Reseña

La integración de la inteligencia artificial (IA) en los métodos de investigación cuantitativa en su mayoría crea oportunidades innovadoras para el análisis de datos y plantea desafíos éticos y deontológicos que deben ser abordados. A medida que los investigadores adopten herramientas basadas en IA, será esencial implementar un marco moral que regule la práctica e integridad de la investigación. En este libro se analizan las preocupaciones éticas más factibles al recopilar datos y la transparencia al utilizar algoritmos, así como los problemas con la privacidad y el consentimiento basados en la inteligencia artificial (IA).

La recolección de datos es un componente central de la investigación cuantitativa, especialmente con IA y plantea preguntas sobre cómo son recopilados y para qué se utilizan. Los investigadores deberían asegurarse de que los métodos de recolección sean justos y equitativos, lo que implica mantener un equilibrio sin prejuicios que puedan influir en la distorsión de los resultados. Los investigadores también son responsables de desarrollar algoritmos que no perpetúen desigualdades sociales o raciales, y deben muestrear demográficamente a la población de estudio de manera justa y equitativa. Además, deben ser conscientes de la fuente de datos que se usa y del impacto que puede tener en las comunidades a las que se refieren.

La transparencia, un principio esencial de la ética de la investigación, es difícil de definir cuando se trata de algoritmos de IA, pero es una mejor práctica esencial. Aun así, podría haber situaciones debido a algoritmos no revelados en las que los participantes y la comunidad en general no puedan confiar en el proceso, lo que obstruye la capacidad de la validez interna del análisis. Los investigadores deberían asumir la responsabilidad de sus hallazgos y las responsabilidades de su trabajo de investigación.