El estudio sueco sobre escritura política generada por chatbots no encontró una preferencia clara por ningún partido parlamentario. Sí detectó diferencias entre los perfiles de los modelos: ChatGPT produjo textos neutrales o ambivalentes con más frecuencia, mientras que Grok se diferenció más en inmigración, delincuencia y género.
Los investigadores compararon las respuestas de seis modelos con las posiciones de los ocho partidos parlamentarios de Suecia. El Partido Socialdemócrata fue el más cercano a los perfiles de los seis modelos, pero las diferencias entre partidos no alcanzaron significación estadística dentro de cada modelo después de corregir las comparaciones múltiples. Esa cercanía, por tanto, no equivale a una preferencia partidista demostrada.
Qué analizaron los investigadores
La prueba combinó propuestas políticas, plantillas de escritura y distintas formas de plantear las consignas. La escala ayuda a entender el alcance del resultado: los modelos generaron miles de textos para una comparación centrada en política sueca, no respuestas destinadas a medir el comportamiento de votantes españoles.
| Dimensión | Alcance del estudio |
| Modelos | Claude, DeepSeek, Gemini, Mistral, ChatGPT y Grok |
| Propuestas políticas | 107, sobre asuntos de la política sueca |
| Plantillas de escritura | 77 |
| Enfoques de las consignas | Neutral, positivo y negativo |
| Prompts por modelo | 24.717 |
| Respuestas generadas | 148.302 en total |
| Comparación política | Posiciones de los ocho partidos parlamentarios de Suecia |
Los enfoques neutral, positivo y negativo describían cómo se formulaban las consignas. No eran las categorías usadas para caracterizar los textos generados. En otra parte del análisis, los investigadores evaluaron si las respuestas eran neutrales o ambivalentes y compararon sus posiciones con las de los partidos.
El diseño también incluía tareas de escritura distintas, como análisis, argumentos, artículos de opinión y publicaciones para redes sociales. Según los resultados, los modelos siguieron en gran medida las instrucciones cuando se les pidió defender una propuesta o argumentar en su contra. La postura de un texto podía cambiar, por tanto, según la tarea y la consigna.
Cómo variaron los perfiles de los modelos
Claude, DeepSeek, Gemini y Mistral mostraron perfiles similares. ChatGPT generó textos neutrales o ambivalentes con más frecuencia, y las diferencias más marcadas de Grok aparecieron en los temas de inmigración, delincuencia y género. Son patrones observados en las tareas del estudio, no una clasificación general de los chatbots por ideología.
El artículo de investigación, titulado Issue Bias in Generative AI Writing Assistance: Political Issues and LLMs in the Swedish 2026 Election, está disponible en arXiv. La versión inicial se envió el 14 de septiembre de 2026 y se revisó el 28 de septiembre.
El experimento examinó textos generados de forma aislada: no incluyó el historial de conversaciones previas de usuarios ni midió si las respuestas influían en el voto. Sus resultados describen cómo respondieron los modelos a tareas de escritura política sobre Suecia.
