El Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades financia once nuevas investigaciones de la UOC sobre la digitalización de la sociedad

Agencia Estatal de Investigación, por medio del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, ha resuelto la financiación que otorga con sus planes nacionales de I+D+i a nuevos proyectos de investigación. En esta ocasión, la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) ha obtenido más de 600.000 euros para desarrollar once proyectos gracias a la convocatoria orientada a Retos de Investigación, para contribuir a la solución de problemas sociales, económicos y tecnológicos, y a la orientada a Generación de Conocimiento, que promueve proyectos de investigación motivados por la curiosidad científica, impulsando conocimiento científico-tecnológico de calidad que repercuta en mejoras sociales. En las dos convocatorias anteriores, en cada una habían sido financiados siete proyectos de investigación de la UOC.

5G para la digitalización de la industria

Un proyecto coordinado por Xavier Vilajosana, catedrático e investigador líder del grupo Wireless Network (WiNE), adscrito al Internet Interdisciplinary Institute (IN3), estudiará el desarrollo tecnológico para favorecer la digitalización de los procesos industriales. «Es posible mejorar los procesos industriales con soluciones actuales de software y otras alternativas procedentes del ámbito de la telecomunicación», apunta Vilajosana. El proyecto Adaptación de las tecnologías 5G y alternativas para soportar la digitalización de la industria (SPOTS) se centra en el desarrollo de tecnologías inalámbricas de alta fiabilidad, en línea con los desarrollos actuales promovidos bajo el paraguas de la era 5G, para consolidar la digitalización industrial; por ejemplo, para nuevas aplicaciones en la robótica. SPOTS espera demostrar con prototipos funcionales sus resultados, centrándose también en la transferencia industrial mediante una red de empresas del territorio.

Internet autogestionada

Desde hace un tiempo existe la posibilidad de tener acceso a internet por medio de redes de datos de propiedad comunitaria. Estas redes son un modelo emergente de sistemas descentralizados y autogestionados. Como muestra de ello, existe el proyecto guifi.net, una red de telecomunicaciones abierta y libre, basada en un modelo de economía colaborativa, en la que sus usuarios comparten sus recursos. La filosofía radica en facilitar el acceso a la red a otros usuarios, favoreciendo especialmente a los que se encuentran en zonas sin suficiente cobertura por parte de las compañías comerciales. Sin embargo, «las infraestructuras formadas por componentes aportados voluntariamente, como estas redes comunitarias, tienen características específicas que pueden afectar a su confiabilidad y a la calidad del servicio», apunta Joan Manuel Marquès. El investigador del grupo Internet Computing & Systems Optimization (ICSO), adscrito al IN3, lidera el proyecto Métodos de asignación para mejorar la calidad del servicio en sistemas de propiedad comunitaria (AMICS), que tiene por objeto estudiar y proponer metodologías de asignación de datos, aprovechando así los recursos que comparten sus usuarios y mejorando el acceso y uso de estas redes en común.

Resiliencia urbana y riesgos hidroclimáticos

El estudio de las ciudades resilientes se ha popularizado durante los últimos años. La resiliencia implica que son urbes que se adaptan a los grandes cambios y son capaces de recuperarse de las crisis y evitar que se repitan, como pueden ser los efectos del cambio climático o las catástrofes naturales. «Sin embargo, existe escasa investigación crítica que entienda las inesperadas implicaciones de los planes de resiliencia diseñados de arriba hacia abajo, especialmente para las poblaciones urbanas más vulnerables, así como las capacidades de transformación de las iniciativas de abajo a arriba», apuntan Isabel Ruiz Mallén, investigadora Ramón y Cajal, y Hug March, profesor agregado de los Estudios de Economía y Empresa de la UOC. El proyecto RESCITIES, La ecología política de la resiliencia urbana a los eventos hidroclimáticos en España, liderado por Ruiz Mallén y March, del grupo de investigación Urban Transformation and Global Change Laboratory (TURBA), adscrito al IN3, realizará una aproximación, mediante la denominada ecología política urbana, al análisis de estrategias de resiliencia aplicadas a las ciudades de Barcelona y Sevilla. La ecología política urbana se centra en el análisis del cambio socioambiental y de los modelos de las urbes sostenibles mediante la acción política, asegurando que la posibilidad de conseguir sus metas depende de las relaciones de poder. RESCITIES analizará cómo impulsar la participación ciudadana en el diseño de soluciones para las ciudades frente a sus retos. El proyecto se centrará en el análisis de los riesgos hidroclimáticos y sus implicaciones para la población en los casos de Barcelona y Sevilla, y su relación con las políticas frente al cambio climático y de transformación socioambiental.

