Sexenios 2023. Recursos para hacer la bibliometría narrativa

Documentando el impacto científico y social

por | Dic 7, 2023

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

Te puede interesar

Relatar la ciencia para compartirla: escribir para acercar la experiencia

Relatar la ciencia para compartirla: escribir para acercar la experiencia

En ese camino se sitúa Misión Marte: Diario de una exploración espacial, un libro que escribí con una intención clara: trasladar una experiencia científica al público para que pueda sentirla como propia.

De la experiencia a la narrativa

El libro recoge mi vivencia en una misión análoga a Marte, desarrollada en la Mars Desert Research Station en febrero de 2025, donde un equipo de 7 mujeres simula durante varias semanas la vida en el planeta rojo dentro de la misión Hypatia II. Sin embargo, el objetivo del libro no es únicamente describir qué ocurre en ese contexto, sino traducir esa experiencia en un relato accesible.

La escritura surge precisamente de esa necesidad: acercar lo vivido a quienes no están allí. Convertir la investigación, la convivencia, los retos y también las dudas en una historia que permita entender cómo funciona la ciencia desde dentro. Como se plantea en el propio libro, la ciencia no es inmediata ni lineal, sino un proceso que exige tiempo, paciencia y preguntas constantes .

Escribir para compartir la ciencia

Desde esta perspectiva, el libro no se plantea como un producto final, sino como una extensión de la propia experiencia científica. Escribir se convierte en una forma de divulgar, pero también de conectar.

Mi intención no es solo contar lo que ocurrió, sino invitar al lector a formar parte de ese proceso. Que quien lee pueda reconocerse en las preguntas, en la incertidumbre o en la curiosidad que impulsa la investigación. En definitiva, que la experiencia deje de ser individual para convertirse en compartida.

Esta forma de narrar conecta directamente con la idea de que la comunicación no es un elemento externo a la ciencia, sino una parte fundamental de ella. El conocimiento necesita ser contado para tener impacto, para ser comprendido y para integrarse en la sociedad.

Ciencia, comunicación y mirada interdisciplinar

Uno de los ejes que atraviesa tanto la experiencia como el libro es la importancia de incorporar miradas diversas al ámbito científico. En este caso, la comunicación no aparece como un añadido, sino como un elemento central que permite dar sentido a lo que ocurre.

Este enfoque se alinea con perspectivas STE(A)M, donde la integración de las humanidades, las artes y la comunicación amplía la manera de entender la ciencia. No se trata solo de producir conocimiento, sino de hacerlo accesible, comprensible y significativo.

De Marte a la sociedad

Aunque el contexto del libro es una simulación marciana, las cuestiones que plantea son profundamente actuales: la sostenibilidad, la gestión de recursos o la necesidad de repensar cómo vivimos y colaboramos.

En este sentido, escribir sobre mi experiencia en la base de investigación me permitió establecer un puente entre ese entorno extremo y la vida cotidiana. Lo que ocurre en una misión simulada no queda aislado, sino que se convierte en una herramienta para reflexionar sobre la realidad.

Una invitación a sentir la ciencia

En última instancia, este libro responde a una idea sencilla: la ciencia no solo debe entenderse, también puede sentirse. Y para ello, el relato se convierte en una herramienta clave.

Escribir Misión Marte ha sido, precisamente, una forma de abrir esa experiencia, de compartirla y de hacer partícipe al lector. No como espectador, sino como alguien que también puede habitar ese viaje, hacerse preguntas y, en cierto modo, formar parte de él.

Porque si algo define a la ciencia, más allá de los datos, es la curiosidad. Y esa curiosidad, cuando se comparte, deja de pertenecer a una sola persona para convertirse en algo colectivo.

IA generativa y XR: narrativas inmersivas para comunicar la sostenibilidad

IA generativa y XR: narrativas inmersivas para comunicar la sostenibilidad

La combinación de inteligencia artificial generativa y tecnologías XR está revolucionando la comunicación científica sobre sostenibilidad. Las experiencias inmersivas permiten visualizar realidades ecológicas posibles, mientras que los agentes inteligentes adaptan la narrativa a las decisiones del usuario y simulan consecuencias ambientales a largo plazo. Esta entrada explora cómo estas herramientas pueden mejorar la divulgación científica y fomentar una cultura de sostenibilidad basada en la participación activa.

