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Presentamos los resultados de la tarea TA1C (Te Ahorré Un Click) sobre detección y resolución de clickbait en noticias en español. La competencia se compone de dos tareas: detección de clickbait (determinar si un titular o avance de noticia es clickbait) y resolución (contestar la pregunta que implícitamente genera el clickbait) en tweets en español. Publicamos un corpus de 4.200 ejemplos anotados manualmente para la detección y uno de 500 respuestas, o resoluciones, escritas manualmente. Resumimos los sistemas participantes y sus resultados, que obtuvieron hasta 0.82 en F1-Score para detección y hasta 3.88 (en una escala de 1 a 5) en la evaluación manual de Precisión/Completitud para la resolución.
We present the results of the TA1C (for Te Ahorré Un Click, Spanish for Saved You A Click) shared task at IberLEF 2025 about clickbait detection and spoiling in Spanish. The competition comprised two tasks: clickbait detection (classifying whether a news teaser is clickbait) and spoiling generation (answering the implicit question posed on the clickbait) on Spanish tweets. We release a corpus of 4,200 manually annotated Spanish tweets for detection and another corpus with 500 manually written spoilers. We summarize the participating systems and their performance, which reached up to 0.82 F1-score for detection and up to 3.88 (on a 1-to-5 scale) in the manual evaluation of Accuracy/Completeness for spoiling.
