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Universidad No. 1001, Chamilpa, 62210 Cuernavaca, Mor.  \n2Facultad de Ciencias Químicas e Ingeniería (FCQeI), Universidad Autónoma del Estado de Morelos Av. Universidad No. 1001, Chamilpa, 62210 Cuernavaca, Mor  \n*  \n[merana@uaem.mx](merana@uaem.mx)  \nPALABRAS CLAVE:  \nDesinformación, aprendizajeautomático, noticias falsas, confianza en los medios, cognición artificial, reproducibilidad  \nKEYWORDS:  \nMisinformation, machine learning, fake news, media trust, artificial cognition, reproducibility  \nRESUMEN  \nEste estudio examina la detección de noticias falsas entre adolescentes utilizandotécnicas de Machine Learning. Se plantean dos preguntas fundamentales: cómoreaccionan los jóvenes ante la desinformación y qué nivel de confianza tienen en laveracidad de las noticias. A través de un análisis detallado con algoritmos deaprendizaje automático, como k-means, Decision Trees y Random Forest, seclasificaron las respuestas de los participantes, revelando patrones significativos en su confianza hacia los medios de comunicación. Los hallazgos sobre esta muestra indican que aproximadamente el 15% de los adolescentes no confían plenamente en las noticias y casi el 50% carece de habilidades para identificar información falsa. Estoresalta la necesidad urgente de implementar programas de alfabetización mediática que fortalezcan la capacidad crítica de los jóvenes para discernir la veracidad de la información en un entorno digital saturado de desinformación. Además, el estudiosugiere que futuras investigaciones deben explorar otros algoritmos de Machine Learning y evaluar el impacto de intervenciones educativas en la alfabetizaciónmediática.  \nABSTRACT  \nThis study examines the detection of fake news among adolescents using Machine Learning techniques. It poses two fundamental questions: how do young people react to misinformation, and what level of trust do they have in the truthfulness of news. Through a detailed analysis employing Machine Learning algorithms such as k-means, Decision Trees, and Random Forest, participants' responses were classified, revealing significant patterns in their trust towards media. The findings in this study, indicate that approximately 15% of adolescents do not fully trust the news, and almost 50% lack the skills to identify false information. This underscores the urgent need to implement media literacy programs that enhance young people's critical capacity to discern the truth of information in a digital environment saturated with misinformation. Additionally, the study suggests that future research should explore other Machine Learning algorithms and assess the impact of educational interventions on media literacy.  \n• Recibido: 28 de noviembre de 2024 • Aceptado: 11 de marzo de 2025 • Publicado en línea: 10 de febrero de 2026  \n1. INTRODUCCIÓN  \nEn la era digital actual, la proliferación de noticias falsas representa un desafíosignificativo para la sociedad, especialmenteentre los jóvenes que son ávidos consumidores de información en línea. La capacidad de discernir la veracidad de las noticias se ha vuelto crucial en un entornodonde la desinformación puede propagarserápidamente a través de las redes sociales yotras plataformas en línea. Según reportereciente de Reuters [1] a nivel mundial sólo 40% de los encuestados consideran que se puede confiar en la mayoría de las noticias. En el caso de México, el porcentaje es de 35%, y en el caso de los encuestados de 18 a 24 años baja a 28% . 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