ChatGPT: El modelo de lenguaje por IA que está cambiando las reglas del juego

Esta tecnología puede tener utilidades que permitirán mejoras en muchos aspectos de nuestra vida cotidiana.

por Luis Matosas López | Abr 16, 2023

Entre los avances experimentados en el ámbito de la Inteligencia Artificial (IA), en los últimos años, destacan los asociados con la mejora y el entrenamiento de los denominados modelos de lenguaje. Estos modelos posibilitan que maquinas (entendido esta idea en su sentido más amplio) puedan analizar e interpretar el lenguaje, posibilitando así que estas interactúen con humanos mediante flujos de comunicación bidireccional, siguiendo patrones propios de la conducta humana (Mariani et al., 2023).

Basado en el modelo de lenguaje de IA generativa GPT-3, ChatGPT (desarrollado por la compañía americana de investigación participada por el empresario Elon Musk, OpenAI) es, probablemente, el ejemplo de este tipo de tecnología conversacional más conocido en todo mundo.

El valor diferencial de ChatGPT, con respecto a otros sistemas similares, es su potencial para comprender y analizar el contexto que rodea a la conversación entre la máquina y el sujeto. Esto es consecuencia directa del exhaustivo proceso de entrenamiento previo al que es sometido el sistema por parte de sus desarrolladores.

Otra característica clave de ChatGPT es su capacidad para aprender y adaptarse con el transcurso del tiempo. A medida que el sistema recibe nuevos inputs de los sujetos, puede mejorar sus respuestas, haciéndolas cada vez más efectivas. Por tanto, la apertura del sistema a millones de usuarios ha posibilitado que ChatGPT continúe en la actualidad su proceso de aprendizaje.

Ese entrenamiento exhaustivo inicial unido al de aprendizaje continuado que experimenta la aplicación permite que ChatGPT esté siempre actualizado y que pueda proporcionar además respuestas no solo más relevantes y precisas, sino también más naturales (Kasneci et al., 2023).

Aplicaciones de ChatGPT

Para los profanos en la materia, ChatGPT genera, de manera automática y prácticamente inmediata, respuestas (outputs) a las entradas (inputs), en forma de texto, realizadas por humanos a través de una interfaz web. Por consiguiente, parece lógico pensar que esta tecnología puede tener utilidades que permitirán mejoras en muchos aspectos de nuestra vida cotidiana.

Las aplicaciones potenciales de este sistema de IA son muy diversas. Desde los chatbots y asistentes virtuales, hasta el apoyo en diagnósticos médicos, pasando por la traducción de textos, la creación de contenidos periodísticos e informativos (o des informativos), la producción de contenidos docentes, o la ayuda en tareas de asesoramiento legal, entre otras (Halaweh, 2023).

Por otro lado, también cabe destacar las posibilidades de aplicación de ChatGPT en contextos comerciales. Su poder para entender la entrada de lenguaje natural y generar respuestas relevantes y precisas en tiempo real, posicionan a ChatGPT como una herramienta extraordinaria para aquellas empresas que buscan automatizar su servicio hacia el cliente o mejorar su experiencia de compra (Chong et al., 2021).

Así, esta tecnología puede emplearse en tareas de atención al cliente, personalización de servicios, creación de publicaciones en redes sociales, comercio electrónico, e incluso en trabajos de prospección de mercado (Cheng et al., 2022).

En conclusión, ChatGPT es un sistema que, sin lugar a duda, está cambiando las reglas del juego en el mundo de la IA. Con sus capacidades avanzadas y su proceso de aprendizaje continuo, esta herramienta tiene el potencial para revolucionar la forma en que interactuamos con las máquinas, pero también la manera en la que nos comunicamos entre nosotros. A medida que avanzamos hacia el futuro, seguro que podremos ver más y más aplicaciones para esta increíble tecnología.

REFERENCIAS

Cheng, X., Bao, Y., Zarifis, A., Gong, W., & Mou, J. (2022). Exploring consumers’ response to text-based chatbots in e-commerce: the moderating role of task complexity and chatbot disclosure. Internet Research, 32(2), 496–517. https://doi.org/10.1108/INTR-08-2020-0460

Chong, T., Yu, T., Keeling, D. I., & de Ruyter, K. (2021). AI-chatbots on the services frontline addressing the challenges and opportunities of agency. Journal of Retailing and Consumer Services, 63, 102735. https://doi.org/10.1016/J.JRETCONSER.2021.102735

Halaweh, M. (2023). ChatGPT in education: Strategies for responsible implementation. Contemporary Educational Technology, 15(2), ep421. https://doi.org/10.30935/CEDTECH/13036

Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Michaeli, T., Nerdel, C., Pfeffer, J., Poquet, O., Sailer, M., Schmidt, A., Seidel, T., … Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/J.LINDIF.2023.102274

