Acerca de las fuentes de NINOBOT

Quiénes somos

一般社団法人 にのラボ (GIA NINOLAB Japan) es una asociación sin fines de lucro japonesa formada para publicar Stories interactivas que hacen la información climática y política accionable para el público. El trabajo editorial y técnico detrás de cada Story se realiza en colaboración con 合同会社 TMP Climate, una consultora climática especializada que trabaja junto a agencias gubernamentales, institutos de investigación y centros operativos de pronóstico. Los especialistas regionales de TMP — que cubren distintas partes del mundo — redactan y revisan el contenido de las Stories en el corpus del bot.

Lo que verás citado

Los marcadores de cita en las respuestas del bot suelen pertenecer a una de estas categorías:

Explicadores

Artículos breves y en lenguaje claro sobre cómo funciona El Niño, cómo se mide y cómo se propagan sus impactos. Redactados por el equipo TMP.

Resúmenes regionales

Informes a escala nacional o regional sobre lo que los episodios pasados de El Niño han significado para el clima, el agua, la agricultura y la energía locales. Cada uno es revisado por la persona especialista regional de TMP responsable de esa área.

Boletines de previsión

Perspectivas actuales de centros operativos como el Climate Prediction Center de la NOAA, la Agencia Meteorológica de Japón, el International Research Institute for Climate and Society y el ECMWF. Se actualizan según el calendario de publicación de cada centro.

Notas metodológicas

Documentación sobre los datos, las definiciones y los métodos analíticos que sustentan las respuestas del bot.

Artículos académicos

Literatura climática revisada por pares, indexada y fragmentada para su recuperación, con atribución a autoría, revista y DOI.

Mapas y tablas de referencia

Material visual y tabular complementario procedente de conjuntos de datos autorizados como ERA5, GADM y HydroBASINS.

Cómo se elaboran las fuentes

El contenido redactado por el equipo TMP — explicadores, resúmenes regionales y notas metodológicas — sigue un flujo de trabajo estructurado. Cada documento incorpora metadatos legibles por máquina que registran autoría, fecha de última actualización, versión, etapa del ciclo de vida, origen del contenido y estado de revisión. Los borradores no son recuperados por el bot. Antes de que un borrador pase a estar activo, lo revisa una persona especialista de TMP con experiencia relevante en el tema o la región. Las fuentes activas están sincronizadas entre nuestros seis idiomas de lanzamiento: una actualización en un idioma programa actualizaciones en los demás. Las fuentes externas — boletines de previsión y artículos académicos — se ingieren conservando la atribución, de modo que cada fragmento citado registra editor, URL de origen y nivel de autoridad.

El análisis empírico propio

Algunas de las respuestas más útiles de NINOBOT — las que comienzan con «según nuestro análisis interno de los impactos históricos de El Niño» — provienen de un análisis que hemos calculado específicamente para el bot. El análisis utiliza 47 años (1979–2025) de datos de reanálisis ERA5-Land a unos 10 kilómetros de resolución, producidos por el European Centre for Medium-Range Weather Forecasts y distribuidos a través del Copernicus Climate Data Store. El estado del ENSO se clasifica mediante el Relative Oceanic Niño Index (RONI), mantenido por el Climate Prediction Center de la NOAA; el RONI reemplazó al antiguo Oceanic Niño Index en febrero de 2026 como índice operativo de clasificación del ENSO. El análisis produce etiquetas cualitativas calibradas de impacto — bajo o típico, moderado o alto — para cada polígono administrativo y subcuenca de nuestras capas espaciales de referencia. El documento metodológico completo forma parte del corpus y puede abrirse directamente desde cualquier cita que lo referencie.

Por qué lo consideramos fiable

Tres compromisos sostienen la fiabilidad. Primero: cada fuente redactada por TMP es revisada por una persona especialista regional o temática antes de incorporarse al corpus, y esa revisión queda registrada como parte de los metadatos de la fuente. Segundo: el bot está diseñado para abstenerse. Cuando la recuperación no aporta evidencia fundamentada por encima de un umbral de confianza, el bot lo dice en lugar de improvisar — se prefiere el silencio a la invención. Tercero: cada afirmación del bot remite a un fragmento citable que puedes leer por tu cuenta. Hacemos visible nuestro razonamiento. Cuando tenemos incertidumbre, lo decimos.