Guía docente de Taller de Aplicaciones en Comunicación Sociopolítica (MD6/56/1/16)

1. Análisis a gran escala de fuentes periodísticas
2. Desinformación y detección de noticias falsas
3. Periodismo de datos
4. IA para generación automática de noticias
5. Discurso de odio y detección automática del lenguaje ofensivo
6. Análisis de imágenes

El alumnado sabrá/comprenderá:

• Las fuentes de información relevantes para la disciplina 
• Las metodologías y herramientas de investigación aplicables
• La forma adecuada de comunicar con corrección académica

El alumnado será capaz de:

• Analizar fuentes periodísticas a gran escala y estudiar fenómenos de opinión pública.
• Comprender el fenómeno de la desinformación y ser capaz de detectar noticias falsas.
• Utilizar los datos para el desarrollo de proyectos de investigación y de narrativas periodísticas.
• Conocer las herramientas de IA para la generación automática de contenidos textuales orientados a la construcción de noticias.
• Comprender el concepto de discurso de odio y ser capaza de manejar herramientas para la detección del lenguaje ofensivo.
• Desarrollar análisis complejos de imágenes utilizando métodos computacionales.

1. Análisis a gran escala de fuentes periodísticas
2. Desinformación y detección de noticias falsas
3. Periodismo de datos
4. IA para generación automática de noticias
5. Discurso de odio y detección automática del lenguaje ofensivo
6. Análisis de imágenes

• Realización de prácticas sobre los contenidos teóricos.
• Elaboración de un proyecto de investigación

Seminarios/Talleres (se indicarán con detalle en la plataforma virtual de enseñanza):

• ChatGPT
• Merlin AI
• NewsAPI
• Grammarly
• Otter.Ai
• Cibeles.net
• Canva
• Elai
• Tome
• Stable Difussion

• Arcila-Calderón, C., Sánchez-Holgado, P., Quintana-Moreno, C., Amores, J., & Blanco-Herrero, D. (2022). Hate speech and social acceptance of migrants in Europe: Analysis of tweets with geolocation. [Discurso de odio y aceptación social hacia migrantes en Europa: Análisis de tuits con geolocalización]. Comunicar, 71. https://doi.org/10.3916/C71-2022-02
• Arcila-Calderón C, Amores JJ, Sánchez-Holgado P, Vrysis L, Vryzas N, Oller Alonso M. (2022) How to Detect Online Hate towards Migrants and Refugees? Developing and Evaluating a Classifier of Racist and Xenophobic Hate Speech Using Shallow and Deep Learning. Sustainability. 14(20):13094. https://doi.org/10.3390/su142013094
• Sánchez-Holgado, P., Arcila, C. & Barbosa, M. (2023). Hate speech and polarization around the “Trans Law” in Spain. Politics & Governance, Volume 11, Issue 2. https://doi.org/10.17645/pag.v11i2.6374
• Sánchez-Holgado, P., Amores, J. J. & Blanco-Herrero, D. (2022). Online Hate Speech and Immigration Acceptance: A Study of Spanish Provinces. Social Sciences, 11(11), 515. https://doi.org/10.3390/socsci11110515
• Sánchez-Holgado, P., Arcila-Calderón, C., & Blanco-Herrero, D. 2022. Conocimiento y Actitudes De La Ciudadanía Española Sobre El Big Data y La Inteligencia Artificial. Revista ICONO 14. Revista Científica De Comunicación y Tecnologías Emergentes, 20 (1). https://doi.org/10.7195/ri14.v21i1.1908.
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Se facilitará material y enlaces a través de la plataforma virtual de enseñanza.

Siguiendo las normativas de Evaluación y Calificación del Estudiantado de la Universidad de Granada y la Universidad de Salamanca se establece que la convocatoria ordinaria estará basada preferentemente en la evaluación continua del estudiante, excepto para quienes se le haya reconocido el derecho a la evaluación única final.

