La investigación en el campo global de la inteligencia artificial tiene una orientación cada vez más híbrida. Los y las autoras de este estudio, Investigating hybridity in artificial intelligence research, ponen de manifiesto la necesidad que hay en este sentido. 

Afirman que, las y los investigadores están obligados a cumplir los requisitos de múltiples esferas que se entrecruzan, como la académica, la pública y la comercial, cada una con su propio lenguaje y lógica. En este sentido, cada vez se espera o se exige más la colaboración entre disciplinas, sectores y países. En este estudio, las personas autoras utilizaron un conjunto de datos de 93.482 publicaciones sobre inteligencia artificial. Con ello, este artículo operativiza las esferas académica, pública y comercial a través de citas, menciones de noticias y menciones de patentes, respectivamente. 

A nivel metodológico, las publicaciones con mejores resultados (percentil 99) en cada métrica se clasificaron en ocho categorías de influencia. Éstas comprenden cuatro categorías mixtas de influencia (noticias, patentes y citas; noticias y patentes; noticias y citas; patentes y citas) y tres categorías individuales de influencia (citas; noticias; patentes), además de la categoría “Otros” de publicaciones con resultados no muy buenos. El artículo desarrolla y aplica dos componentes de una nueva óptica de la hibridez: la hibridez evaluativa y la hibridez generativa. Mediante regresión logística multinomial, se examinaron tres aspectos seleccionados de la producción de conocimientos: 1) contexto de investigación y objetivos, 2) enfoque y artefactos; así como 3) configuraciones de colaboración.

El artículo aporta así una nueva comprensión teórica y empírica de la hibridez como medida de influencia y como característica de la producción de conocimientos; ofrece una nueva conceptualización de dos elementos de la hibridez, generativo y evaluativo; proporciona un uso teórico de los análisis bibliométricos y altimétricos, que hace que las métricas puedan interpretarse a través de las lentes de esferas sociales más amplias. 

Los resultados aclaran, por un lado, las características clave de la producción de conocimientos en el campo de la inteligencia artificial y por el otro, demuestran la utilidad de las lentes híbridas, propuestas para la investigación en el marco de la IA. Por último, las personas investigadoras afirman que, investigaciones futuras también podrían intentar validar la investigación aquí presentada mediante estudios empíricos comparativos de sitios de producción de conocimiento con diferentes composiciones de hibridez.

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