Este artículo ofrece una reflexión crítica sobre el uso del modelo BERT como herramienta para clasificar posturas en controversias públicas, centrándose en el caso del conflicto Hamás-Israel. A partir de un corpus de más de 250.000 comentarios en español publicados en YouTube (octubre 2023–enero 2024), se entrenó a BERT con una muestra anotada manualmente para identificar siete categorías discursivas. Aunque el modelo alcanzó una precisión del 92,76 %, no logró identificar correctamente la categoría Anti-Hamás, lo que evidencia límites y sesgos. El artículo propone que BERT actúa no solo como clasificador, sino como dispositivo de inscripción que simplifica fenómenos sociales complejos. Combinando inteligencia artificial con la teoría del análisis de controversias y los estudios de Ciencia, Tecnología y Sociedad (CTS), se argumenta que los modelos de lenguaje no solo detectan patrones, sino que co-construyen significados. Se concluye que su uso debe ser interrogado desde marcos éticos, teóricos y epistémicos.
Este artículo ofrece una reflexión crítica sobre el uso del modelo BERT como herramienta para clasificar posturas en controversias públicas, centrándose en el caso del conflicto Hamás-Israel. A partir de un corpus de más de 250.000 comentarios en español publicados en YouTube (octubre 2023–enero 2024), se entrenó a BERT con una muestra anotada manualmente para identificar siete categorías discursivas. Aunque el modelo alcanzó una precisión del 92,76 %, no logró identificar correctamente la categoría Anti-Hamás, lo que evidencia límites y sesgos. El artículo propone que BERT actúa no solo como clasificador, sino como dispositivo de inscripción que simplifica fenómenos sociales complejos. Combinando inteligencia artificial con la teoría del análisis de controversias y los estudios de Ciencia, Tecnología y Sociedad (CTS), se argumenta que los modelos de lenguaje no solo detectan patrones, sino que co-construyen significados. Se concluye que su uso debe ser interrogado desde marcos éticos, teóricos y epistémicos. Read More