Medición de las sociedades infundidas algorítmicamente

Área de la Ciencia:

• Ciencias sociales
• Ciencias sociales computacionales
• Sociología de la Tecnología

Sus antecedentes:

• Las teorías tradicionales de las ciencias sociales y los modelos de medición no fueron diseñados para la influencia generalizada de los algoritmos.
• El surgimiento de "sociedades infundidas algorítmicamente" presenta nuevos desafíos para comprender el comportamiento humano y las estructuras sociales.
• Los marcos existentes luchan por dar cuenta de la co-formación de las realidades sociales por las acciones algorítmicas y humanas.

Objetivo del estudio:

• Abordar los desafíos planteados por las sociedades infundidas algorítmicamente, particularmente en lo que respecta a la calidad de la medición y las limitaciones teóricas.
• Abogar por el desarrollo de nuevas teorías sociales que integren el impacto de los sistemas algorítmicos.
• Proponer requisitos para modelos de medición confiables, auditables y justos en las ciencias sociales computacionales.

Principales métodos:

• Análisis conceptual de las metodologías de las ciencias sociales existentes en el contexto de la influencia algorítmica.
• Argumento para la necesidad de nuevos marcos teóricos y metodologías de integración de datos.
• Propuesta de desarrollo transparente y participativo de modelos de medición, haciendo hincapié en la garantía de calidad y la identificación de daños.

Principales resultados:

• Identificó la calidad insuficiente de la medición, las consecuencias complejas de la medición errónea y las limitaciones de las teorías sociales actuales como desafíos clave.
• Argumentó que las nuevas teorías sociales son esenciales para comprender y analizar las sociedades infundidas algorítmicamente.
• Subrayó la necesidad de modelos de medición confiables, auditables y justos, con procesos de desarrollo transparentes y participativos.

Conclusiones:

• Los científicos sociales computacionales deben repensar las estrategias de medición en las sociedades infundidas algorítmicamente.
• La investigación futura debe centrarse en el desarrollo de metodologías sólidas para integrar los datos en la construcción de teorías.
• Dar prioridad a la transparencia, la participación y las consideraciones éticas en el desarrollo de la medición es crucial para avanzar en la investigación en ciencias sociales.