El creciente uso de la inteligencia artificial (IA) en la investigación, con especial enfoque en su aplicación en las revisiones sistemáticas y meta-análisis. Se analizan las herramientas de IA más relevantes para investigadores, sus ventajas y limitaciones, así como su impacto en la construcción del consenso científico y la reputación digital. Este enfoque innovador proporciona herramientas avanzadas para la organización, clasificación y gestión de grandes volúmenes de datos, optimizando así el rigor y la eficiencia de la investigación científica.
Contenido en el marco de la décima edición del Posdoctorado en Psicología con Orientación en Metodología de la Investigación de Revisión, donde el Dr. Antonio Martín Román abordó la temática.
Elección del tema de investigación
Elegir un tema de investigación adecuado es crucial para el éxito a largo plazo. Se sugiere seleccionar un tema que sea original, especial y significativo en lo personal. Aquí un ejemplo alineado con las perspectivas teóricas y prácticas de la psicología y la logoterapia .
Por ejemplo, la investigación sobre neurosis noógena, un concepto clave en la escuela vienesa de psicoterapia, puede ser más específica y relevante que estudiar la depresión de manera general (Frankl, 2013).
Importancia de las Palabras Clave
La selección adecuada de palabras clave es esencial para una revisión sistemática efectiva. Un rango óptimo de resultados debería estar entre 15 y 50 resúmenes por búsqueda en cada base de datos. Además, es importante identificar terminología precisa tanto en lenguaje académico como no académico para obtener resultados pertinentes y exhaustivos (Hart, 2018).
Revisiones sistemáticas y meta-análisis con IA
La IA se ha convertido en una herramienta invaluable para los investigadores, especialmente en el ámbito de las revisiones sistemáticas y meta-análisis (Bramer et al., 2017). Herramientas como Research Rabbit, Connected Papers, Consensus y Elicit permiten:
- Organizar, clasificar y gestionar grandes conjuntos de datos: La IA puede ayudar a organizar información relevante para una investigación, facilitando el proceso de selección de artículos y la identificación de tendencias en los campos de estudio (Peters et al., 2015).
- Analizar citas y referencias: La IA puede identificar estudios altamente citados y proporcionar enlaces directos a los trabajos referenciados, simplificando el proceso de búsqueda y análisis de la información (Wallace et al., 2020).
- Visualizar redes de citaciones y colaboraciones: La IA facilita la creación de mapas visuales de conexiones entre artículos, permitiendo comprender la estructura de la literatura y la evolución de un tema (van Eck & Waltman, 2014).
- Extraer datos relevantes de los estudios: La IA puede automatizar la extracción de datos de los estudios, ahorrando tiempo y esfuerzo en la fase de recolección de información (O’Mara-Eves et al., 2015).
Algunas de las herramientas IA más relevantes para revisiones sistemáticas y meta-análisis
- Research Rabbit: Permite explorar artículos relacionados a partir de un documento inicial, facilitando la búsqueda de investigaciones relevantes. Ofrece visualizaciones de redes de citaciones y colaboraciones, así como notificaciones de nuevos trabajos relacionados con los intereses del investigador (Smith et al., 2021).
- Consensus: Resume rápidamente la evidencia disponible sobre un tema, proporcionando una visión general de los hallazgos sin necesidad de leer cada artículo en detalle. Ofrece herramientas para evaluar la calidad de los estudios incluidos, lo cual es crucial para la integridad de una revisión sistemática (Consensus, 2020).
- Connected Papers: Genera un mapa visual de artículos relacionados, facilitando la identificación de investigaciones relevantes y la comprensión de cómo se conectan entre sí (Research Rabbit, 2021).
- Elicit: Permite formular preguntas de investigación y recibir respuestas basadas en la evidencia disponible en la literatura científica. Automatiza la extracción de datos relevantes de los estudios, ahorrando tiempo en la fase de recolección de información (Elicit, 2021).
Limitaciones de las herramientas IA revisiones sistemáticas y meta-análisis
Es importante destacar que las herramientas de IA tienen limitaciones. Algunos puntos a considerar son:
- Cobertura incompleta: La IA puede no incluir todos los artículos relevantes debido a limitaciones en su base de datos o algoritmos de búsqueda (Bramer et al., 2017).
