# Cadena de 5 prompts: verificación de información en internet > Metodología OSINT de 5 prompts secuenciales para verificar información en la red: delimitación, análisis de correo, pivoteo de alias, contrastación e informe final. La investigación en fuentes abiertas (OSINT — Open Source Intelligence) y la verificación de hechos constituyen una disciplina metodológica rigurosa, lejos de la navegación web improvisada. El error más recurrente de los investigadores noveles es iniciar pesquisas sin un alcance delimitado o dar por válidas coincidencias casuales de nombres de usuario en redes sociales. Esta guía presenta un flujo operativo fundamentado en **5 plantillas de prompts secuenciales** que guían al analista a través del ciclo completo de inteligencia: desde la delimitación del problema (**Scope**) y la recopilación de indicios (**Collect**) hasta la expansión de líneas de investigación (**Pivot**), el contraste con fuentes primarias (**Verify**) y la redacción del informe analítico (**Document**). --- ## 1. Arquitectura y principios de la cadena de prompts OSINT La interacción con modelos de lenguaje durante investigaciones digitales debe apoyarse en el encadenamiento estructurado de prompts (Prompt Chaining). ### 1.1. Cómo funciona la secuencia encadenada de consultas En lugar de requerir conclusiones definitivas en una única consulta masiva, el proceso avanza por fases interconectadas: - **Los hallazgos de una fase nutren la entrada de la siguiente:** los resultados del análisis de correo aportan nombres de usuario para contrastar, y las declaraciones localizadas pasan al prompt de verificación de hechos. - **La IA estructura listas de comprobación técnicas, no especulaciones:** las instrucciones exigen protocolos de verificación empírica en lugar de conjeturas del modelo. - **Evaluación crítica de cada hipótesis:** cualquier respuesta generada por la IA se considera un indicio que debe ser contrastado en registros reales. ### 1.2. Las 5 fases del ciclo de investigación: del alcance al informe Cualquier investigación profesional sigue un circuito cerrado de 5 etapas: ```mermaid flowchart LR Scope["1. Scope: Plan y alcance"] --> Collect["2. Collect: Recopilación (Email)"] Collect --> Pivot["3. Pivot: Correlación de alias"] Pivot --> Verify["4. Verify: Fuentes primarias"] Verify --> Document["5. Document: Informe y lagunas"] ``` Cada uno de los 5 prompts siguientes responde a una fase de este ciclo, preservando el contexto y evitando la sobrecarga cognitiva. --- ## 2. Estándares éticos, límites legales e higiene digital La recopilación de información en fuentes abiertas debe ceñirse a marcos legales y deontológicos estrictos. ### 2.1. Marcos legales y admisibilidad de fuentes abiertas (RGPD, Due Diligence) Las pautas de esta guía están dirigidas a ámbitos profesionales legítimos: - Diligencia debida corporativa y verificación de contrapartes (Due Diligence); - Periodismo de investigación y análisis de interés público; - Ciberseguridad y auditoría de superficie de exposición digital propia; - Lucha contra la desinformación y contenidos manipulados. Emplee únicamente información accesible públicamente y registros oficiales, respetando la normativa de protección de datos (como el RGPD europeo) y sin vulnerar credenciales de acceso. ### 2.2. Prevención del doxxing y seguridad operativa del investigador > [!CAUTION] > Queda estrictamente prohibido utilizar técnicas OSINT para doxxing, acoso, amenazas o vigilancia ilícita de ciudadanos particulares. Si una pesquisa vulnera los derechos de privacidad de un individuo, interrumpa el trabajo de inmediato. --- ## 3. Prompt 1 (Scope): Elaboración del plan estratégico de investigación La fase de delimitación (Scope) es el pilar de todo el proceso. Una meta formulada de forma imprecisa generará un volumen inmanejable de información irrelevante. ### 3.1. Calibración del objetivo y mapeo de entidades El prompt sitúa a la IA en el rol de analista sénior de inteligencia para desglosar el encargo en categorías de entidades (personas, dominios, infraestructura, empresas), identificar registros pertinentes y documentar suposiciones de partida. ### 3.2. Plantilla de prompt para definición de alcance y fuentes ```text Actúa como un analista experto en OSINT. Mi objetivo de investigación es: [redacta el objetivo en una sola frase concisa]. Solo estoy autorizado a utilizar fuentes abiertas legítimas (OSINT). Elabora un plan de trabajo estructurado: 1. Preguntas clave que requieren respuestas contrastadas e inequívocas; 2. Tipos de entidades implicadas (personas físicas, nombres de dominio, correos, infraestructura de red); 3. Categorías de fuentes públicas para contrastar cada entidad; 4. Orden secuencial óptimo de las comprobaciones (orden de prioridad); 5. Riesgos potenciales, trampas analíticas y suposiciones que conviene vigilar; 6. Un único primer paso concreto con el mayor retorno analítico (highest-value first step). ``` *Versión en inglés:* ```text You are an OSINT analyst. My objective is: [state goal in one sentence]. I am authorised to use public sources only. Produce a structured plan: key questions to answer, the entity types involved (people, domains, emails, infra), the public source categories to check for each, the order to work in, and the risks/assumptions to watch. End with the single highest-value first step. ``` --- ## 4. Prompt 2 (Collect): Verificación de correo y análisis de huella digital La dirección de correo electrónico es el vector de entrada más habitual, al conectar el identificador del usuario con organizaciones y servidores. ### 4.1. Análisis estructural y vectores de exposición (filtraciones, registros) La condición imprescindible es exigir comprobaciones comprobables y no perfiles biográficos inventados. El prompt busca rastros en filtraciones de bases de datos, sitios de pegado (pastes) y directorios abiertos. ### 4.2. Plantilla de prompt para auditar cuentas de correo ```text Para la dirección de correo [insertar correo electrónico], diseña un plan de investigación en fuentes abiertas: 1. Qué revelan la parte local (nombre de usuario) y el dominio (servidor de correo, registros MX, SPF/DMARC); 2. Dónde ha podido quedar expuesta esta dirección (filtraciones de bases de datos, plataformas de paste como Pastebin, perfiles públicos); 3. Categorías de servicios y plataformas online donde este patrón suele estar registrado; 4. 3 puntos concretos de expansión de búsqueda (pivots) hacia cuentas vinculadas o identidades verificadas. Condición: enumera comprobaciones técnicas reales, no conjeturas inventadas. ``` *Versión en inglés:* ```text For the email [email], outline a public-source investigation: what the local-part and domain suggest, where this address may be exposed (breaches, paste sites, public profiles), services it might be registered with, and 3 pivots to identities or accounts. List the checks, not guesses. ``` --- ## 5. Prompt 3 (Pivot): Búsqueda y validación por nombre de usuario (Username) Un alias o nickname es solo una hipótesis inicial, no una identidad demostrada. El mismo nombre de usuario en portales diferentes suele pertenecer a personas distintas. ### 5.1. Distinción entre coincidencias auténticas y solapamientos fortuitos Esta etapa enseña a diferenciar un vínculo real de una coincidencia fortuita de palabras comunes. El modelo genera criterios de validación cruzada: avatares, biografías de perfil, estilo lingüístico, franjas horarias y cronología de actividad. ### 5.2. Plantilla de prompt para verificación de identidad multiplataforma ```text Para el nombre de usuario (username) [insertar alias]: 1. Indica las plataformas y redes digitales que más conviene auditar en primer término; 2. Define criterios rigurosos para diferenciar una coincidencia genuina del mismo individuo de una duplicidad casual de un nombre popular; 3. Qué marcadores multiplataforma (imágenes de avatar, descripciones biográficas, patrones estilométricos, marcas temporales de actividad, enlaces de contacto) confirman que ambos perfiles pertenecen a la misma persona. ``` *Versión en inglés:* ```text For the username [username], list the platforms most worth checking, how to tell a true match from a coincidence, and what cross-platform signals (avatars, bios, writing style, timestamps) help confirm the same person controls them. ``` --- ## 6. Prompt 4 (Verify): Verificación de afirmaciones y fuentes primarias La verificación documental diferencia el periodismo y la investigación forense de la especulación. Un testimonio aislado es solo una pista, nunca un hecho contrastado. ### 6.1. Metodología de contrastación y señales de alerta de falsificación El prompt aplica un razonamiento deductivo: qué condiciones tendrían que cumplirse para que la afirmación fuera cierta; qué registros oficiales o hemerotecas pueden desmentirla; y qué indicios de manipulación narrativa están presentes. ### 6.2. Plantilla de prompt para verificación de hechos y nivel de confianza ```text Verifica la siguiente afirmación mediante fuentes públicas y abiertas: [insertar afirmación]. Estructura el análisis de la siguiente forma: 1. Qué