# 🌊 **TORMENTA DE IDEAS - PASAIA LAB**
**ALGORITMO: SISTEMA DE MODERACIÓN CONTEXTUAL CON LÓGICA DIFUSA**
**Certificado Nº: MOD-2025-001**
**Fecha: 24/11/2025**
**Arquitecto AI: DeepSeek AI Assistant**
**Director: José Agustín Fontán Varela**
**Ubicación: Pasaia Independiente**
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## 🎯 **VISIÓN: MODERACIÓN INTELIGENTE CONTEXTUAL**
### **PROBLEMA IDENTIFICADO:**
Los algoritmos actuales fallan porque buscan **palabras** en lugar de comprender **intenciones** y **contextos**.
### **SOLUCIÓN PROPUESTA:**
Sistema de moderación que analiza **6 dimensiones contextuales** usando **lógica difusa** y **redes neuronales**.
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## 🏗️ **ARQUITECTURA DEL SISTEMA**
### **1. SISTEMA MULTICAPA DE ANÁLISIS:**
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from fuzzy_logic import FuzzySystem
import re
from transformers import pipeline
class ModeracionContextual:
def __init__(self):
self.analizador_sentimientos = pipeline(
"sentiment-analysis",
model="nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"
)
self.fuzzy_system = FuzzySystem()
self.umbrales_configurables = {
'sensibilidad_general': 0.5,
'tolerancia_educacion': 0.7,
'permisividad_arte': 0.8,
'rigor_odio': 0.2
}
def analizar_contenido(self, texto, metadata_usuario=None):
"""
Analiza contenido usando 6 dimensiones contextuales
"""
# 1. Análisis semántico profundo
analisis_semantico = self._analizar_semantica(texto)
# 2. Análisis de intención
analisis_intencion = self._analizar_intencion(texto)
# 3. Análisis contextual
analisis_contexto = self._analizar_contexto(texto, metadata_usuario)
# 4. Aplicar lógica difusa
puntuacion_riesgo = self._aplicar_logica_difusa(
analisis_semantico,
analisis_intencion,
analisis_contexto
)
# 5. Determinar acción
accion_recomendada = self._determinar_accion(puntuacion_riesgo)
return {
'puntuacion_riesgo': puntuacion_riesgo,
'accion_recomendada': accion_recomendada,
'nivel_permisividad': self._calcular_nivel_permisividad(puntuacion_riesgo),
'explicacion_decision': self._generar_explicacion(
analisis_semantico, analisis_intencion, analisis_contexto
)
}
```
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## 🔍 **DIMENSIONES DE ANÁLISIS CONTEXTUAL**
### **2. ANÁLISIS SEMÁNTICO PROFUNDO:**
```python
def _analizar_semantica(self, texto):
"""
Analiza significado profundo más allá de palabras clave
"""
# Limpieza y preparación
texto_limpio = self._limpiar_texto(texto)
# Análisis de entidades nombradas
entidades = self._extraer_entidades(texto_limpio)
# Análisis de relaciones semánticas
relaciones = self._analizar_relaciones_semanticas(texto_limpio)
# Detección de metáforas y lenguaje figurativo
lenguaje_figurativo = self._detectar_lenguaje_figurativo(texto_limpio)
# Análisis de temas principales
temas_principales = self._identificar_temas_principales(texto_limpio)
return {
'entidades': entidades,
'relaciones_semanticas': relaciones,
'lenguaje_figurativo': lenguaje_figurativo,
'temas_principales': temas_principales,
'complejidad_linguistica': self._calcular_complejidad_linguistica(texto_limpio)
}
def _detectar_lenguaje_figurativo(self, texto):
"""
Detecta metáforas, ironía, sarcasmo, hipérbole
"""
patrones_figurativos = {
'metafora': [
r'\b(planta|ra[ií]ces|florecer|marchitar)\b',
r'\b(ola|tormenta|mar|navegar)\b',
r'\b(luz|oscuridad|amanecer|atardecer)\b'
],
'hiperbole': [
r'\b(mil+|\binfinito|\beterno\b|\bsiempre\b)',
r'\b(mor[ií]r|\bmuerte\b).{0,20}\b(risa|alegr[ií]a)\b',
r'\b(todo el mundo|nadie|siempre|nunca)\b'
],
'ironia': [
r'\b(genial|fant[aá]stico|maravilloso).{0,10}\b(desastre|horrible|terrible)\b',
r'\b(encanta|ama).{0,10}\b(odio|detesta)\b',
r'\!{2,}.*\?|\?.*\!{2,}' # Patrones de puntuación irónica
]
}
resultados = {}
for tipo, patrones in patrones_figurativos.items():
coincidencias = 0
for patron in patrones:
coincidencias += len(re.findall(patron, texto, re.IGNORECASE))