Mariani, M. M., Hashemi, N., & Wirtz, J. (2023). Artificial intelligence empowered conversational agents: A systematic literature review and research agenda. Journal of Business Research, 161, 113838. https://doi.org/10.1016/J.JBUSRES.2023.113838

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nuevas formas de comunicar la ciencia en redes sociales: mastodon

nuevas formas de comunicar la ciencia en redes sociales: mastodon

La revolución que las políticas de Elon Musk han venido provocando en la estructura y orientación de la red social Twitter, ahora convertida en la red social «X», fueron el detonante para que muchos usuarios decidieran dejar de utilizarla desde un primer momento. A lo largo de los meses, esa migración inicial ha sido continua, en muchos casos primero como tentativa, y seguidamente como decisión definitiva. Han surgido diferentes iniciativas de forma paralela, entre las que destacan tanto Mastodon como BlueSky.

Ambas plataformas han generado una gran expectativa, y en especial la segunda, con el acicate de la presencia de Jack Dorsey, y que ha requerido periodos de espera e invitaciones para ir dando acceso a las peticiones de forma gradual.

el fediverso: UNA ALTERNATIVA A X

El caso particular de Mastodon es muy significativo por sus conexiones con el ámbito del conocimiento libre, y las formas en las que se ha generado su red de usuarios. Se trata de una red federada, en la que se la actividad no circula en torno a un único sitio web, sino a distintos servidores o proveedores. Según la descripción que se realiza en su página principal, se trata de una «Plataforma libre, descentralizada de redes sociales de código abierto«. Cada servidor que aloja un espacio de Mastodon tiene su propia independencia y sus propias reglas, por lo que el usuario decide si las acepta. Está desarrollado bajo código abierto y con software gratuito. La estructura a través de protocolos web abiertos, permite que creando una cuenta Mastodon, sea posible acceder a diversidad de aplicaciones sociales, lo que se define en el sitio anteriormente citado, como FEDIVERSO.

Imagen de la página principal de la red Mastodon

Página principal del sitio web de la red Mastodon

Una de sus principales diferencias con otras redes sociales como X (Twitter), es el no utilizar publicidad y por tanto no requiere de la acumulación de datos de los usuarios que acceden.

Mastodon surgió realmente en el año 2016, y con una progresión continuada, aunque no excesivamente rápida, especialmente desde 2022 se han ido incorporando diferentes perfiles bien relacionados con la difusión científica, bien pertenecientes a organismos públicos de investigación. Es cierto que como señalábamos al principio, con la transformación de Twitter en «X» hubo un desplazamiento intenso de usuarios que abandonaban el feudo de Elon Musk, y que en cierta medida muchos de ellos no continuaron su actividad en el Fediverso, pero existen ejemplos de una importante consolidación.

MASTODON COMO RED SOCIAL PARA LA DIVULGACIÓN Y DIFUSIÓN DE CIENCIA Y CONOCIMIENTO

En lo que atañe a divulgación y difusión de la ciencia y el conocimiento en la red social Mastodon, en España el movimiento no ha sido muy intenso, y aunque algunas cuentas de relevantes divulgadores mantuvieron una actividad sostenida especialmente durante 2022 y 2023, son diversos los casos en los que se observa que han cesado de utilizarlas, y han continuado en las redes sociales establecidas (@malditaciencia@mastodon.social, @microsiervos@mastodon.cloud, …). Desde el punto de vista institucional apenas hay impacto ni cuentas relevantes. Puede destacarse como ejemplo la cuenta del Institut de Ciència de Materials de Barcelona, ICMAB-CSIC (Centre d’Excel.elència Severo Ochoa), con muy reducido impacto, pero actividad vigente (@icmabCSIC@mastodon.world).

En el ámbito institucional, los ejemplos es necesario buscarlos a nivel internacional, como es el caso de los Países Bajos, donde destacan la cuenta de la University of Groningen Library (@Bibliothecaris@social.edu.nl), activa, con publicaciones sostenidas desde mediados de 2023 y muy implicada con la difusión del conocimiento abierto; y la de la Radboud University (@Radboud_uni@mastodon.social), vigente desde 2016 y con una línea de tiempo estable y ligada a la difusión científica.

Con una actividad menos continua en el tiempo, la University of Aberdeen (@uniofaberdeen@mastodon.scot) mantiene una cuenta dedicada a las noticias y a la investigación en su centro.

En otro orden, la Plataforma editorial The Conversation, con una finalidad divulgativa y comprometida con la evidencia científica, mantiene cuentas en Mastodon en varios países y con diferentes fórmulas. La cuenta The Conversation AU+NZ (@theconversationau@mastodon.social), funciona de forma automatizada, reúne casi 6.000 seguidores, y más de 3.900 publicaciones desde 2022.

