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Desinformacion y Alfabetización Mediática: Clasificación de Patrones de Confianza en Noticias entre Adolescentes mediante Machine Learning
| dc.rights.license | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 - Atribución | es_MX |
| dc.contributor.author | MARTA LILIA ERAÑA DIAZ | es_MX |
| dc.contributor.author | Jorge Pablo Oseguera Gamba | es_MX |
| dc.contributor.author | NADIA LARA RUIZ | es_MX |
| dc.date | 2026 | |
| dc.date.accessioned | 2026-06-03T17:29:13Z | |
| dc.date.available | 2026-06-03T17:29:13Z | |
| dc.identifier.issn | 2007-3283 | |
| dc.identifier.uri | http://riaa.uaem.mx/handle/20.500.12055/5003 | |
| dc.description | Este estudio examina la detección de noticias falsas entre adolescentes utilizando técnicas de Machine Learning. Se plantean dos preguntas fundamentales: cómo reaccionan los jóvenes ante la desinformación y qué nivel de confianza tienen en la veracidad de las noticias. A través de un análisis detallado con algoritmos de aprendizaje automático, como k-means, Decision Trees y Random Forest, se clasificaron las respuestas de los participantes, revelando patrones significativos en su confianza hacia los medios de comunicación. Los hallazgos sobre esta muestra indican que aproximadamente el 15% de los adolescentes no confían plenamente en las noticias y casi el 50% carece de habilidades para identificar información falsa. Esto resalta la necesidad urgente de implementar programas de alfabetización mediática que fortalezcan la capacidad crítica de los jóvenes para discernir la veracidad de la información en un entorno digital saturado de desinformación. Además, el estudio sugiere que futuras investigaciones deben explorar otros algoritmos de Machine Learning y evaluar el impacto de intervenciones educativas en la alfabetización mediática. | es_MX |
| dc.description | This study examines the detection of fake news among adolescents using Machine Learning techniques. It poses two fundamental questions: how do young people react to misinformation, and what level of trust do they have in the truthfulness of news. Through a detailed analysis employing Machine Learning algorithms such as k-means, Decision Trees, and Random Forest, participants' responses were classified, revealing significant patterns in their trust towards media. The findings in this study, indicate that approximately 15% of adolescents do not fully trust the news, and almost 50% lack the skills to identify false information. This underscores the urgent need to implement media literacy programs that enhance young people's critical capacity to discern the truth of information in a digital environment saturated with misinformation. Additionally, the study suggests that future research should explore other Machine Learning algorithms and assess the impact of educational interventions on media literacy. | es_MX |
| dc.format | pdf - Adobe PDF | es_MX |
| dc.language | spa - Español | es_MX |
| dc.publisher | Universidad Autónoma del Estado de Morelos | es_MX |
| dc.relation.ispartof | Programación Matemática y Software | es_MX |
| dc.relation.ispartofseries | 1 | es_MX |
| dc.relation.haspart | 18 | es_MX |
| dc.relation.uri | https://progmat.uaem.mx/progmat/index.php/progmat/article/view/346 | es_MX |
| dc.rights | openAccess - Acceso Abierto | es_MX |
| dc.subject | 1 - CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA | es_MX |
| dc.subject.classification | Desinformación, aprendizaje automático, noticias falsas, confianza en los medios, cognición artificial, reproducibilidad | es_MX |
| dc.subject.other | 11 - LÓGICA | es_MX |
| dc.title | Desinformacion y Alfabetización Mediática: Clasificación de Patrones de Confianza en Noticias entre Adolescentes mediante Machine Learning | es_MX |
| dc.type | article - Artículo | es_MX |
| uaem.unidad | Centro de Investigación en Ciencias Cognitivas (CINCCO) - Centro de Investigación en Ciencias Cognitivas (CINCCO) | es_MX |
| uaem.unidad | Facultad de Ciencias Químicas e Ingeniería - Facultad de Ciencias Químicas e Ingeniería | es_MX |
| dc.type.publication | publishedVersion | es_MX |
| dc.audience | researchers - Investigadores | es_MX |
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Colección Revistas de Investigación [260]
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