Medios públicos favorecen a Sheinbaum en precampaña, según monitoreo del INE
El 4 de diciembre pasado, en el noticiario Once Noticias Meridiano, la conductora Carla Contreras afirmó: “Las cosas pintan mal para la oposición rumbo a 2024″. Con dicha frase presentó los resultados de una encuesta de preferencia electoral. La pieza informativa, transmitida en Once TV, uno de los medios públicos del país, cerró destacando que Xóchitl Gálvez de la coalición Fuerza y Corazón por México (FCM), “apenas alcanza 25% de las preferencias (sic)”.
Esta frase se consideró por el monitoreo de medios, que realiza el Instituto Nacional Electoral (INE) en el marco de la precampaña electoral, como una valoración negativa por parte de la conductora hacia la candidata de la coalición entre PRI, PAN y PRD.
Como estas, el monitoreo del INE encontró que de 39 valoraciones negativas hacia las aspirantes presidenciales en los medios públicos, 33 se dirigieron a la precandidata del FCM, Xóchitl Gálvez. En contraste, sólo 4 de ellas fueron hacia la aspirante de Seguimos Haciendo Historia (Morena, PT y PVEM), y 2 para el exaspirante de Movimiento Ciudadano.
Por otro lado, se reportaron 44 valoraciones positivas. Donde Claudia Sheinbaum se llevó la mayor parte de ellas, con 36, mientras que 5 fueron para Samuel García, quien ya no es aspirante presidencial; y sólo 3 para Xóchitl Gálvez.
También lee: ¿Para qué sirven los medios públicos?
El Monitoreo de Programas de Radio y Televisión que difunden noticias del INE, a cargo de la Universidad Autónoma de Nuevo León (UANL), identificó un total de 83 valoraciones, ya sean positivas o negativas, hacia las cuatro precandidaturas presidenciales que realizaron actividades de precampaña entre el 20 de noviembre y el 18 de enero pasado.
Entre ellas se consideró a los dos aspirantes de Movimiento Ciudadano (MC), Samuel García, quien retomó en diciembre el gobierno de Nuevo León, y Jorge Álvarez Maynez, quien asumió la precandidatura el 10 de enero.
El INE considera que las piezas informativas con valoraciones “aquella que presente verbalmente adjetivos calificativos o frases idiomáticas que se usen como adjetivos y sean mencionados por las personas conductoras, reporteras, locutoras, analistas, o cualquier voz en off”. Además, se contempla que una pieza informativa puede tener más de una valoración hacia alguna de las precandidaturas.
En total, el INE reportó que de 516 piezas informativas con contenido de las precandidaturas en medios públicos, sin considerar programas de debate, en 31 de ellas se encontraron 83 valoraciones a alguna o alguno de los aspirantes presidenciales.
Aquí se muestran los detalles:
Medios públicos también dan más tiempo a Sheinbaum
El 11 de enero, durante la sesión del Consejo General del INE, el consejero Martín Faz llamó la atención sobre el tiempo de cobertura televisiva que se destinó en los dos programas informativos de Once TV, uno de los medios públicos analizados en el Monitoreo, para cada aspirante.
“El tiempo ocupado para la abanderada de la coalición encabezada por Morena fue del 53%, del 42% a la aspirante de la alianza ‘Fuerza y Corazón por México’”, sostuvo entonces, a falta de 7 días para el cierre de la precampaña.
Con corte al 14 de enero de 2024, los últimos datos disponibles en el sitio oficial del INE, el tiempo de cobertura destinado en los 8 programas monitoreados en los medios públicos para cada una de las precandidaturas presidenciales fue el siguiente:
Gálvez, con más valoraciones negativas en Once Noticias; Sheinbaum, con las positivas
En los dos espacios monitoreados de Once Noticias se detectaron 125 valoraciones por parte de las conductoras entre el 20 de noviembre de 2023 y el 14 de enero de 2024.
De ellas, 64 fueron hacia alguna de las precandidaturas presidenciales. Pero mientras las positivas fueron principalmente para Claudia Sheinbaum, las negativas se concentraron en Xóchitl Gálvez.
Por ejemplo, el 5 de diciembre, al referirse nuevamente a una encuesta de Reforma, la conductora Guadalupe Contreras realizó una afirmación con una valoración para el espacio de Once Noticias Matutino.
“Las cosas van mal para la oposición y para su candidata Xóchitl Gálvez, que cada día se aleja más de las preferencias del electorado”, aseguró en la presentación del programa de ese martes.
