La retroalimentación de los usuarios aumenta la precisión del conjunto de datos de sesgo mediático en la evaluación de NewsUnfold

Un estudio de usuario realizado con la plataforma NewsUnfold revela un alto nivel de compromiso y anotaciones de sesgo de gran calidad, con una mejora del 26% en la concordancia entre anotadores. Los participantes mostraron consistencia al identificar diferentes tipos de sesgo mediático, lo que permitió construir un corpus más fiable para entrenar modelos de detección automática.

La validación por expertos confirmó la fiabilidad de las etiquetas generadas por los usuarios, y la fusión de varios subconjuntos anotados resultó en un rendimiento superior de los clasificadores. En pruebas de laboratorio, los modelos entrenados con datos enriquecidos por retroalimentación humana alcanzaron mayor precisión y robustez ante ejemplos ambiguos.

La encuesta de experiencia de usuario destacó la facilidad de uso de la interfaz, un aumento en la lectura crítica de las piezas periodísticas y recomendaciones claras para mejorar el flujo del tutorial y la calibración de los resaltados. Estos hallazgos permiten iterar en el diseño del sistema para maximizar la calidad de las anotaciones y reducir el tiempo de entrenamiento de nuevos usuarios.

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La colaboración entre usuarios, expertos y sistemas automatizados demuestra ser una estrategia efectiva para elevar la precisión de conjuntos de datos críticos como los de sesgo mediático. Si su organización busca implementar pipelines de anotación, mejorar la detección automática de desinformación o desplegar soluciones de inteligencia de negocio y analítica avanzada, Q2BSTUDIO puede diseñar e implementar la solución a medida que necesita.

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