Imagen del perfil de la cuenta The Conversarion AU+NZ

Uno de los perfiles más destacados en cuanto a impacto en Mastodon y con trascendencia internacional es la de el W3C-World Wide Web Consortium (@w3c@w3c.social). Se trata de una de las organizaciones responsables de los procesos de evolución de la Web, así como de la puesta a disposición de información y conocimiento sobre esta a toda la sociedad. Creada en junio de 2017, en la actualidad tiene cerca de 30.000 seguidores, y presenta una actividad sostenida en el tiempo y muy centrada en la difusión de información sobre estándares en la web.

Imagen de la cuenta del W3C en Mastodon

Imagen de la cuenta del W3C en Mastodon

Mastodon, por otro lado, se ha convertido en la única red social utilizada por el W3C, ya que a principios de febrero de 2024 anunciaban el cese de su actividad en X (Twitter), si bien la cuenta sigue operativa, como puede verse en la siguiente imagen.

Mensaje enviado en X por el W3C, anunciando el cese de actividad de su cuenta.

Texto del mensaje en X con el que el W3C anunciaba el cese de su actividad en dicha red social

divulgación individual en mastodon

En el ámbito individual, algunas iniciativas presentan cierto grado de consolidación, aunque suele tratarse de cuentas que en general replican la actividad que llevan a cabo en X o en Instagram, entre los principales ejemplos, la cuenta de Lydia Gil-Tu Social Media (@TuSocialMedia@mstdn.science), o la cuenta Apuntes de Ciencia (@ApuntesCiencia@astrodon.social), gestionada por Juan Carlos Gil, que se encuentra cerca de sumar los 1.000 seguidores.

Los datos de Mastodon en cuanto a cifras (seguidores, actividad, …), no son equivalentes a los de X (Twitter), de ahí que por el momento su impacto sea relativo y la relevancia de su actividad, al menos por el momento, sea difícil de comparar con la efectividad que otras redes sociales presentan en cuanto a la divulgación y difusión del conocimiento científico.

Queda esperar, como en tantos otros temas relacionados con el ámbito digital, y observar la evolución de las preferencias de los usuarios y su capacidad par adaptarse a los constantes e inesperados cambios del actual ecosistema mediático.

REFERENCIAS

Meza Cano, José Manuel; Hernández Amezcua, Pamela Vanessa Rubí; Morales Ruiz, Mario Ernesto; Rivera Baños, Judith. «Uso de Redes Sociales de Código Abierto como Redes Sociales Disciplinares». DIM: Didáctica, Innovación y Multimedia, 2022, Núm. 40, https://raco.cat/index.php/DIM/article/view/402699

Herramientas de Inteligencia Artificial para comunicación digital: creación de imágenes

Herramientas de Inteligencia Artificial para comunicación digital: creación de imágenes

En el transcurso de solo un año, la Inteligencia Artificial (IA) ha experimentado una revolución silenciosa, transformando radicalmente la forma en que interactuamos con la tecnología. Desde innovaciones en el aprendizaje profundo hasta aplicaciones prácticas en la vida cotidiana, la IA ha consolidado su posición como una fuerza impulsora de cambios sin precedentes.

Efectivamente, el párrafo anterior ha sido generado con Inteligencia Artificial, más concretamente con ChatGPT, la herramienta de moda que recientemente acaba de cumplir un año. Esta herramienta genera contenido en forma de texto, pero hay otras herramientas capaces de generar contenido en otro tipo de formato. Esto es lo que se conoce como Inteligencia Artificial generativa, Telefonica la define como el «tipo de inteligencia artificial con capacidad para crear nuevos contenidos como música, vídeos, texto, audio o imágenes.»

En esta entrada, vamos a hacer un recorrido por las herramientas de IA más conocidas actualmente capaces de generar imágenes de forma gratuita. Para la comunicación digital, la IA es una excelente opción a la hora de generar contenido visual con un gran impacto en distintas disciplinas como el diseño visual, marketing, diseño gráfico y multimedia, comunicación corporativa…

Para generar el contenido con la herramienta IA, es necesario dar una instrucción, lo que se conoce como prompt. En la mayoría de ocasiones, ese prompt será en forma de texto, pero puede ser en otro tipo de formatos. En las herramientas que se explican a continuación, se da una instrucción en forma de texto para generar una imagen, lo que se conoce como text to image. Hay otras herramientas de IA que generan texto mediante una instrucción en forma de texto, lo que se conoce como text to text, es el caso de ChatGPT. Otros tipos de IA son text to video, text to voice, image to video, text to music

Para ver lo que puede ofrecer cada herramienta, se utilizará el mismo prompt «a rabbit with a virtual reality headset in the beach» en cada una de las herramientas.