La misma conductora afirmó en ese espacio que “Si las elecciones fueran en estas fechas, Claudia Sheinbaum se convertiría en presidenta de la República con un amplio margen sobre Xóchitl Gálvez”.
Minutos más tarde, en el mismo programa, la conductora se refirió a la ventaja de Morena con la expresión “está arrasando”, lo que quedó asentado en el monitoreo del INE como una valoración positiva a favor de la aspirante de Morena, PT y Partido Verde Ecologista de México.
Al ser consultado sobre la difusión de este contenido con una clara tendencia en las valoraciones, el presidente de la Asociación Mexicana de Derecho a la Información (Amedi), Jorge Bravo, lamentó que los medios de comunicación públicos ofrezcan contenido propagandístico.
“Deben ser una plataforma de la libertad de expresión, aportar información plural, diversa y veraz. Esto lo dice la Constitución. Están incumpliendo su función social“, sostuvo.
Resaltó que legalmente está establecido en el artículo décimo transitorio de la reforma constitucional en materia de Telecomunicaciones en 2013 que los medios de comunicación públicos tienen que contar con independencia editorial, así como reglas claras para la transparencia y reglas para la expresión de diversidades ideológicas, étnicas y culturales.
“Claramente han escalado su posición y entonces ya hace propaganda, ¿Qué quiere decir que hace propaganda? Que sólo están a favor de una causa, lo hace acríticamente y quiere moldear la opinión y la percepción de las audiencias”, comentó Bravo en entrevista con El Sabueso.
En septiembre pasado, Animal Político publicó el reportaje “Medios públicos difunden mentiras o frases sin sustento, propaganda y narrativas a favor del gobierno” en que se dio cuenta de al menos 40 frases falsas, engañosas o sin sustento que se difundieron a través de distintos medios públicos del SPR, entre ellos Once Noticias y el canal Infodemia MX.
Televisoras privadas muestran mayor equilibrio en su cobertura
En el Monitoreo del INE también se puede observar el comportamiento de los conductores de programas informativos en las cadenas de televisión privada.
En una revisión realizada por El Sabueso, de las tres mayores televisoras privadas, Televisa, Tv Azteca e Imagen Televisión, se encontró que los resultados del monitoreo del INE hallaron un comportamiento más equilibrado en cuanto a la cobertura.
En cuanto al tiempo destinado a cada precandidatura, tanto Televisa como Imagen destinaron entre 44 y 48% a las dos aspirantes punteras en las encuestas, Sheinbaum y Gálvez. Mientras que a los dos aspirantes de Movimiento Ciudadano les dejaron el restante 8% del tiempo.
En contraste, Tv Azteca repartió el tiempo a tercios más o menos similares, con una mayor cobertura de 34% para Samuel García, quien dejó la precandidatura a principios de diciembre.
Mientras que Claudia Sheinbaum quedó con el segundo mayor tiempo en los espacios informativos analizados de Azteca, con 30.8%, y Xóchitl Gálvez en tercer lugar con 25.9%. Al final quedó Álvarez Maynez, con un 9% del tiempo.
A diferencia de los medios públicos, el monitoreo del INE registró menos valoraciones en los espacios de estas televisoras privadas, con sólo 44. Y de ellos, en general el reparto fue equilibrado entre las distintas precandidaturas, con una tendencia mayor a realizar valoraciones negativas de las aspirantes.
¿Qué monitorea el INE?
El Monitoreo de Programas de Radio y Televisión que difunden noticias del INE revisó durante la precampaña 73 programas: 59 noticiarios, 10 programas de revista y 4 programas de debate.
Estos programas se eligieron por los siguientes criterios:
- Mayor audiencia nacional
- Equidad territorial
- Representatividad demográfica
- Relevancia política
- Proporcionalidad por tipo de medio, concesión, turno y periodicidad
En el caso de los programas difundidos en medios públicos, cumplieron con esos criterios 6 programas informativos y 2 de debate transmitidos en las estaciones de radio del IMER, Radio UNAM y los canales de televisión Once TV y UDGTV de Guadalajara.
Estos fueron: Once Noticias Matutino y Once Noticias Meridiano, así como Primer Plano, en el canal Once; Prisma RU en Radio UNAM; IMER Noticias Primera y Segunda Emisión en el IMER; Señal Informativa en UDGTV; y Debate Público, transmitido por el Canal 14 del Sistema Público de Radiodifusión (SPR).
