La innovación y la investigación están a la cabeza de la agenda política de los países desarrollados y en desarrollo. Esto se ha dado especialmente en estos tiempos de crisis y reestructuración. La competencia global presiona a las empresas y regiones para mejorar su competitividad a través del conocimiento, las altas habilidades y la investigación.
La forma en que las personas comparten detalles íntimos y realizan tareas como citas, compras y solicitudes de empleo es muy diferente a la de las generaciones anteriores. Ahora, las preferencias, opiniones y actividades de uno se comparten habitualmente con un grupo de amigos con los que pueden o no encontrarse si no fuera por la red social.
En particular, hay tres áreas clave de cambio rápido que probablemente conduzcan a un cambio sistémico en la ciencia, con las oportunidades y amenazas derivadas. El crecimiento de la autoría, la explosión de la publicación y la disponibilidad de datos, son estas tres áreas resaltantes.
Ciencia 2.0 e Investigación
Las tres tendencias descritas anteriormente y la forma en que podrían afectar las reglas del juego, pueden verse como tres dimensiones de cambio. Las mismas a su vez tienen un gran impacto en la cantidad y la naturaleza misma de la ciencia. Los filtros y servicios confiables deberán ayudar a los lectores a dar sentido al contenido abrumador. El filtrado dependerá de los sistemas de gestión de reputación que ayudarán a los lectores a examinar el contenido. Un nuevo modelo se basará en referencias reales y enlaces a contribuciones.
La reputación se convertirá en el recurso más preciado, generando atención, poder y financiación. Los sistemas de gestión de la reputación serán cruciales:. Están surgiendo nuevos enfoques, más abiertos, flexibles y transparentes, basados en datos implícitos y explícitos. Contienen enlaces entrantes, visitas a páginas o calificaciones. Sin embargo, ningún modelo claro ya está a la vista. De hecho, los sistemas actuales se pueden jugar.
Sin duda, será un “modelo en evolución” para la gestión de la reputación, basado en datos cualitativos y cuantitativos, que resaltará un contraste con el modelo existente de “factor de impacto”. Es muy posible que se desarrolle un sistema de gestión de la reputación de un tercero, que evalúa y califica a los investigadores de forma dinámica. Esto incluye aportes cualitativos y cuantitativos, énfasis en el análisis de la red, datos implícitos y explícitos. Los índices existentes seguirán siendo importantes, pero serán más abiertos y transparentes, gracias a la diversificación de la publicación y el acceso a los comentarios de los lectores.
El crecimiento de los datos y el procesamiento
El panorama de datos se transforma debido a las principales tendencias interrelacionadas. El costo para acceder a los datos se ha reducido drásticamente. Gran parte de las estadísticas útiles y los datos más generales de la investigación ahora se publican y son de libre acceso en formato sin formato en la Web.
La nueva disponibilidad de grandes cantidades de datos, junto con las herramientas estadísticas para analizar estos números, ofrece una forma completamente nueva de entender el mundo. La correlación reemplaza la causalidad, y la ciencia puede avanzar incluso sin modelos coherentes, teorías unificadas o realmente ninguna explicación mecanicista en absoluto.
Verdaderamente, la naturaleza de la ciencia se ve afectada por nuevas posibilidades.
Funciones sociales agregadas a sitios no sociales
Estas reseñas de clientes aportan información valiosa que las personas buscan, y las escriben los usuarios de forma gratuita simplemente por el deseo de compartir sus experiencias con un producto o servicio con otros. La calidad y el valor de cada revisión están determinados por otros usuarios, quienes los califican en función de si encontraron o no útiles los comentarios, ignorando la información inútil o no relevante, llevándolos al final de la página.
Los sitios web no minoristas de interés especial también han implementado funciones de redes sociales para ampliar su atractivo: un ejemplo es Allrecipes.com. Esta es una comunidad de 10 millones de cocineros que comparten ideas y recetas entre sí. Además de intercambiar recetas con otros a través del sitio web, los usuarios pueden calificar y publicar reseñas de recetas que han probado, y proporcionar sugerencias sobre cómo mejorarlas o alterarlas.
Según el sitio web, “Las calificaciones y reseñas son un recurso valioso para nuestra comunidad porque muestran cómo se sienten los miembros y sus familias acerca de una receta. ¿La receta entusiasma a la gente, o al contrario, nunca se vuelve a hacer? Tu opinión cuenta “. Esta retroalimentación se utiliza para evaluar y clasificar recetas en función de cuán exitosamente pasaron por el “proceso editorial” del sitio y en qué medida fueron aprobados por los miembros del mismo, lo que podría dar lugar a que reciban el estado “Aprobado por Kitchen” que es comparable al sistema de nominación “buen artículo” de Wikipedia.
Arte social
Los artistas usan la Web social para compartir su arte, ya sea arte visual en sitios como deviantART, videoarte en YouTube, arte musical en YouTube o iTunes, o arte físico, como publicar y vender artículos hechos a mano en Craigslist. Los artistas eligen publicar su arte en línea para que puedan obtener críticas sobre su trabajo, así como tener la satisfacción de saber que otros pueden experimentar y disfrutar su trabajo. Estas herramientas permiten compartir fácilmente el arte y ampliar la discusión entre artistas y público y obtener datos relevantes.
