# Exploración asistida de un texto: ¿qué papeles para el usuario y para el algoritmo?

David Panzoli

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David Panzoli. Exploración asistida de un texto: ¿qué papeles para el usuario y para el algoritmo?. Catecismos dialogados castellanos del XVI en tiempos de los coloquios de religion, Michel Boeglin, Jun 2025, Madrid, España. hal-05217921

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Submitted on 21 Aug 2025

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# Exploración asistida de un texto: ¿qué papeles para el usuario y para el algoritmo?

D&R

David PANZOLI, Josiane MOTHE, Diego ORTIZ

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UNIVERSITÉ

PAUL

VALÉRY

MONTPELLIER 3

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Institut de Recherche
en Informatique de Toulouse

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

PRAXILING

anr
agence nationale
de la recherche

UAB

Universitat Autònoma
de Barcelona

grial

Grup de Recerca
Interuniversitari
en Aplicacions
Linguístiques

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UCLM

CAMPUS DE EXCELENcia INTERnACIONAL

Universidad de
Castilla-La Mancha

UC

Institut National
Universitaire
Champollion
# Recordatorios de objectivos D4R

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* WP5: Una plataforma que ayude a explorar una colección documental

— Facilitar el análisis de una extensa colección de documentos históricos no estructurados.

— Explorar visualmente los documentos en forma de un gráfico de datos y conceptos en evolución.

— Revelar las relaciones profundas entre personas, lugares y eventos.
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El análisis de los textos procesados da como resultado la construcción de un grafo en el que se estructuran las entidades y sus relaciones. Una ventana de entrada permite al usuario consultar este gráfico mediante preguntas en lenguaje natural. La respuesta del algoritmo se presenta de forma gráfica (derecha) y textual (abajo a la izquierda).
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Contexto y desafíos

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* Las crecientes capacidades de procesamiento de la IA ofrecen oportunidades para indigar en un corpus de documentos de manera cada vez más eficiente.

* Independientemente de los aspectos técnicos, una cuestión clave radica en la colaboración entre los humanos y la Intelligencia Artificial (que más adelante se designará como algoritmo)

— El humano tiene la experiencia, define los objetivos y puede revisarlos durante la exploración. Pero sus capacidades de procesamiento son limitadas.

— El algoritmo puede manipular una gran cantidad de datos con una velocidad inigualable. Pero los datos no significan nada para él.
# Contexto y desafíos

* Hasta hace poco, los algoritmos informáticos se utilizaban como herramientas para el análisis de textos (textométricos, lingüísticos, etc.)

> Con el auge del aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y, finalmente, los LLMs.

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Los algoritmos ahora están dotados de capacidades avanzadas:

- Comprender el texto e interpretarlo

- Interactuar con los seres humanos de forma natural

- Ser creativo
# El problema de la confianza

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* Este nuevo posicionamiento de las tecnologías de la información en su relación con el usuario plantea una cuestión central: la de la confianza.

— ¿Cómo podemos juzgar la fiabilidad de las intervenciones del algoritmo?

— ¿Qué credibilidad se debe dar a sus propuestas?

— ¿Cuál es la aceptabilidad de los resultados?

* Por lo tanto, los avances en IA plantean una paradoja

— El salto tecnológico del Aprendizaje Automático y los Modelos de Lenguaje Grande ha permitido que el algoritmo cobre una autonomía creciente en la interpretación de los datos.

— Cuanto más se inmiscuye el algoritmo en la experiencia del usuario, menos interpretaciones automáticas son aceptadas por el usuario.
# El problema de la confianza

* Este problema de colaboración entre humanos e inteligencia artificial es reciente, pero se está empezando a estudiar.

* Según Oztaş et al. (2025), la IA tiene el potencial de alterar la percepción del usuario sobre su propia creatividad y el sentido de propiedad del producto final.

* La investigación sobre el control de decisiones (Westphal et. al, 2023) tiene como objetivo identificar las fuentes de reticencia y proponer pautas para superarlas, o al menos para mejorar la aceptabilidad de los resultados producidos por una IA para los usuarios.

— En particular, en la forma en que las decisiones se presentan, justifican y/o explican una cuestión al usuario.
# Soluciones exploradas por D4R

## D4R

* **Riesgos:**

- Sobrecargar al investigador con datos.

- Estructura de datos demasiado densa, lo que dificulta la extracción de información relevante.

- Dificultad para aislar la información del ruido, lo que complica la construcción de conocimientos útiles.