IA generativa y XR: un nuevo paradigma para narrativas sostenibles

La comunicación sobre sostenibilidad necesita formatos capaces de conectar emocionalmente con la ciudadanía y traducir datos complejos en experiencias memorables. La convergencia entre inteligencia artificial generativa y tecnologías XR (VR, AR y MR) está creando un ecosistema narrativo donde los usuarios no solo reciben información, sino que interactúan con ella, la transforman y comprenden su impacto.

En este nuevo escenario, la IA actúa como un motor narrativo inteligente, capaz de generar contenido adaptativo, personalizar la experiencia y reforzar la comprensión de fenómenos ambientales. Para la comunicación científica, esto supone una oportunidad única: convertir la sostenibilidad en una vivencia inmersiva que favorece la reflexión y el cambio de comportamiento.

Agentes inteligentes que acompañan, interpretan y emocionan

Los avances en IA generativa permiten crear avatares y agentes conversacionales capaces de interpretar emociones, responder en tiempo real y adaptar la narrativa según el nivel de conocimiento del usuario. Estos agentes pueden:

  • Detectar preocupación o interés y ajustar su tono
  • Explicar conceptos científicos de forma accesible
  • Guiar la experiencia XR con empatía
  • Ofrecer recomendaciones personalizadas sobre sostenibilidad

Imaginemos un avatar que acompaña al usuario por un arrecife virtual amenazado por el calentamiento oceánico. Si el usuario muestra inquietud, el agente puede explicar los procesos de blanqueamiento del coral y proponer acciones reales para mitigarlo. Esta interacción emocionalmente sensible incrementa la implicación cognitiva, un factor clave en la comunicación ambiental.

Narrativas adaptativas: cuando cada decisión tiene impacto

La IA generativa permite construir narrativas sostenibles adaptativas, donde las decisiones del usuario modifican el entorno XR en tiempo real. Este enfoque convierte la experiencia en un laboratorio interactivo donde se visualizan las consecuencias ecológicas de cada acción.

Algunos ejemplos posibles podrían pasar por:

  • Ciudades virtuales que mejoran su calidad del aire si el usuario apuesta por energías renovables
  • Ecosistemas que se degradan si se ignoran prácticas de conservación
  • O paisajes que se regeneran cuando se toman decisiones sostenibles.

Este tipo de narrativas ramificadas ayuda a comprender la sostenibilidad como un sistema dinámico, donde las acciones individuales y colectivas generan efectos acumulativos. Para la divulgación científica, es una herramienta muy interesante para mostrar causalidad y fomentar la responsabilidad ambiental.

Simulación de futuros ecológicos con IA generativa

Una de las mayores ventajas de combinar IA y XR es la capacidad de simular escenarios ecológicos a largo plazo basados en datos científicos. La IA puede generar proyecciones climáticas visualizadas en tiempo real, modelos de biodiversidad que evolucionan según las decisiones del usuario, paisajes que muestran los efectos de políticas sostenibles o insostenibles, simulaciones de puntos de no retorno (tipping points), etc.

Estas visualizaciones inmersivas permiten comprender procesos que normalmente son abstractos, como la acidificación oceánica, la pérdida de especies o la evolución de la huella de carbono. Para la comunicación científica, permite en cierta medida hacer visible lo invisible.

Aplicaciones prácticas para comunicadores científicos

Los profesionales de la comunicación científica pueden aprovechar estas tecnologías para:

  1. Crear experiencias educativas inmersivas en museos, centros de ciencia o universidades.
  2. Desarrollar simuladores de políticas ambientales que permitan experimentar el impacto de decisiones reales.
  3. Diseñar campañas de sensibilización emocionalmente inteligentes con avatares que explican datos complejos de forma empática.
  4. Transformar datasets científicos en mundos XR interactivos que faciliten la comprensión.
  5. Fomentar la participación ciudadana mediante narrativas adaptativas que integren la co‑creación.

Estas aplicaciones no solo mejoran la comunicación, sino que también fortalecen la alfabetización científica y la implicación social.

Recomendaciones para empezar a crear narrativas XR sostenibles

Para quienes quieran iniciarse en este campo, se recomienda:

  • Utilizar herramientas de IA generativa como ChatGPT, Claude o Gemini para prototipar diálogos y agentes
  • Trabajar con motores XR como Unity o Unreal Engine
  • Integrar datos reales de fuentes como NASA EarthData o el IPCC
  • Aplicar metodologías de diseño narrativo como storyliving o diseño especulativo.

La clave está en combinar creatividad, rigor científico y responsabilidad ética.