Redes sociales para estimular la participación ciudadana de los jóvenes

«Internet es un canal más afín a las necesidades socioculturales de los jóvenes, con un menor control por parte de sus padres que otros medios», señala Daniel Aranda, subdirector de investigación de los Estudios de Ciencias de la Información y de la Comunicación de la UOC. En este contexto, el proyecto Educación social digital (ESD), dirigido por Aranda, investigador del grupo Aprendizajes, Medios de Comunicación y Entretenimiento (GAME), explorará cómo el uso de internet y de las redes sociales puede promover la participación política de los jóvenes, favoreciendo su implicación y compromiso político y social. La investigación quiere impulsar la educación social digital de los jóvenes en su tiempo libre y en espacios e instituciones de educación no formal, enriqueciendo sus competencias y habilidades. Uno de los principales objetivos del proyecto es el desarrollo de la capacidad crítica y analítica digital de los jóvenes, estimulando su participación ciudadana.

Aprovechar el retorno recibido para fomentar el aprendizaje

Para garantizar el aprendizaje, los estudiantes reciben un retorno (feedback) por parte del profesorado respecto a la actividad que han realizado, en torno a los resultados, inquietudes o dudas generados. Sin embargo, diversos estudios apuntan que «los estudiantes no desempeñan un papel activo en estos procesos de feedback necesarios para la construcción del conocimiento», indica Teresa Guasch, directora de los Estudios de Psicología y Ciencias de la Educación de la UOC. El proyecto ON-Feed, Involucrar a los estudiantes con el feedback dialógico para aprender en entornos virtuales —liderado por Guasch, investigadora cocoordinadora del grupo Feed2Learn, junto con la profesora Anna Espasa— tiene como objetivo analizar las causas de esta falta de motivación de los estudiantes a la hora de abordar el retorno que reciben del profesorado. Mediante este proyecto se espera capacitar a los estudiantes sobre cómo aprovechar este retorno e interactuar a partir de él, fomentar su participación, reducir el abandono en el ámbito universitario y facilitar una herramienta de decisión para los docentes sobre este retorno en entornos virtuales.

Las correcciones en el estudio de idiomas

El proyecto Optimización del aprendizaje de idiomas en línea a través de comentarios correctivos orales (TECSLA), coordinado por Gisela Grañena, profesora del Centro de Idiomas Modernos de los Estudios de Artes y Humanidades e investigadora líder del Laboratorio de investigación sobre adquisición de segundas lenguas mediada por tecnología (TechSLA Lab), junto con Laia Canals, Aleksandra Malicka y Yucel Yilmaz, estudia la efectividad del retorno o feedback correctivo —es decir, la corrección y los comentarios del profesorado con respecto a una actividad realizada por los estudiantes en modalidad oral— en el aprendizaje de idiomas. Teniendo en cuenta que, según Grañena, «el feedback que se proporciona inmediatamente después de un error tiende a ser más efectivo» y que «las condiciones del aprendizaje en línea en un contexto como el de la UOC no permiten proporcionar un retorno inmediato sino diferido», TECSLA analizará el denominado retorno inmediato diferido, es decir, el que recrea las condiciones de inmediatez de un contexto síncrono, pero que en la realidad es asíncrono. El proyecto tiene previsto examinar otros factores que pueden influir en la efectividad del retorno e interactuar con la sincronización o asincronización, como el tipo de corrección (retorno más implícito o explícito), la modalidad (escrito u oral) y las diferencias individuales cognitivas de los estudiantes. El equipo investigador espera poder contribuir a la mejora del diseño de los cursos y la teoría del aprendizaje de idiomas de forma virtual.

