Cómo Signal puntúa las señales
Cada número que ves en Signal — Impact Score, Convergencia de Fuentes, badge de Velocidad — se calcula con las fórmulas de esta página. Sin señales de engagement. Sin caja negra. Si alguna vez encuentras un número que no puedes reconstruir desde aquí, es un bug.
El Impact Score es un número de 0 a 100 que estima cuán relevante es un cluster de artículos relacionados, independiente de cuántas personas lo vieron. Es una suma ponderada de cinco factores normalizados:
Cantidad de medios distintos que cubren el evento. Se satura en 10 fuentes.
Ponderado por el tipo editorial de cada fuente (agencia, gobierno, regulador, regional, prensa, redes).
Tasa de nuevas fuentes por hora desde que apareció la primera noticia.
Similitud con eventos históricos con resultados conocidos. En v5.0 se usa dispersión geográfica como proxy hasta que el backtesting v5.2 esté disponible.
Intensidad de la señal de sentimiento de IA: distancia del tono desde el punto neutro.
impact = 30%·sourceVolume + 30%·sourceAuthority + 25%·momentum
+ 0%·precedent + 15%·marketCorrelationEl panel de Desglose de Impacto en cada artículo muestra los valores reales de cada factor. Si el badge dice Calculado en vivo, el desglose se derivó de la forma del cluster al momento de la lectura. Si dice Calibrado por Claude, el LLM produjo el desglose durante el enriquecimiento y se aplicaron los mismos pesos.
La convergencia mide qué tan alineadas están las fuentes independientes sobre una historia. El volumen satura en 8 fuentes distintas, ponderado por la diversidad editorial de sus tipos (wire, news, regional, etc.). Fuentes del mismo tipo sin variedad no superan el 50% — ocho medios chilenos copiando el mismo despacho no equivale a confirmación independiente. V5.1 añadirá detección de acuerdo de postura.
diversidad = Shannon(tipos_de_fuente) normalizado a [0, 1] convergencia = min(1, fuentes / 8) × (0.5 + 0.5 × diversidad) × 100
Una diversidad de 1 significa cobertura uniforme entre todos los tipos disponibles (wire, regulador, gov, regional, think-tank, news, social); de 0, que un solo tipo domina.
Cada fuente se mapea a un tipo con un peso fijo de autoridad usado por el Impact Score:
| Tipo | Peso |
|---|---|
| Wire | 1.00 |
| Gov / Official | 0.95 |
| Regulator | 0.95 |
| Think-tank | 0.80 |
| Regional | 0.70 |
| News | 0.55 |
| Social | 0.35 |
El badge de Velocidad compara el primer artículo del cluster con el primero de una agencia de noticias conocida (Reuters, Bloomberg, AP, AFP, DPA, EFE, Xinhua, TASS, Kyodo, ANSA, WSJ). Lead time positivo significa que Feedalia detectó la señal antes que las agencias, vía un regulador, fuente oficial, OSINT o medio regional. Lead time negativo también se muestra — la honestidad supera al vanity.
lead_time_min = (tiempo_primera_agencia − tiempo_primera_señal) / 60s