Conclusión

La integración de IA generativa y XR está transformando la comunicación ambiental. Las narrativas inmersivas, adaptativas y emocionalmente inteligentes permiten comprender la sostenibilidad de forma profunda y participativa. No se trata solo de informar, sino de activar la imaginación, visualizar futuros posibles y empoderar a la ciudadanía para tomar decisiones más conscientes en un planeta en transformación.


Referencias

  • Bailenson, J. (2018). Experience on demand: What virtual reality is, how it works, and what it can do. W. W. Norton.
  • Slater, M., & Sanchez-Vives, M. V. (2016). Enhancing our lives with immersive virtual reality. Frontiers in Robotics and AI, 3(74), 1–47. https://doi.org/10.3389/frobt.2016.00074
  • Sundar, S. S., & Lee, S. (2022). Human–AI interaction in immersive environments. Journal of Computer-Mediated Communication, 27(3), 1–15. https://doi.org/10.1093/jcmc/zmab020
Ecoansiedad y economía circular en jóvenes: del miedo a la acción

Ecoansiedad y economía circular en jóvenes: del miedo a la acción

En los últimos años, la preocupación por el cambio climático ha dejado de ser una inquietud lejana para convertirse en una de las mayores amenazas para la salud humana del siglo XXI, tal y como se señala en el informe del 2023 de Lancet Countdown sobre salud y cambio climático Lancet Countdown sobre cambio climático y salud – Fundación Aquae.

Además, la salud mental también se ve comprometida no solo por el posible aumento de trastornos como el trastorno de estrés postraumático, ansiedad o depresión (Cianconi et al., 2020) como consecuencia directa del cambio climático, sino también por el malestar emocional que se ocasiona, en especial entre los jóvenes. Este fenómeno conocido, desde la psicología, como ecoansiedad, describe una mirada desde la incertidumbre, la impotencia y la indefensión sobre el futuro del planeta que genera emociones como el miedo y la ansiedad. El término ecoansiedad fue descrito en 2017 por la Asociación Estadounidense de Psicología (APA) y el grupo climático y salud mental mental-health-climate.pdf

Según el Informe El Futuro es Clima realizado a través de una encuesta, impulsado por DemosLab, a 9.000 jóvenes de entre 16- 30 años, el 97% de los encuestados se muestra muy preocupado ante el cambio climático y el 82.1% refiere haber sufrido ecoansiedad alguna vez. Uno de cada cuatro manifiesta que la sufre con una frecuencia alta. El Futuro es Clima | Demos Lab

A nivel internacional, en el estudio publicado en The Lancet Planetary Health (Hickman et al., 2021) sobre los resultados a 10.000 jóvenes de entre 16 y 25 años en 10 países participantes (Australia, Brasil, Finlandia, Francia, India, Nigeria, Filipinas, Portugal, Reino Unido y Estados Unidos) se resalta, el 59% estaban muy preocupados sobre el cambio climático. Más del 50% informó sentir tristeza, ansiedad, ira, impotencia, indefensión y culpa, y el 45% señaló que dichos sentimientos afectan negativamente a su vida diaria Climate anxiety in children and young people and their beliefs about government responses to climate change: a global survey

Parece, a la luz de estas cifras, que la niñez y la adolescencia pueden ser uno de los colectivos más vulnerables a sufrir ecoansiedad, en concreto, según Cárdenas et al, (2026) las mujeres adolescentes estarían más afectadas que los varones. Se estima que existen factores multifactoriales que pueden explicar la ecoansiedad. Los y las jóvenes tienen un mayor acceso a información a través de las redes sociales; perciben que no toman decisiones efectivas sobre el planeta y, además, se encuentran construyendo su identidad bajo la percepción de que el mundo adulto les deja un legado con consecuencias reales y graves repercusiones. En este sentido se sienten traicionados.

Sin embargo, según recientes investigaciones, aunque la eco-ansiedad se percibe típicamente como una respuesta emocional que genera malestar, también puede motivar comportamientos proambientales positivos, los cuales a su vez contribuyen a mejorar el bienestar mental Kerse & Kerse (2025).

En medio de este escenario, emerge una pregunta clave: ¿puede la economía circular convertirse en una herramienta para transformar esa ecoansiedad en acción?

