Capítulo 7. Inteligencia artificial para la relación con las audiencias: el sistema de recomendación Sophi
Bibliographic record
Abstract
Los sistemas de recomendación juegan un papel crucial en el éxito de las empresas periodísticas en un mercado mediático cada vez más competitivo. Este capítulo está dedicado a Sophi, un conjunto de herramientas de inteligencia artificial que permite a un periódico mejorar su relación con las audiencias. Se describen el origen, el diseño, las utilidades y los resultados obtenidos tras la implementación de este sistema creado en Canadá y actualmente utilizado por medios de comunicación de todo el mundo. Finalmente, se discuten algunas implicaciones que podría tener el uso de sistemas de recomendación como Sophi para las empresas, la audiencia, los periodistas y las prácticas profesionales. Entre ellas, la influencia de los intereses comerciales en la modificación de las prácticas tradicionales de gatekeeping y, en consecuencia, una posible pérdida de control por parte de los periodistas; o a un exceso de personalización, que podría llevar al público a desconocer información importante y exponerse a una menor pluralidad de puntos de vista.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".