Cómo TruthLens verifica los hechos
Fecha de entrada en vigencia: 15 de agosto de 2026 · Metodología versión 1.5
Esta es una traducción automática. En caso de discrepancia, prevalece la versión en inglés.
Esta página explica, en lenguaje sencillo, cómo TruthLens convierte un texto, un video o una imagen en un veredicto respaldado por fuentes. Está escrita para lectores, periodistas e investigadores que quieren saber qué ocurre realmente detrás de un resultado, no para vender nada. Cuando una afirmación de las siguientes se puede comprobar de forma independiente en nuestros Términos de uso o en la Política de privacidad, enlazamos la cláusula exacta en lugar de reformularla.
Una herramienta de análisis, no un veredicto definitivo. Todo resultado que produce TruthLens —veredictos, niveles de confianza, explicaciones, listas de fuentes— se genera automáticamente mediante modelos de IA que razonan sobre evidencia pública. Es una herramienta de investigación e información, no un hecho establecido ni un veredicto definitivo (ver Términos de uso, cláusula 6.1). TruthLens no está afiliado a la International Fact-Checking Network (IFCN) ni es signatario verificado de ella; los principios de esta página se basan en el Código de Principios publicado por la IFCN, aplicado a un sistema automatizado.
1. Cómo funciona una verificación
Una verificación avanza por etapas. Cada etapa está diseñada en torno a una regla: sin evidencia que lo respalde, no hay veredicto.
1.1. Extracción. El texto enviado (o la transcripción de un video, o el texto leído de una imagen) se divide en afirmaciones fácticas individuales y verificables: hechos concretos, estadísticas y afirmaciones presentadas como hechos. Las opiniones, las predicciones y las preguntas retóricas no se extraen. El material en conjunto también se clasifica como noticia, opinión o sátira.
1.2. Deduplicación y priorización. Las afirmaciones repetidas o casi idénticas se fusionan. En materiales largos se verifican primero las afirmaciones que se consideran más relevantes para quien lee; se verifica por completo una cantidad fija de las afirmaciones más significativas por envío, lo que mantiene rápidas las verificaciones y dedica el presupuesto de verificación a lo que importa, no a detalles accesorios.
1.3. Cotejo con verificaciones ya publicadas. Antes de hacer nuestra propia búsqueda, comprobamos si una organización de verificación signataria verificada del Código de Principios de la IFCN ya publicó un análisis de la misma afirmación. Solo aceptamos una coincidencia cuando se confirma —por coincidencia literal o mediante un paso de verificación específico— que se trata de la misma aseveración y no simplemente del mismo tema. Cuando coincide, se utiliza la conclusión de esa organización en lugar de la nuestra.
1.4. Búsqueda de evidencia. Para las afirmaciones sin verificación previa, TruthLens busca en la web abierta evidencia que las respalde o las contradiga, y excluye las publicaciones de redes sociales como fuentes primarias. Las afirmaciones sobre temas científicos o de salud se contrastan además con bases de datos de literatura académica y biomédica (OpenAlex, Semantic Scholar y PubMed, que indexan investigación publicada de forma amplia, no solo trabajos que superaron la revisión por pares); las afirmaciones sobre estadísticas de país (PIB, inflación, población, desempleo, esperanza de vida e indicadores similares) se contrastan con las cifras oficiales del Banco Mundial. Si una página fue eliminada o está temporalmente inaccesible, intentamos leer la última copia archivada públicamente mediante la Wayback Machine de Internet Archive antes de darla por perdida.
1.5. Veredicto basado en evidencia. Un modelo de IA juzga la afirmación estrictamente frente a la evidencia reunida en el paso anterior, nunca frente a su propio conocimiento general. Si la evidencia es insuficiente o contradictoria, el veredicto es «Sin confirmar», no una conjetura.
1.6. Ponderación por confianza en la fuente. Cada fuente de evidencia se pondera según la confianza que merece en un grafo de medios y editores conocidos. El modelo que emite el veredicto basado en evidencia (1.5) tiene instrucciones de no calificar nunca una afirmación como «Refutado» o «Engañoso» apoyándose solo en fuentes de baja confianza, y de dar prioridad a una fuente de alta confianza cuando una de alta y otra de baja confianza discrepan. Aparte de eso —y aplicado por código, no dejado al criterio del modelo—, un veredicto «Refutado» o «Engañoso» no se muestra con alta confianza salvo que lo respalden al menos dos fuentes independientes; las reproducciones del mismo cable de agencia en dominios distintos cuentan como una sola.
