Thesis
Clasificación automática de categorías constitucionales del proceso constitucional chileno de 2016, usando IA generativa

dc.contributor.departmentDepartamento de Informática
dc.contributor.guiaValle Vidal, Carlos
dc.coverage.spatialCampus Santiago San Joaquín
dc.creatorSandoval Pizarro, Álvaro Ignacio
dc.date.accessioned2026-06-18T14:48:47Z
dc.date.available2026-06-18T14:48:47Z
dc.date.issued2026-06
dc.description.abstractLa etapa participativa del Proceso Constituyente Chileno de 2016 (segundo gobierno de M. Bachelet) culminó de manera exitosa. Si bien la metodología original facilitaba su sistematización, dejó un desafío: la categoría "otros" concentró el mayor porcentaje de las respuestas. En 2020, la Biblioteca del Congreso Nacional aplicó una combinación de clasificación manual y Machine Learning (ML), logrando reclasificar más del 93% de dichas respuestas e incorporando nuevas categorías emergentes. Esta investigación evalúa si la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) puede clasificar masivamente estas respuestas con resultados comparables o superiores al ML clásico. Se desarrolló una aplicación que clasificó más de 36.000 respuestas “otros” en las meta-categorías de valores, derechos, deberes e instituciones. Los resultados muestran una coincidencia exacta del 58,1% entre ML e IAG en la clasificación del subconjunto “otros”, y una cobertura superior al 99% por parte de la IAG sobre dicho subconjunto. Ambos métodos alcanzan coberturas comparables sobre el corpus total, con diferencias menores atribuibles a la depuración previa del corpus ML. El análisis comparativo indica que ambos métodos preservan las prioridades centrales del debate ciudadano, aunque la IAG incrementa moderadamente la diversidad distributiva y amplía la visibilización de categorías ciudadanas emergentes. La validación experta no evidenció un deterioro sistemático del desempeño de la IAG; la baja concordancia interevaluadora (Kappa de Cohen promedio ≈ 0,09; Kappa de Fleiss = 0,059) refleja la naturaleza interpretativa de la clasificación temática constitucional, más que una limitación del modelo. Se concluye que la IAG constituye una herramienta válida y escalable para la sistematización de participación ciudadana en procesos deliberativos complejos, confirmando así la relevancia y validez de los nuevos conceptos aportados por la ciudadanía al proceso de redacción constitucional.es
dc.description.programMagíster en Tecnologías de la Información
dc.format.extent26 páginas
dc.identifier.barcode3560900292238
dc.identifier.urihttps://repositorio.usm.cl/handle/123456789/78691
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Técnica Federico Santa María
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectProceso constituyente
dc.subjectParticipación ciudadana
dc.subjectClasificación temática
dc.subjectDeliberación pública
dc.subjectCategorías emergentes
dc.subject.ods9 Industria, innovación e infraestructura
dc.subject.ods10 Reducción de las desigualdades
dc.subject.ods16 Paz, justicia e instituciones sólidas
dc.subject.ods17 Alianzas para lograr los objetivos
dc.titleClasificación automática de categorías constitucionales del proceso constitucional chileno de 2016, usando IA generativa
dspace.entity.typeTesis

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