DALL-E 2

Quizá sea de las herramientas más conocidas y de las primeras que ofrecían la generación de imágenes con Inteligencia Artificial. Esta herramienta ha sido creada por OpenAI, la misma empresa que ha desarrollado ChatGPT. En el caso de esta herramienta, la generación de imágenes es en estilo animado.

Para generar imágenes mediante instrucciones textuales en esta plataforma, se puede hacer aquí: https://labs.openai.com/

Figure 1. «A rabbit with a virtual reality headset in the beach» en Dall-E 2.

StaBLE DIFFUSION

Mediante un prompt textual se generan imágenes realistas. En esta herramienta, se ofrecen distintos estilos para generar la imagen. Esta herramienta es de las mejores opciones para generar contenido de alta calidad.

En este enlace se puede acceder a la herramienta.

Figure 2. «A rabbit with a virtual reality headset in the beach» en Stable Diffusion.

FIREFLY ADOBE

La herramienta de Adobe para generar imágenes con IA quizá sea de las más sofisticadas para generar imágenes reales. También ofrece la opción de generar la imagen en distintos estilos y la relación de aspecto de las mismas.

Accede en este enlace.

Figure 3. «A rabbit with a virtual reality headset in the beach» en Firefly Adobe.

DEEPDREAMGENERATOR

Esta herramienta no genera imágenes tan precisas según las instrucciones del prompt. En este enlace se puede generar el contenido.

Figure 4. «A rabbit with a virtual reality headset in the beach» en Deep Dream Generator.

Image Art Generator

Esta herramienta, tras registrarse, ofrece también la creación de imágenes en distintos estilos eligiendo la relación de aspecto. En este enlace se pueden generar las imágenes.

Figure 5. «A rabbit with a virtual reality headset in the beach» en Image Art Generator.

Midjourney

Para utilizar esta herramienta, se necesita entrar en su canal oficial de Discord.

BLOCKADELABS

Por último, hay herramientas capaces de generar entornos 360 mediante un prompt textual, como es el caso de Blockadelabs. También ofrece distintos estilos para generar estos entornos.

En este enlace se pueden generar los entornos 360 con IA.

Figure 6. «Beach» entorno 360 en Blockadelabs.

Referencias

Adobe Firefly. ¿Qué se te ocurrirá hoy con Firefly? Available online: https://firefly.adobe.com/ (accessed on 5 December 2023).

Blockadelabs. Craft an experience in one click. Available online: https://www.blockadelabs.com/ (accessed on 5 December 2023).

Deep Deep Generator. Available online: https://deepdreamgenerator.com/ (accessed on 5 December 2023).

ImagenArt Generator. Text to image with AI Art Generator. Available online: https://www.imagine.art/ (accessed on 5 December 2023).

OpenAI. Dall-E 2. Available online: https://openai.com/dall-e-2 (accessed on 5 December 2023).

Stable Diffusion. Stable Diffusion Online. Available online: https://stablediffusionweb.com/ (accessed on 5 December 2023).

Telefonica. Qué es la inteligencia artificial generativa. Available online: https://www.telefonica.com/es/sala-comunicacion/blog/inteligencia-artificial-generativa/ (accessed on 5 December 2023).

Sexenios 2023. Recursos para hacer la bibliometría narrativa

Sexenios 2023. Recursos para hacer la bibliometría narrativa

La convocatoria 2023 de sexenios plantea un nuevo modelo de evaluación de las aportaciones basado en la bibliometría narrativa en la que la debe argumentarse cualitativamente el impacto científico y social.

Aprobados los criterios del sexenio 2023

El 5 de diciembre de 2023 ANECA presentó la versión final de criterios de evaluación que se aplicarán en la convocatoria 2023 del sexenio de investigación, una vez aprobados por la Comisión Nacional Evaluadora de la Actividad Investigadora (CNEAI).

El texto, que se publicará en el BOE en las próximas semanas, recoge, según señalan, las contribuciones recibidas durante el periodo de información y consulta pública abierto en el mes de noviembre que son competencia de ANECA. En aquellos aspectos que afectan a cuestiones procedimentales establecidas en la Orden ministerial de 2 de diciembre de 1994, como la tan reclamada obligación de revisar la fracción mínima de 8 meses para establecer el cómputo de año natural con contrato en dedicación a tiempo completo establecida en el artículo 10, o la habilitación para solicitar el sexenio determinadas figuras de profesorado universitario y de personal investigador, quedan en manos del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades y de cada institución, respectivamente.

novedades de la convocatoria

La convocatoria presenta algunas novedades importantes que tratan de mejorar la calidad de la evaluación incluyendo elementos cualitativos y ampliando los elementos y fuentes de evaluación, en línea con la San Francisco Declaration on Research Assessment (DORA) los acuerdos y principios de la Coalition for Advancing Research Assessment (CoARA) y, aunque no se menciona expresamente, con el Leiden Manifesto for Research Metrics.

