IA Aplicada a la Investigación Social: Análisis de datos con enfoque ético y manejo seguro
Presentación
El Centro de Estadística e Informática Aplicada (CEIA) ofrece cursos de iniciación y de actualización en técnicas específicas de estadística e informática, entre ellos el curso: IA aplicada a la investigación social: análisis de datos con enfoque ético y manejo seguro.
Dirección y cuerpo docente
Coordinador: Joon Hee Bang.
Comité Ejecutivo CEIA: Joon Hee Bang, María Ferraro y Mirta Judengloben.
Docente: Mg. Luis Alfredo Loaiza
Fundamentación y Contexto
La integración de herramientas de inteligencia artificial (IA) en la investigación científica en Ciencias Sociales representa una transformación significativa en el diseño metodológico, el análisis de datos y la producción de conocimiento. Aunque las posibilidades que ofrecen estas herramientas son extensas, también surgen retos en cuanto al uso adecuado de plataformas específicas que garanticen un manejo ético, especialmente respecto a la protección de los datos de investigación. Es fundamental que el investigador asegure que su información no sea utilizada para alimentar modelos de inteligencia artificial, ni que datos privados sean compartidos a través de dichas plataformas.
Este curso está pensado para responder a las necesidades de formación de investigadores/as que quieran conocer, aprender y aplicar las herramientas de la IA en investigación social desde una perspectiva que conlleva su utilización de forma critica, ética y metodológicamente rigurosa.
A través del uso de plataformas como Rows y QInsights, que garantizan el resguardo de la información bajo estándares internacionales de protección de datos, se busca promover un enfoque riguroso y responsable en el análisis de datos cuantitativos y cualitativos del campo de las ciencias sociales.
El curso combina la apropiación práctica de herramientas de IA aplicadas en la investigación social con la reflexión sobre sus implicaciones éticas y epistemológicas, fortaleciendo competencias clave para utilizar la IA sin comprometer la confidencialidad ni la validez de los resultados.
Cabe agregar, que para este tipo de curso se requiere una alta inmersión en las plataformas de IA. Por ello, se ha optado por un enfoque didáctico que privilegia las prácticas interactivas que vinculan al estudiante en línea sincrónica, de modo de involucrarlo en su proceso de aprendizaje paso a paso.