Estudio de la sociedad como ecosistema en red

El estudio de los sistemas complejos, es decir, los formados por un amplio número de partículas que interaccionan entre sí, se ha convertido en un incipiente ámbito de investigación transversal. Su importancia no solo radica en la comprensión de ciertos fenómenos físicos, sino también en su influencia en disciplinas como la ecología, la biología, la economía, la sociología o la ingeniería. Es el caso de la denominada ecología humana computacional, es decir, el funcionamiento de la sociedad entendido como un ecosistema que condiciona, por ejemplo, el tráfico de las grandes ciudades. «Faltan aspectos fundamentales para entender cómo los sistemas en red nacen, crecen y funcionan», apunta Javier Borge. El proyecto Patrones híbridos en redes uni- y multicapa complejas: teoría y aplicaciones (HYPAT), coordinado por Borge, investigador líder del grupo Sistemas Complejos (CoSIN3), adscrito al IN3, analizará los patrones que determinan fenómenos relacionados con la población humana. El proyecto se propone diseñar metodologías que faciliten la comprensión del funcionamiento en red de la sociedad, así como el estudio de otros sistemas complejos relacionados.

Marco legal en el uso de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial brinda beneficios sociales en múltiples sectores, pero la falta de un marco legal adecuado puede tener implicaciones en nuestros derechos fundamentales y libertades. «Se pueden producir abusos contra la privacidad y los derechos de protección de datos, lo que provocará una falta de seguridad jurídica», apuntan Raquel Xalabarder, catedrática y directora de los Estudios de Derecho y Ciencia Política de la UOC, y Miquel Peguera, profesor de estos mismos estudios. El proyecto Derecho e Inteligencia Artificial (LAI), impulsado por Xalabarder y Peguera —coordinadora e investigador, respectivamente, del grupo Derecho de Internet (DDI)—, tiene el objetivo de presentar propuestas legislativas y políticas que aborden los riesgos del uso inapropiado de esta tecnología. Entre otros puntos, se propone analizar los límites del marco legal actual para el uso de sistemas de minería de texto y datos impulsados con inteligencia artificial, así como otras formas de procesar y explotar conjuntos de datos para fines socialmente beneficiosos, y proponer recomendaciones legislativas. El equipo investigador estudiará los riesgos del uso de la inteligencia artificial desde diversas perspectivas, entre ellas desde el punto de vista de la propiedad intelectual, así como de la protección de la privacidad, especialmente en el caso de la toma de decisiones automatizadas.

Mejorar la clasificación digital automática de las emociones

Tecnologías digitales como la visión por computador aplicada al reconocimiento de objetos, la vigilancia, el reconocimiento facial o los sistemas de diagnosis médica automatizada están en auge. Actualmente el paradigma dominante es el uso de técnicas de aprendizaje profundo (deep learning), que en muchos casos obtienen resultados próximos a los de las capacidades humanas. Pero estos métodos proporcionan solamente una respuesta relacionada con la tarea que hay que realizar, por ejemplo, saber de quién es un rostro o si en una imagen se pueden encontrar células cancerosas. Las aplicaciones reales necesitan más información, en especial algún tipo de medida de incertidumbre, es decir, cómo de seguro está el sistema, y de interpretación, esto es, el porqué. «Por ejemplo, no es suficiente con que una aplicación médica automatizada nos proponga como salida que un paciente puede padecer un cáncer al analizar una imagen de escáner. Necesitamos saber cómo de fiable es este diagnóstico y en qué se basa el sistema (a ser posible, de forma visual) para darnos este diagnóstico», apunta el investigador David Masip. Masip, director de la Escuela de Doctorado de la UOC y profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de esta misma universidad, impulsa junto con Àgata Lapedriza, ambos del grupo Scene understanding and artificial intelligence lab (SUNAI), el proyecto Modelos de Deep Learning considerando explicabilidad y incertidumbre: aplicaciones a la percepción emocional (BECAUsE). Esta investigación quiere definir la incertidumbre de estos modelos para saber si un algoritmo que determina de forma automática con qué se corresponde una imagen o un sonido es acertado y entender el porqué de sus decisiones y poder supervisarlo. El proyecto también analizará las aplicaciones que permiten a las máquinas tener una percepción automatizada del estado emocional de las personas. «Disponemos de infinidad de datos no etiquetados donde aparecen emociones en el ámbito audiovisual, en el cine o, en general, en internet. Planteamos desarrollar un protocolo para que los algoritmos aprendan emociones a partir de esta gran cantidad de datos, para su uso de manera supervisada, así como entender qué partes de la imagen —como puede ser la expresión facial, el contexto o la pose— intervienen en la percepción emocional», añade David Masip.