La calificación final de cada alumno/a se obtendrá mediante los siguientes criterios:

CRITERIOS DE EVALUACIÓN:

La evaluación consistirá en: 

1. Asistencia y participación en clases y seminarios en línea; aportaciones del alumno en sesiones de discusión virtuales y actitud en las diferentes actividades desarrolladas (20%). Se puede obtener hasta 2 puntos. 
2. Realización de prácticas (40%). Se puede obtener hasta 4 puntos 
3. Elaboración de un proyecto final (40%). Se puede obtener hasta 4 puntos 

Es necesario obtener la mitad de la puntuación en cada tipo de actividad evaluada para superar la materia.

Se tendrá en cuenta que en el proceso de aprendizaje cada estudiante haya aprendido los siguientes aspectos:

• Analizar fuentes periodísticas a gran escala y estudiar fenómenos de opinión pública.
• Comprender el fenómeno de la desinformación y ser capaz de detectar noticias falsas.
• Utilizar los datos para el desarrollo de proyectos de investigación y de narrativas periodísticas.
• Conocer las herramientas de IA para la generación automática de contenidos textuales orientados a la construcción de noticias.
• Comprender el concepto de discurso de odio y ser capaza de manejar herramientas para la detección del lenguaje ofensivo.
• Desarrollar análisis complejos de imágenes utilizando métodos computacionales.

Siguiendo las normativas de Evaluación y Calificación del Estudiantado de la Universidad de Granada y la Universidad de Salamanca se establece que los estudiantes que no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria. A ella podrán concurrir todos los estudiantes, con independencia de haber seguido o no un proceso de evaluación continua. De esta forma, el estudiante que no haya realizado la evaluación continua tendrá la posibilidad de obtener el 100% de la calificación mediante la realización de una prueba y/o trabajo.

CRITERIOS DE EVALUACIÓN:

La evaluación consistirá en: 

1. Asistencia y participación en clases y seminarios; aportaciones del alumno en sesiones de discusión y actitud en las diferentes actividades desarrolladas (10%). Se puede obtener hasta 1 punto. 
2. Realización de prácticas presenciales y no presenciales (20%). Se puede obtener hasta 2 puntos 
3. Elaboración de un proyecto (70%). Se puede obtener hasta 7 puntos 

Es necesario obtener la mitad de la puntuación en cada tipo de actividad evaluada para superar la materia.

Se tendrá en cuenta que en el proceso de aprendizaje cada estudiante haya aprendido los siguientes aspectos:

• Analizar fuentes periodísticas a gran escala y estudiar fenómenos de opinión pública.
• Comprender el fenómeno de la desinformación y ser capaz de detectar noticias falsas.
• Utilizar los datos para el desarrollo de proyectos de investigación y de narrativas periodísticas.
• Conocer las herramientas de IA para la generación automática de contenidos textuales orientados a la construcción de noticias.
• Comprender el concepto de discurso de odio y ser capaza de manejar herramientas para la detección del lenguaje ofensivo.
• Desarrollar análisis complejos de imágenes utilizando métodos computacionales.

Siguiendo las normativas de Evaluación y Calificación del Estudiantado de la Universidad de Granada y la Universidad de Salamanca se establece que podrán acogerse a la evaluación única final, el estudiantado que no pueda cumplir con el método de evaluación continua por causas justificada.

Para acogerse a la evaluación única final, el estudiante, en las dos primeras semanas de impartición de la asignatura o en las dos semanas siguientes a su matriculación si ésta se ha producido con posterioridad al inicio de las clases o por causa sobrevenidas. Lo solicitará, a través del procedimiento electrónico, a la Coordinación del Máster, quien dará traslado al profesorado correspondiente, alegando y acreditando las razones que le asisten para no poder seguir el sistema de evaluación continua.

