca fue confirmado. Es decir, continuamente también hay cuentas, hay medios en Estados Unidos que tratan de pedir lo que aquí ellos piden, lo vimos en las narrativas. ¿Qué piden? La intervención de Estados Unidos. Entonces, ellos dicen, “pues si allá quieren eso, pues nosotros se los vamos a dar”. Pero eso no es real, eso es artificial. PREGUNTA: Y rápidamente: cuando se hace una denuncia, por ejemplo, en X, se dice o dice ahí, hay un texto que aclara que “esto será evaluado por una junta de personas”. Pero es curioso, porque casi inmediatamente que uno pone la denuncia, a los 2, 3 minutos ya tiene la respuesta y dice que “no fue aceptada” o alguna situación así. PROFESOR DE LA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE NUEVO LEÓN E INVESTIGADOR, CARLOS AUGUSTO JIMÉNEZ ZÁRATE: Normalmente son sistemas automáticos de análisis de texto. Entonces, es lo que se hace ante la masividad de los datos. PREGUNTA: Prácticamente uno estaría denunciando en el desierto las cosas porque… PROFESOR DE LA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE NUEVO LEÓN E INVESTIGADOR, CARLOS AUGUSTO JIMÉNEZ ZÁRATE: A un sistema automático. PREGUNTA: Gracias. CONSEJERA JURÍDICA DE LA PRESIDENCIA DE LA REPÚBLICA, LUISA MARÍA ALCALDE LUJÁN: Bueno, pues llegamos al final de este programa. Sé que quedaron algunas manos levantadas. El próximo miércoles podemos seguir con esta conversación, que consideramos fundamental y de interés público, cómo funcionan estos ecosistemas. Estamos a unos días de que cierre la consulta pública sobre —por cierto— sobre el tema de lineamientos. Así que vamos a aprovechar la próxima semana para tocar también ese tema, una vez que haya concluido este proceso. Les agradecemos mucho a los medios que nos acompañaron y a todos los que nos ven a través de redes sociales y de la televisión pública. —Muchísimas gracias, doctor, por habernos acompañado—. Hasta luego. —000—
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