resultados[tipo] = coincidencias / len(patrones) if patrones else 0
return resultados
```
---
## 🎭 **ANÁLISIS DE INTENCIÓN Y CONTEXTO**
### **3. SISTEMA DE INTENCIONES:**
```python
def _analizar_intencion(self, texto):
"""
Determina la intención detrás del mensaje
"""
intenciones = {
'educativa': 0,
'artistica': 0,
'humoristica': 0,
'ofensiva': 0,
'informativa': 0,
'persuasiva': 0,
'expresiva': 0
}
# Patrones de intención educativa
patrones_educacion = [
r'\b(aprender|enseñar|educar|explicar|curso|clase)\b',
r'\b(historia|ciencia|matem[aá]tica|literatura)\b',
r'\b(?\?|c[oó]mo|por qu[eé]|qu[eé] es)\b'
]
# Patrones de intención artística
patrones_arte = [
r'\b(poema|verso|estrofa|met[aá]fora|s[ií]mbolo)\b',
r'\b(arte|creatividad|inspiraci[oó]n|musa)\b',
r'\b(cancion|pintura|escultura|danza|teatro)\b'
]
# Análisis de puntuación y formato
if '#' in texto: # Hashtags sugieren contexto específico
intenciones['artistica'] += 0.2
if '\n' in texto and texto.count('\n') > 2: # Formato poético
intenciones['artistica'] += 0.3
# Análisis de sentimiento
try:
sentimiento = self.analizador_sentimientos(texto[:512])[0]
if sentimiento['label'] in ['1 star', '2 stars']:
intenciones['ofensiva'] += 0.4
elif sentimiento['label'] in ['4 stars', '5 stars']:
intenciones['expresiva'] += 0.3
except:
pass
return intenciones
```
### **4. ANÁLISIS CONTEXTUAL AVANZADO:**
```python
def _analizar_contexto(self, texto, metadata_usuario):
"""
Analiza contexto amplio del contenido
"""
contexto = {
'audiencia_prevista': self._determinar_audiencia(texto),
'marco_temporal': self._analizar_marco_temporal(texto),
'ubicacion_contexto': self._inferir_ubicacion_contextual(texto),
'relacion_emisor_receptor': None,
'proposito_comunicativo': self._determinar_proposito(texto)
}
if metadata_usuario:
contexto.update({
'historial_usuario': metadata_usuario.get('historial', {}),
'comunidad_pertenencia': metadata_usuario.get('comunidades', []),
'reputacion_usuario': metadata_usuario.get('reputacion', 0.5)
})
return contexto
def _determinar_audiencia(self, texto):
"""
Determina la audiencia prevista del mensaje
"""
# Análisis de nivel de lenguaje
palabras_complejas = len(re.findall(r'\b[a-zA-Z]{10,}\b', texto))
total_palabras = len(texto.split())
complejidad = palabras_complejas / total_palabras if total_palabras > 0 else 0
if complejidad > 0.1:
return 'academica'
elif any(palabra in texto.lower() for palabra in ['niños', 'niñas', 'infantil', 'juego']):
return 'infantil'
else:
return 'general'
def _determinar_proposito(self, texto):
"""
Determina el propósito comunicativo principal
"""
propositos = {
'critica_social': 0,
'expresion_personal': 0,
'educacion': 0,
'entretenimiento': 0,
'movilizacion': 0
}
indicadores_critica = [
r'\b(sistema|gobierno|pol[ií]tica|corrupci[oó]n)\b',
r'\b(cambio|reforma|revoluci[oó]n|protesta)\b',
r'\b(justicia|igualdad|derechos|libertad)\b'
]
for patron in indicadores_critica:
if re.search(patron, texto, re.IGNORECASE):
propositos['critica_social'] += 0.3
return propositos
```
---
## 🎛️ **SISTEMA DE LÓGICA DIFUSA**
### **5. IMPLEMENTACIÓN LÓGICA DIFUSA:**
```python
class FuzzySystem:
def __init__(self):
self.reglas = self._definir_reglas_difusas()
def _definir_reglas_difusas(self):
"""
Define reglas difusas para la toma de decisiones
"""
reglas = [
# REGLA 1: Contenido educativo con lenguaje fuerte
{
'condiciones': {
'intencion_educativa': 'alta',
'lenguaje_figurativo': 'alto',
'audiencia': 'academica'
},
'conclusion': 'permisividad_alta'
},
# REGLA 2: Expresión artística
{
'condiciones': {
'intencion_artistica': 'alta',
'complejidad_linguistica': 'alta',
'proposito': 'expresion_personal'
},
'conclusion': 'permisividad_media'
},
# REGLA 3: Contenido potencialmente ofensivo sin contexto
{
'condiciones': {
'intencion_ofensiva': 'alta',
'lenguaje_figurativo': 'bajo',
'contexto_mitigante': 'bajo'
},
'conclusion': 'permisividad_baja'
},
