Aprendizaje automático: modelos de comunicación estado-ciudadanía en redes sociales desde el gobierno digital - Rodríguez Paez, Carmen Liliana; Rico Molina, Ricardo; Sanabria Alvarez, William Andres (Transdigital, 2025)
En los últimos años, se ha intentado modernizar el Estado transformando las interacciones entre instituciones y ciudadanía. Sin embargo, persisten modelos unidireccionales que limitan la transparencia y la participación. Este estudio analizó la comunicación digital de la Secretaría de Seguridad, Convivencia y Justicia de Bogotá, Colombia, en TikTok, a partir de 495 publicaciones y 23,434 comentarios. Se aplicó un enfoque mixto, utilizando los lenguajes de programación Python para clasificar interacciones y detectar respuestas institucionales en comentarios y contenidos. Asimismo, se empleó el Modelo de Sistemas Viables para representar el flujo de comunicación en redes sociales de la entidad y proyectar dos escenarios basados en el gobierno electrónico. Los resultados mostraron que, aunque el 10.9% de los comentarios pueden considerarse preguntas, la entidad no emitió respuesta alguna en comentarios. De esta manera, se proyectó el flujo comunicacional vigente, caracterizado por un modelo unidireccional propio del gobierno electrónico 1.0. Asimismo, se contrastaron sus limitaciones con los escenarios del gobierno electrónico 2.0 y 3.0, donde el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural permiten retroalimentación en tiempo real. Se concluyó que la integración del gobierno electrónico 3.0 puede superar los sesgos y avanzar hacia una comunicación más adaptativa, participativa y centrada en las necesidades ciudadanas.