Verbos de énfasis

Qué hacer

Mira si cada «destaca» o «subraya» añade algo. A menudo basta con contar el hecho; si hace falta el verbo, prueba con «dice», «explica» o «recuerda».

Explicación

Los verbos que ponen algo de relieve —enfatizar, destacar, subrayar, realzar— son el concepto que más se repite en lo que los modelos escriben de más. Juzek (2026) comparó continuaciones de GPT-4.1-mini con la mitad humana de 100.000 frases de prensa por lengua, y los encontró sobreusados en 24 de 34 lenguas; en español, con esos cuatro verbos. Mide cuántas veces aparece por cada 1.000 palabras; una sola no dice nada. El motor no lematiza: busca la raíz, así que cuenta todas las formas del verbo y también «destacado» o «destacable» usados como adjetivos. No demuestra quién escribió el texto.

Excepciones

• Prensa y crónica: «destacar» y «subrayar» son verbos corrientes para citar declaraciones («El ministro destacó que…»). El motor no distingue ese uso: la señal cuenta por acumulación.
• Frecuencia en wordfreq: «destaca», Zipf 4,44, y «destacar», 4,37: aparecen mucho en textos humanos.
• La raíz coge también «destacado», «destacada» o «destacable» como adjetivos («un destacado escritor»); «destacamento» no cuenta.
• Falso positivo conocido: «subrayado» y «subrayados» como sustantivo (el nombre de la función de RadiografIA, y el del acto de subrayar). La regla busca la raíz subray- y no distingue el nombre del verbo. La web lo usa en su interfaz y no se cambia (decisión del 01/10; lo vigila web/jueces/textos-web.spec.ts).
• Juzek avisa de que las señales léxicas cambian de un modelo a otro (GPT frente a Gemini, ρ = 0,46) y de que su trabajo no está pensado para detectar IA.
• En la revalidación del 6.1 (02/10/2026, textos humanos apartados) dispara en el 46,5 % de los textos académicos de 300 palabras o más (78,9 % en los de 600 o más). No se ajusta en la v1 (parada 2 del 5.6, firmado por Antonio): la escala del medidor compara con los humanos del mismo género y longitud, y esa tasa ya está dentro de su total.

Datos de la regla

Paquete:

RadiografIA 0.1.0. Reglas que señalan en un texto en español los rasgos de estilo que la investigación asocia a los textos generados con modelos de lenguaje. Cada regla dice de dónde sale y con qué nivel de evidencia. Analiza estilo; no demuestra autoría.

Detector:

patrón

Peso:

3

Severidad:

baja

Nivel de evidencia:

medido en español

Origen de la lista:

lemas medidos por Juzek (2026) en español (Tabla 2: enfatizar, destacar, subrayar, realzar), buscados por raíz con sus variantes de escritura (enfatice, destaque, realce); fuera «destacamento»

Cómo busca

Dónde mira:

en cada frase entera

Expresión regular:

(?<!\p{L})(enfati[zc]|desta[cq]|subray|real[zc])(?!amento)\p{L}*

Banderas:

iu

Fuentes

• Juzek (2026), «AI-Associated Lexical Shifts Across 34 Languages», arXiv 2605.25358: Tabla 1 (pág. 5) y Tabla 2 (pág. 7) del PDF(enlace externo)
• Juzek (2026), versión HTML, con los apéndices C (Tabla 3, listas del análisis longitudinal) y F.1 (Tabla 5, top-10 del español), que el PDF no trae(enlace externo)

Ejemplos en los que dispara

Ejemplos en los que no dispara