«El uso de inteligencia artificial para la extracción automática de datos sobre eventos de conflictividad: nuestra experiencia en el marco del Observatorio de Conflictividad de la UNMdP»
Grupo de Estudios Marítimos y Sociales
Facultad de Humanidades - UNMdP
Dr. Agustín Nieto (INHUS-CONICET/UNMdP)
agustin.nieto77@gmail.com | @agusnieto77
25 de abril de 2025
Lanzamos el Observatorio en 2012 como una iniciativa llamada SISMOS (Seminario de Investigación sobre el Movimiento de la Sociedad), con el objetivo de registrar la conflictividad en la ciudad de Mar del Plata.
Íbamos al archivo, tomábamos fotos de las notas de prensa y codificábamos manualmente los eventos de conflictividad en una planilla de Excel.
Pasamos de una planilla de Excel sin validaciones a una base en Access con consultas básicas. Luego usamos formularios de Google para facilitar la carga colaborativa, hasta llegar a un formulario propio en PHP, SQL y JS, con validaciones, múltiples usuarios y base de datos integrada.
Comenzamos a utilizar prensa online como fuente, implementando técnicas de web scraping y minería de texto. El análisis se apoyó en un enfoque de diccionario, que permite identificar automáticamente actores, demandas y formas de acción en los textos.
Actualmente estamos incorporando modelos generativos de lenguaje (LLMs) para automatizar la extracción de datos estructurados a partir de notas periodísticas en texto plano. Esto nos permite no solo identificar actores, demandas y formas de acción, sino también generar resúmenes, clasificaciones y etiquetas con mayor flexibilidad y escalabilidad.
«El uso de inteligencia artificial para la extracción automática de datos sobre eventos de conflictividad: nuestra experiencia en el marco del Observatorio de Conflictividad de la UNMdP»
Grupo de Estudios Marítimos y Sociales
Facultad de Humanidades - UNMdP
Dr. Agustín Nieto (INHUS-CONICET/UNMdP)
agustin.nieto77@gmail.com | @agusnieto77
25 de abril de 2025