1.7. Segunda opinión independiente. La mayoría de los veredictos «Refutado» o «Engañoso» los reexamina por separado un segundo modelo de IA con la misma evidencia, hasta un presupuesto fijo por verificación. Si ambos discrepan, el veredicto se mantiene pero se muestra con menor confianza en lugar de presentarse como seguro. Un veredicto que ya coincide con una verificación publicada (1.3) se salta este paso: detrás ya está el análisis de una organización humana de verificación.
1.8. Agregación. Cuando un envío contiene varias afirmaciones, el resultado general las refleja todas: una sola afirmación falsa no basta para tachar de falso un material por lo demás preciso, y una sola afirmación verdadera no redime un material construido principalmente sobre falsedades.
2. Escala de veredictos
Los veredictos son los mismos en la aplicación, en la extensión de navegador y en este sitio web. Se aplican dos escalas: una para el envío en su conjunto y otra para cada afirmación individual que contiene.
Resultado general
| Etiqueta | Significado |
|---|---|
| Fiable | Bien respaldado por evidencia independiente y confiable. |
| Bastante fiable | Respaldado en conjunto, con vacíos menores de cobertura. |
| Parcialmente confirmado | Solo se pudo verificar parte del material; lo verificado se inclina hacia lo cierto. |
| Cuestionado | Una minoría de las afirmaciones es falsa o engañosa; el resto se sostiene. |
| Dudoso | Suficiente inexactitud como para justificar auténtica cautela. |
| Contenido falso | Una proporción lo bastante grande de las afirmaciones es falsa o engañosa, y de forma clara, como para que el conjunto no merezca confianza. |
| Sátira | Identificado como sátira o parodia, sin una afirmación de hecho falsa y contundente por debajo. |
| Sin confirmar | No existe evidencia pública suficiente en ningún sentido. |
Afirmaciones individuales
| Etiqueta | Significado |
|---|---|
| Confirmado | Confirmado por evidencia confiable e independiente. |
| Confirmado en lo esencial | Correcto en lo esencial, con una salvedad menor. |
| Engañoso | Se apoya en un hecho real, pero está planteado de forma que induce a error. Ver los matices más abajo. |
| Refutado | Contradicho por evidencia confiable. |
| Sin confirmar | No se halló evidencia pública suficiente en ningún sentido. |
Un caso aparte son las afirmaciones del autor sobre sí mismo (por ejemplo, «abrí este canal hace un mes»). Estas afirmaciones no se contrastan con fuentes externas y, por principio, siempre se marcan como «Sin confirmar»: ninguna fuente externa podría confirmarlas ni desmentirlas.
«Engañoso», con más precisión
Cuando el motivo de fondo encaja en uno de dos patrones bien conocidos, lo decimos en lugar de dejar una etiqueta «Engañoso» a secas:
| Matiz | Significado |
|---|---|
| Material auténtico, pie de foto falso | La foto, el video o la cita son auténticos; lo que induce a error es el pie, el contexto o el encuadre que los rodea. |
| Desactualizado: antes era cierto | La afirmación era exacta en el pasado; la situación de fondo cambió desde entonces. |
3. Cómo juzgamos una fuente
No toda la evidencia pesa igual. Cada fuente se valora con cuatro criterios: autoridad (la posición y el papel de la organización en el tema), transparencia (metodología abierta, datos claros), actualidad (vigencia respecto a la afirmación verificada) e independencia (ausencia de conflictos de interés). En la práctica esto se traduce en tres niveles de confianza —alto, normal o bajo— construidos a partir de un grafo de medios conocidos y una lista breve de dominios de baja calidad conocidos (granjas de contenido, blogs sin moderación). El modelo tiene instrucciones de considerar que una contradicción hallada solo en una fuente de baja confianza no basta, por sí sola, para un veredicto «Refutado» o «Engañoso», y de seguir al lado de alta confianza cuando una fuente de alta y otra de baja confianza discrepan; ver 1.6 para la única parte de esta ponderación que está aplicada por código y no dejada al modelo.
4. Lo que TruthLens no hace
- No emite una determinación jurídica, una recomendación médica o financiera, ni ninguna resolución oficial (Términos de uso, cláusula 6.4).
- No verifica todas las afirmaciones de un material largo: por diseño, prioriza las más significativas (ver 1.2).