* **Soluciones exploradas en el proyecto D4R, a través de la plataforma informática WP5:**

- Exploración interactiva

- Transparencia del análisis

- Anclaje de conceptos

- Empoderamiento de los usuarios
# Exploración interactiva

* Descartar un proceso que se confíe por completo al algoritmo

— La plataforma ha sido diseñada para guiar al usuario a través de la minería de datos

— La metodología que propone promueve un proceso de investigación mediante sucesivos refinamientos hasta la identificación de un resultado que constituya una contribución de conocimiento.
La primera pregunta del / de la investigador/a: identificar, entre las entidades del texto, las etiquetadas como "individuos" y "religiosas".

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En la segunda consulta, el/la investigador/a identifica entre estos individuos a aquellos que interactuaron con Fray Bartolomé de Miranda, y cuantifica el grado de comunicación.

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El/la investigador/a se centra ahora en matizar las relaciones entre Fray Bartolomé de Miranda y Pedro de Cazalla, en todo el corpus.
Por último, un menú contextual permite encontrar en los textos originales los párrafos donde se menciona cada relación.

Ialomé de Miranda

Communication

Communication

Pedro de Cazalla

<table><thead><tr><th>Key</th><th>Values</th></tr></thead><tbody><tr><td>label</td><td>Communication</td></tr><tr><td>paragraphId</td><td>Vall-PC-FP156</td></tr><tr><td>relationship</td><td>mention in confession</td></tr><tr><td>sentence</td><td>Fuele dicho que en lo que tiene declarado, en la confesión que hay contradicción a lo que en la audiencia de hoy ha declarado primera confesión dice: sabiendo, tornose a decir, que da a Carlos no quedó reducido en lo del purgatorio, por lo que allí Fray Bartolomé de Miranda, y que en la audiencia de hoy dice Carlos: quedó reducido en aquello del purgatorio; y que asie declare lo que pasó.</td></tr></tbody></table>
# Transparencia del análisis

* Informar a los usuarios sobre la fiabilidad del etiquetado automático.

— El algoritmo proporciona un índice de confianza para cada entidad o relación extraída en el texto.

— Si es necesario, el algoritmo puede explicar al usuario las razones de su elección.

— El usuario es quien valida: con la información a su disposición, decide si confirmar la interpretación o, por el contrario, señalar un error.
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A cada interpretación del algoritmo se le asigna un índice de fiabilidad. El usuario puede validarlo o, por el contrario, señalar un error de interpretación.
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Para evaluar la confianza en la clasificación de esta relación, el algoritmo puede proporcionar una justificación.
# Anclaje de datos

* Permitir al usuario operar sobre datos conceptuales mientras mantiene el anclaje en el texto.

— Cada entidad o relación con nombre aparece solo una vez en el gráfico.

— Sin embargo, es posible encontrar las ocurrencias en los textos originales.
Standard

Expert

What are the relationships
between People and Places ?
.limit to 150

Clear

Send

-- Examples of queries --

The query reveals several
people connected to various
places through different types
of actions. Notably, Pedro de
Cazalla is frequently
associated with "Assertions and
Claims" related to "Iglesia."
Other individuals like Fray
Sancho, Juan de Vivero, and
Carlos de Seso are linked to
places such as Alcalá de
Henares, Alemania, and España
through legal, religious, and
document-related actions,
respectively.

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

Es posible encontrar
la mención en el
texto de cada
relación representada
en el gráfico.
Empoderamiento de los usuarios

D4R

* Noción de empoderamiento: adquisición por parte del usuario de las habilidades necesarias para dominar la tecnología subyacentes a un servicio de manera más efectiva.

* En D4R, permitir que el investigador (sin conocimientos informáticos previos) maneje gradualmente el algoritmo de manera más fina

— Modo experto para aprender a gestionar la consulta de datos y, así, recuperar el control sobre las consultas y los resultados.
<figure><img src="image_20.png" /></figure>

El modo experto revela la consulta utilizada para consultar el gráfico. Es posible ajustar este último para obtener resultados más precisos
Conclusión

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* El uso de la IA moderna para la minería de colecciones documentales extensas abre perspectivas interesantes.

* La automatización impulsada por IA para mejorar la productividad solo puede ser beneficiosa si los usuarios conservan un papel de liderazgo en la gestión crítica de datos y las decisiones (etiquetado, relaciones, etc.).

* La plataforma D4R se presenta como una herramienta interactiva que permite un diálogo real entre el investigador y la IA.
Gracias por su atención

D4R

El uso de la IA moderna para la minería de colecciones documentales extensas abre perspectivas interesantes.

La automatización impulsada por IA para mejorar la productividad solo puede ser beneficiosa si los usuarios conservan un papel de liderazgo en la curación de datos y las decisiones (etiquetado, relaciones, etc.).

La plataforma D4R se presenta como una herramienta interactiva que permite un diálogo real entre el investigador y la IA.

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