Diversidad Léxica

Qué mide: Proporción de palabras únicas respecto al total.
Interpretación:
• Alto (>0.60): Vocabulario rico y variado
• Medio (0.40-0.60): Vocabulario estándar
• Bajo (<0.40): Repetitivo, vocabulario limitado

Frecuencia de Términos (TF)

Qué mide: Palabras más repetidas en el texto.
Utilidad: Identifica conceptos centrales y posibles énfasis intencionales. Repetición excesiva puede indicar machaque discursivo.

TF-IDF (Relevancia)

Qué mide: Palabras distintivas vs. un corpus de referencia.
Utilidad: Identifica términos que definen la temática específica del artículo, más allá de palabras comunes.

Complejidad Sintáctica

Qué mide: Promedio de palabras por oración.
Interpretación:
• >25 palabras: Sintaxis compleja, difícil comprensión
• 15-25: Complejidad moderada
• <15: Texto sencillo y directo

Coherencia Semántica

Consistencia temática entre segmentos. Alto (>0,75): cohesivo · Bajo (<0,50): saltos temáticos.

Detección de Reframing

Detectar parafraseo de la misma idea exige similitud semántica (embeddings); no se puede medir de forma fiable con conteo de palabras.

Entropía Léxica

Imprevisibilidad del vocabulario (Shannon). Mayor = más diverso. La barra muestra la eficiencia respecto al máximo posible (–).

Polaridad Emocional

Qué mide: Tono afectivo en escala -1 (muy negativo) a +1 (muy positivo).
Interpretación:
• Cercano a 0: Neutral y equilibrado
• >0.5 o <-0.5: Fuerte carga emocional

Distribución Emocional

Qué mide: Porcentaje de segmentos positivos, neutrales y negativos.
Utilidad: Revela el balance emocional general. Textos objetivos mantienen alto porcentaje de tono neutral.

Evolución del Sentimiento

Qué mide: Cambios en el tono emocional a lo largo del texto.
Utilidad: Detecta narrativas que inician neutrales y gradualmente cargan el discurso emocionalmente.

Intensidad Emocional

Qué mide: Magnitud de la carga afectiva (independiente de dirección).
Interpretación: Textos altamente emocionales pueden carecer de objetividad, incluso si no son claramente positivos o negativos.

Actores y Roles Discursivos

Identificar entidades y su rol (agente/paciente) exige reconocimiento de entidades y análisis sintáctico de dependencias; no es fiable sin NLP.

Voz Activa vs Pasiva

■ Pasiva (oculta responsabilidad) · ■ Activa. Estimación por patrones.

Modalidad del Lenguaje

Afirmaciones vs Evidencias

Pocas evidencias por afirmación = más aseveraciones sin respaldo.

1. Sesgo de Polaridad Emocional

Qué detecta: Desequilibrio sistemático hacia sentimientos positivos o negativos.
Cálculo: Desviación de la neutralidad emocional (0).
Ejemplo: Artículo que describe todos los logros del gobierno con lenguaje positivo y todas las acciones de la oposición con lenguaje negativo.

2. Sesgo de Encuadre (Framing)

Qué detecta: Selección de marcos interpretativos que favorecen narrativas específicas.
Ejemplos clásicos:
• "Luchador por la libertad" vs "Insurgente"
• "Recortes" vs "Ajustes necesarios"
• "Invasión" vs "Intervención humanitaria"
Importancia: El framing determina cómo el lector interpreta los hechos.

3. Sesgo de Omisión Temática

Qué detecta: Ausencia deliberada o inconsciente de perspectivas relevantes.
Método: Compara con corpus de referencia sobre el mismo tema.
Ejemplo: Artículo sobre política económica que omite completamente el impacto social o solo presenta la visión oficial sin críticas.

4. Sesgo de Intensidad Discursiva

Qué detecta: Uso frecuente de lenguaje intensificador y cargado.
Indicadores:
• Intensificadores: "extremadamente", "totalmente", "absolutamente"
• Hipérboles: "catástrofe", "desastre total", "triunfo histórico"
• Lenguaje alarmista o eufórico
Impacto: Amplifica subjetividad y reduce objetividad.

5. Sesgo de Autoridad y Legitimación

Qué detecta: Desequilibrio en la selección, frecuencia y presentación de fuentes.
Preguntas clave:
• ¿Todas las voces tienen igual espacio?
• ¿Se privilegian fuentes oficiales sobre independientes?
• ¿Se descalifican unas fuentes mientras se elevan otras?
Métrica: Ratio y tratamiento diferencial entre fuentes citadas.

6. Sesgo de Atribución de Responsabilidad

Qué detecta: Asimetría en cómo se atribuye responsabilidad, mérito o culpa.
Mecanismos sintácticos:
• Voz activa para méritos: "El presidente logró..."
• Voz pasiva para errores: "Se produjeron fallas..."
• Atribución externa: "La crisis causó..." vs "El gobierno causó..."
Efecto: Manipula la percepción de quién es responsable de qué.

Ratio de Fuentes

Qué mide: Proporción de afirmaciones respaldadas por fuentes identificables.
Estándares:
• Periodismo riguroso: >0.30
• Análisis informado: 0.15-0.30
• Opinión/Editorial: <0.15

Diversidad de Fuentes

Qué evalúa: Variedad y pluralidad de perspectivas citadas.
Señales de sesgo:
• Dependencia excesiva de fuentes oficiales
• Ausencia de voces críticas o alternativas
• Concentración en pocas fuentes

Calidad de Atribución

Qué analiza: Claridad y especificidad en la identificación de fuentes.
Escalas:
• Alta: Nombres, cargos, instituciones específicas
• Media: "Fuentes oficiales", "Expertos"
• Baja: "Se dice", "Algunos consideran" (fuentes anónimas genéricas)

Balance de Perspectivas

Qué mide: Equidad en el espacio y tratamiento de diferentes posiciones.
Indicadores:
• Número de citas por perspectiva
• Longitud de las citas
• Ubicación (inicio vs final del artículo)
• Contexto (antes/después de afirmaciones positivas/negativas)

Texto altamente neutral y equilibrado. Cumple estándares rigurosos de objetividad periodística.

Sesgo mínimo, dentro de rangos aceptables. El texto mantiene balance general.

Presencia notable de indicadores de sesgo. Requiere atención y revisión editorial.

Sesgo significativo que compromete la objetividad. Necesita corrección sustancial.

Sesgo extremo. El texto tiene características de contenido propagandístico o advocacy.