Arquitectura d'Intel·ligència Artificial per al Periodisme Digital
Sistema avançat de processament semàntic basat en models de llenguatge per a l'anàlisi i classificació automàtica de contingut informatiu
Visualitza l'Espai Semàntic de les Notícies
Descobreix com la intel·ligència artificial organitza i relaciona milers de notícies en un espai tridimensional interactiu. Cada punt representa una notícia, i la seva proximitat indica similitud semàntica.
Clustering Intel·ligent
Algoritmes d'aprenentatge automàtic agrupen notícies similars en clústers temàtics identificables visualment
Navegació Interactiva
Explora l'espai informatiu en 2D o 3D, filtra per categories, fonts i dates per descobrir patrons
Anàlisi en Temps Real
Observa com evolucionen els temes d'actualitat i identifica tendències emergents abans que esdevinguin virals
Tecnologia: Utilitzem embeddings de 1536 dimensions reduïts amb UMAP/PCA per crear visualitzacions comprensibles que preserven les relacions semàntiques.
1.5K
dimensions
500+
notícies
5
clústers
* Representació simplificada de l'espai d'embeddings real
Embeddings: Representació Vectorial del Contingut
Els embeddings són representacions matemàtiques d'alta dimensionalitat que codifiquen el contingut semàntic dels textos periodístics. Utilitzem el model text-embedding-3-small d'OpenAI, que genera vectors de 1536 dimensions per a cada article.
Aquesta tècnica permet quantificar la similitud semàntica entre documents mitjançant càlculs de distància cosinus en l'espai vectorial, identificant relacions temàtiques complexes que transcendeixen les coincidències lèxiques superficials.
Avantatges del Model Vectorial
- •Captura relacions semàntiques no explícites en el text
- •Processament multiidioma amb preservació del context
- •Escalabilitat per a milions de documents amb pgvector
Especificacions Tècniques
Model d'Embedding
OpenAI text-embedding-3-small
1536 dimensions, optimitzat per a text curt
Base de Dades Vectorial
PostgreSQL + pgvector
Índex HNSW per a cerca ANN eficient
Mètrica de Similitud
Distància Cosinus
Llindar configurable (0.5-0.9)
Pipeline de Processament
Batch processing asíncron
Cron jobs cada 15 minuts via Vercel
Flux de Processament i Arquitectura
1. Ingestió
Agregació de fonts RSS i APIs de mitjans. Normalització i deduplicació de contingut.
2. Vectorització
Generació d'embeddings via API OpenAI. Processament en lots de 20 articles.
3. Indexació
Emmagatzematge en pgvector. Índex HNSW per a cerca aproximada eficient.
4. Anàlisi
Càlcul de similituds. Detecció de clústers temàtics i tendències emergents.
Aplicacions en l'Ecosistema Informatiu
Anàlisi de Cobertura Mediàtica
Identificació automàtica de narratives dominants i angles informatius en diferents mitjans. Permet detectar biaixos de cobertura i diversitat de perspectives sobre esdeveniments.
Detecció de Desinformació
Identificació de patrons de propagació de contingut dubtós mitjançant anàlisi de clústers i anomalies en l'espai vectorial. Cross-referencing automàtic amb fonts verificades.
Predicció de Tendències
Monitorització en temps real de l'evolució temàtica per detectar històries emergents abans que esdevinguin virals. Anàlisi temporal de vectors per identificar canvis de narrativa.
Roadmap de Desenvolupament
La implementació actual d'embeddings constitueix la infraestructura base per a una suite completa d'eines d'anàlisi periodística assistida per intel·ligència artificial.
Pròximes Implementacions
Models de Resum Abstractiu
Generació automàtica de resums personalitzats segons el perfil i interessos de l'usuari mitjançant fine-tuning de LLMs.
Anàlisi de Sentiment Contextual
Classificació multi-dimensional del to informatiu: objectivitat, emotivitat, i posicionament ideològic implícit.
Graph Neural Networks
Modelització de relacions entre entitats, fonts i esdeveniments per a una comprensió holística de l'ecosistema informatiu.
APIs per a Investigadors
Accés programàtic a les dades vectorials i mètriques per a estudis acadèmics en comunicació i sociologia digital.
Col·laboració i Desenvolupament a Mida
Si la vostra organització requereix solucions d'anàlisi de contingut basades en IA o vol explorar aplicacions específiques d'aquesta tecnologia, contacteu amb l'equip tècnic.
Estudi Creàtica
Especialistes en arquitectures d'IA aplicades al processament de llenguatge natural i sistemes d'informació
Contactar Equip Tècnicconnecta@estudicreatica.cat