Un estudio controlado con 240 participantes comparó tres mecanismos de retroalimentación para la detección de sesgo mediático impulsada por inteligencia artificial. El método de frases destacadas con colores, denominado Highlights, generó una participación significativamente mayor y permitió recopilar retroalimentación de forma más eficiente que tanto los mensajes basados en comparaciones como el grupo de control, sin reducir el grado de acuerdo con las anotaciones de expertos.
Los resultados indican que resaltar oraciones relevantes con codificación por color facilita que los usuarios identifiquen rápidamente elementos sesgados y aporten correcciones claras y útiles. Esto mejora la calidad y la velocidad de los datos de entrenamiento para modelos de IA y optimiza el proceso de etiquetado humano, crucial para proyectos de detección de desinformación y análisis de contenido.
Como consecuencia directa de este hallazgo, se recomienda integrar Highlights en el sistema NewsUnfold para optimizar la recolección de datos futura. La incorporación de avisos codificados por colores puede aumentar la tasa de participación de los evaluadores, reducir el coste por etiqueta y acelerar el ciclo de mejora de los modelos, manteniendo la alineación con las anotaciones de expertos.
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