El uso generalizado de las redes sociales ha puesto de relieve un tema muy importante, la veracidad de la información que circula en ellas. Se han propuesto muchos métodos de procesamiento de lenguaje natural en el pasado para evaluar el contenido de una publicación en relación con su fiabilidad; sin embargo, los enfoques de extremo a extremo no son comparables en capacidad a los seres humanos. Para superar esto, en este artículo, proponemos el uso de un enfoque más modular que produce indicadores sobre la subjetividad de una publicación y la postura proporcionada por las respuestas que ha recibido hasta la fecha, dejando que el usuario decida si confía o no en la información proporcionada. Con este fin, ajustamos modelos de lenguaje basados en transformadores de última generación y comparamos su rendimiento con trabajos anteriores relacionados sobre detección de postura y análisis de subjetividad. Finalmente, discutimos los resultados obtenidos.