¿Qué es Quispe Chequea y cómo combate la desinformación en lenguas originarias?

El medio peruano Ojo Público creó una herramienta digital que emplea la inteligencia artificial (IA) para producir contenido de verificación periodística en varios formatos y en tres lenguas originarias de Perú: quechua, aimara y awajún. El proyecto, respaldado por Google News Initiative, fue desarrollado por un equipo interdisciplinario de periodistas, tecnólogos, traductores e intérpretes, como parte de los esfuerzos para combatir la desinformación que afecta a ciudadanos y comunidades en extensas áreas de los Andes y la Amazonía.

El nombre del proyecto es Quispe Chequea. Se escogió porque es un término que alude a la claridad y la transparencia. Además, Quispe es un apellido común en Perú.

Se trata de una herramienta de periodismo diseñada para verificar información. La plataforma, que se basa en la metodología de Ojo Público, toma en cuenta la evidencia concreta, abierta y comprobable para determinar la veracidad o falsedad de noticias de interés público.

«Consiste en un gestor de contenido que contempla campos para los datos de la versión detectada, las fuentes que permiten revisar el tema, y los eventuales comentarios o descargos del involucrado», explican sus creadores de Ojo Público.

Para llevar a cabo esta labor, Quispe Chequea utiliza dos tipos de IA. En primer lugar, emplea modelos de lenguaje masivo (LLM, por sus siglas en inglés), que son sistemas computacionales capaces de analizar grandes cantidades de datos y ofrecer respuestas similares al lenguaje humano. La plataforma se apoya en un modelo similar al usado por ChatGPT para realizar la verificación periodística con precisión ortográfica y claridad expositiva.

El segundo recurso IA es un modelo de síntesis de voz, que convierte textos en representaciones visuales de frecuencias de audio, como espectrogramas, para luego reproducir esos gráficos en formato de audio. Esta tecnología permite convertir textos traducidos a idiomas como quechua, aimara y awajún, facilitando el acceso a noticias en lenguas originarias.

Según OjoPúblico, esta iniciativa es crucial para garantizar los derechos lingüísticos de la ciudadanía, asegurando que los habitantes originarios de Perú puedan acceder a información veraz en sus idiomas nativos. La plataforma cuenta con una interfaz fácil de usar, con opciones para ingresar texto, editar resultados, ver fuentes y descargar audios. Esto simplifica el trabajo informativo de comunicadores de radio-emisoras aliadas de Ojo Público en varias regiones del Perú, que forman parte de la lucha contra la desinformación.

Nora Oliva Quispe, de la Red de Comunicadores Indígenas del Perú (Redcip), destacó la importancia de esta herramienta para visibilizar otros idiomas. Tuvo la oportunidad de conocer Quispe Chequea durante una presentación especial dirigida a comunicadores de organizaciones indígenas en los Andes y la Amazonía.

«La inteligencia artificial ingresa para poder apoyar la relevancia de otros idiomas, es muy importante y fundamental. No solamente para mí, sino para las generaciones que vienen», expresó.

¿Cómo traducir toda esa información?

El equipo de traductores colaboró con los verificadores de Ojo Biónico, la rama de fact-checking de Ojo Público, para elaborar tres conjuntos de datos. Cada conjunto consistía en una recopilación de términos y expresiones comunes en el lenguaje utilizado en los textos periodísticos de verificación. Estas compilaciones sirvieron como referencia para desarrollar un vocabulario coherente en las distintas traducciones.

Ebert Villanueva (quechua), Ecker Ramos (aymara) y Yanua Atamain (awajún) se encargaron de conjuntos de 5.600 líneas cada uno. Luego, se procedió a grabar línea por línea las traducciones durante largas sesiones en el estudio. Estas sesiones representaron un desafío en términos de resistencia, ya que requerían grabaciones sostenidas con inevitables repeticiones, ajustes y revisiones. Todo este esfuerzo se realizó con el fin de obtener bancos de sonido, con un promedio de tres a cuatro horas de grabación por idioma.

Una vez recopilados estos conjuntos de datos, se pasó a la fase de entrenamiento del modelo. En esta etapa, los desarrolladores implementaron la arquitectura de Tacotron 2 para los procesos de aprendizaje que permitirían a la herramienta convertir los textos traducidos en archivos de audio. Básicamente, consistía en ejecutar el modelo y esperar los resultados, lo cual llevaba algunas horas. Una vez completado el proceso, se llevaron a cabo pruebas para evaluar la precisión del audio, la pronunciación y el grado de naturalidad alcanzado.

Entre los tres idiomas, el más difícil para traducir fue el awajún. Esta lengua amazónica, hablada por cerca de 50 000 personas, no cuenta con herramientas de traducción digital. Para traducirlo, el científico de datos Oscar Moreno tuvo que tomar un modelo de traducción automática del finés, un idioma que, al igual que el awajún, es aglutinante, es decir, que sus palabras están formadas por la unión de pequeñas unidades de significado propio.

Por el momento, la herramienta solo está disponible para un grupo de comunicadores locales que combaten la desinformación en sus comunidades. En los próximos meses, esperan sus creadores, será parte fundamental de la estrategia de Ojo Público para contrarrestar la desinformación en múltiples formatos.

Además de Quispe Chequea, te recomendamos Learn to check otra plataforma en español en la que puedes aprender a combatir la desinformación.