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1.3. La Inteligencia Artificial y los datos

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Una vez haya visto el video, en los equipos que se establecerán en clase, discuta sobre las consideraciones éticas que un investigador debe tomar en cuenta en el proceso de recolección de datos por medios electrónicos o digitales.

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Aportes del manejo de datos

Importancia de no alterar los datos.

No forzar el contenido de los datos.

Mantener la fuente.

Es fundamental cuidar los datos, esto daría más confianza a los usuarios.

Valorar siempre la inteligencia artificial y sus fuentes.

La inteligencia artificial no carga imagines

Reconocer la autoría de la inteligencia artificial.

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Se debe considerar la validez y la confiabilidad de los instrumentos, la claridad y la confidencialidad de los datos recolectados

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Griselis Velazquez, Glorena Contreras, Arailen Infante y Pedro Castillo

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Griselis Velazquez, Glorena Contreras, Arailen Infante y Pedro Castillo

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Asegurar uso justo y ético de los datos

Legitimidad de los dueños de la información

Justicia e imparcialidad al uso de la información

Privacidad

Riesgo para la sociedad

Responsabilidad en la rendición de cuentas

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Una serie de requisitos éticos se aplican a la gestión de los datos de investigación, particularmente cuando ésta involucra a personas. Las consideraciones éticas incluyen el propósito y la naturaleza de la investigación en sí misma, la naturaleza del consentimiento obtenido; y qué datos necesitan ser salvaguardados durante el análisis y destruidos después de su uso.

Por ejemplo, la Universidad de Edimburgo se suscribe al Código de Prácticas de Investigación de la Oficina de Integridad de la Investigación del Reino Unido. Es probable que su institución, universidad, facultad tengan sus propios comités de ética de investigación y procedimientos al respecto.
¿Qué tipo de investigación está sujeta a revisión ética?
Por lo general, cualquier investigación que implique la participación de humanos o de seres vivos estará sujeta a revisión ética. Asimismo, aquellas investigaciones que hagan referencia a individuos (personas) o el almacenamiento de la identificación de los individuos, a menos que los datos sean obtenidos a través de estudios puramente observacionales de comportamiento público.

A qué nos referimos con estudios de observación "puros":

Son de acción humana y se producen en un foro abierto al público general

Son no invasivos

No requieren de la interacción con los participantes

No identifican a los participantes

Las sociedades profesionales que representan campos académicos específicos tienden a publicar sus propias directrices éticas. Estas requieren de una actualización regular como norma y del consenso profesional. Al compartir datos por ejemplo, existe usualmente una tensión entre los riesgos de revelación de datos personales y la presión para que los datos estén disponibles abiertamente, como parte del registro de la investigación.

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Biblioguias: Gestión de datos de investigación: 3.5 Protección, derechos y acceso a los datos

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Esta guía ha sido elaborada como parte del Proyecto LEARN -Leaders Activating Research Networks- financiado por el programa de investigación e innovación Horizon 2020 de la Unión Europea, No. 654139.