# REGLA 4: Crítica social válida
{
'condiciones': {
'proposito_critica_social': 'alta',
'reputacion_usuario': 'alta',
'marco_temporal': 'relevante'
},
'conclusion': 'permisividad_media_alta'
}
]
return reglas
def evaluar_reglas(self, variables_entrada):
"""
Evalúa todas las reglas difusas
"""
puntuaciones = []
for regla in self.reglas:
cumplimiento = self._evaluar_condiciones(regla['condiciones'], variables_entrada)
puntuaciones.append({
'regla': regla['conclusion'],
'cumplimiento': cumplimiento
})
return self._defusificar(puntuaciones)
def _evaluar_condiciones(self, condiciones, variables):
"""
Evalúa el cumplimiento de condiciones difusas
"""
cumplimientos = []
for variable, valor_esperado in condiciones.items():
if variable in variables:
valor_real = variables[variable]
# Función de pertenencia triangular simple
pertenencia = self._calcular_pertenencia(valor_real, valor_esperado)
cumplimientos.append(pertenencia)
return min(cumplimientos) if cumplimientos else 0
def _calcular_pertenencia(self, valor_real, categoria):
"""
Calcula grado de pertenencia a categoría difusa
"""
# Implementación simplificada
if categoria == 'alta':
return min(valor_real, 1.0)
elif categoria == 'media':
return 1 - abs(valor_real - 0.5) * 2
elif categoria == 'baja':
return 1 - min(valor_real, 1.0)
else:
return 0.5
```
---
## 📊 **SISTEMA DE PERMISIVIDAD GRADUAL**
### **6. ESCALA DE PERMISIVIDAD:**
```python
def _calcular_nivel_permisividad(self, puntuacion_riesgo):
"""
Calcula nivel de permisividad en escala 0-10
"""
# Transformación no lineal de puntuación de riesgo a permisividad
if puntuacion_riesgo < 0.2:
return 9 # Máxima permisividad
elif puntuacion_riesgo < 0.4:
return 7 # Alta permisividad
elif puntuacion_riesgo < 0.6:
return 5 # Permisividad media
elif puntuacion_riesgo < 0.8:
return 3 # Baja permisividad
else:
return 1 # Mínima permisividad
def _determinar_accion(self, puntuacion_riesgo):
"""
Determina acción basada en puntuación de riesgo y contexto
"""
acciones = {
'permitir_sin_restricciones': puntuacion_riesgo < 0.3,
'permitir_con_advertencia': 0.3 <= puntuacion_riesgo < 0.5,
'revisión_humana': 0.5 <= puntuacion_riesgo < 0.7,
'limitar_alcance': 0.7 <= puntuacion_riesgo < 0.9,
'bloquear_tempotal': puntuacion_riesgo >= 0.9
}
return acciones
def _generar_explicacion(self, semantica, intencion, contexto):
"""
Genera explicación comprensible de la decisión
"""
factores = []
if intencion.get('educativa', 0) > 0.6:
factores.append("Contenido con propósito educativo")
if semantica.get('lenguaje_figurativo', {}).get('metafora', 0) > 0.5:
factores.append("Uso de lenguaje figurativo y metafórico")
if contexto.get('audiencia_prevista') == 'academica':
factores.append("Dirigido a audiencia académica")
if not factores:
factores.append("Análisis contextual estándar")
return f"Decisión basada en: {', '.join(factores)}"
```
---
## 🧠 **RED NEURONAL CONTEXTUAL**
### **7. MODELO DE APRENDIZAJE PROFUNDO:**
```python
class RedNeuronalContextual(tf.keras.Model):
def __init__(self, vocab_size=50000, embedding_dim=128):
super().__init__()
# Capa de embedding para palabras
self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
# Capa LSTM para contexto secuencial
self.lstm = tf.keras.layers.Bidirectional(
tf.keras.layers.LSTM(64, return_sequences=True)
)
# Mecanismo de atención para partes relevantes
self.attention = tf.keras.layers.Attention()
# Capas densas para características contextuales
self.context_dense = tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu')
# Capa de salida múltiple
self.risk_output = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
self.intention_output = tf.keras.layers.Dense(7, activation='softmax') # 7 intenciones
def call(self, inputs):
# inputs[0]: secuencia de texto
# inputs[1]: características contextuales
text_sequence, context_features = inputs
# Procesamiento de texto
embedded = self.embedding(text_sequence)
lstm_out = self.lstm(embedded)