Conceptualmente es un avance importante y apunta en una buena dirección, pero cuya aplicación no es sencilla, y exige un proceso más laborioso por parte de solicitantes, evaluadores y gestores. Como se sabe, el diablo está en los detalles, y para que las buenas ideas se conviertan en procesos exitosos hacen falta recursos para llevarlos a cabo, tanto humanos como técnicos. Confiemos en que, detrás de este cambio relevante, que afecta a muchos aspectos, se haya simulado el escenario de aplicación y se hayan tenido en cuenta de forma detallada qué hace falta para que no embarranque el proceso. En breve lo sabremos.

El preámbulo del texto refleja las novedades destacadas que resumimos (puede consultarse el texto completo más abajo):

  1. Ampliación de la tipología de aportaciones que pueden ser evaluadas, al extender qué puede incluirse en las solicitudes «extraordinarias». Esto, en el caso de las áreas de Comunicación (Campo 7.1) es especialmente relevante porque, por primera vez, se recoge la valoración de las obras audiovisuales, un aspecto reclamado históricamente. Lástima que no hayan recogido la valoración de las obras digitales y multimedia, como se solicitó también desde diferentes asociaciones y colectivos durante el periodo de consulta pública (aspecto sobre el que habrá que volver)
  2. Reformulación de la metodología de evaluación que, como señalábamos, incluye tanto elementos cualitativos como cuantitativos, introduciendo la bibliometría narrativa de cada aportación como instrumento para presentar, de manera rigurosa las «evidencias e indicios relacionados con la visibilidad, diseminación e influencia de los resultados de la investigación» (ANECA, 2023, p. 24) El texto dice, expresamente, que esta narración justificativa podrá apoyarse por un «uso responsable de indicadores cuantitativos». Este cambio es profundo, porque hasta ahora, estos eran los elementos de referencia, y ahora pasan a ser un apoyo que ha de usarse de manera responsable. Seguramente no cabe en una resolución, pero hubiese sido didáctico hacer alguna referencia que concretase este aspecto genérico, de base ética, del uso responsable, aludiendo de nuevo, por ejemplo, a los grupos de trabajo de COARA sobre métricas e indicadores responsables, el clásico informe de The metric tide del UK Research and innovation, los resultados de la campaña Responsible Metrics, o el interesante ensayo de Islam & Greenwood (2022) «The Metrics of Ethics and the Ethics of Metrics«, especialmente para ayudar a comprender que se busca más calidad en el proceso evaluativo, y es un imperativo, pero que la calidad tiene un coste y se debe apostar por estructuras sólidas que lo hagan posible para evitar un fracaso y un rápido desencanto.
  3. Impulso de la ciencia abierta a través de la potenciación del acceso abierto, libre y gratuito tanto de las publicaciones científicas como de los componentes de la investigación (metodologías, instrumentos, datos, programas de ordenador, modelos de aprendizaje automático…) El requerimiento de depósito de las aportaciones objeto de evaluación en repositorios institucionales (bien específicos de universidades, consorciados, o de ámbito global y propósito general como Zenodo, por ejemplo) cuyos procesos han sido documentados y se apoyan por unidades como la Ofilibre de la URJC o su repositorio institucional, es fundamental para impulsar un cambio en el modelo global de publicación, como lo es la inclusión expresa de la plataforma Open Research Europe para potenciar el acceso abierto diamante como objetivo irrenunciable. Es importante señalar la alusión que se hace al artículo 37.6 de la LCTI para facilitar el depósito de publicaciones que estén embargadas, respetando el «derecho de atribución o transferencia a terceros de los derechos sobre las publicaciones», aunque no puedan quedar disponibles en acceso abierto.
  4. Identificación de la aportación realizada en la investigación. La limitación del número máximo de autores ha estado condicionada en muchos casos por la imposibilidad de precisar el trabajo realizado por cada uno de ellos. Esto, en el caso de resultados de investigación obtenidos en proyectos en colaboración de carácter internacional ha supuesto una limitación muy importante. La incorporación de la taxonomía CRediT (Contributor Roles Taxonomy) no resuelve por completo el problema, pero es un avance significativo para impulsar la identificación precisa de los roles desarrollados en una investigación y la aportación que cada autor tiene en ella, más allá de su mera posición en el orden de autorías.
  5. Incorporación del Campo 0. Interdisciplinar y multidisciplinar con la finalidad de evaluar las trayectorias claramente interdisciplinares, o cuya actividad, durante el periodo sujeto a evaluación, lo haya sido y tenga un encaja complejo en un área determinada.

preparando la solicitud

A partir de estos criterios generales, veamos ahora qué nos solicitan para preparar la solicitud:

