Ayudantes de investigación de la Universidad de Cornell realizan una estancia en la UPNA dentro del proyecto 'Xenometer'

PAMPLONA 9 Ago. (EUROPA PRESS) -

Tres ayudantes de investigación de la estadounidense Universidad de Cornell (Ithaca, Nueva York) han concluido en julio una estancia en la Universidad Pública de Navarra (UPNA) enmarcada en el proyecto 'Xenometer', una herramienta desarrollada por un equipo multidisciplinar de ambas universidades que utiliza la inteligencia artificial (IA) para detectar y clasificar mensajes xenófobos en la red social X.

A su vez, el estudiante de doctorado de la UPNA Alfonso Induráin Ibero ha estado en el centro norteamericano para trabajar en el mismo proyecto gracias a la colaboración que tienen suscrita ambas universidades.

Desde el inicio de la participación de la UPNA en el proyecto en 2023, han acudido a la universidad una docena de estudiantes de la Universidad de Cornell para trabajar en él. Los tres ayudantes que acaban de concluir su estancia son Lucía Thiessen-Rodríguez, Eric Lechpammer y Tatiana Avdienko.

Además de colaborar en la UPNA en el proyecto 'Xenometer' en particular y en temas relacionados con la radicalización violenta y la gobernanza, en general, también han trabajado en el análisis de legislación comparada en cuestiones migratorias, tutorizados por el profesor Unai Belintxon Martin.

Asimismo, bajo la supervisión del profesor Sergio García Magariño, responsable del proyecto 'Xenometer' en la UPNA, han investigado, entre otros temas, sobre el yihadismo en Rusia, la radicalización de organizaciones religiosas en El Salvador y los métodos de captación de las maras salvadoreñas.

PROYECTO 'XENOMETER'

El proyecto 'Xenometer', que se originó en la Universidad de Cornell liderado por la profesora Beth Lyon, "pretende diseñar y entrenar algoritmos capaces de evaluar, por país, el nivel de xenofobia de diferentes mensajes en X, según una escala de siete categorías, que van de menos tres a más tres".

El objetivo a largo plazo es disponer de una suerte de mapa global de la xenofobia online, dividido por países y regiones, que utilice una muestra representativa de redes sociales y cuentas personales e institucionales y mensajes dentro de esas áreas geográficas y que genere mapas en tiempo real.

Para avanzar en esta línea, el siguiente paso es conseguir hacer el etiquetado automáticamente en X (a través de un algoritmo entrenado por el equipo investigador, que clasifica los mensajes manualmente) y dentro de una muestra representativa de cuentas de un país.

El seguimiento de los cambios en tiempo real proporcionaría un sistema de "alerta temprana" que "exigiría intervenciones políticas y validaría las experiencias vividas por las comunidades de inmigrantes destinatarias".

Estos resultados y retos de futuro se presentaron en unas jornadas que tuvieron lugar el pasado mes de mayo en la UPNA.