premisas concretas tendrían que ser ciertas para que esta afirmación fuera verídica (desglose de la tesis); 2. Qué fuentes primarias oficiales (boletines del estado, registros públicos, archivos de noticias, metadatos) pueden confirmar o desmentir cada aspecto; 3. Señales de alerta que indiquen manipulación informativa o descontextualización; 4. Nivel de confianza argumentado (Alto / Medio / Bajo / No verificado) con su justificación analítica. ``` *Versión en inglés:* ```text Verify this claim using public sources: [claim]. List what would have to be true, the primary sources that could confirm or refute each part, the red flags of fabrication, and a final confidence rating with reasoning. ``` --- ## 7. Prompt 5 (Document): Elaboración del informe de inteligencia y lagunas La fase final integra las anotaciones dispersas en un informe de inteligencia formal. La solvencia del documento radica en consignar con franqueza los vacíos informativos. ### 7.1. Estándares estructurales del informe profesional OSINT El apartado «Lagunas y factores desconocidos» (Gaps & Unknowns) evita caer en conclusiones precipitadas. Separar hechos contrastados de inferencias analíticas garantiza la máxima credibilidad. ### 7.2. Plantilla de prompt para registrar hallazgos, cronología y dudas ```text Transforma las siguientes notas preliminares en un informe analítico OSINT estructurado: [insertar hallazgos]. Redacta el informe con los siguientes apartados: 1. Resumen ejecutivo (Executive Summary): síntesis de conclusiones en menos de 3 frases; 2. Hechos clave acreditados: cada hecho con su fuente de referencia y nivel de confianza (Alto/Medio/Bajo); 3. Cronología temporal de los acontecimientos (Timeline); 4. Lagunas y aspectos no acreditados (Gaps & Unknowns): elementos pendientes de confirmación; 5. Próximos pasos recomendados para la verificación sobre el terreno. Requisito: separa rigurosamente las afirmaciones acreditadas de las hipótesis e inferencias analíticas. ``` *Versión en inglés:* ```text Turn these raw findings into a clear OSINT report: [paste findings]. Structure it as Summary, Key findings (each with source and confidence), Timeline, Gaps/Unknowns, and Recommended next steps. Keep claims separated from inferences. ``` --- ## 8. Matriz de fuentes y preguntas frecuentes (FAQ) ### 8.1. Clasificación de fuentes abiertas según el tipo de entidad | Tipo de entidad | Repositorios de fuentes abiertas | Metodologías e instrumentos de comprobación | | :--- | :--- | :--- | | **Cuentas de correo** | Registros de brechas, servidores PGP, DNS | Detección de credenciales filtradas, validación SPF/DKIM/DMARC | | **Nombres de usuario** | Redes sociales, repositorios Git, foros técnicos | Auditoría con WhatsMyName, análisis de metadatos en commits | | **Dominios y direcciones IP** | Registros WHOIS, registros de transparencia SSL | Historial de titularidad WHOIS, registros crt.sh, DNS pasivo | | **Declaraciones y noticias** | Boletines oficiales, portales de transparencia | Localización de fuentes primarias en Wayback Machine, verificadores | | **Imágenes y recursos multimedia** | Metadatos EXIF, bancos de imágenes, satélite | Búsqueda inversa visual, geolocalización por sombras y relieve | ### 8.2. Preguntas frecuentes y recomendaciones (FAQ) > [!NOTE] > **¿Puede un modelo de lenguaje acceder directamente a registros confidenciales en internet?** > No. A menos que cuente con herramientas de navegación activa o acceso a APIs de búsqueda, el modelo solo razona sobre su entrenamiento base. Emplee los prompts para estructurar el plan de trabajo y realice la consulta de registros en navegadores o utilidades especializadas. > [!TIP] > **¿Cómo actuar ante nombres de usuario muy frecuentes o genéricos?** > Cruce variables secundarias: fecha de creación del perfil, temática de publicaciones, avatares coincidentes (verificados mediante búsqueda inversa de imágenes) y particularidades de expresión lingüística. > [!IMPORTANT] > **¿Por qué no es aceptable basarse en una sola fuente en verificación de hechos?** > Un registro aislado puede responder a un fallo técnico, un contenido generado mediante deepfake o una campaña orquestada de desinformación. El estándar OSINT exige la corroboración cruzada de al menos dos fuentes independientes. > [!WARNING] > **Riesgo de alucinaciones del modelo en labores de investigación** > Los modelos de lenguaje pueden generar referencias inexistentes con apariencia convincente. Exija siempre enlaces directos a registros públicos y compruebe manualmente su autenticidad en el navegador.