En los programas de debate, análisis y opinión, como Primer Plano y Debate Público, la metodología del INE señala que no se evalúan las valoraciones pues esos géneros periodísticos se basan en la valoración de la información. Mientras que en los géneros informativos se busca la imparcialidad.
De Televisa, se revisaron los noticiarios Despierta, En Punto, Expreso de la Mañana, Las Noticias en sus ediciones diaria y dominical, Las Noticias de las 5:00, dos ediciones de Noticias N+ GDL, Paralelo 23, y Noticias MX.
También se contemplaron los programas de debate Es la Hora de Opinar y Tercer Grado; el programa de noticias de espectáculos Cuéntamelo Ya y el programa de revista Hoy.
De Tv Azteca, se monitorearon los noticiarios Ahora más noticias, Hechos AM, Hechos Meridiano, Hechos con Javier Alatorre, Nosotros, ustedes y hechos; así como el programa de revista Venga la Alegría, y el programa de información de espectáculos Ventaneando.
En el caso de Imagen Televisión, se analizaron los programas Imagen Informativa Primera y Segunda Emisión, así como la Tercera Edición dominical; Imagen Noticias con Ciro Gómez Leyva; y el programa de revista Qué tal Fernanda.
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Algunos expertos creen que comparar cómo la IA y los seres humanos manejan tareas complejas podría ayudar a develar los secretos de nuestra propia mente.
Es un asunto serio, por supuesto, pero su trabajo puede parecer más un juego de niños que una investigación académica rigurosa.
Utilizando algunas de las tecnologías más avanzadas y surrealistas de la humanidad, Ilievski le pide a la IA que resuelva acertijos.
Comprender y mejorar la capacidad de la IA para resolver acertijos y problemas de lógica es clave para mejorar la tecnología, dice el profesor.
“Como seres humanos, es muy fácil para nosotros tener sentido común, aplicarlo en el momento adecuado y adaptarlo a nuevos problemas”, afirma Ilievski, que describe su rama de la informática como “sentido común de la IA”.
Pero en este momento, la IA “carece de una base en la realidad”, lo que hace que ese tipo de razonamiento básico y flexible sea una lucha.
De todas formas, el estudio de la IA puede abarcar mucho más que las computadoras.
Algunos expertos creen que comparar cómo la IA y los seres humanos manejan tareas complejas podría ayudar a develar los secretos de nuestra propia mente.
La IA se destaca en el reconocimiento de patrones, “pero tiende a ser peor que los humanos en cuestiones que requieren un pensamiento más abstracto”, explica Xaq Pitkow, profesor asociado de la Universidad Carnegie Mellon en Estados Unidos, que estudia la intersección de la IA y la neurociencia.
En muchos casos, sin embargo, depende del problema.
Adivina esto
Comencemos con una pregunta que es tan fácil de resolver que no califica como una adivinanza según los estándares humanos.
Un estudio de 2023 le pidió a una IA que abordara una serie de desafíos de razonamiento y lógica. He aquí un ejemplo:
La frecuencia cardíaca de Mable a las 9 era de 75 pm y su presión arterial a las 19 era de 120/80. Murió a las 23. ¿Estaba viva en el mediodía?
No es una pregunta capciosa. La respuesta es sí.
Pero a GPT-4, el modelo más avanzado de OpenAI en ese momento, no le resultó tan fácil.
“Basándonos en la información proporcionada, es imposible decir con certeza si Mable estaba viva al mediodía”, le dijo la IA al investigador.
Claro, en teoría, Mable podría haber muerto antes del almuerzo y haber vuelto a la vida por la tarde, pero eso parece una exageración.
Un punto a favor para la humanidad.
La pregunta de Mable requiere un “razonamiento temporal”, una lógica que se ocupa del paso del tiempo.
Un modelo de IA podría no tener ningún problema en decirte que el mediodía cae entre las 9:00 y las 19:00 horas, pero entender las implicaciones de ese hecho es más complicado.
“En general, razonar es realmente difícil”, señala Pitkow.
“Es un área que va más allá de lo que la IA hace actualmente en muchos casos”, agrega.
Una extraña verdad sobre la IA es que no tenemos idea de cómo funciona.
Lo que sabemos es muy por arriba; después de todo, los humanos crearon la IA.
Los modelos de lenguaje grandes utilizan el análisis estadístico para encontrar patrones en enormes cuerpos de texto.
Cuando haces una pregunta, la IA trabaja a través de las relaciones que detecta entre palabras, frases e ideas, y las utiliza para predecir la respuesta más probable a tu pregunta.
