Apple marca Trump como palabra sensible en macOS

Apple marca 4.271 de las 199.019 palabras de su diccionario en inglés con al menos una etiqueta de contenido sensible, y Trump es la única figura política viva en el nivel más restrictivo. El hallazgo salió de un volcado que el ingeniero Helge Sverre publicó el 3 de noviembre de 2026, leyendo con funciones privadas los flags que Lexicon.framework guarda en cada entrada. Para cualquier founder que construya producto sobre texto —autocompletado, moderación, asistentes— es una radiografía gratis de cómo Apple decide qué palabras no conviene sugerir.

¿Qué es VulgarWordUsage.db y qué guarda?

El archivo vive en ~/Library/Keyboard/VulgarWordUsage.db y su tabla vword_usage guarda cuatro datos por fila: la app, el destinatario, la palabra y un contador de uso. El índice único está sobre (app, recipient, vword, word_reading), así que la granularidad es exacta: el teclado puede saber que usas una grosería en Messages con un amigo y no en Mail con tu jefe.

Los nombres de símbolos de la librería compartida de macOS describen el flujo completo: set_current_app_id, set_current_recipient_ids, increment_usage_count y can_autocorrect. Cuando escribes una palabra vulgar y la mantienes, el contador sube; si la deshaces, baja. Cuando el motor ordena sugerencias, pregunta si cada palabra vulgar del candidato está permitida en ese contexto. Si no lo está, gana la alternativa limpia.

¿Y esto cómo se aplica en tu negocio?

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No es un accidente. En la WWDC de junio de 2023, Craig Federighi presentó la reescritura del autocorrector de iOS 17 y prometió que el teclado aprendería las palabras que el usuario insiste en escribir, en lugar de reemplazarlas por ducking. Medios como Fox17 registraron la promesa en su cobertura del evento. Esta base de datos es el mecanismo que la hace posible.

El detalle incómodo: en el Mac del autor la tabla está vacía. Cero filas. La tabla properties solo guarda version = 2 y el archivo no se escribía desde abril de 2024. Helge Sverre intentó llenarla escribiendo groserías en TextEdit, primero como inserción de texto y después tecla por tecla, y no pasó nada: ni una fila, ni una línea de registro, ni un cambio en la fecha de modificación. No logró explicar por qué.

¿Cómo clasifica Apple las palabras en macOS?

Esa pregunta llevó al hallazgo central. La base de datos solo cuenta palabras que ya están marcadas como vulgares, así que la decisión real vive en el diccionario del sistema. Cada entrada es un LXEntry con dos campos de flags de 32 bits, y Apple no documenta ninguno de los dos.

En inglés (en_US), el nivel se asigna con un bit sobre 199.019 entradas:

Vulgar (0x00800000): 1.050 palabras. Insultos y jerga sexual.
Ofensivo (0x01000000): 663 palabras. Sobre todo slurs dirigidos a grupos de personas.
Sensible (0x02000000): 2.558 palabras. Groserías leves, insultos, drogas, armas, extremismo, enfermedades y funciones corporales.

El otro campo es un bitmask de temas, y una palabra puede tener varios: excreción (123), partes del cuerpo (958), insultos e identidad (823), enfermedad (93), drogas (222), política y extremismo (266), religión (420), sexo (473), violencia y muerte (373), armas y terrorismo (268) y un cajón de sastre de contexto sensible (1.080).

Los dos campos son independientes: 2.052 palabras en inglés tienen tema pero ningún nivel. gay, fat, God, Allah y sex están etiquetadas como contexto sensible y no son vulgares, ofensivas ni sensibles. La lectura del autor es que el tema funciona como pista para el ranking y el nivel como regla.

Los bordes son donde se nota la mano humana. Oedipus es vulgar. Tom y Mick son ofensivos. pee, poo, niggle y underling son sensibles, mientras que snigger, minion, lackey y stooge están limpios. blacklist y whitelist son sensibles con el tema de identidad, en línea con el giro de la industria hacia blocklist y allowlist.

¿Por qué Apple marca Trump como palabra sensible?

El nivel sensible en inglés tiene 109 palabras con mayúscula inicial. Casi todas son apellidos de dictadores, jerarcas nazis o terroristas ya muertos: Hitler, Mao, Osama bin Laden, el Talibán, Goebbels. Trump es la única figura política viva de la lista, y aparece junto al tema de política. trump en minúscula, el término del juego de cartas, está limpio.

