El proyecto de innovación se realizará durante tres años, tras adjudicarse fondos de un concurso de la James S. McDonnell Foundation (JSFM), organización americana creada para promover el conocimiento científico para la solución de problemas sociales importantes. La herramienta automatizada basada en Inteligencia Artificial (IA) y Machine learning busca procesar datos que resultan costosos de analizar usando el criterio de expertos. Además, el proyecto aplicará esta y otras metodologías desarrolladas por el equipo de investigación para el análisis de puntos de vista sobre temas de la realidad social.
Un grupo de profesores de la de la Escuela de Psicología y de la Facultad de Ingeniería y Ciencias la Universidad Adolfo Ibáñez (UAI) desarrollan un proyecto para crear un método que describa cómo se representan diversos aspectos de la realidad social y natural en la mente de diferentes grupos sociales. El trabajo, que se realizará durante tres años, fue seleccionado por un concurso de la James S. McDonnell Foundation (JSFM), una organización americana creada para apoyar la generación de nuevo conocimiento y la aplicación de conocimiento científico a la solución de problemas sociales importantes.
Según los investigadores Sergio Chaigneau (docente de la Escuela de Psicología UAI)
Enrique Canessa y Sebastián Moreno (académicos de la Facultad de Ingeniería y Ciencias UAI) el proyecto es relevante ya que mucha evidencia muestra que estos puntos de vista -ya sean estereotipados o fundados más racionalmente- son compartidos por miembros de grupos sociales específicos. La innovadora herramienta ayudaría a procesar respuestas sociales que incluyen descripciones y apreciaciones individuales, comprender mejor la interpretación de ciertos conceptos; y gracias al machine learning, procesar estas preguntas abiertas en un corto plazo, reduciendo el riesgo que suponen las interpretaciones y conclusiones, haciendo de una consulta social abierta una herramienta más precisa y confiable.
Chaigneau puntualiza que el conjunto de métodos que han desarrollado emergen de estudios de laboratorios sobre la estructura y consulta de la memoria semántica, que se desarrollan típicamente en condiciones de laboratorio: “En este proyecto llevamos estos métodos a condiciones del mundo real, con el objetivo de aplicarlos a problemas sociales reales”, afirma. Agrega que con este proyecto “esperamos poder detectar si distintos grupos sociales conceptualizan ciertos temas (por ejemplo, naturaleza, ecología, género, diversidad, política, estereotipos, etc.) de manera distinta, además de caracterizar esas distintas conceptualizaciones para entender mejor por qué son distintas o similares”.
Por su parte, Canessa agrega que “con este proyecto queremos desarrollar una herramienta automática, basada en Machine learning e Inteligencia Artificial para poder procesar datos recogidos en encuestas y, con eso, obtener representaciones conceptuales de diversos temas que nos permitan comprender mejor el significado de diferentes conceptos que residen en la mente de las personas”. El académico ejemplifica lo anterior con el cambio climático, que “puede ser comprendido de diversas formas por diferentes personas, según su edad, grupo social, género, inclinación política, etc. Entonces, entender bien ese concepto para cada tipo de persona, nos ayuda a llegar con mensajes más afiatados y que permitan que ellos o ellas se comprometan con acciones para disminuir los efectos de dicho cambio”.
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