Por ello en las convocatorias oficiales se desarrollará un examen que se dividirá en los siguientes apartados: 

1. Prueba evaluativa escrita presencial del mismo temario teórico que el resto de sus compañeros/as (50%) 
2. Prueba evaluativa escrita del temario práctico y referente a las prácticas similares a las realizadas por sus compañeros/as (50%) 

Para poder considerar la asignatura como superada, y a la hora de su evaluación global, se deberá alcanzar una calificación mínima de “5” puntos en cada una de las pruebas desarrolladas (valorándose cada una de ellas sobre una puntuación máxima de "10"). Toda la información, así como el temario correspondiente estará disponible en la plataforma en línea del máster, aunque es recomendable que se concrete con el profesorado de la asignatura con antelación suficiente a la convocatoria ordinaria oficial.

Se realizará una prueba de la asignatura donde se valorará que el estudiantado haya interiorizado los siguientes aspectos:

• Analizar fuentes periodísticas a gran escala y estudiar fenómenos de opinión pública.
• Comprender el fenómeno de la desinformación y ser capaz de detectar noticias falsas.• Utilizar los datos para el desarrollo de proyectos de investigación y de narrativas periodísticas.
• Utilizar los datos para el desarrollo de proyectos de investigación y de narrativas periodísticas.
• Conocer las herramientas de IA para la generación automática de contenidos textuales orientados a la construcción de noticias.
• Comprender el concepto de discurso de odio y ser capaza de manejar herramientas para la detección del lenguaje ofensivo.
• Desarrollar análisis complejos de imágenes utilizando métodos computacionales.

Actividad Formativa

• AF1. Clases teóricas
• AF2. Clases prácticas
• AF3. Trabajo con documentos científicos
• AF7. Tutorías en grupo
• AF8. Trabajo autónomo y/o colaborativo del estudiante para la generación de conocimiento individual y/o compartido (portafolio, diario de campo, memoria de prácticas, …)
• AF12. Elaboración de trabajos de iniciación a la investigación o de intervención
• AF13. Exposición presencial y pública de trabajos

Metodologías Docentes: 

• MD1. Lección Magistral Participativa
• MD2. Aprendizaje Basado en Problemas/Proyectos
• MD8. Laboratorio y trabajos prácticos

Lecturas

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• ¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa? (septiembre 12, 2023). Recuperado de: https://www.obsbusiness.school/blog/que-es-la-inteligencia-artificial- generativak.  
• Aula CM. (s.f). Prompt: Qué es, significado y definición. (agosto 25, 2023) Recuperado de: https://aulacm.com/que-es/prompt-significado-definicion/#
• Benjamín Mullin, Nico Grand (julio 19, 2023) Google prueba una herramienta de inteligencia artificial capaz de escribir artículos de noticias. The New York Times (septiembre 18, 2023) Recuperado de: https://www.nytimes.com/2023/07/19/business/google-artificial-intelligence- news-articles.html
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• El referente (septiembre 26 de 2019). Narrativa, la agencia que genera contenidos automáticos gracias a la Inteligencia Artificial. (septiembre 20, 2023) Recuperado de: https://elreferente.es/innovadores/narrativa-la-agencia- que-genera-contenidos-automaticos-gracias-a-la-inteligencia-artificial/
• Elai: Create AI videos from just text (septiembre 12, 2023) Recuperado de: https://elai.io/how-it-works
• Eva Rodríguez (febrero 2, 2023) Perplexity AI, guía a fondo: qué es, cómo usarlo y todo lo que necesitas saber de este buscador IA conectado a internet. (septiembre 14, 2023). Recuperado de:  https://www.genbeta.com/a-fondo/perplexity-ai-guia-a-fondo-que-como-usarlo-todo-que-necesitas- saber-este-buscador-ia-conectado-a-internet
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Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo Educativo (NEAE): Gestión de servicios y apoyos (https://ve.ugr.es/servicios/atencion-social/estudiantes-con-discapacidad).