Emily Ocasio tenía 18 años cuando desarrolló una investigación que combinó registros del FBI, miles de artículos periodísticos y herramientas de inteligencia artificial para estudiar diferencias en la cobertura de víctimas de homicidio.
Estados Unidos.- Una estudiante de apenas 18 años logró convertir la inteligencia artificial en una herramienta para analizar un problema social de larga data: las diferencias en la manera en que la prensa describe a víctimas de homicidio según su raza, edad y género.
Emily Ocasio obtuvo en 2023 el segundo lugar del prestigioso Regeneron Science Talent Search y recibió un premio de US$175.000 por una investigación que estudió la cobertura del diario The Boston Globe entre 1976 y 1984.
Para desarrollar el proyecto, Ocasio trabajó con registros públicos de homicidios del FBI y alrededor de 5.000 artículos archivados del periódico estadounidense. Posteriormente utilizó GPT-3, modelo desarrollado por OpenAI, junto con técnicas de procesamiento del lenguaje natural, para identificar cuánto “lenguaje humanizador” aparecía en las noticias.
La investigación consideró humanizadores aquellos detalles que permitían conocer a la víctima más allá del crimen, como información sobre su familia, trabajo, ocupaciones, intereses o aspectos de su vida personal.
Los resultados mostraron diferencias significativas. Entre las víctimas masculinas, los hombres blancos tenían una mayor probabilidad de recibir una cobertura humanizada que los hombres negros. En el caso de menores de edad, la diferencia alcanzó aproximadamente 30 puntos porcentuales.
El estudio también encontró disparidades en determinados grupos de mujeres jóvenes negras frente a víctimas blancas de edades similares.
El trabajo de Ocasio destacó porque utilizó inteligencia artificial no para generar noticias, sino para procesar miles de textos y convertir patrones difíciles de detectar manualmente en datos cuantificables.
Su investigación mostró así una aplicación diferente de la IA: examinar retrospectivamente grandes volúmenes de información para identificar patrones sociales y abrir nuevas preguntas sobre equidad, lenguaje y responsabilidad en los medios de comunicación.
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