Quizás, respondiendo a la pregunta, los jóvenes pueden encontrar formas concretas de contribuir al cambio. La economía circular propone un modelo basado en reducir, reutilizar y reciclar, alejándose del tradicional “usar y tirar”. La estrategia española de economía circular “España Circular 2030” sienta las bases para que se reduzcan la generación de residuos y se alargue la vida de los que no se pueden evitar España Circular 2030_202006.pdf

Pero, más allá de su dimensión económica y ambiental, el enfoque de la economía circular puede tener un impacto psicológico importante. Por ejemplo, participar en prácticas circulares, como comprar artículos de segunda mano, reparar objetos y darles un nuevo uso, contribuye a reducir residuos y puede favorecer la construcción de una identidad capaz de tomar decisiones y planificar acciones que impulsen el bienestar individual y global, generando un impacto emocional positivo en la salud mental.

En la última década se han creado distintos recursos educativos para poner en marcha en el aula de distintos niveles educativos. Como ejemplo de ello, destacamos propuestas desde diferentes entidades como EduCaixa Ecoansiedad: Actividad para equilibrar la preocupación por el medio ambiente – EduCaixa; Ayuda en acción Juventud valenciana y ecoansiedad – Ayuda en Acción; Gobierno Cantabria Exposición Cantabria Circular – Cantabria Circular; Cruz Roja Cruz Roja Juventud y la prevención de la ecoansiedad: el impacto del cambio climático en la salud mental – Cruz Roja. Se destaca La Alianza de la Juventud por la Acción Circular (AJAC), iniciativa conjunta de varias entidades cuya finalidad es intentar situar a la juventud como centro de transformación hacia la economía circular Manifiesto AJAC (2025) .docx

Parece que la clave podría estar en generar acciones sostenidas en el tiempo, evitando intervenciones aisladas. En este sentido, a nivel comunitario, los entornos educativos y las entidades locales pueden promover de manera coordinada movimientos que impulsen la economía circular. Se trataría de construir un escenario psicoeducativo en el que la niñez y la juventud sientan que son autoeficaces en la realización de conductas circulares. La participación en acciones grupales contribuye al sentimiento de pertenencia a un colectivo con valores ecoambientales, que constituye una base identitaria fundamental en la adolescencia. De este modo, el grupo reforzará la motivación hacia comportamientos sostenibles.

En definitiva, la ecoansiedad refleja una preocupación legítima por el futuro, pero puede ser un motor de cambio. La economía circular ofrece un puente entre la emoción y la acción, permitiendo a los jóvenes canalizar su inquietud hacia prácticas concretas y significativas generando también bienestar psicológico.

Referencias

  • Cárdenas, D., Reynolds, K. J., & Stanley, S. K. (2026). A snapshot of australian adolescents eco-anxiety and impairments to mental well-being. Journal of Adolescent Health. https://doi.org/10.1016/j.jadohealth.2025.11.020
  • Cianconi, P., Betrò, S., & Janiri, L. (2020). The Impact of Climate Change on Mental Health: A Systematic Descriptive Review. Frontiers in psychiatry11, 74. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2020.00074
  • Hickman, C., Marks, E., Pihkala, P., Clayton, S., Lewandowski, E., Mayall, E.E., Wray, B. Mellor, C., & van Susteren, L. (2021). Climate anxiety in children and young people and their beliefs about government responses to climate change. The Lancet Planetary Health, 5(12), e863–73.
  • Kerse, Y., & Kerse, G. (2025). The effect of eco-anxiety on pro-environmental behaviors and mental well-being: A parallel mediation model. BMC Psychology13(1). https://doi.org/10.1186/s40359-025-03501-6
Ecología de la Manipulación Informativa Estatal en la Era de la IA Generativa 

Ecología de la Manipulación Informativa Estatal en la Era de la IA Generativa 

Existe una doble vertiente en el uso malintencionado de los LLM, por un lado, Estados que integran censura y propaganda algorítmica en el diseño de sus propios modelos nacionales y, por otro, la infiltración en ecosistemas occidentales mediante la difusión masiva y coordinada de contenidos susceptibles de contaminar las bases de datos de los modelos comerciales.   

La evidencia reciente pone de manifiesto una mayor sofisticación de las campañas, apoyada  en el despliegue de bots conversacionales asistidos por IA, lo cual permite sugerir una transición inminente hacia la automatización integral del ciclo de vida de la desinformación. En este horizonte técnico, la inteligencia artificial generativa trasciende la mera creación de contenidos multimedia hiperrealistas para avanzar hacia la orquestación coordinada de enjambres automatizados de bots, microtargeting de alta precisión y la reconfiguración iterativa de narrativas en tiempo real.  