Crowdsourcing como forma de Investigación
El crowdsourcing se ha convertido en una de las formas en que la Web social se puede utilizar en esfuerzos de colaboración, particularmente en los últimos años, con el inicio de la web semántica y la Web 2.0. Las aplicaciones web modernas tienen las capacidades para las técnicas de crowdsourcing y, en consecuencia, el término ahora se usa exclusivamente para actividades basadas en la web. Los ejemplos incluyen sitios como SurveyMonkey.com y SurveyU.com; por ejemplo, SurveyMonkey permite a los usuarios administrar encuestas a una lista de contactos que administran, luego recopilar y analizar datos de respuesta utilizando las herramientas básicas proporcionadas en el sitio web y finalmente exportar estos resultados una vez que hayan terminado.
Los investigadores utilizan el crowdsourcing para emular un grupo focal tradicional, pero en una atmósfera menos costosa y menos íntima. Debido a la naturaleza de la Web social, las personas se sienten más abiertas a expresar cuáles son sus pensamientos sobre el tema de discusión sin sentir que el resto del grupo los examinará con tanta atención en comparación con un entorno tradicional. Internet sirve como una especie de biombo, ayudando a evocar los comentarios más puros de los participantes en el grupo, ya que elimina gran parte de la mentalidad de muchedumbre.
Proyectos de software basados en la comunidad
Mediante el uso de la Web social, muchos desarrolladores de software optan por participar en proyectos de software de código abierto basados en la comunidad, así como en proyectos de piratería de software patentado, modificaciones del kernel y puertos freeware de juegos y software. Las iteraciones de Linux son ejemplos perfectos de cuán efectivo y eficiente puede ser este tipo de colaboración para la investigación.
El sistema operativo Android de Google es otro ejemplo, ya que muchos codificadores trabajan en la modificación de los núcleos de hardware y ROM existentes para crear formas personalizadas de una versión de Android lanzada. Estos esfuerzos de colaboración para Android tienen lugar típicamente a través de xda-developers en los foros de Android ( androidforums.com.)
Desarrollo de aplicaciones móviles
La mayoría de las aplicaciones móviles modernas, e incluso las aplicaciones de navegador, provienen de kits de desarrollo de software lanzados para desarrolladores. Los desarrolladores crean sus aplicaciones y las comparten con los usuarios a través de “mercados de aplicaciones”. Los usuarios pueden comentar sus experiencias con las aplicaciones, permitiendo que todos los usuarios vean los comentarios de los demás, y así tener una mejor comprensión de lo que se espera de la aplicación. Por lo general, también hay una calificación de un sistema además de los comentarios.
Las aplicaciones web sociales para dispositivos móviles se crean utilizando varias API (interfaz de programación de aplicaciones (del inglés API: Application Programming Interface). Estas API permiten la interacción e interconexión de datos en una base de datos social, ya sea Facebook, Twitter o cuenta de Google, creando así una red literal de conexiones de datos. Estas aplicaciones se suman a la experiencia del usuario específica de la aplicación misma. Los ejemplos incluyen TweetDeck y Blogger.
El mundo real y las nuevas formas de investigación
Muchos sitios web sociales utilizan la interacción social en línea para crear un puente hacia la interacción en la vida real. Las relaciones se forman entre individuos a través de Internet y luego se vuelven más personales a través de otras formas de comunicación. Un ejemplo de este tipo de interacción se encuentra en eBay: con más de 94 millones de usuarios activos en todo el mundo, eBay es el mercado en línea más grande del mundo, donde cualquiera puede comprar y vender prácticamente cualquier cosa.
Este sitio web permite a las personas vender artículos y otros para ofertar por estos artículos. Al final de la subasta, el comprador paga al vendedor; el comprador luego envía el producto comprado al ganador de la subasta. La relación comienza en Internet, pero se extiende a la interacción de la vida real. Y se pueden obtener datos muy interesantes.
Conclusiones
En varios dominios científicos, incluidas las ciencias “duras”, está surgiendo un nuevo tipo de prueba científica que compite con las metodologías experimentales tradicionales que la ciencia ha estado apoyando y desarrollando durante siglos. Las competencias actuales en minería de datos, puente de bases de datos y análisis algorítmico matemático parecen permitir un modelo competitivo de investigación científica, basado más bien en correlaciones y resultados probabilísticos desarrollados mediante el uso de macro bases de datos heterogéneas, en lugar de la experimentación tradicional. Esta parece ser una nueva forma de crear ciencia y de impulsar la investigación. En Online-tesis.com, impulsamos ampliamente la Ciencia 2.0.
Básicamente, hay una gran cantidad de datos oficiales y no oficiales, así como herramientas de procesamiento de datos. Ambos brindarán nuevas oportunidades a varios actores en los procesos de producción y publicación de la ciencia.
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Referencias Bibliográficas
Mooney and S. Kirshenbaum, 2009. Unscientific America: How scientific illiteracy threatens our future. New York: Basic Books.
Nielsen, 2008. “The future of science,” at http://michaelnielsen.org/blog/the-future-of-science-2/.
Osimo, 2009. “A short history of eGovernment: From cool projects to policy impact,” In: J. Gøtze and C.B. Pedersen. State of the eUnion: Government 2.0 and onwards, at http://gotze.eu/writings/book20.
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