En el ecosistema digital, las noticias y sus repercusiones se difunden casi instantáneamente. Nos proponemos entender los patrones espacio-temporales que surgen de este flujo de información. Para eso, analizamos bases de datos masivas de redes sociales y medios de comunicación y desarrollamos modelos matemáticos para interpretar nuestros comportamientos colectivos a partir de interacciones básicas entre sujetos. Desarrollamos modelos teóricos con herramientas de la mecánica estadística, la dinámica no lineal y la teoría de redes complejas. Nuestra metodología para el tratamiento de los datos experimentales incluye una batería de algoritmos de machine learning.