  • Se deben presentar 5 aportaciones principales que pueden acompañarse de 2 aportaciones sustitutorias.
  • Las aportaciones que se presenten a sexenio de investigación no podrán hacerlo en el sexenio de transferencia (cuando sea que se convoque de nuevo) Esto está especialmente dirigido a las aportaciones de carácter extraordinario ya que al ampliar la tipología de aportaciones la convocatoria deja una delgada línea entre qué es investigación y qué transferencia (pero esto es objeto de otro debate)
  • En la narración justificada de los méritos se debe:
    • Demostrar el impacto científico o social, es decir, que se hagan evidentes los beneficios que aporta más allá del ámbito académico.
    • Tener en cuenta que los indicadores bibliométricos, como la indexación en un determinado repertorio bibliométrico o base de datos, es ahora un argumento de carácter complementario que ayuda a entender la narrativa que se hace de la aportación, pero ya no supone, al menos en el papel, que determinados indicadores bibliométricos del medio (revista, editorial…) vayan a dar como resultado una valoración positiva. En este sentido, se pone el peso en la calidad intrínseca del contenido lo que, sin duda, es todo un reto para la gestión del proceso de evaluación y para quienes vayan a estar involucrados en él.
    • Estar publicadas o registradas en los años sometidos a evaluación, aunque sirve si está disponible en cualquiera de los modelos de publicación continua (forthcoming, online first, in press…) y dispone de identificador persistente.
    • Indicar la aportación realizada en la investigación. Si el medio de publicación incluye la taxonomía CRediT se debe aludir a la información incorporada en esta, y, en caso contrario, se deberá documentar en la narrativa la contribución realizada siguiendo el esquema de roles de esta taxonomía.
    • Informar si se ha utilizado Inteligencia Artificial Generativa en el caso de que su uso haya contribuido al resultado original de la aportación. Ello se alinea con el ámbito 8 de actuación de las Recomendaciones sobre la Ética de la Inteligencia Artificial de la UNESCO (2021) así como las realizadas por un conjunto editores de revistas internacionales sobre el Uso de Inteligencia Artificial Generativa en las publicaciones (Kaebnick et al, 2023)
    • Incluir la evidencia del depósito en un repositorio institucional abierto.
    • Revisar, en el caso de que la aportación sea un conjunto de datos, que cumplen los principios FAIR.
  • De manera específica, para los investigadores de Comunicación, que presenten su evaluación por el subcampo 7.1. Ciencias Sociales y Estudios de Género, se debe considerar:
    • Que se requiere como mínimo que, de las cinco aportaciones, dos sean artículos con alta relevancia e impacto publicados en revistas o plataformas como las referidas previamente.
    • Que el número maximo de aportaciones extraordinarias es 2.
    • Que por primera vez se valoran las obras audiovisuales que cumplan los siguientes requisitos:
      • Que la financiación, exhibición, distribución o impacto demuestre que han sido sometidos a procesos de selección rigurosa por parte de comités especializados que sean indicadores de la calidad del producto de investigación.
      • Que sean, por tanto, a) obras seleccionadas en festivales de reconocido prestigio, congresos con comité evaluador, así como la presencia en revistas académicas con revisión por pares que publiquen este tipo de trabajos audiovisuales; o, b) obras distribuidas y estrenadas en salas, incluidas en catálogos y presentes en exposiciones y plataformas de distribución tanto generalistas como especializadas.
      • Para documentar la relevancia y el impacto, dado que no hay índices normalizados, es importante incluir también críticas, reseñas en revistas especializadas, exposiciones en museos u otras instituciones científicas, o presentaciones invitadas en departamentos universitarios, centros de investigación o equivalentes, que se hayan producido.
      • Que se valoran preferentemente las aportaciones publicadas en:
        • Revistas de calidad contrastada o indexadas en bases de datos bibliográficas de reconocido prestigio.
        • Medios que hayan recibido un sello o reconocimiento de calidad por un organismo independiente (vg. FECYT).
        • Plataformas de publicación de resultados de investigación como Open Research Europe.
        • Editoriales o colecciones que cuenten con sello de calidad otorgado por una institución de reconocido prestigio, y en las que se hayan publicado libros o capítulos de libros. En estos casos, también serán criterios de valoración las reseñas que estos hayan recibido en revistas científicas especializadas.

recursos para buscar la información y completar la bibliometría narrativa

Hasta ahora, el medio de publicación era la fuente fundamental de información sobre la calidad de la aportación.

Ahora, con el fin de mejorar ese proceso de valoración específica de cada una de ellas, se aplica un sistema cualitativo definido a través de la narrativa de impacto científico-social de la aportación que debe argumentarse en base a una diversidad de métricas, fuentes y dimensiones, apoyadas por un uso responsable de los indicadores biblométricos.