Introducción 

La controversia generada recientemente en torno a Grok —el modelo de inteligencia artificial generativa desarrollado por xAI e integrado en la plataforma X— a raíz de los errores identificados en la verificación de contenidos y en la propagación de desinformación relativa al conflicto en Irán (Rigall, 2026), ha vuelto a poner de manifiesto los riesgos derivados de la externalización de funciones de naturaleza epistémica compleja en modelos algorítmicos. Un problema que, además, nos conduce a poner de relieve la vulnerabilidad de estos sistemas frente a ataques deliberados por parte de actores maliciosos para servir a sus intereses estratégicos, afectando no solo a la integridad del procesamiento de contenidos, sino también a la estabilidad del ecosistema informativo en su conjunto y profundizando la desconfianza pública (Habgood-Coote, 2023). 

La IA generativa como superficie de ataque  

Los modelos de IA generativa desempeñan un doble papel en la configuración de los desórdenes informativos contemporáneos, al funcionar simultáneamente como agentes que pueden contribuir a crear y amplificar la difusión de contenidos engañosos y como herramientas de apoyo en la verificación de hechos (Shah et al., 2025). 

El despliegue acelerado de estos modelos y su integración en tareas cotidianas están incrementando su exposición a interferencias maliciosas, en relación también con una mayor amplificación de sus superficies de ataque.  

En términos generales, cada una de las fases de su ciclo de vida es susceptible de convertirse en un vector de explotación potencial para actores maliciosos (Barreno et al., 2010). A partir de esta lógica es posible establecer tres grandes categorías: (1) ataques dirigidos a los datos de entrenamiento—como el data poisoning—, (2) ataques que comprometen el proceso de entrenamiento o los parámetros resultantes —incluyendo model poisoning o backdooring— y (3) ataques ejecutados sobre el modelo ya desplegado, como la prompt injection, el jailbreaking, la extracción de modelos o los ataques de inferencia.  

Contaminación informativa asistida por IA: mecanismos y actores 

En el contexto específico de las campañas de desinformación y propaganda, la literatura permite distinguir tres grandes modalidades de contaminación asociadas al uso de la IA generativa por parte de actores estatales y no estatales. En primer lugar, la contaminación del propio modelo, especialmente relevante en Estados que desarrollan infraestructuras nacionales de IA y que integran mecanismos de control informativo, censura algorítmica o supervisión ideológica en sus sistemas. En segundo lugar, la contaminación del ecosistema informativo occidental, donde actores externos emplean estos modelos para producir contenidos engañosos, manipulados o polarizantes. Por último, ataques dirigidos erosionar la credibilidad de los modelos, induciendo fallos visibles, explotando errores y exponiendo sus vulnerabilidades para desacreditar su fiabilidad epistémica. 

Contaminación de modelos propios con fines de propaganda y censura 

Algunos Estados que desarrollan sus propios modelos de IA basados en LLM aplican técnicas de control informativo asistidas por IA.  

Estas técnicas, que incluyen curación sesgada de datos, censura algorítmica, supervisión humana directa y control de acceso a fuentes externas, permiten a los Estados moldear el comportamiento de sus modelos para producir contenido alineado con sus objetivos estratégicos. En estos casos, la “contaminación” se manifiesta como una arquitectura de control informativo integrada desde el diseño, donde la selección de datos, las restricciones temáticas y los filtros de seguridad funcionan como mecanismos de alineamiento político (Ünver, 2024). El resultado es un ecosistema de IA nacional que opera como extensión de la infraestructura propagandística del Estado, reforzando marcos ideológicos, limitando la deliberación pública y consolidando narrativas oficiales bajo la apariencia de neutralidad algorítmica. 

En China, modelos como ERNIE y Qwen y DeepSeek integran entrenamiento ideológico, filtros de censura y restricciones temáticas que bloquean preguntas sensibles y refuerzan narrativas del Partido Comunista (Pan & Xu, 2026; Qiu, Zhou, & Ferrara, 2025). En Rusia, el modelo GigaChat reproduce marcos narrativos estatales sobre política exterior y conflictos armados (Meduza, 2025). Por su parte, en Irán los modelos nacionales han incorporado filtros religiosos y políticos para limitar las respuestas críticas hacia el régimen (Article 19, 2023). 

Contaminación del ecosistema informativo occidental mediante IA generativa 

Las campañas de manipulación informativa y de propaganda promovidas por actores estatales y dirigidas a terceros países recurren de manera habitual a la generación de contenido sintético con el fin de insertar narrativas falsas y propaganda en el ecosistema informativo y alterar la percepción pública. Diversas investigaciones han documentado la publicación de artículos fabricados, blogs y documentos falsos — generados con LLM— en webs de baja reputación o en sitios que imitan medios reales, para luego amplificarlos en múltiples plataformas y crear una apariencia de consenso. Este patrón de crossplatform amplification, consiste en publicar contenido en un sitio inicial y redistribuirlo posteriormente en Facebook, X, YouTube, Telegram o foros, con el fin de reforzar su visibilidad y aportar legitimidad a partir de la circulación multicanal  (Meta, 2023). 