- Dependencia de documentos seminales: La eficacia de la IA para descubrir nuevos artículos depende en gran medida de los documentos iniciales seleccionados (Wallace et al., 2020).
- Interfaz compleja: La visualización de redes puede ser compleja y difícil de interpretar para algunos usuarios, lo que podría resultar en la omisión de artículos importantes (van Eck & Waltman, 2014).
- Resúmenes automatizados: Los resúmenes generados automáticamente pueden no captar todas las sutilezas o contextos importantes de los estudios (Hart, 2018).
- Calidad variable de la evidencia: La IA puede incluir estudios de calidad variable sin una evaluación crítica adecuada, lo que puede afectar la calidad del meta-análisis (O’Mara-Eves et al., 2015).
- Interpretación de consenso: La identificación de consenso puede no ser precisa si la herramienta no capta adecuadamente la diversidad de opiniones o resultados en la literatura (Smith et al., 2020).
- Sesgo en la selección de estudios: Las herramientas de IA pueden introducir sesgos dependiendo de cómo priorizan y presentan los resultados, lo que puede afectar la representatividad de la literatura seleccionada (Bramer et al., 2017).
- Falta de evaluación crítica: La automatización puede no reemplazar la necesidad de una evaluación crítica y cualitativa de los estudios, especialmente en cuanto a la calidad y la validez interna de los mismos (O’Mara-Eves et al., 2015).
- Dependencia de algoritmos: La eficacia de las herramientas de IA depende de la precisión y el desarrollo de sus algoritmos, que pueden tener limitaciones en la interpretación y conexión de datos complejos (Wallace et al., 2020).
- Interfaz de usuario: La facilidad de uso y la capacidad para interpretar los resultados visualizados pueden variar, afectando la capacidad del investigador para realizar una revisión exhaustiva (van Eck & Waltman, 2014).
- Cobertura y actualización: Las bases de datos de las herramientas de IA pueden no estar completas o actualizadas en comparación con otras bases de datos específicas (Bramer et al., 2017).
- Filtros limitados: Los filtros disponibles pueden no ser suficientes para realizar búsquedas altamente específicas necesarias para algunos temas de investigación (Hart, 2018).
- Algoritmo de relevancia: La relevancia de los resultados de búsqueda depende de los algoritmos de IA, que pueden no siempre alinearse perfectamente con las necesidades del investigador (Wallace et al., 2020).
Espacios digitales y la construcción del consenso científico:
La importancia de la presencia digital de los investigadores, destacando la construcción de la identidad digital y la reputación digital. Se sugiere que la participación en redes sociales científicas, repositorios y otros espacios de divulgación digital es fundamental para construir el consenso científico y aumentar la visibilidad del trabajo del investigador
Conclusión
La IA se ha convertido en una herramienta poderosa para los investigadores, ofreciendo nuevas posibilidades para la organización, análisis y gestión de información. Las herramientas de IA se complementan con métodos tradicionales de investigación, pero es fundamental tener en cuenta sus limitaciones y utilizarlas de forma responsable. La construcción de una identidad digital sólida y la participación en espacios digitales como redes sociales científicas y repositorios es crucial para la visibilidad y el impacto del trabajo del investigador .
Recomendaciones
- Aprender a utilizar las herramientas de IA con responsabilidad y consciencia de sus limitaciones (Bramer et al., 2017).
- Combinar la IA con métodos tradicionales de investigación para obtener resultados más completos y precisos (Higgins & Green, 2011).
- Construir una identidad digital sólida y participar en espacios digitales para aumentar la visibilidad y el impacto del trabajo (Martín Román, 2023).
- Fomentar el debate sobre el uso responsable de la IA en la investigación y sus implicaciones éticas (Hart, 2018).
La mente no es un vaso para ser llenado, sino un fuego para ser encendido.
Plutarco
Esta frase nos recuerda la importancia de la curiosidad, la creatividad y la búsqueda constante del conocimiento como motores fundamentales de la investigación.
Referencias
Consensus. (2020). Herramientas de IA para la investigación. Recuperado de sitio web.
Elicit. (2021). IA para la extracción de datos. Recuperado de sitio web.
Frankl, V. (2013) El hombre en busca de sentido. Barcelona: Herder
Cómo citar este artículo:
Román, A. M. (2024). Inteligencia artificial en la investigación: herramientas y posibilidades. [Día, Mes, Año de la consulta en línea]
