MetsuOS

Construyendo la plena inclusión a través del videojuego

Aportes de ChatGPT sobre esta metodología WIP 🔴②

⚫🔴🟡🟢🔵⚪ (🔴②)

Nota: Me encanta el salto de calidad de gpt-4-turbo (mi adocion es lenta y progresiva, muy progresiva)

Observaciones y sugerencias para mejorar la metodología

1. Claridad en la descripción de los niveles de conocimiento

El sistema de niveles de validación del contenido, que abarca desde "Conocimiento en Bruto" (⚫①) hasta "Conocimiento Consolidado" (⚪⑥), es una estructura bien pensada. Sin embargo, sería útil proporcionar ejemplos concretos para cada nivel, facilitando así la comprensión de su aplicación en la práctica. Además, aclarar el proceso de asignación de estos niveles y quién es responsable de su evaluación mejoraría la transparencia del sistema.

2. Integración del sistema de fiabilidad de fuentes y credibilidad de contenidos de la OTAN

La implementación de la escala de la OTAN para evaluar la fiabilidad de las fuentes (A a F) y la credibilidad del contenido (1 a 6) es una práctica acertada. No obstante, para optimizar su aplicación, sería recomendable detallar los criterios específicos utilizados en este contexto. Esto permitiría a los usuarios comprender mejor las evaluaciones y confiar en la rigurosidad del método.

3. Transparencia en la autoría y supervisión del contenido

Se menciona que parte del contenido es generado con asistencia de inteligencia artificial (IA) y supervisado por humanos. Para aumentar la confianza en el contenido, sería útil especificar qué partes han sido generadas por IA y cuáles por humanos, así como el grado de supervisión aplicada. Esto permitiría a los usuarios evaluar con mayor claridad la fiabilidad de la información.

4. Actualización y mantenimiento del contenido

El hecho de indicar fechas de última modificación y supervisión de los documentos es una buena práctica. Para garantizar la relevancia y precisión de la información, se recomienda establecer un calendario regular de revisiones y actualizaciones. Además, informar a los usuarios sobre la frecuencia de estas revisiones y cualquier cambio significativo contribuiría a mejorar la transparencia y la confianza en la plataforma.

5. Accesibilidad y usabilidad

Si bien se menciona que la accesibilidad del documento está pendiente de análisis, es fundamental priorizar este aspecto. Implementar buenas prácticas de diseño accesible y realizar pruebas con usuarios diversos ayudaría a identificar y corregir posibles barreras, permitiendo que el contenido sea comprensible para el mayor número de personas posible.

6. Gestión de sesgos y subjetividad

El reconocimiento de posibles sesgos personales en la evaluación de la información es un buen punto de partida. Para minimizar su impacto, sería recomendable desarrollar un protocolo claro de detección y mitigación de sesgos. Además, fomentar la participación de evaluadores externos o la colaboración con expertos contribuiría a una mayor objetividad y credibilidad de la metodología.

Referencias bibliográficas

  1. Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux.
  2. Gigerenzer, G. (2007). Gut Feelings: The Intelligence of the Unconscious. Viking.
  3. NATO Open-Source Intelligence Handbook (2001). Evaluation of Source Reliability and Information Credibility.
  4. Popper, K. (2002). The Logic of Scientific Discovery. Routledge.

Referencias que refutan o cuestionan la metodología

  1. Taleb, N. N. (2007). The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable. Random House. - Discute la dificultad de predecir eventos complejos basados en información pasada.
  2. Chomsky, N. (1997). Media Control: The Spectacular Achievements of Propaganda. Seven Stories Press. - Argumenta que la evaluación de fuentes puede estar sujeta a sesgos políticos y económicos.
  3. Tversky, A., & Kahneman, D. (1974). Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Science, 185(4157), 1124-1131. - Explica cómo los sesgos cognitivos pueden afectar la evaluación de la información.

En conclusión, esta metodología representa un esfuerzo valioso para sistematizar la validación de información. Sin embargo, su efectividad podría mejorarse al incorporar mayor claridad en los niveles de conocimiento, mayor transparencia en la autoría del contenido y estrategias concretas para mitigar sesgos. Con estas mejoras, se fortalecería la confianza y utilidad del sistema para los usuarios.

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En este momento, además de mantener los servicios, estoy centrado en crear la siguiente iteración del software que me permite hacer todo esto y creando una biblioteca personal física para poder contrastar contenido.

Sobre el sistema de validez de un contenido en MetsuOS

Empezando a incorporar los niveles de validación de un contenido (también llamada sabiduría o niveles de conocimiento) ⚫🔴 🟡 🟢 🔵⚪ ¿Qué són?

Sobre la categorización de los tipos de conocimiento

La Metsukeología (de Metsuke vision global y logos conocimiento) es la ciencia que estudia el conocimiento como un conjunto potencial de conocimiento del que podemos obtener, procesar o percibir partes concretas dentro de un marco contextual específico, y cuyo contexto general real está muy por encima de lo que somos capaces, como especie, de percibir, procesar e integrar de forma completa (definición en progreso).

La Metsucología (de Metsu aniquilación - en este contexto en forma de colapso - , logos conocimiento) es la ciencia que estudia como extraemos verdades percibidas - colapsadas - como conocimiento desde nuestra perspectiva real (tanto epistemológico como gnoseológico) al tomar una parte específica del conocimiento metsukeológico potencial enmarcado en un contexto concreto, obligando a colapsar el conocimiento potencial en conocimiento específico (definición en progreso).

Mas sobre el contexto

DISCLAIMER: Mi consideración de anticientífico respecto al consenso científico es una hipotesis de trabajo propia, que supone que toda asignación de validez, incluso aquella derivada de la conclusión por acumulación de evidencia NO debe ser supeditada a debate, ni acuerdo, debe ser algo probabilistico sin intervención del ego humano. Podría estar equivocado y, en este punto, es donde se aplicaría entonces ese mismo consenso que ahora considero no valido (incluso dañino)

Existen indicadores para algunas cuestiones adicoinales como los siguientes:

Cuando hablamos de un contenido que incluye un texto que hace referencia a otro.

También aplicaremos el Sistema de fiabilidad de fuentes y credibilidad de contenidos de la OTAN 🔴②, este sistema incluye una valoración de la fiabilidad de la fuente de A a F (siendo A la de mayor fiabilidad) y una varloración de credibilidad del contenido de 1 a 6 (siendo 1 la mayor credibilidad).

En MetsuOS la agregaremos al final uniendo amos valores como si fuera una coordenada. Por ejemplo: ⚫①-D4 o 🟡③-B2. Esto ayudarña a contextualizar la información sobre la solidez del conocimiento al que se hace referencia en cada momento.

Hay que tener en cuenta que, cuando hay elementos subjetivos o parcialmente subjetivos, el punto de referencia seré yo mismo. Quizá más adelante pueda objetivizar esto más (seria lo deseable), pero en tanto no tenga herramientas que me lo permitan, debo ceñirme al principio de honestidar intelectual, y esperar que mis sesgos dañen lo menos posible la información (en parte este es el nudo gordiano que pretendo resolver, y por ello es dificil resolverlo a priori).

Así de forma resumida, podríamos decir que esta definición es nivel 🔴② (Rojo2 xD) ¿Crees que me dejo algo? Si es así por favor ayudame a mejorarlo contactándome a través de X (Twitter) en mi cuenta, @metsuke 🌐

Consulta la versión completa de la descripcion en ⚫🔴🟡🟢🔵⚪ (🔴②) Un poco más de detalle