(untitled) (Jóvenes en la Ciencia, 2025)
Este estudio analiza divergencias entre imágenes y textos en publicaciones turísticas de Instagram mediante un enfoque multimodal automatizado. Se plantea que las representaciones visuales institucionales proyectan emociones idealizadas que difieren significativamente de las narrativas textuales de los usuarios, generando brechas medibles de coherencia semántica y emocional. Se recopilaron publicaciones de los Organismos de Gestión de Destino (OGD) de 10 destinos turísticos mexicanos, construyendo dos corpus paralelos: visual y textual. Las imágenes se procesaron mediante modelos de visión por computadora con generación automática de descripciones, y los textos mediante embeddings contextuales multilingües (SBERT) y clustering HDBSCAN. La coherencia intermodal se evaluó con métricas de similitud coseno, distancia Jaccard y divergencia Kullback-Leibler, complementadas con análisis de sentimiento y detección de marcos conceptuales. Los resultados revelan disonancias sistemáticas: las imágenes exhiben positividad artificial (hasta +29%), mientras los textos permanecen mayormente neutrales o críticos (98.6% NEU). Esta brecha multimodal evidencia que los algoritmos amplifican visiones promocionales, desalineadas de las experiencias reales. El enfoque demuestra el potencial del procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje profundo para evaluar la coherencia entre imagen proyectada y percibida en la comunicación turística digital.