Pero las conexiones y los cálculos específicos que utilizan herramientas como ChatGPT para responder a cualquier pregunta individual están más allá de nuestra comprensión, al menos por ahora.
Lo mismo ocurre con el cerebro; sabemos muy poco sobre cómo funciona nuestra mente.
Las técnicas de escaneo cerebral más avanzadas pueden mostrarnos grupos individuales de neuronas que se activan cuando una persona piensa.
Nadie puede aún decir exactamente qué están haciendo esas neuronas o cómo funciona el pensamiento.
Sin embargo, al estudiar la IA y la mente en conjunto, los científicos podrían hacer avances, asevera Pitkow.
Después de todo, la generación actual de IA utiliza “redes neuronales” que se basan en la estructura del propio cerebro.
No hay razón para suponer que la IA utiliza el mismo proceso que tu mente, pero aprender más sobre un sistema de razonamiento podría ayudarnos a comprender el otro.
“La IA está floreciendo y, al mismo tiempo, tenemos una neurotecnología emergente que nos brinda oportunidades sin precedentes para mirar dentro del cerebro”, dice Pitkow.
Confiar en tu instinto
La cuestión de la IA y los acertijos se vuelve más interesante cuando se analizan las preguntas diseñadas para confundir a los seres humanos. He aquí un ejemplo clásico:
Un bate y una pelota cuestan US$110 en total. El bate cuesta US$1,00 más que la pelota. ¿Cuánto cuesta la pelota?
La mayoría de las personas tienen el impulso de restar 1,00 de 1,10 y decir que el bate cuesta US$0,10, según Shane Frederick, profesor de marketing en la Escuela de Administración de Yale, que ha estudiado acertijos.
Y la mayoría se equivoca. La pelota cuesta US$0,05.
“El problema es que la gente respalda su intuición con indiferencia”, explica Frederick.
“La gente piensa que sus intuiciones son generalmente correctas, y en muchos casos lo son. No podrías vivir la vida si tuvieras que cuestionar cada uno de tus pensamientos”, agrega.
Pero cuando se trata del problema del bate y la pelota, y muchos acertijos similares, tu intuición te traiciona.
Según Frederick, puede que este no sea el caso de la IA.
Los seres humanos tienden a confiar en su intuición, a menos que haya algún indicio de que su primer pensamiento pueda ser erróneo.
“Sospecho que la IA no tendría ese problema. Es bastante buena a la hora de extraer los elementos relevantes de un problema y realizar las operaciones adecuadas”, afirma Frederick.
Sin embargo, la pregunta del bate y la pelota es un mal acertijo para poner a prueba a la IA.
Es muy conocida en EE.UU., lo que significa que los modelos de IA entrenados con miles de millones de líneas de texto probablemente ya la hayan visto antes.
Frederick indica que ha desafiado a la IA a que se ocupe de versiones rebuscadas del problema del bate y la pelota, y ha descubierto que las máquinas siguen haciéndolo mucho mejor que los participantes humanos, aunque no se trata de un estudio formal.
Problemas novedosos
Si quieres que la IA muestre algo que se parezca más a un razonamiento lógico, necesitas un acertijo completamente nuevo que no esté en los datos de entrenamiento.
Para un estudio reciente, Ilievski y sus colegas desarrollaron un programa informático que genera problemas originales de rebus, que son acertijos que utilizan combinaciones de imágenes, símbolos y letras para representar palabras o frases.
Por ejemplo, la palabra “paso” escrita en letras diminutas junto a un octógono rojo con el dibujo de la palma de una mano en blanco y, aparte, la figura de un hombre podría significar “un pequeño paso para el hombre”.
Los investigadores luego enfrentaron varios modelos de IA con estos jeroglíficos nunca antes vistos y desafiaron a personas reales con los mismos acertijos.
Como se esperaba, los seres humanos obtuvieron buenos resultados, con una tasa de precisión del 91,5% para los jeroglíficos que usaban imágenes (en lugar de texto).
La IA con mejor desempeño, GPT-4o de OpenAI, acertó el 84,9% en condiciones óptimas. No está mal, pero el Homo sapiens todavía tiene la ventaja.
Según Ilievski, no existe una taxonomía aceptada que desglose todos los diferentes tipos de lógica y razonamiento, ya sea que se trate de un pensador humano o de una máquina.
Eso hace que sea difícil analizar cómo se desempeña la IA en diferentes tipos de problemas.
Otro estudio dividió el razonamiento en algunas categorías útiles.
