Antes de las elecciones de Kenia de 2022, la NCIC se asoció con Code for Africa en un monitoreo asistido por IA que señaló más de 550.000 publicaciones tóxicas en Facebook y más de 800 casos de discurso de odio, aunque la herramienta de IA fue creada y operada por un consorcio de ONG.
550,000+ posts
Publicaciones tóxicas señaladas en Facebook (2022 election period)
800+ cases
Casos de discurso de odio remitidos a las plataformas (2022 election period)
Detalles
Promotor
National Cohesion and Integration Commission (NCIC) and UWIANO Platform for Peace, with Code for Africa, UNDP and OHCHR
Período
2022
Palabras clave
Electoral integrity, Peacebuilding, Civil society
Contexto
Antes de las elecciones generales de Kenia de agosto de 2022, la National Cohesion and Integration Commission (NCIC) — el organismo estatutario de Kenia para la cohesión social — trabajó con la UWIANO Platform for Peace (gestionada por el gobierno), el PNUD, la OACNUDH y la organización de la sociedad civil Code for Africa para combatir el discurso de odio y la desinformación en Facebook, X/Twitter e Instagram en inglés, suajili y sheng.
Objetivos
Combinar la plataforma de monitorización de medios CivicSignal de Code for Africa con un clasificador de IA (presuntamente construido sobre Primer.ai) para señalar contenido tóxico e incitador casi en tiempo real durante el periodo electoral.
Actividades
La herramienta de IA fue construida y operada por el consorcio liderado por Code for Africa, y no por la propia NCIC, actuando la NCIC y la UWIANO como socios gubernamentales que reciben los resultados de la monitorización, y no como propietarios técnicos del sistema.
Resultados
Según los propios informes de Code for Africa, la iniciativa identificó más de 550.000 publicaciones tóxicas en Facebook y remitió más de 800 casos de discurso de odio a las plataformas de redes sociales para su actuación durante el periodo electoral. El UN Sustainable Development Group y la Observer Research Foundation citaron posteriormente la iniciativa como un ejemplo de monitorización electoral asistida por IA en África.
Conclusiones
Las cifras principales son autoinformadas por la ONG implementadora y no han sido auditadas de forma independiente; no se ha publicado ninguna tasa de precisión ni de falsos positivos, y no existe evidencia confirmada de que la misma infraestructura de IA haya seguido operando después del ciclo electoral de 2022. Human Rights Watch y ARTICLE 19 han expresado por separado su preocupación de que las facultades de aplicación de la NCIC contra el discurso de odio hayan, en ocasiones, arriesgado desalentar la expresión política legítima.
Implementación
Coste indicativo
Bajo (< 50 000 €) — No cost figures published; inferred as low-cost given the described scope (a time-bound, single-election social-media monitoring effort run by an NGO consortium) — inferred from programme description, not stated.
Tiempo hasta resultados
Corto (< 1 año) — Monitoring effort was tied to the August 2022 election period; no confirmed evidence it continued as a standing capability afterward.
Personal y competencias
NGO consortium (Code for Africa) technical team building and operating the CivicSignal stack and AI classifier, NCIC and UWIANO Platform for Peace as government partners receiving monitoring outputs, UNDP and OHCHR as supporting international partners
Condiciones para el éxito
Partnership pairing a government cohesion body with an independent civil-society technical implementer
Multi-language classifier covering English, Swahili and Sheng to match local social-media discourse
Modos de fallo comunes
Self-reported metrics with no independent audit or published precision/false-positive rate
No confirmed evidence the AI stack continued operating after the 2022 election cycle
NCIC's own hate-speech enforcement powers have separately drawn concern (HRW, ARTICLE 19) for risking a chilling effect on legitimate political speech
Dónde encaja
Tipo de gobernanza
national government body + civil-society consortium
Escala
national (Kenya, 2022 general election)
Nivel de ingresos
lower-middle-income
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