RQ 5: Considerações Éticas de Cientometria, Webometria e Bibliometria com IA

Tabela de links

Resumo e introdução

Materiais e métodos

Resultados

RQ 1: IA e cienciometria

RQ 2: IA e webometria

RQ 3: IA e bibliometria

Discussão

RQ 4: Futuro da Cienciometria, Webometria e Bibliometria com IA

RQ 5: Considerações Éticas de Cientometria, Webometria e Bibliometria com IA

Conclusão, Limitações e Referências

RQ 5: Considerações Éticas de Cientometria, Webometria e Bibliometria com IA

Além dos aspectos positivos assim delineados, no entanto, o uso da inteligência artificial (IA) na cienciometria, na webometria e na bibliometria levanta importantes considerações éticas que devem ser cuidadosamente abordadas.

Os algoritmos de IA geralmente exigem acesso a grandes quantidades de dados, incluindo informações pessoais e confidenciais [73]. É crucial garantir que sejam implementadas medidas adequadas de proteção de dados para salvaguardar a privacidade e impedir o acesso não autorizado [74]. Devem ser empregadas técnicas de anonimato e criptografia de dados, e a conformidade com os regulamentos relevantes de proteção de dados deve ser seguida [75].

Os algoritmos de IA podem ser propensos, voluntária ou inadvertidamente, a preconceitos, o que pode resultar em resultados injustos ou discriminatórios [17, 76]. É importante garantir que os modelos de IA sejam treinados em conjuntos de dados diversos e representativos para evitar a perpetuação dos preconceitos existentes [77]. O monitoramento e a auditoria regulares dos sistemas de IA devem ser realizados para identificar e resolver quaisquer preconceitos que possam surgir [78].

Às vezes, os algoritmos de IA podem ser complexos e opacos, dificultando a compreensão de como eles chegam às suas decisões [79]. Assim, é importante promover transparência e explicabilidade nos modelos de IA utilizados em cienciometria, webometria e bibliometria. Pesquisadores e usuários devem ter acesso a informações sobre os dados utilizados, os algoritmos empregados e os processos de tomada de decisão dos sistemas de IA [76, 79].

À medida que os sistemas de IA se tornam mais autónomos, é essencial estabelecer linhas claras de responsabilização e responsabilidade [80]. Os programadores, investigadores e utilizadores devem estar conscientes dos seus papéis e responsabilidades para garantir a utilização responsável e ética da IA nestes domínios. Isto inclui abordar quaisquer potenciais preconceitos, erros ou consequências não intencionais que possam surgir do uso da IA.

Nos casos em que estão envolvidos dados pessoais, é crucial obter o consentimento informado dos indivíduos [78]. Os investigadores e as organizações devem ter processos robustos de gestão de consentimento para garantir que os indivíduos compreendem como os seus dados serão utilizados e têm a capacidade de fornecer ou retirar o consentimento.

Além disso, a utilização da IA na cientometria, na webometria e na bibliometria pode ter implicações para o emprego e para a sociedade como um todo. É importante considerar o impacto potencial no emprego, na distribuição de recursos e nas implicações sociais mais amplas. Devem ser tomadas medidas para mitigar quaisquer efeitos negativos e garantir uma transição justa e equitativa. A monitorização e avaliação regulares dos sistemas de IA devem ser realizadas para avaliar o seu desempenho, identificar quaisquer preconceitos ou preocupações éticas e fazer as melhorias necessárias. Este processo contínuo de monitorização e avaliação deve envolver colaboração interdisciplinar e envolvimento com as partes interessadas.

A abordagem destas considerações éticas requer uma abordagem multidisciplinar que envolva investigadores, decisores políticos, especialistas em ética e partes interessadas de vários domínios. O diálogo aberto, a transparência e a avaliação contínua são essenciais para garantir que a IA seja utilizada de forma responsável e ética na cienciometria, na webometria e na bibliometria.