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Este proyecto estudia la comprensibilidad de los contenidos mediáticos online sobre inteligencia artificial, con la ayuda de la participación ciudadana en una consulta pública.
Analizando a un conjunto amplio de ciudadanos de diferentes ámbitos sociodemográficos, mediremos hasta qué punto la sociedad española entiende la inteligencia artificial, cuáles es su actitud y cómo obtienen información y conocimiento sobre ella. Esto nos permitirá estudiar las lagunas de conocimiento y los puntos de vista concretos de la ciudadanía en materia de IA, construyendo la base de qué y cómo se debe abordar para mejorar la comunicación científica de este área.
OBJETIVO
El objetivo principal de IA-Ciudadana es estudiar la comprensibilidad de los contenidos utilizados para la comunicación de la inteligencia artificial a través de la participación activa de los ciudadanos y aplicando técnicas de colaboración online.
METODOLOGÍA
El método es mixto: primero, con una técnica novedosa, utilizando la anotación conocida como crowdsourcing, o crowd-tagging, que permite que grandes cantidades de ciudadanos diversos se conviertan en etiquetadores independientes de contenidos, en este caso, de la comprensibilidad de los contenidos sobre inteligencia artificial recogidos en una base de datos; y segundo, con enfoques cualitativos, de manera que podamos realizar grupos focales y entrevistas de reconstrucción, descubriendo su percepción y profundizando en las características que hacen que estos contenidos sean comprensibles para todos los públicos.
ACCIONES
Acción 1: Ciencia ciudadana con crowd-tagging sobre contenidos de inteligencia artificial en España
Usando los aportes de anteriores proyectos que han avanzado en el estudio y el conocimiento de la comunicación de la inteligencia artificial en España mediante encuestas a ciudadanos, entrevistas a profesionales de la comunicación y análisis de contenido de medios digitales (DataScienceSpain FCT-18-13437), se diseñará la estrategia de ciencia ciudadana con crowd-tagging o etiquetado colectivo.
Acción 2: Análisis cualitativo sobre la comprensibilidad de los contenidos publicados de inteligencia artificial en España.
Usando los aportes de la Acción 1 del presente proyecto, se diseñará un estudio de corte cualitativo que combine grupos focales y entrevistas para profundizar y ampliar los conocimientos obtenidos anteriormente, centrándose en el análisis de las características de comprensibilidad de los contenidos.
INNOVACIÓN
El etiquetado colaborativo, también conocido como crowd-tagging o group tagging, una de las variantes de la folcsonomía (o folksonomy), término que alude a la clasificación o etiquetado que los usuarios realizan sobre una serie de elementos digitales. Este formato permite ser ágiles, alcanzando a un gran número de personas, revelando cómo piensa el público, y evitando en gran medida la influencia del investigador.
Conviene destacar que esta apuesta genera una motivación en los ciudadanos, que se sienten partícipes de un proyecto de investigación científica, lo que a su vez les acerca la ciencia.
Existirá una retroalimentación hacia todos los participantes del modelo generado y de los resultados del proyecto, ampliando de nuevo sus conocimientos, haciéndoles conscientes de lo valioso de su aportación, lo que a su vez mejora sus actitudes y transmite que la actividad científica tiene un resultado tangible y una influencia social directa.
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 2020-2021 [FCT-21-17145].
En colaboración con el Grupo de Trabajo “Métodos computacionales y Análisis de Big Data en Comunicación” de la Asociación Española de Investigación de la Comunicación (AE-IC).