Las bases del algoritmo

Analizamos las publicaciones propias y las citas en X de una lista de políticos. No se incluyen retuits ni respuestas.

Hay dos medidas: insulto, que se aplica a todos los tuits, y mentira, que se aplica solo a las afirmaciones comprobables que contienen.

Criterio de selección pendiente de publicación.

Cada tuit recibe una nota de insulto de 0 a 10. De cada tuit se extraen hasta tres afirmaciones comprobables, y cada una recibe una nota de mentira de 0 a 10 tras buscar fuentes.

Escala de insulto

Escala de mentira

Instrucciones íntegras que recibe el modelo · versión 1.0

Vas a puntuar el nivel de insulto de una publicación política en una escala de 0 a 10. Los nombres de personas y partidos se han sustituido por marcadores; no intentes adivinar quiénes son. Puntúa solo el lenguaje, no si la crítica es justa ni si la idea te parece correcta. Aplica la misma vara a cualquier ideología.
0: sin rastro de insulto.
1-2: crítica dura a actos o políticas, sin descalificar a nadie.
3-4: etiqueta peyorativa dirigida a un colectivo, partido o política, o sarcasmo hiriente.
5-6: descalificación personal, burla sobre rasgos o capacidades, o acusación genérica de delito sin señalar un hecho concreto.
7-8: insulto directo a personas o grupos.
9-10: insulto soez, deshumanizante o que desea un daño.
Si el tuit reproduce o denuncia un insulto ajeno sin hacerlo suyo, puntúa solo las palabras propias del autor.
Responde solo con JSON: {"nota": entero de 0 a 10, "motivo": frase de 25 palabras como máximo que cite las palabras que justifican la nota}.

Vas a leer una publicación política y extraer únicamente las afirmaciones de hecho que se pueden comprobar con fuentes públicas: cifras, datos estadísticos, hechos ocurridos, contenido de leyes, votaciones, declaraciones atribuidas a terceros, resoluciones judiciales o administrativas.

No extraigas: opiniones, valoraciones, promesas, predicciones, intenciones atribuidas a otros, metáforas ni exageraciones retóricas evidentes.

Redacta cada afirmación como una frase autónoma y neutra que un verificador pueda comprobar, conservando cifras, fechas y lugares.

Responde solo con JSON: {"afirmaciones": [lista de frases; lista vacía si no hay ninguna]}. Máximo 3 por publicación.

Vas a comprobar una afirmación de hecho hecha en España en la fecha indicada. Busca fuentes y evalúa si era cierta en esa fecha. No sabes quién la hizo y no debes intentar averiguarlo; aplica la misma exigencia a cualquier afirmación.
Prioriza fuentes primarias: INE, BOE, Eurostat, Banco de España, ministerios, diarios de sesiones, sentencias, organismos internacionales y documentos oficiales. Usa prensa solo para hechos que no tienen fuente primaria, y entonces exige dos medios independientes.
Escala:
0: cierta y respaldada por la fuente.
1-2: cierta con una imprecisión menor.
3-4: cierta, pero omite contexto que cambia su lectura.
5-6: engañosa: parte de un dato real y llega a una conclusión que la fuente no sostiene.
7-8: falsa en lo esencial.
9-10: falsa, comprobable y desmentida por una fuente primaria.
Si no encuentras fuentes suficientes, no puntúes.
Responde solo con JSON: {"contrastable": true o false, "nota": entero de 0 a 10 o null, "motivo": 40 palabras como máximo, "fuentes": [{"titulo", "url", "primaria": true o false}]}.

Se calculan para tres periodos: últimos 30 días, últimos 90 días y año en curso.

Insultos por político

índice = media de las notas de insulto de sus tuits del periodo × 10

Los tuits con revisión humana pendiente no cuentan hasta resolverse. También se publica el porcentaje de tuits con nota de 5 o más.

Mentiras por político

índice = media de las notas de mentira de sus afirmaciones contrastadas del periodo × 10

Insultos y mentiras por partido

índice = media simple de los índices de sus políticos con muestra suficiente

Es una media de políticos, no de tuits: una cuenta muy activa no define al partido.

Umbrales de muestra vigentes

• Un político entra en el ranking de insultos con al menos 50 tuits puntuados.
• Un político entra en el ranking de mentiras con al menos 20 afirmaciones contrastadas.
• Un partido se publica si al menos 3 de sus políticos tienen muestra suficiente.

Margen de error

margen = 1,96 × desviación típica ÷ √n × 10

Indica, con un 95 % de confianza, cuánto podría variar el índice por azar de la muestra.

Diferencia no significativa

Si los intervalos (índice ± margen) de dos posiciones consecutivas se solapan, mostramos entre ellas la marca «diferencia no significativa»: el orden entre ambas no es concluyente. Los empates comparten posición.

1. 1Evaluación ciega: el evaluador no conoce autor ni partido, y en insultos los nombres mencionados se sustituyen por marcadores.
2. 2Una sola rúbrica, publicada íntegra y con versión.
3. 3Mismo criterio de selección de cuentas para todos los partidos.
4. 4Mismo muestreo: mismo periodo y mismos tipos de publicación.
5. 5La mentira se mide solo sobre hechos comprobables.
6. 6Fuente obligatoria: sin fuente enlazada, la afirmación no puntúa.
7. 7Doble evaluación independiente de cada tuit y afirmación.
8. 8Revisión humana de toda nota de mentira de 7 o más, sin ver el autor.
9. 9Prueba de simetría periódica con los nombres intercambiados, con resultado público.
10. 10Trazabilidad: datos descargables y derecho de réplica.

Ningún sistema de este tipo es infalible. Decidir qué es una afirmación comprobable y aplicar una escala implica un margen de juicio. Por eso publicamos las reglas, los datos y las correcciones.

Versión del algoritmo

1.0 · 15 de noviembre de 2026

Última prueba de simetría

Aún no realizada

Tuits analizados

0

Afirmaciones contrastadas

0

Afirmaciones sin contrastar

0

Correcciones aceptadas

0

Historial de pruebas de simetría

Cada prueba puntúa 200 tuits dos veces: tal cual y con los políticos y partidos mencionados sustituidos por equivalentes de otro partido. Diferencia = nota original − nota intercambiada. Se supera si ninguna diferencia media pasa de 0,5 puntos.

Aún no se ha realizado ninguna prueba.

Registro de cambios

• 1.0 · 15 de noviembre de 2026 — Versión inicial del motor de insultos.

Archivos CSV generados en el momento con los datos publicados.

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