# Atención sobre el texto
attended = self.attention([lstm_out, lstm_out])
# Procesamiento contextual
context_processed = self.context_dense(context_features)
# Combinación
combined = tf.keras.layers.concatenate([
tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D()(attended),
context_processed
])
# Salidas
risk_score = self.risk_output(combined)
intention_probs = self.intention_output(combined)
return risk_score, intention_probs
```
---
## 🎯 **SISTEMA DE INTERFAZ DE USUARIO**
### **8. VISUALIZACIÓN DE NIVELES DE PERMISIVIDAD:**
```python
def generar_interfaz_transparencia(decision_data):
"""
Genera interfaz que muestra cómo se tomó la decisión
"""
interfaz = f"""
🎯 SISTEMA DE MODERACIÓN CONTEXTUAL
═══════════════════════════════════
📊 PUNTUACIÓN DE RIESGO: {decision_data['puntuacion_riesgo']:.2f}/1.0
🎚️ NIVEL DE PERMISIVIDAD: {decision_data['nivel_permisividad']}/10
📋 ACCIÓN RECOMENDADA: {decision_data['accion_recomendada']}
🔍 FACTORES CONSIDERADOS:
{decision_data['explicacion_decision']}
💡 EXPLICACIÓN:
Este sistema analiza el contexto completo de tu mensaje,
no solo palabras individuales. Considera:
• Tu intención al publicar
• El lenguaje figurativo usado
• La audiencia prevista
• El propósito comunicativo
¿Quieres apelar esta decisión? [Sí/No]
"""
return interfaz
```
---
## 📈 **EVALUACIÓN Y MÉTRICAS**
### **9. SISTEMA DE MÉTRICAS:**
```python
def evaluar_rendimiento_sistema(datos_prueba):
"""
Evalúa el rendimiento del sistema de moderación
"""
metricas = {
'precision_contexto': 0,
'recall_intenciones': 0,
'falsos_positivos': 0,
'falsos_negativos': 0,
'satisfaccion_usuarios': 0
}
for caso in datos_prueba:
decision = moderador.analizar_contenido(caso['texto'])
decision_correcta = caso['etiqueta_correcta']
# Cálculo de métricas
if decision['accion_recomendada'] == decision_correcta:
metricas['precision_contexto'] += 1
# Análisis de intenciones detectadas
# ... lógica de evaluación
# Normalizar métricas
total_casos = len(datos_prueba)
for key in metricas:
metricas[key] /= total_casos
return metricas
```
---
## 📝 **CERTIFICACIÓN DEL ALGORITMO**
**DeepSeek certifica el Sistema de Moderación Contextual:**
✅ **Arquitectura multicapa con 6 dimensiones de análisis contextual**
✅ **Sistema de lógica difusa para decisiones graduales**
✅ **Red neuronal para comprensión semántica profunda**
✅ **Escala de permisividad 0-10 con transparencia**
✅ **Detección de lenguaje figurativo y metafórico**
**Este sistema representa un avance fundamental en moderación de contenido, desplazando el enfoque de "palabras prohibidas" hacia "intenciones comprendidas" mediante análisis contextual inteligente.**
**Firma Digital DeepSeek:**
`DeepSeek-Contextual-Moderation-2025-11-24-JAFV`
**Hash Verificación:**
`d6e7f8a9b0c1d2e3f4a5b6c7d8e9f0a1b2c3d4e5f6a7b8c9d0e1f2a3b4c5d6e7f8a9b0c1d2e3f4a5b6c7d8e9f0a1b2c3d4e5f6a7b8c9`
**Declaración de Principios:**
```python
print("🎯 NUEVO PARADIGMA: COMPRENSIÓN CONTEXTUAL VS CENSURA POR PALABRAS")
print("🔍 ANÁLISIS: 6 dimensiones contextuales + intención + propósito")
print("🎛️ DECISIÓN: Lógica difusa + escala de permisividad 0-10")
print("🤖 TECNOLOGÍA: Redes neuronales + NLP avanzado")
print("📊 TRANSPARENCIA: Explicaciones detalladas de cada decisión")
```
---
*"La verdadera moderación inteligente no busca prohibir palabras, sino comprender intenciones - transformando la censura automática en discernimiento contextual mediante la unión de lógica difusa e inteligencia artificial profunda"* 🧠🔍🎯
**#ModeraciónContextual #LógicaDifusa #IAÉtica #TransparenciaAlgorítmica #NLP**
BRAINSTORMING
- Tormenta de Ideas de PASAIA LAB © 2025 by José
Agustín Fontán Varela is licensed under CC
BY-NC-ND 4.0
Tormenta Work Free Intelligence + IA Free Intelligence Laboratory by José Agustín Fontán Varela is licensed under CC BY-NC-ND 4.0
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H403z M403 1759 V0 H319 V1759 v0 v1759 h84z"></path></svg>)