- Depende de evidencia pública, indexada y disponible en línea en el momento de la verificación; las afirmaciones sobre asuntos puramente privados, o sobre hechos que aún no dejaron rastro público, suelen devolverse como «Sin confirmar» en lugar de resolverse.
- Se apoya en parte en infraestructura gratuita de terceros (búsqueda web abierta, archivos públicos, bases científicas y estadísticas abiertas). Cuando alguna no está disponible temporalmente, TruthLens recurre a la siguiente fuente disponible en lugar de fallar por completo, pero una caída temporal puede significar, a veces, menos evidencia de lo habitual para una verificación concreta.
- Las explicaciones y demás texto libre se escriben directamente en el idioma de la aplicación que usas —35 de los 36 idiomas que admite la interfaz— y no se traducen automáticamente después. El danés es la única excepción: nuestra propia medición detectó que el modelo se desvía al noruego en afirmaciones sobre Noruega, así que quien lee en danés obtiene la interfaz en danés y las explicaciones en inglés hasta que eso se corrija. Si usas la aplicación en un idioma fuera de esos 36, tanto la interfaz como el resultado vuelven al inglés. Esto sigue el idioma en el que lees, no el del material: un artículo en alemán verificado en una aplicación en tailandés se devuelve en tailandés. Los mensajes estándar que escribe el propio servicio —por ejemplo, el aviso que aparece cuando una verificación publicada ya cubre tu afirmación, o la explicación de por qué un envío no dio nada que verificar— cubren ya esos mismos 36 idiomas, pero son borradores de traducción automática que todavía no leyó un hablante nativo de cada idioma.
5. Corregir un resultado
Si crees que un resultado concreto es incorrecto, o si un resultado te afecta a ti o a tu organización y lo consideras erróneo o dañino, escribe a support@truthlens.wiki indicando la afirmación exacta verificada y el fondo de tu objeción. Revisamos las comunicaciones motivadas en un plazo razonable —por regla general, dentro de 14 días— y, cuando está justificado, corregimos o retiramos el resultado impugnado y lo tenemos en cuenta en adelante (Términos de uso, cláusula 6.6).
6. Cambios en esta metodología
Los cambios sustanciales en la forma de realizar las verificaciones se fecharán aquí, en lenguaje sencillo, en el mismo momento en que entren en servicio.
- Versión 1.5: se nombra el único idioma en el que el texto libre no se escribe en el idioma de la aplicación. Nuestra propia medición del idioma de salida en los 36 idiomas detectó que las solicitudes en danés volvían en noruego bokmål en afirmaciones sobre Noruega, reproducido en tres ejecuciones independientes, así que las explicaciones en danés se escriben en inglés mientras la interfaz sigue en danés. La redacción anterior daba a entender salida en los 36 sin excepción.
- Versión 1.4: se corrige de nuevo la afirmación sobre el idioma de salida del punto 4; describía el idioma del material enviado, cuando la salida sigue en realidad el idioma de la aplicación en la que lees. Un artículo en alemán verificado en una aplicación en tailandés se devuelve en tailandés; el inglés solo es la alternativa cuando la propia aplicación funciona en un idioma que no admitimos.
- Versión 1.3: los mensajes estándar que escribe el propio servicio (el aviso de coincidencia con una verificación y las explicaciones de un resultado vacío) existen ya en los 36 idiomas y no en cinco; la afirmación del punto 4 de que algunos aparecen en inglés se sustituyó por el hecho de que son borradores de traducción automática pendientes de revisión nativa.
- Versión 1.2: se corrige la afirmación sobre el idioma de salida del punto 4; el texto libre se escribe en el idioma de la aplicación en 36 idiomas, no en cinco, y el inglés se usa para todo lo que quede fuera de ese conjunto y para unos pocos mensajes estándar aún sin traducir.
- Versión 1.1: pasada de precisión sobre 1.4 (las bases de literatura no son exclusivamente de revisión por pares; la lista de estadísticas no es abierta), 1.6 (se separa la ponderación de confianza indicada al modelo de la regla de fuentes independientes aplicada por código), 1.7 (la segunda opinión se aplica a la mayoría de los veredictos «Refutado»/«Engañoso», no a todos, y se omite en las verificaciones coincidentes) y la fila «Contenido falso» de la tabla de veredictos (se sustituye «predominantemente» por una descripción acorde con el umbral real).
- Publicación inicial (versión 1.0).