Paralelamente, las proxy media operations —descritas por EU DisinfoLab, Graphika y Meta— implican la creación de “medios pantalla” que simulan ser portales informativos auténticos y funcionan como nodos de referencia para alojar artículos falsos, incluidos contenidos sintéticos generados con IA (Vorotyntseva et al., 2024). Un comportamiento que ha sido identificado en operaciones promovidas por China (Spamouflage, Paperwall) y Rusia (Doppelgänger) (Meta, 2023; Graphika, 2025; EEAS, 2026; NewsGuard, 2025).  

Esta contaminación ya no se limita a la producción de mensajes falsos, sino que se articula como un ecosistema coordinado que utiliza la IA para generar volumen, densidad y redundancia informativa, erosionando la capacidad de los usuarios para discriminar entre fuentes auténticas y fabricadas. 

Por otro lado, la evidencia demuestra cómo las campañas más recientes incluyen ya bots conversacionales impulsados por IA, que se integran en conversaciones reales. Estos sistemas identifican publicaciones de alto alcance, generan respuestas alineadas con el tono y el idioma del contenido original y se mezclan con usuarios auténticos, lo que les permite influir con poca actividad y sin dejar patrones claros de coordinación (NATO Strategic Communications Centre of Excellence, 2026). En esta línea apuntan los documentos filtrados sobre la empresa china GoLaxy que demuestran cómo actores vinculados al Estado están desarrollando “personas digitales” capaces de interactuar de forma convincente en redes sociales, adaptarse al estilo comunicativo de los usuarios y participar en debates políticos o tecnológicos sin ser detectadas (Vanderlbilt, s.f.). 

Ataques en fase de uso: jailbreak y manipulación contextual del modelo 

La evidencia también demuestra la explotación por parte de actores maliciosos de vulnerabilidades en la fase de uso de los modelos.  Una de las técnicas más extendidas para manipular la salida de los LLM es el jailbreak (Gu et al., 2025), que consiste en forzar al modelo a eludir sus filtros de seguridad o políticas de uso mediante estrategias lingüísticas que lo llevan a ignorar estas restricciones, pero sin alterar el modelo. 

Esta tipología se basa en la premisa de que los LLM siguen patrones estadísticos de lenguaje y pueden ser inducidos a adoptar roles, contextos o ficciones que los lleven a comportarse de forma distinta a la prevista (Perel, 2025). Para ello se puede instruir al modelo a actuar sin restricciones —como en las variantes Do Anything Now (DAN)—, a realizar reformulaciones indirectas para evitar palabras clave asociadas a filtros de seguridad, o a emplear estrategias de confusión que mezclan instrucciones legítimas con otras maliciosas. También son frecuentes las instrucciones encadenadas que llevan al modelo a contradecir sus propias reglas. Aunque estas técnicas no comprometen el modelo en sentido técnico, sí permiten manipular su comportamiento y generar contenido que puede ser reutilizado en campañas de desinformación, propaganda o manipulación narrativa. 

Desacreditación de los modelos occidentales 

A pesar de que varios Estados han desarrollado capacidades avanzadas para explotar vulnerabilidades en modelos de IA occidentales, la evidencia disponible no permite atribuir de forma concluyente ataques técnicos específicamente diseñados para provocar fallos con el fin explícito de desacreditar estos modelos. Las actividades documentadas de actores vinculados a Rusia, China, Irán y Corea del Norte se orientan principalmente a intrusión, espionaje, extracción de modelos o experimentación con técnicas adversariales, sin que los informes públicos indiquen un propósito reputacional directo (Microsoft, 2025). 

No obstante, estos mismos Estados sí han explotado fallos —reales o amplificados— en campañas informativas destinadas a erosionar la confianza en tecnologías occidentales, un patrón coherente con las dinámicas de manipulación cognitiva y degradación de la confianza descritas en la literatura (Li et al., 2023). En consecuencia, aunque la atribución estatal directa a ataques técnicos con fines de desacreditación no está documentada, la convergencia entre actividad técnica y explotación informativa constituye un vector emergente de riesgo. Esta combinación —fallo inducido o fortuito seguido de amplificación estratégica— permite a los actores maliciosos presentar la IA occidental como inherentemente poco fiable, manipulada o incapaz de distinguir verdad y falsedad, contribuyendo así a erosionar la confianza pública. 

