Miércoles, 4 de febrero de 2026España

NEOTRAL

Todas las versiones. Tú decides.

🔍 Cómo Funciona Neotral

Te explicamos cómo procesamos las noticias, qué decisiones tomamos, y qué limitaciones tenemos.

⚙️

El Pipeline

Así procesamos las noticias desde que se publican hasta que las ves en portada:

📡
RSS Feeds
🔗
Clustering
✂️
Curador
🤖
Análisis IA
📰
Portada

14+ medios

cada 30 min

Agrupación

por similitud

Filtro editorial

relevancia política

Síntesis

hechos + narrativas

Tú decides

todas las versiones

Actualización: El pipeline se ejecuta automáticamente cada 30 minutos. Los artículos aparecen en portada unos minutos después de publicarse.

📡

1. Recolección de Noticias

Cada 30 minutos consultamos los feeds RSS públicos de cada medio.

Qué capturamos

  • Titular del artículo
  • Descripción/extracto
  • URL del artículo
  • Fecha de publicación
  • Imagen principal (si está disponible)
  • Contenido completo del artículo (no lo guardamos)

Medios monitorizados

🇪🇸 España (14 medios)

El PaíselDiario.esPúblicoinfoLibreEl Plural20 MinutosLa VanguardiaEl ConfidencialEl PeriódicoEl MundoABCEl EspañolLibertad DigitalOK Diario

🌍 Internacional (en desarrollo)

🇺🇸 8 medios USA🇬🇧 9 medios UK🇩🇪 8 medios DE

Próximamente activos

🔗

2. Agrupación de Noticias

Detectamos cuándo diferentes medios hablan de la misma historia usando un sistema híbrido que combina análisis de palabras clave y comprensión semántica.

1

Extracción de palabras clave

Identificamos nombres propios, organizaciones, lugares y términos relevantes de cada artículo. "Sánchez", "Congreso", "presupuestos" son pistas para agrupar.

2

Análisis semántico (nuevo)

Cada artículo se traduce matemáticamente a un "vector" de 768 números que captura su significado. Artículos con significados similares tendrán vectores similares, aunque usen palabras diferentes.

Ejemplo: "Crisis económica" y "Recesión financiera" se detectan como el mismo tema, aunque no compartan palabras exactas.

3

Cálculo de similitud híbrido

Combinamos dos métricas matemáticas:

  • Similitud de palabras (50%): Índice de Jaccard sobre palabras clave comunes
  • Similitud semántica (50%): Distancia entre vectores de significado

Si la similitud combinada supera el 15%, los artículos se agrupan.

4

Formación de clusters

Agrupamos artículos similares en "clusters" (racimos). Cada cluster representa una historia vista desde múltiples ángulos. Evitamos que un mismo medio aparezca dos veces en el mismo cluster.

💡 Ventaja técnica: El análisis semántico funciona en español e inglés, y detecta el mismo tema incluso cuando los medios usan vocabulario diferente. Esto mejora la calidad del agrupamiento sin intervención humana.

✂️

3. Curador Editorial

Filtramos clusters para mostrar solo noticias políticamente relevantes. Sí, tomamos decisiones editoriales.

🚫 Excluimos

  • • Prensa rosa y famosos
  • • Resultados deportivos
  • • Tiempo y meteorología
  • • Horóscopo y lotería
  • • Series, películas, estrenos
  • • Recetas y moda

Priorizamos

  • • Política nacional e internacional
  • • Economía, empleo, impuestos
  • • Justicia y corrupción
  • • Sanidad, educación, pensiones
  • • Inmigración y derechos
  • • Seguridad y terrorismo

Sistema de puntuación

Cada cluster recibe una puntuación de 0-100 basada en:

Relevancia
40%
Contraste
30%
Importancia
30%

Solo publicamos clusters con puntuación ≥ 50. El "contraste de sesgo" mide si izquierda y derecha cubren la noticia de forma diferente.

Honestidad: Sí, decidimos qué es "relevante". No pretendemos ser objetivos al 100% — pero sí intentamos ser transparentes sobre nuestros criterios.

🤖

4. Análisis con IA

Usamos modelos de lenguaje (LLMs) para sintetizar y analizar cada cluster.

Qué hace la IA

  • Titular neutral: Genera un titular que no favorece ninguna perspectiva específica.

