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Autonomización, no automatización: actividades y necesidades de los verificadores de datos europeos como base para el diseño de sistemas de IA centrados en el ser humano

Created by
  • Haebom

Autor

Andrea Hrckova, Robert Moro, Ivan Srba, Jakub Simko, Maria Bielikova

Describir

Este artículo analiza las necesidades y los desafíos que enfrenta el desarrollo de sistemas de verificación de datos basados ​​en IA mediante entrevistas en profundidad y una encuesta a verificadores de datos en Europa Central. Al examinar en profundidad las actividades y los desafíos de los verificadores de datos en regiones no anglófonas, en particular en Europa Central, este estudio revela áreas no abordadas en investigaciones previas y propone un modelo conceptual para el proceso de verificación de datos. Además, al vincular las actividades y necesidades de los verificadores de datos con los desafíos de la investigación en IA, este estudio propone tres desafíos de IA no abordados previamente, sugiriendo así futuras direcciones para la investigación en IA. La encuesta abarcó 24 organizaciones en 20 países, que representan el 62% de los signatarios de la Red Europea de Verificación de Datos (IFCN).

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Proporciona una comprensión profunda de las actividades y los desafíos que enfrentan los verificadores de datos en regiones donde no se habla inglés.
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Presentamos un modelo conceptual para el proceso de verificación de datos y sugerimos direcciones para el desarrollo de IA.
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Proponemos nuevas tareas de IA no cubiertas en investigaciones anteriores.
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Presenta claramente las necesidades de campo necesarias para desarrollar un sistema de verificación de datos basado en IA.
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Realizamos una encuesta a un número significativo de instituciones dentro de la Red Europea de Verificación de Datos (IFCN) para aumentar la confiabilidad de los resultados.
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Limitations:
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Los sujetos del estudio se concentraron en Europa central y oriental, lo que limita la generalización global.
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Debido a que la tasa de respuesta de la encuesta no es del 100%, existe la posibilidad de sesgo de muestreo.
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Es posible que falte discusión sobre planes de implementación específicos para las tareas de IA propuestas.
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