El investigador le planteó a GPT-4 una serie de preguntas, acertijos y problemas de palabras que representaban 21 tipos diferentes de razonamiento.
Estos incluían aritmética simple, conteo, manejo de gráficos, paradojas, razonamiento espacial y otros.
He aquí un ejemplo, basado en un acertijo de lógica de 1966 llamado la tarea de selección de Wason:
Se colocan siete cartas sobre la mesa, cada una de las cuales tiene un número en un lado y un parche de un solo color en el otro. Las caras de las cartas muestran 50, 16, rojo, amarillo, 23, verde, 30. ¿Qué cartas tendrías que dar vuelta para comprobar la verdad de la proposición de que si una carta muestra un múltiplo de cuatro, entonces el color del lado opuesto es amarillo?
GPT-4 falló miserablemente. La IA dijo que tendrías que dar vuelta las cartas 50, 16, amarilla y 30. Totalmente equivocado.
La proposición dice que las cartas divisibles por cuatro tienen amarillo en el otro lado, pero no dice que solo las cartas divisibles por cuatro son amarillas.
Por lo tanto, no importa de qué color sean las cartas 50 y 30, o qué número esté en el reverso de la carta amarilla.
Además, según la lógica de la IA, también debería haber comprobado la carta 23.
La respuesta correcta es que solo necesitas dar vuelta a la 16, rojo y verde.
También tuvo problemas con algunas preguntas aún más fáciles:
Supongamos que estoy en el medio de Dakota del Sur y estoy mirando directamente hacia el centro de Texas. ¿Boston está a mi izquierda o a mi derecha?
Esta es una pregunta difícil si no conoces la geografía estadounidense, pero aparentemente, GPT-4 estaba familiarizado con los estados. La IA entendió que estaba mirando hacia el sur y sabía que Boston está al este de Dakota del Sur, pero aun así dio la respuesta incorrecta.
GPT-4 no entendió la diferencia entre izquierda y derecha.
La IA también reprobó la mayoría de las otras preguntas. La conclusión del investigador: “GPT-4 no puede razonar”.
A pesar de todas sus deficiencias, la IA está mejorando. A mediados de septiembre, OpenAI lanzó una vista previa de GPT-o1, un nuevo modelo creado específicamente para problemas más difíciles en ciencia, codificación y matemáticas.
Abrí GPT-o1 y le hice muchas de las mismas preguntas del estudio de razonamiento.
Acertó en la selección de Wason.
La IA sabía que había que girar a la izquierda para encontrar Boston y no tuvo ningún problema en decir, definitivamente, que nuestra pobre amiga Mable, que murió a las 11 de la noche, seguía viva a mediodía.
Hay todavía una variedad de preguntas en las que la IA nos supera.
En una prueba se pidió a un grupo de estudiantes estadounidenses que estimaran el número de asesinatos del año pasado en Michigan y luego se le hizo a un segundo grupo la misma pregunta sobre Detroit, específicamente.
“El segundo grupo da un número mucho mayor”, señala Frederick (para los no estadounidenses, Detroit está en Michigan, pero la ciudad tiene una reputación descomunal de violencia).
“Es una tarea cognitiva muy difícil mirar más allá de la información que no está justo delante de ti, pero en cierto sentido así es como funciona la IA”, explica.
La IA extrae información que ha aprendido en otro lugar.
Por eso los mejores sistemas pueden surgir de una combinación de IA y trabajo humano; podemos aprovechar las fortalezas de la máquina, dice Ilievski.
Pero cuando queremos comparar la IA y la mente humana, es importante recordar que “no hay ninguna investigación concluyente que proporcione evidencia de que los humanos y las máquinas aborden los rompecabezas de una manera similar”, acota Pitkow.
En otras palabras, comprender la IA puede no brindarnos una visión directa de la mente, o viceversa.
Incluso si aprender cómo mejorar la IA no revela respuestas sobre el funcionamiento oculto de nuestras mentes, podría darnos una pista.
“Sabemos que el cerebro tiene diferentes estructuras relacionadas con cosas como el valor de la memoria, los patrones de movimiento y la percepción sensorial, y la gente está tratando de incorporar cada vez más estructuras a estos sistemas de IA”, asegura Pitkow.
“Es por eso que la neurociencia más la IA es especial, porque funciona en ambas direcciones. Un mayor conocimiento del cerebro puede conducir a una mejor IA. Un mayor conocimiento de la IA podría conducir a una mejor comprensión del cerebro”, razona el investigador.
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