  • Hechos verificados: Extrae los hechos en los que coinciden todos los medios.

  • Narrativas: Identifica cómo cada medio enfoca la historia de forma diferente.

  • Puntos ciegos: Señala aspectos que ningún medio destaca.

// Modelo usado

x-ai/grok-4.1-fast

Elegido por equilibrio entre velocidad, coste y calidad de análisis político.

⚠️ Limitación: Los LLMs pueden alucinarse o cometer errores. El análisis es una ayuda, no la verdad absoluta. Siempre lee los artículos originales.

⚖️

5. Visualización del Sesgo

Clasificamos cada medio en un espectro político simplificado.

← IzquierdaCentroDerecha →

Izquierda

Público, elDiario, infoLibre

Centro

La Vanguardia, El Confidencial

Derecha

El Mundo, ABC, OK Diario

⚠️ Simplificación: La clasificación izquierda/derecha es una reducción extrema. Un medio puede ser conservador en economía y progresista en lo social. Usamos esta escala como orientación, no como etiqueta definitiva.

🔬

Independencia y Control de Calidad

Nuestra independencia no viene de buenas intenciones, sino de automatización total. No hay editores humanos seleccionando titulares o reordenando noticias.

🤖 100% Automatizado

  • • Pipeline ejecutado cada 30 minutos
  • • Cero intervención humana en portada
  • • Algoritmos matemáticos, no opiniones
  • • Mismo proceso para todos los medios

📊 Métricas Cuantificables

  • • Similitud matemática (0-1)
  • • Contraste de sesgo medible
  • • Puntuación de relevancia (0-100)
  • • Cobertura por espectro político (%)

Medición matemática del sesgo

Para cada noticia, calculamos automáticamente:

I

Cobertura izquierda

% de medios de izquierda que cubren la noticia

C

Cobertura centro

% de medios de centro que cubren la noticia

D

Cobertura derecha

% de medios de derecha que cubren la noticia

contraste_sesgo = max(I, C, D) - min(I, C, D)

Si contraste > 0.3: hay narrativas divergentes. Si = 0: todos cubren igual.

Monitorización continua

Rastreamos automáticamente:

  • Errores del sistema: Sentry captura fallos técnicos en tiempo real
  • Uso del pipeline: PostHog registra cada ejecución (scraping, clustering, análisis)
  • Calidad de clustering: Coherencia semántica promedio por cluster
  • Cobertura semántica: % de artículos con análisis de significado

✓ Garantía de independencia: Las métricas son matemáticas y el proceso no depende de decisiones humanas diarias. Si un medio no aparece, es porque no pasó los umbrales algorítmicos, no porque alguien lo censurara. Todo el proceso está documentado en esta página.

🚧

Limitaciones Conocidas

No somos perfectos. Aquí están nuestras limitaciones:

No verificamos hechos

Mostramos lo que dicen los medios, no si es verdad. Para fact-checking, recomendamos Maldita.es.

Cobertura limitada

~14 medios españoles. Faltan regionales, internacionales y especializados.

Sesgo de selección

Al elegir qué medios incluir y qué temas priorizar, ya estamos introduciendo un sesgo. Intentamos ser representativos, pero toda selección es subjetiva.

Automatización imperfecta

El clustering y la IA cometen errores. A veces agrupa artículos que no deberían estar juntos, o separa los que sí.

💬 Tu feedback importa: ¿Ves algo mal? Escríbenos a hola@neotral.com.

🎯

Lo Que Somos (y No Somos)

✓ Somos

  • • Un comparador de perspectivas
  • • Una herramienta para ver todas las versiones
  • • Honestos sobre nuestras decisiones
  • • Un proyecto sin ánimo de lucro
  • • Sin publicidad ni tracking

✗ No somos

  • • La verdad absoluta
  • • Un fact-checker
  • • Completamente objetivos
  • • Un sustituto de leer los medios
  • • Perfectos (cometemos errores)

Nuestra filosofía

"No te decimos qué pensar. Te mostramos todas las versiones para que tú decidas. Preferimos ser honestos sobre nuestras limitaciones a pretender que somos perfectos."

— Equipo Neotral

¿Tienes más preguntas? ¿Quieres colaborar?

Escríbenos