Tendencias futuras e implicaciones para la resiliencia democrática 

Hasta el momento, el uso de LLM por parte de actores estatales hostiles en el ámbito occidental se ha concentrado fundamentalmente en la producción masiva y personalizada de contenidos, sin que existan indicios de que hayan desplegado sistemas plenamente automatizados capaces de gestionar todo el ciclo de vida de una campaña de desinformación.  La evidencia muestra que los LLM no incrementan de manera sustantiva la eficacia persuasiva del microtargeting político, pero sí multiplican su capacidad operativa, incrementando su escala, automatización y accesibilidad (Simchon, Edwards & Lewandowsky, 2024; Hackenberg & Margetts, 2024, EUvsDisinfo, 2025). 

Las tendencias actuales apuntan hacia un escenario en el que estos actores podrían integrar LLM en todas las fases del ciclo de vida de una operación de influencia, pasando de la simple generación de contenidos a la automatización completa del proceso. Este horizonte incluiría la creación inicial de contenidos cada vez más realistas (incluyendo vídeo, imagen y audio), su customización microdirigida a audiencias específicas, la difusión coordinada mediante redes de bots conversacionales basados en modelos de lenguaje capaces de interactuar en tiempo real, la orquestación de enjambres automatizados, el análisis continuo del impacto mediante herramientas algorítmicas de monitorización y, finalmente, la reformulación iterativa de mensajes en función de los hallazgos obtenidos. La convergencia de estas capacidades plantearía un desafío para la resiliencia democrática, al facilitar campañas de influencia más persistentes, adaptativas y difíciles de detectar, con un grado de autonomía narrativa sin precedentes. 

Referencias

Article 19. (2023). Digital authoritarianism and information manipulation in Iran. Article 19. https://www.article19.org/resources/iran-digital-freedom-protest-un-fact-finding-mission-report/ 

Barreno, M., Nelson, B., Joseph, A. D., & Tygar, J. D. (2010). The security of machine learning. Machine Learning, 81(2), 121–148. 

Brookings Institution. (2023). AI, geopolitics, and information manipulation: Emerging risks in the global information environment. Brookings Institution. https://www.brookings.edu/events/the-geopolitics-of-generative-ai/ 

European External Action Service. (2026). 4th EEAS Report on Foreign Information Manipulation and Interference (FIMI). https://www.eeas.europa.eu/eeas/4th-eeas-annual-report-foreign-information-manipulation-and-interference-threats_en 

EUvsDisinfo. (2025, abril 9). Enter the galaxy: A network analysis of influence operations. European External Action Service. https://euvsdisinfo.eu/enter-the-galaxy-a-network-analysis-of-influence-operations/ 

Graphika. (2025). Chinese influence operation “Spamouflage” escalates targeting of foreign political systems. Graphika. https://graphika.com/posts/graphika-in-the-news-spamouflage-and-spain Graphika. https://graphika.com/posts/graphika-in-the-news-spamouflage-and-spain 

Habgood-Coote, J. (2023). Deepfakes and the epistemic apocalypse. Synthese, 201, 103. https://doi.org/10.1007/s11229-023-04097-3 

Hackenburg, K., & Margetts, H. (2024). Evaluating the persuasive influence of political microtargeting with large language models. Proceedings of the National Academy of Sciences, 121(24), e2403116121. https://doi.org/10.1073/pnas.2403116121 

Lu, Z., Li, Z., Chiang, C. W., & Yin, M. (2023, August). Strategic adversarial attacks in AI-assisted decision making to reduce human trust and reliance. Proceedings of the Thirty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-23)

Marigliano, R., Ng, L. H. X., & Carley, K. M. (2024). Analyzing digital propaganda and conflict rhetoric: A study on Russia’s bot-driven campaigns and counter-narratives during the Ukraine crisis. Social Network Analysis and Mining, 14, 170. https://doi.org/10.1007/s13278-024-01322-w 

Meduza. (2025, August 27). “Commitment to providing facts without bias”: Russia’s flagship AI chatbot recommends reading Meduza and other “foreign agents”. https://meduza.io/en/feature/2025/08/27/commitment-to-providing-facts-without-bias 

Meta Platforms, Inc. (2023). Adversarial Threat Report: Q3 2023. Meta. https://transparency.meta.com/sr/Q3-2023-Adversarial-threat-report 

