III. Otras disposiciones. CONSEJO DE SEGURIDAD NUCLEAR. Convenios. (BOE-A-2024-277)
Resolución de 22 de diciembre de 2023, del Consejo de Seguridad Nuclear, por la que se publica el Convenio con la Fundación Ibercivis, para la ejecución del proyecto de innovación "Desarrollo de una red de ciencia ciudadana para la medida de la radiación gamma ambiental en España" (Openred).
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BOLETÍN OFICIAL DEL ESTADO
Jueves 4 de enero de 2024
Sec. III. Pág. 1539
gestión de popularidad. Todo este sistema de interacción queda recogido en un proceso
de siete fases que se resume a continuación:
– Fase 1: participación individual de los participantes en la resolución de la tarea sin
interacción con el resto.
– Fases 2, 3, 4 y 5: durante estas fases los participantes visualizarán las respuestas
de la fase anterior de cuatros vecinos, teniendo la posibilidad de ver sus respuestas,
copiarlas, modificarlas o quedarse con la suya propia. De este modo, las ideas
generadas y que se van generando viajan a través de la red entre los usuarios. Estas
ideas se van clasificando y obteniendo un indicador de popularidad interno basado en el
número de veces que son copiadas a través de una Inteligencia Artificial (IA). Al final de
la fase 5, se produce una extinción por parte de dicha IA de las ideas menos populares,
quedando únicamente el top 10 de respuestas.
– Fase 6: durante esta fase se muestra a todos los participantes el top 10 de
respuestas que han generado entre ellos. Así, los participantes aún podrán copiar y
modificar la respuesta o quedarse con la suya.
– Fase 7: en esta última fase, se actualizará el top 10 y se seguirá mostrando a
todos los participantes, pudiendo en esta ocasión copiar únicamente las respuestas o
mantener las propias.
Figura 6.
Portal de la herramienta ThinkHub
El hecho de que se muestre durante las fases 2, 3, 4 y 5 únicamente a cuatro
vecinos, evita la sobrecarga de información distribuyéndose ésta por toda la red. La
interacción online elimina turnos de palabra monopolizados. En lo que respecta al
indicador de popularidad de las respuestas, este tiene como finalidad aproximarse al
efecto del prestigio, el cual se ejecuta en segundo plano por parte de la IA entre las
fases 2, 3, 4 y 5, mostrando su efecto en la creación de un top 10 de respuestas en las
fases 6 y 7. El efecto de prestigio o la presencia de líderes puede tener en los contextos
de interacción efectos positivos, por ejemplo, reduciendo y seleccionado información en
pro de un consenso, actuando como elemento facilitador. Sin embargo, también, este
consenso puede ir hacia respuestas de poca calidad y de gran confianza cuando son
avaladas por los líderes.
Igualmente, la presencia de indicadores de calidad de las respuestas o del prestigio
de los emisores en las fases iniciales o intermedias de la interacción, puede reducir la
producción de nuevas respuestas. En el caso de Thinkhub, el prestigio se genera a partir
de la popularidad de las respuestas, creado a partir de la frecuencia de aparición de las
mismas en la red, bien por elaboración común, posible en respuestas cerradas, bien por
copia de otros miembros de la red. Es decir, el prestigio se iguala a la popularidad.
cve: BOE-A-2024-277
Verificable en https://www.boe.es
Núm. 4
Jueves 4 de enero de 2024
Sec. III. Pág. 1539
gestión de popularidad. Todo este sistema de interacción queda recogido en un proceso
de siete fases que se resume a continuación:
– Fase 1: participación individual de los participantes en la resolución de la tarea sin
interacción con el resto.
– Fases 2, 3, 4 y 5: durante estas fases los participantes visualizarán las respuestas
de la fase anterior de cuatros vecinos, teniendo la posibilidad de ver sus respuestas,
copiarlas, modificarlas o quedarse con la suya propia. De este modo, las ideas
generadas y que se van generando viajan a través de la red entre los usuarios. Estas
ideas se van clasificando y obteniendo un indicador de popularidad interno basado en el
número de veces que son copiadas a través de una Inteligencia Artificial (IA). Al final de
la fase 5, se produce una extinción por parte de dicha IA de las ideas menos populares,
quedando únicamente el top 10 de respuestas.
– Fase 6: durante esta fase se muestra a todos los participantes el top 10 de
respuestas que han generado entre ellos. Así, los participantes aún podrán copiar y
modificar la respuesta o quedarse con la suya.
– Fase 7: en esta última fase, se actualizará el top 10 y se seguirá mostrando a
todos los participantes, pudiendo en esta ocasión copiar únicamente las respuestas o
mantener las propias.
Figura 6.
Portal de la herramienta ThinkHub
El hecho de que se muestre durante las fases 2, 3, 4 y 5 únicamente a cuatro
vecinos, evita la sobrecarga de información distribuyéndose ésta por toda la red. La
interacción online elimina turnos de palabra monopolizados. En lo que respecta al
indicador de popularidad de las respuestas, este tiene como finalidad aproximarse al
efecto del prestigio, el cual se ejecuta en segundo plano por parte de la IA entre las
fases 2, 3, 4 y 5, mostrando su efecto en la creación de un top 10 de respuestas en las
fases 6 y 7. El efecto de prestigio o la presencia de líderes puede tener en los contextos
de interacción efectos positivos, por ejemplo, reduciendo y seleccionado información en
pro de un consenso, actuando como elemento facilitador. Sin embargo, también, este
consenso puede ir hacia respuestas de poca calidad y de gran confianza cuando son
avaladas por los líderes.
Igualmente, la presencia de indicadores de calidad de las respuestas o del prestigio
de los emisores en las fases iniciales o intermedias de la interacción, puede reducir la
producción de nuevas respuestas. En el caso de Thinkhub, el prestigio se genera a partir
de la popularidad de las respuestas, creado a partir de la frecuencia de aparición de las
mismas en la red, bien por elaboración común, posible en respuestas cerradas, bien por
copia de otros miembros de la red. Es decir, el prestigio se iguala a la popularidad.
cve: BOE-A-2024-277
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