Se trata de un proceso que introduce riqueza en el proceso de evaluación y, esperablemente, debe mejorar cómo se evalúan estos méritos. Pero es cierto que esta densidad de «sensorización» del impacto científico y social también incorpora una mayor complejidad, requiere más formación y conocimiento sobre la generación, seguimiento y análisis de dicho impacto, y ello requiere una comprensión más global del fenómeno.

En la siguiente infografía dinámica se presentan, de forma gráfica, una selección de métricas, fuentes y dimensiones que, a partir de la Tabla 1 publicada por ANECA (2023, p. 28) presenta las diferentes dimensiones y niveles, incluyendo una explicación del contexto/narrativa y un enlace a una selección de fuentes que pueden usarse para documentar el impacto.

Obtener indicadores en los portales científicos de las universidades

Los portales científicos que ofrecen las universidades y centros de investigación, permiten recuperar informes específicos con una parte importane de las métricas que se precisan para la creación de la bibliometría narrativa. Así, por ejemplo, el sistema iMarina dispone en sus iReport de un modelo específico para la convocatoria 2023.

iMarina Report Sexenios

En este se puede configurar el informe seleccionando las fechas de recuperación o el tipo de ítems (artículos, capítulos, libros…) entre otros aspectos.

Aunque la calidad de los resultados dependerá de la información que tenga capturada la plataforma, lo que según los casos puede variar mucho, es una buena aproximación para recoger de forma sencilla algunos indicadores. En el caso de las plataformas de impacto social ofrece un acceso directo a la información de la aportación en dicha plataforma lo que ayuda a localizarlo de forma rápida, e indudablemente, ahorra tiempo. Merece la pena que las universidades continúen mejorando la calidad de estas plataformas. Va a ser imprescindible.

Conclusiones

La convocatoria de sexenios 2023 plantea un cambio importante en su diseño, específicamente en lo que respecta a los criterios de evaluación de las aportaciones.

Su diseño es coherente con lo establecido en la Ley Orgánica 2/2023, de 22 de marzo, del Sistema Universitario (LOSU), así como con el Real Decreto 678/2023, de 18 de julio, por el que se regula la acreditación estatal para el acceso a los cuerpos docentes universitarios y el régimen de los concursos de acceso a plazas de dichos cuerpos, y pasa a un modelo cualitativo que se alinea con los acuerdos y principios de la Coalition for Advancing Research Assessment (CoARA).

El nuevo modelo enriquece el proceso de evaluación, y, en el plano teórico, ofrece mayor información para realizar una evaluación más ajustada a los méritos presentados. Es un cambio sistémico y, sobre todo, social, porque supone replantear la forma de comprender el impacto científico y social de la actividad investigadora.

Es, sin duda, un reto, porque el cambio será progresivo, pero la convocatoria es inminente, y queda por saber si para el esfuerzo extra que supondrá se contará con los mecanismos de apoyo necesarios. En ello estará parte de su éxito.

Texto de la resolución (enviado a boe)

Referencias

ANECA (2023, 5 de diciembre) Aprobados los criterios de evaluación de la próxima convocatoria 2023 del sexenio de investigación. https://www.aneca.es/web/guest/-/aprobados-los-criterios-de-evaluaci%C3%B3n-de-la-pr%C3%B3xima-convocatoria-2023-del-sexenio-de-investigaci%C3%B3n

ASTON University (2023) Responsible Use Of Publication Metrics Policy and Operational Principles. https://www.aston.ac.uk/research/supporting-our-researchers/responsible-use-publication-metrics-policy-and-operational-principles

Islam, G., Greenwood, M. The Metrics of Ethics and the Ethics of Metrics. J Bus Ethics 175, 1–5 (2022). https://doi.org/10.1007/s10551-021-05004-x

Kaebnick, Gregory E., Magnus, David Christopher, Kao, Audiey, Hosseini, Mohammad, Resnik, David, Dubljević, Veljko, Rentmeester, Christy, Gordijn, Bert, and Cherry, Mark J., “ Editors’ Statement on the Responsible Use of Generative AI Technologies in Scholarly Journal Publishing,” Hastings Center Report 53 no. 5 (2023): 3–6. DOI: 10.1002/hast.1507

Responsible Metrics (2023) https://responsiblemetrics.org/

UNESCO (2021) Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial. UNESDOC Biblioteca Digital. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380455_spa

Wilsdon, James. et al. (2015) The Metric Tide Report of the Independent Review of the Role of Metrics in Research Assessment and Management. HEFCE. https://www.ukri.org/wp-content/uploads/2021/12/RE-151221-TheMetricTideFullReport2015.pdf

Ilustrando Wikipedia con fotos e infografías

Ilustrando Wikipedia con fotos e infografías

“Una imagen vale más que mil palabras…” Pero si es una imagen o una infografía científica, ¡seguro que vale mucho más! El apoyo visual no solo complementa, sino que enriquece y ancla el conocimiento. Wikimedia Commons, repositorio multimedia hermano de Wikipedia, guarda material a la vez que lo visibiliza y lo pone a disposición de todo el mundo.

