Radar de Titulares

Monitorea los titulares de diversos medios de comunicación, guarda su historial cronológico y detecta coincidencias temáticas y léxicas a través de un panel web en español, con temas de seguimiento y filtros configurables.

Estado actual: sistema completo para uso local y con soporte para VPS y Vercel + Neon. Recolecta Perfil, El Destape Web, Infobae y Página/12 (más los medios que se agreguen desde el panel), un motor léxico sin IA detecta coincidencias, arma grupos y genera alertas con evidencia, y opcionalmente un modelo externo analiza los pares preseleccionados. Telegram y la IA vienen desactivados (ver PROGRESS.md).

Cómo funciona

Medios (RSS, sitemaps, portadas)
   │  1. recolectar   python -m radar collect
   ▼
Notas + versiones de titular + procedencia
   │  2. enriquecer   lee la página de las notas pendientes: bajada, autor, enlaces
   ▼
Motor léxico (sin IA)
   │  3. comparar     notas de los últimos 3 días entre medios distintos
   ▼
Relaciones → Grupos → Alertas con evidencia
   │  4. (opcional)   IA sobre los pares preseleccionados
   ▼
Panel  ← 5. revisión humana: confirmar, rechazar, separar, unir, silenciar

1. Recolectar. Cada subfuente (un feed RSS, un sitemap de noticias o una portada) se consulta como mínimo cada ~10 minutos. Las notas se guardan una sola vez aunque aparezcan en varias fuentes; si cambia un titular, se guarda una versión nueva. Las fechas se guardan en UTC y nunca se inventa una hora que la fuente no dio. Una fuente que falla o que cambió de formato queda marcada, no se confunde con "sin noticias".
2. Enriquecer. Para unas pocas notas por medio y ciclo se lee la página y se completan la bajada, la firma y los enlaces a otros medios.
3. Comparar. El motor léxico compara notas de medios distintos y explica cada coincidencia: qué términos, frases o entidades comparten, qué regla se activó y los puntajes parciales. Excluye nombres y términos demasiado frecuentes ("Milei" no alcanza), conserva negaciones y cifras, y no cuenta las republicaciones de agencias como confirmación independiente.
4. Agrupar y alertar. Las relaciones se agrupan evitando encadenar notas que no se parecen entre sí, y cada grupo genera una alerta con prioridad baja, media o alta. La prioridad indica qué revisar primero: no significa que algo sea falso ni que haya coordinación.
5. IA (opcional). Si está activada, un modelo externo analiza solo los pares que el motor ya detectó, con límites diarios y salida validada. También se analiza cuando un administrador confirma una relación.
6. Revisar. Un administrador confirma, rechaza, corrige grupos o silencia. La revisión humana manda: reprocesar nunca la borra.

Qué no hace el radar

• No determina qué afirmación es verdadera: marca discrepancias para que las revise una persona.
• No dice que un medio "originó" o "copió" a otro: el orden de aparición no es causalidad. Se muestran por separado la primera detección del radar y la primera publicación según la fuente.
• Una coincidencia léxica indica palabras compartidas, no que el mensaje sea el mismo.

Uso diario

.\.venv-win\Scripts\python -m radar collect          # recolecta, analiza y genera alertas (repetir cada ~10 min)
.\.venv-win\Scripts\uvicorn radar.web.app:create_app --factory --port 8000

En el panel: Resumen (qué revisar primero), Alertas y Revisión (la cola de trabajo), Grupos y Noticias (explorar), Fuentes (estado de cada medio y alta de medios nuevos) y Configuración (temas, secciones prioritarias, límites de alertas e IA).

Stack

• Python 3.11+, FastAPI, Jinja2 y HTMX (servido localmente, sin compilar el frontend)
• SQLAlchemy 2 + Alembic + SQLite (WAL, busy_timeout, transacciones breves) o PostgreSQL (Neon)
• Recolección en un comando separado (python -m radar collect) que dispara un timer de systemd
• No usa Docker, Redis, Celery, Elasticsearch ni modelos de IA locales (la IA externa es opcional)

Instalación local

python -m venv .venv
# Linux/macOS
source .venv/bin/activate
# Windows (PowerShell)
.venv\Scripts\Activate.ps1

pip install -r requirements-dev.txt      # en producción: requirements.txt
cp .env.example .env                     # y completar RADAR_SECRET_KEY
python -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(48))"   # para generar la clave

Crear la base, cargar las fuentes y los temas iniciales y crear el administrador:

python -m radar init-db
python -m radar create-admin admin       # pide la contraseña (mínimo 12 caracteres)

No hay contraseña predeterminada. Para automatizar la creación del administrador: echo "$CLAVE" | python -m radar create-admin admin --password-stdin.

Primera recolección y arranque del panel:

python -m radar collect --force
uvicorn radar.web.app:create_app --factory --reload --port 8000

Después abrí http://127.0.0.1:8000.

Modo demo (datos ficticios)

# en .env: RADAR_DEMO_MODE=true
python -m radar demo-load     # medios inventados ("Diario Demo Norte"...), titulares "[DEMO] Ejemplo: ..."
python -m radar demo-clear    # los elimina

Los datos demo usan dominios .invalid, se marcan con la insignia DEMO y un aviso fijo en el panel, y se ocultan cuando RADAR_DEMO_MODE=false.

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