Principales editores científicos en los canales de Telegram: una aproximación a la detección de fake channels con ChatGPT y DeepSeek.

Víctor Herrero Solana y Carlos Castro-Castro

BiD: textos universitaris de biblioteconomia i documentació, ISSN 1575-5886, n. 55, 2026, pp. 1

La aplicación de mensajería instantánea Telegram se ha convertido en una tecnología sólida para el intercambio global de información, la proliferación de noticias falsas y desinformación se ha convertido en una preocupación en la era digital, con el auge de las plataformas en redes sociales y la creciente facilidad de difusión de información, la propagación de contenido engañoso plantea serias amenazas a la opinión pública, los procesos democráticos y la armonía social, en este contexto, los modelos grandes del lenguaje (LLM) han emergido como herramientas prometedoras para combatir la desinformación. El objeto del estudio es identificar la existencia de canales falsos en Telegram que suplantan a grandes editoriales académicas y evaluar la efectividad de ChatGPT y DeepSeek para su detección, analizar las fuentes web usadas por estos modelos y determinar la posible existencia de sesgos geográficos en dichas fuentes. Este estudio adopta un diseño de caso múltiple con la selección de 13 grandes editoriales académicas según el número de títulos de revista indexados en SCImago Journal y Contry Rank, la identificación de 37 canales de Telegram y aplicación de un prompt estandarizado a ChatGPT y DeepSeek para evaluar la autenticidad de cada canal, el análisis de las respuestas de los modelos y verificación por clasificación manual. Se constató que el 78,38% de los canales analizados son fraudulentos o carecen de vínculos verificables con la editorial correspondiente mientras que un 21,62% puede considerarse real o legítimamente afiliado, ambos modelos LLMs mostraron alta efectividad en la detección de canales falsos pero limitaciones importantes para valorar canales legítimos, DeepSeek adoptó un enfoque contextual mientras que ChatGPT requirió una verificación explícita, el análisis de las fuentes web identificó que DeepSeek priorizó contenido de ciberseguridad mientras que ChatGPT usó fuentes institucionales y redes sociales con un claro predominio de fuentes occidentales en ambos casos. En conclusión, este trabajo pone de manifiesto que, en el ecosistema de Telegram, la presencia de las grandes editoriales científicas está profundamente distorsionada por una mayoría abrumadora de canales no oficiales que suplantan su identidad.

https://doi.org/10.1344/BID2025.55.07

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