Como hemos visto en publicaciones anteriores, Wikipedia es un espacio de transferencia excelente para la investigación científica. Es un referente de consulta que, al menos en español, recibe más de 50.000.000 de visitas diarias[1] y España es el país que más consulta ese idioma, seguido por México, Argentina y el resto de Latinoamérica.[2] No hay duda que es un espacio para tener en cuenta, tanto para colaborar como para beneficiarnos de su exposición.

Una enciclopedia visual

Las fotografías enriquecen muchísimo los artículos y ayudan a quienes los leen a tener una idea más acabada del tema tratado. Dentro de Wikipedia son conocidas las peleas por poner fotos de la tortilla de patatas casera en el artículo de dicho alimento, o en algunos pueblos, incluir fotos de tal o cual parte del territorio. Desde el movimiento Wikimedia se promueven diferentes actividades y concursos para obtener fotografías de calidad. Así, pasamos de tener fotografías caseras o corrientes a tenerlas de un muy alto nivel. Como ejemplo, véanse las imágenes ganadoras de los últimos 13 años sobre monumentos .

 Los concursos desarrollados a nivel mundial son Wiki-Loves Earth (espacios naturales protegidos), Wiki Loves Monuments (bienes de interés cultural) y Wiki Loves Folklore (fiestas populares). Estas iniciativas consiguen que cada año se sumen decenas de miles de fotografías. Todo este material, de registro del patrimonio, es sumamente enriquecedor para la enciclopedia y el conocimiento libre. Todo el mundo puede utilizar estos materiales, con solo mencionar autoría y respetar la licencia.

Dentro de estos concursos, y acercándonos al terreno de la comunicación científica, tenemos el Wiki Sciencie Competition. Este concurso, que comenzó en Estonia en 2011, se extendió por toda Europa en 2015 y desde 2017 se popularizó en diferentes partes del mundo, ha conseguido más de 25.000 imágenes y han participado más de 5.200 personas.

Una fotografía científica no es solamente una imagen de microscopio o un macro de una abeja, sabemos que abarca mucho más, y depositarla en Wikimedia Commons, con una buena descripción y metadatos, puede hacer que la imagen sea vista por mucha gente y por tanto, reaprovechada.

Infografías en Wikipedia

Lo mismo pasa con las infografías que producimos para nuestros papers o comunicaciones. Podríamos darle visibilidad al trabajo y a la vez enriquecer la enciclopedia (que en temas de material multimedia no parece estar afectada por el conflicto de interés que mencionábamos).

Pero no siempre podemos disponer de los materiales que hemos creado. Debemos revisar los derechos que hemos cedido a la editorial con la que hayamos publicado nuestra investigación. Así, cualquier licencia compatible con CCBYSA4.0 internacional, que es la propuesta por el entorno Wikimedia, nos habilita a coger el material y disponer de él casi con total libertad mientras se respete autoría y licencia.

¿Cómo es el proceso para incluir en Wikipedia una infografía presente en un paper? Antes de estar en Wikipedia, deberíamos poder subirla a Wikimedia Commons, el repositorio audiovisual hermano de Wikipedia que contiene más de 99.000.000 de archivos multimedia. Para esto, tenemos una serie de preguntas para saber si es posible. Si se responde que sí a todas ellas, la imagen o figura en cuestión sí se puede incluir en el repositorio libre:

  1. ¿La foto o infografía es de creación propia de los firmantes del artículo?
  2. ¿La licencia del artículo es CC0, CCBY, CCBYSA, una licencia compatible con CCBYSA4.0 o incluso Dominio Público?
  3. ¿Puedo descargarme la infografía en un formato compatible con los permitidos en Wikimedia Commons?

Si alguna de las preguntas no es afirmativa, no debemos subir el archivo a la plataforma. En caso que todas sean positivas, podemos iniciar el proceso de subida y posterior inclusión del material en algún artículo de Wikipedia que trate el tema.

Al incluir nuestros materiales en Wikimedia Commons estamos enriqueciendo el patrimonio audiovisual, sumando al conocimiento libre y por qué no, ganando algo de visibilidad en nuestra producción científica.

REFERENCIAS

[1] Stats Wikimedia (2023). Estadísticas de Wikimedia. Visitas a la página por día. Recuperado de https://stats.wikimedia.org/#/es.wikipedia.org/reading/total-page-views/normal|bar|2021-10-01~2023-11-09|~total|dai

[2] Stats Wikimedia (2023). Estadísticas de Wikimedia. Visitas a la página por país. Recuperado de https://stats.wikimedia.org/#/es.wikipedia.org/reading/page-views-by-country/normal|map|2023-10-01~2023-12-01|(access)~desktop*mobile-app*mobile-web|monthly

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