Monitorizando la conversación sobre algoritmia y alfabetización digital

Objetivo

El objetivo es tratar de empoderar a los ciudadanos, especialmente a los más vulnerables —adolescentes, jóvenes y mayores— ofreciéndoles información y formación sobre los algoritmos y su funcionamiento.

Estos son con más detalle los objetivos de proyecto:

• Conceptualizar la alfabetización algorítmica e identificar las competencias que abarca.
• Estudiar el conocimiento, las actitudes y las opiniones de los ciudadanos españoles hacia los algoritmos, poniendo en evidencia los consensos y las diferencias en función de la edad, sexo, nivel educativo y lugar de residencia.
• Investigar cómo influyen los conocimientos, actitudes y opiniones que tienen los ciudadanos sobre los algoritmos en su comportamiento online.
• Identificar los modos en que los usuarios resisten al poder algorítmico haciendo uso de su agenciamiento y con qué efectos.
• Identificar los efectos de la gobernanza algorítmica sobre los aspectos de del bienestar personal, las desigualdades, la desinformación, la polarización y el consumo.
• Ofrecer recomendaciones para los principales stakeholders.

Solución

Beneficios

Gracias a la monitorización de las conversaciones en medios de comunicación, redes sociales, y foros, se realizo una escucha activa mediante palabras clave relacionadas con algoritmia en: prensa, X, Tumblr, Foros, Blogs, Reseñas, Facebook, YouTube y Reddit y permitió un análisis completo de sentimiento, emociones, comunidades y temáticas.

En el informe final se pudieron sacar algunas conclusiones como:

• El mayor volumen de conversación sobre algoritmos y alfabetización llega a través de los medios de comunicación (+ 500 K menciones), frente a reviews o Tumblr que recogen el menor volumen de conversación.
• En torno al 85 % de los datos no expresan una opinión, en líneas generales. El 13 % de los datos expresan una opinión negativa y, el resto, una positiva.
• En torno al 75 % de los datos no expresan una emoción, frente al 25 qué sí lo hacen. Dentro de este porcentaje de datos, las opiniones más frecuentes son la ira, el desprecio o la alegría.
• Las comunidades ejercen el efecto cámara de eco, es decir, retroalimentan las temáticas que tratan. En el caso del periodo histórico, el 45% de la conversación queda recogido en 29 comunidades de usuarios. En el caso del periodo a tiempo real, el 26% de la conversación queda recogido en 13 comunidades de usuarios.
• Se obtienen 96 temáticas extraídas de cada comunidad por separado. Algunos de los temas que recogen mayor de conversación tienen que ver con la difusión de discursos polémicos y de odio, difusión de bulos y montajes, los sesgos con los que cuenta la IA o el impulso que el uso de IA da a la creatividad.