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Ciencia de Datos en España: conocimiento y percepción pública del big data y la inteligencia artificial
En la actualidad, la Ciencia de Datos es uno de los campos de la ciencia más novedosos, desafiantes, revolucionarios y polémicos, por lo que su comunicación presenta más desafíos y novedades que la mayoría de campos de la comunicación científica.
Las bases de la Ciencia de Datos aún son el gran desconocido para los ciudadanos y se aprecian actitudes negativas crecientes hacia los avances de esta disciplina. Por un lado, aunque se incorporan cada día más a la jerga ciudadana términos relacionados con ella, encontramos dificultades en la comprensión de conceptos como “algoritmo” o “aprendizaje automático”. Por otro lado, encontramos serias preocupaciones sobre los riesgos y amenazas del big data o la inteligencia artificial, como es el caso de la destrucción de empleos por la sustitución de máquinas inteligentes o el uso nuestros datos personales para fines de control social.
CONTEXTO
DataScienceSpain aborda los desafíos de comunicar los avances científicos en el prometedor y controvertido campo de la Ciencia de Datos o Data Science, en especial aquellos relacionados con la comunicación específica y la comprensión pública de temas como el Big Data y la Inteligencia Artificial.
La Ciencia de Datos es una disciplina contemporánea que combina enfoques de Informática y Matemáticas para obtener un conocimiento significativo de los datos y que incluye en gran medida:
- Big Data es un campo que trata con grandes y complejos datos.
- Inteligencia Artificial es una disciplina que estudia cómo las máquinas pueden resolver problemas complejos al razonar y elegir las mejores opciones.
Se detectan en este contexto dos preocupaciones:
(i) la necesidad de evaluar la comunicación de la ciencia de datos y
(ii) el impacto actual de la ciencia de datos en la vida diaria de los ciudadanos.
EN QUÉ CONSISTE
La idea principal detrás de DataScienceSpain es que la comunicación de la Ciencia de Datos merece ser estudiada dado su impacto actual, por lo que es necesario conocer cómo se comunica y si esa comunicación es efectiva.
La metodología combina técnicas cualitativas y cuantitativas, alcanzando un enfoque global y multidimensional para poder examinar adecuadamente el papel de los medios en la comprensión pública de la Ciencia de Datos desde múltiples perspectivas. DataScienceSpain incluye modernos e innovadores métodos, como el análisis computacional y de Big Data, junto con otros más tradicionales, como entrevistas en profundidad y encuestas, lo que aporta nuevos enfoques.
Se utilizan tres grandes metodologías:
Encuestas | Entrevistas cualitativas | Análisis de contenido automatizado |
OBJETIVOS
El objetivo principal es examinar el estado actual de la comunicación de la Ciencia de Datos desde una perspectiva amplia para poder ofrecer posibles propuestas de mejora.
DATA SCIENCE SPAIN 1
DataScienceSpain examina el papel de los medios en la comunicación y comprensión de los avances científicos de la Ciencia de Datos (DS), específicamente en los campos de Big Data (BD) e Inteligencia Artificial (AI) y su impacto real en la vida cotidiana y el futuro de los ciudadanos españoles.
Los objetivos específicos e interconectados de esta propuesta son:
O1. Encuestar el nivel de conocimiento y comprensión y las actitudes del público de los componentes principales de DS, BD y AI en España, identificando las brechas por género, edad y estatus socioeconómico.
O2. Examinar el papel de los periodistas y de los medios de comunicación en la comunicación de los resultados de DS, BD y AI en España, identificando la comprensión actual de los reporteros y los niveles de comprensión de los contenidos de los medios. Este segundo objetivo aborda el papel actual de los medios de comunicación en la Comunicación científica de la Ciencia de Datos para tener una imagen nacional de este proceso.
O3. Examinar las noticias y contenidos de los medios de comunicación en España sobre DS, BD y AI, identificando qué aspectos son tratados con más frecuencia y observando cómo se reflejan estas materias. Esto permitirá analizar los mensajes y contenidos producidos por los periodistas y los medios del O2 y consumidos por los ciudadanos del O1.
DATA SCIENCE SPAIN 2
El objetivo principal de DataScienceSpain2 es examinar los modelos de comunicación de la ciencia en los campos de Big Data (BD) e Inteligencia Artificial (AI).
El objetivo específico es:
O1. Examinar los modelos de Comunicación de la Ciencia estudiando el impacto de las nuevas narrativas mediáticas en la comunicación de DS, BD y AI en España, evaluando experimentalmente los efectos de las noticias basadas en datos en la comprensión pública de DS, BD y AI, y de los mensajes narrativos (p. ej., narraciones o testimonios en primera persona, historias cortas de ficción) sobre las actitudes hacia estos campos.
INNOVACIÓN Y RETOS
La comunicación de la ciencia ha sido ampliamente analizada, generalmente en contextos nacionales, con un fuerte enfoque en la comprensión pública y las actitudes de los ciudadanos (Miller, 2001). Uno de los informes más relevantes es el de Percepción Social de la Ciencia y la Tecnología en España (Fecyt, 2018). También se han realizado algunas investigaciones académicas que estudian la precisión de las noticias sobre ciencia o la forma en que esta información se presenta en los medios (Summ & Volpers, 2015). Las metodologías de estos trabajos suelen ser análisis de contenido y, en menor medida, casos de estudio y entrevistas con expertos.
DataScienceSpain va más allá del estado del arte mediante el uso de varias metodologías para alcanzar un enfoque multidisciplinario, analizando simultáneamente las percepciones de los ciudadanos (mediante encuestas), las de periodistas (mediante entrevistas cualitativas en profundidad) y los contenidos (utilizando el aprendizaje automático y los métodos computacionales).
DataScienceSpain proporciona uno de los análisis más completos del estado actual de la comunicación de la Ciencia de Datos. DataScienceSpain crea la imagen más completa de la comunicación de la ciencia en España hasta la fecha. Analizamos todo el proceso de comunicación: emisor (periodistas), receptor (sociedad en general), mensaje, código y canal (contenidos de los medios), teniendo el escenario de comunicación actual –con una presencia creciente de medios digitales y sociales– como un contexto.
Solo una vista tan completa permitirá que este proyecto revise la Comunicación de la Ciencia desde todas las perspectivas posibles y formule alternativas creíbles y reales.
Con la colaboración de:
Proyecto financiado por la Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología (FECYT) en la Convocatoria de ayudas para el fomento de la cultura científica, tecnológica y de la innovación 2023-2024 [FCT-23-19454]