Microsoft. (2025). Microsoft Digital Defense Report 2025. https://cdn-dynmedia-1.microsoft.com/is/content/microsoftcorp/microsoft/bade/documents/products-and-services/en-us/security/Microsoft-Digital-Defense-Report-2025-v4-05Nov25.pdf 

NATO Strategic Communications Centre of Excellence. (2026). Social media manipulation: 2025 experiment. NATO StratCom COE. https://stratcomcoe.org/pdfjs/?file=/publications/download/Social-Media-Manipulation-FINAL-FILE.pdf (stratcomcoe.org in Bing) 

NewsGuard. (2025). A well funded Moscow based global influence operation…. NewsGuard Reality Check. https://www.newsguardrealitycheck.com/p/a-well-funded-moscow-based-global 

Pan, J., & Xu, X. (2026). Political censorship in large language models originating from China. PNAS Nexus, 5(2), pgag013. https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgag013 

Perel, T. (2025). Evaluating adversarial vulnerabilities in modern large language models. arXiv, abs/2511.17666. https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.17666 

Qiu, P., Zhou, S., & Ferrara, E. (2025). Information suppression in large language models: Auditing, quantifying, and characterizing censorship in DeepSeek. arXiv preprint arXiv:2503.01234. https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.12349 

Rigall, M. (2026, 3 de marzo). Grok amplifica la desinformación: así viralizó el bulo de la foto falsa de la escuela de Irán y minimizó su rectificación. RTVE. https://www.rtve.es/noticias/20260303/grok-amplifica-desinformacion-viralizo-bulo-escuela-iran-minimizo-rectificacion/16962311.shtml 

S. B. Shah et al. (2025). Navigating the web of disinformation and misinformation: Large language models as double-edged swords. IEEE Access, 13, 169262–169282. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3406644 (doi.org in Bing) 

Simchon, A., Edwards, M., & Lewandowsky, S. (2024). The persuasive effects of political microtargeting in the age of generative artificial intelligence. PNAS Nexus, 3(2), pgae035. 

Ünver, H. A. (2024). Artificial intelligence and human rights: Using AI as a weapon of repression. European Parliament Research Service. https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/IDAN/2024/754450/EXPO_IDA(2024)754450_EN.pdf 

Vanderbilt University. (s.f.). GoLaxy Documents. https://cdn.vanderbilt.edu/vu-web/clients/ins/GoLaxy-Documents.pdf 

Vorotyntseva, M., Yurchenko, O., Dikhtiarenko, A., Pakhomenko, S., Husakov, V., & Kaplunov, D. (2024). The use of Russian proxy actors in the media environment in Ukraine: A comparison between occupied and non-occupied areas, 2017–2023. NATO Strategic Communications Centre of Excellence. https://stratcomcoe.org/pdfjs/?file=/publications/download/Russian-Proxy-Media-Actors-in-Ukraine-DIGITAL.pdf (stratcomcoe.org in Bing) 

Zeng, J. (2020). Artificial intelligence and China’s authoritarian governance. International Affairs, 96(6), 1441–1459. https://doi.org/10.1093/ia/iiaa172 

En nuestro blog

La ciencia no es un acertijo envuelto en un misterio dentro de un enigma

La ciencia no es un arcano. No es, como dijo Winston Churchill refiriéndose a la Unión Soviética, “un acertijo envuelto en un misterio dentro de un enigma”, aunque muchos lo hayan pretendido a lo largo de la historia y aún hoy...

PISA: la evaluación de la competencia científica y su transferencia a la sociedad

Aunque los resultados para España no pueden ser imputados a un defecto general de la prueba, es decir, PISA es una prueba válida y fiable, como ya mencionamos, sería recomendable introducir y adaptar instrumentos y medidas...

Confianza, clave para la comunicación de la ciencia

Hoy, una comunicación estratégica, responsable y orientada a las personas, construye reputación, ayuda a evitar la pérdida de confianza, potencia la fidelización y el compromiso y es un signo inequívoco de liderazgo. En las...

H2020. Guía para comunicar eficazmente en las Redes Sociales

El programa H2020 ha actualizado el pasado mes de abril su Guía para comunicar en redes sociales los resultados de los proyectos de investigación. Te ayudamos a conocer e interpretar los aspectos clave para mejorar la la...

El fenómeno ‘youtuber’ en la comunicación científica

  A la hora de abordar cualquier tipo de producto audiovisual es importante utilizar la lógica y ser racionales para cerciorarnos de que el mensaje que queremos transmitir se recibe con claridad, sobre todo si se trata de...