Todas las versiones, tú decides.

Cómo funciona Neotral

Neotral convierte artículos de distintos medios en clusters comparables mediante decisiones pequeñas, versionadas y auditables.

Alcance: comparación de cobertura editorial. La veracidad de cada artículo queda fuera del análisis. Cuando falta evidencia, el sistema debe abstenerse o publicar menos.

Cadena de valor

La cadena separa adquisición, identidad, pertenencia, control de calidad y publicación. Después se abre en ramas que ordenan y comparan sin reescribir la membresía.

Flujo vigente

  1. ALG-01Producción

    Adquisición registrada

    Convierte feeds aprobados en artículos observados y conserva su procedencia.

  2. ALG-02.1Producción

    Identidad canónica

    Asigna una identidad estable a cada artículo antes de compararlo con otros.

  3. ALG-03.1Producción controlada

    Recuperación de candidatos

    Encuentra historias que merece la pena comparar con un artículo nuevo.

  4. ALG-03.4Producción controlada

    Decisión de pertenencia

    Asigna el artículo al mejor cluster compatible o crea uno nuevo.

  5. ALG-04Producción controlada

    Consistencia de miembros

    Comprueba que cada miembro siga siendo compatible con el núcleo de su cluster.

  6. ALG-05

    Elegibilidad pública

    Decide qué clusters pueden entrar en las superficies públicas de Neotral.

Controles adicionales en sombra

Se evalúan y dejan recibos, pero no deciden la membresía ni la publicación hoy.

  1. ALG-03.2Experimental

    Firma factual

    Estructura los hechos que identifican un acontecimiento y conserva su evidencia.

  2. ALG-03.3Experimental

    Restricciones negativas

    Veta la unión de acontecimientos con hechos materialmente incompatibles.

ALG-05 distribuye cada cluster elegible a las ramas públicas que correspondan
  • Portada

    Orientación editorial y orden de clusters elegibles.

    1. ALG-06Registro editorial de orientación
    2. ALG-07Ranking de portada
  • Lectura comparada

    Síntesis del texto disponible con evidencia y encuadre de titulares.

    1. ALG-08Síntesis comparativa
    2. ALG-09Análisis de titulares
  • Puntos ciegos

    Detección de ausencias y verificación activa.

    1. ALG-06Registro editorial de orientación
    2. ALG-10.1Detección de puntos ciegos
    3. ALG-10.2Verificación de puntos ciegos

Sistemas laterales

  • ALG-02.2Detección de teletipos
  • ALG-03.5Relaciones entre acontecimientos
  • ALG-03.6Fusión de clusters
  • ALG-12.1Prioridad cívica
  • ALG-12.2Divergencia editorial
  • ALG-12.3Radar X
  • ALG-13Respuestas a medios en X
El mapa separa el recorrido que decide hoy de los controles que deben superar evaluación antes de incorporarse.

Cluster mínimo y preciso

Cluster atómico para calcular, historia evolutiva para navegar.

Dos piezas solo pertenecen al mismo cluster si pueden compartir un titular factual sin cambiar la afirmación central. Compartir persona, institución o tema sirve para recuperar candidatos; no decide la pertenencia.

Estado actual
semantic-v1.2 en producción controlada
Criterio para promover v2
≥ 99% de precisión por parejas y B-cubed en 100 clusters
Bloqueo de promoción
0 falsos merges observados
Último resultado
Pendiente: el corpus de release aún no está etiquetado y cerrado

El error que más cuesta

Un falso merge mezcla acontecimientos y contamina fuentes, síntesis, espectro y puntos ciegos. Un falso split crea dos clusters para el mismo acontecimiento. Preferimos el falso split: se puede unir después sin haber enseñado una comparación falsa.

Relacionar sin mezclar

Una decisión, una reacción y una consecuencia son clusters distintos. ALG-03.5 podrá enlazarlos como reacción, seguimiento o consecuencia, pero una pieza relacionada nunca contará dentro del cluster principal.

Estado real: la decisión semántica con margen opera en producción controlada. Las firmas factuales, los vetos, las relaciones y el control no diluible por miembro permanecen en sombra hasta superar el gate de release.

La precisión por parejas pregunta si cada par unido pertenece al mismo acontecimiento. B-cubed calcula la precisión desde cada artículo para que un cluster grande o muchos singletons no oculten errores.

Qué significa izquierda y derecha

ALG-11 separa propuestas, contexto político y tratamiento editorial en siete bloques experimentales específicos para cada país y periodo.

ALG-11.1 → 11.7Experimental

No recogemos opiniones políticas de usuarios y ningún bloque afecta hoy a ranking ni puntos ciegos.

  1. ALG-11.1

    Extracción de propuestas

    Detecta propuestas políticas operativas y conserva el fragmento que las sustenta.

  2. ALG-11.2

    Actor y postura

    Distingue quién sostiene una propuesta y si la pieza cita, parafrasea o adopta una postura.

  3. ALG-11.3

    Coincidencia con programas

    Busca cláusulas compatibles, contrarias o relacionadas en programas verificados.

  4. ALG-11.4

    Marco país-periodo

    Construye el contexto político local sin convertir una escala nacional en verdad universal.

  5. ALG-11.5

    Proyección contextual

    Sitúa una propuesta por dimensiones y, si hay calibración, en el eje local izquierda-derecha.

  6. ALG-11.6

    Tratamiento editorial

    Clasifica apoyo, rechazo o distancia solo cuando la voz de la pieza aporta evidencia.

  7. ALG-11.7

    Agregación histórica

    Resume distribuciones de propuestas y tratamientos a lo largo del tiempo.

Ver metodología y fuentes de ALG-11España es el primer paquete experimental, no un fallback global.

IA: estado actual y siguiente paso

Ahora

Beta

GLM 5.2 genera la síntesis comparativa y las señales de titulares con instrucciones versionadas. Registramos modelo y versión de prompt por llamada; conservamos la última salida válida normalizada. Los artículos originales siguen siendo la evidencia primaria.

IA plural

Experimental

Modelos diversos analizarán el mismo material con el mismo esquema y evidencia. El acuerdo se medirá por afirmación y los desacuerdos quedarán visibles; promediar textos no se presentará como neutralidad.

Acuerdo por afirmación
Cada señal conserva evidencia, votos y discrepancias por modelo.
Modelo abierto
Un modelo open source podrá incorporarse cuando supere un benchmark público y versionado.