La comparación del volcado deja el contraste a la vista: Biden, Obama, Putin y Stalin no tienen etiqueta, y Musk ni siquiera está en el diccionario. En en_GB el resultado es idéntico, pero otros idiomas no coinciden: el diccionario alemán deja Trump limpio y pone Hitler en el nivel ofensivo, y el sueco es el único que marca Putin como sensible.

¿Qué hace la etiqueta? Según el análisis, una palabra sensible es una que el teclado no debería sugerir por su cuenta. Se puede escribir igual y no se corrige. Es más parecido a mantenerla fuera de la barra de sugerencias salvo que el usuario vaya claramente hacia ahí que a una prohibición.

El autor ofrece una hipótesis que no puede confirmar: en febrero de 2025, la dictación del iPhone mostró Trump cuando la gente decía racist. Apple lo llamó un solapamiento fonético y publicó un arreglo en un día. Los diccionarios de su Mac son de julio de 2025 y no tiene una versión anterior para comparar.

¿Por qué importa ahora, con la IA metida en el teclado?

Según TechRepublic, Apple está probando un teclado rediseñado para iOS 27 con sugerencias de palabras alternativas impulsadas por IA, un plan que el medio atribuye al periodista de Bloomberg Mark Gurman y que todavía no está confirmado para su lanzamiento. El mismo reporte señala que iOS 26.4 ya incluyó mejoras de precisión al escribir rápido. El New York Post, por su parte, recogió quejas de usuarios que aseguran que el autocorrector sigue fallando incluso después de esa actualización.

Para un founder, la conclusión es que el sistema de tres niveles que Sverre volcó no es un fósil: es la capa que Apple sigue tocando cada vez que promete que el teclado escribirá mejor.

¿Qué significa esto para tu startup?

Separa el tema de la regla. Apple usa un bit para el nivel (qué tan grave es) y otro para el tema (de qué habla). Esa separación permite que una palabra sea contexto sensible sin ser prohibida, y evita listas monolíticas imposibles de mantener. Si estás construyendo moderación de contenido, autocompletado o filtros de chat, copia esa estructura de dos ejes antes de escribir la primera regla.
Etiquetar no es censurar. El hallazgo central es que los flags deciden qué sugiere el teclado, no qué puede escribir el usuario. En producto, esa distinción es la diferencia entre un filtro que la gente tolera y uno que abandona. Diseña tu moderación para degradar la sugerencia, no para bloquear la entrada.
La localización no se traduce. Los mismos bits no significan lo mismo en cada idioma: los diccionarios árabe y hebreo devuelven cientos de miles de entradas sensibles, el coreano, el catalán y el húngaro no devuelven nada, y el japonés hace crashear el volcado. Si tu producto es multiidioma, tu lista de palabras sensibles necesita revisión humana por mercado: traducir una lista produce falsos positivos como niggle o underling.

Y una advertencia de ingeniería: todo esto sale de APIs privadas (Lexicon.framework) que Apple puede cambiar o eliminar en cualquier actualización. El propio autor lo dice: no lo lleves a producción. Si necesitas esta información para tu producto, la vía es construir tu propia taxonomía, no depender de la de Apple.

¿Cómo revisar tu propio diccionario en macOS?

Si quieres ver qué guarda tu Mac, el comando es una línea:

sqlite3 -readonly ~/Library/Keyboard/VulgarWordUsage.db 'select * from vword_usage'

En el equipo del autor devolvió cero filas, y sospecha que en la mayoría de los Mac pasa lo mismo. El volcado completo de los tres niveles para 15 idiomas está en un gist público, junto con el código en C y en Swift para reproducirlo. Todo corresponde a macOS 15.6 con los datos lingüísticos de julio de 2025, así que otra versión del sistema puede traer un diccionario distinto.

Conclusión

El volcado de Helge Sverre deja tres cosas claras. Primero, Apple sí mantiene una taxonomía de lenguaje sensible, con tres niveles y once temas, y la aplica a 4.271 palabras en inglés. Segundo, esa taxonomía no bloquea nada: solo decide qué ofrece el teclado. Tercero, los criterios son humanos y discutibles, como demuestra que Trump comparta nivel con Hitler mientras Biden y Putin quedan limpios.

Para quien construye producto, el valor no está en la polémica sino en el diseño: dos ejes en lugar de una lista, etiquetas que ordenan en lugar de prohibir, y revisión por idioma en lugar de traducción. Eso es lo que hace que un sistema de contenido sensible aguante el paso del tiempo sin convertirse en un problema de reputación.