Cuanto mayor es la confianza de los usuarios en la IA, menor es su tendencia a ejercer pensamiento crítico

Lee, H.-P., Sarkar, A., Tankelevitch, L., Drosos, I., Rintel, S., Banks, R., & Wilson, N. (2025). The impact of generative AI on critical thinking: Self-reported reductions in cognitive effort and confidence effects from a survey of knowledge workers. In Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (Article 1121, pp. 1–22). ACM. https://doi.org/10.1145/3706598.3713778

Se analiza cómo la inteligencia artificial generativa (GenAI) influye en el pensamiento crítico de los trabajadores del conocimiento. El estudio parte de una preocupación creciente: si bien las herramientas de IA pueden mejorar la productividad, también podrían reducir el esfuerzo cognitivo y la capacidad de juicio crítico de los usuarios.

Para investigarlo, los autores realizaron una encuesta a 319 trabajadores del conocimiento, quienes proporcionaron un total de 936 ejemplos de cómo utilizan GenAI en su trabajo cotidiano.

Los resultados cuantitativos revelan una correlación preocupante: cuanto mayor es la confianza de los usuarios en la IA, menor es su tendencia a ejercer pensamiento crítico. En cambio, quienes tienen más confianza en sus propias capacidades tienden a mantener un mayor nivel de evaluación crítica, incluso cuando emplean sistemas de IA. Estos hallazgos sugieren que la actitud del usuario frente a la tecnología influye significativamente en el nivel de verificación, análisis y control aplicado al contenido generado por IA.

En el análisis cualitativo, los investigadores identificaron tres dimensiones clave en las que los participantes reportaron cambios en su pensamiento crítico: la verificación de la información, la integración de respuestas y la supervisión de tareas. Algunos usuarios mencionaron que se volvieron más pasivos al aceptar las respuestas generadas por GenAI, mientras que otros afirmaron que la IA los impulsaba a contrastar fuentes, reinterpretar ideas o asumir un rol más reflexivo. Sin embargo, muchos reconocieron una reducción en el esfuerzo cognitivo necesario para resolver tareas complejas.

A partir de estos hallazgos, los autores advierten sobre el riesgo de que las herramientas GenAI refuercen hábitos mentales pasivos si no se diseñan cuidadosamente. Proponen que los diseñadores de interfaces incluyan elementos que fomenten la reflexión, la verificación de datos y la transparencia en los procesos algorítmicos. También destacan la importancia de promover una interacción más crítica y activa entre humanos y máquinas para evitar una dependencia acrítica de la tecnología.

En suma, el estudio proporciona una primera evidencia empírica sobre cómo las herramientas de IA generativa pueden estar moldeando el juicio y la capacidad crítica de los profesionales, tanto positiva como negativamente. Sus implicaciones son relevantes no solo para diseñadores de software, sino también para responsables de formación y políticas de implementación tecnológica en el ámbito laboral.

La narración de historias personales como fuente de conocimiento. La mujer en Morille por Claudia Vaca y Verónica Lis

La mujer en Morille por Claudia Vaca y Veranika Lis

La narración de historias personales representa una forma fundamental de conocimiento que trasciende la mera transmisión de información para convertirse en un vehículo de comprensión profunda del mundo y de nosotros mismos. Claudia Vaca y Verónica Lis, con este trabajo —que incluye entrevistas—buscan reflejar cómo era la vida en un municipio salmantino hace 30 años

Las historias personales funcionan como contenedores de experiencia vivida que preservan no solo los hechos, sino también el contexto emocional, cultural y social en el que ocurrieron. Cuando alguien narra su experiencia de migración, por ejemplo, no solo comunica datos sobre desplazamiento geográfico, sino que transmite conocimiento sobre adaptación, pérdida, esperanza y transformación identitaria que ningún manual académico podría capturar con la misma riqueza.

Esta forma de conocimiento posee características únicas. Es encarnado, surgiendo de la experiencia directa del narrador con el mundo. Es contextual, arraigado en circunstancias específicas de tiempo, lugar y cultura. Es relacional, creando conexiones entre el narrador y quien escucha. Y es transformativo, tanto para quien cuenta como para quien recibe la historia.

El proceso de narrar historias personales implica una construcción activa de significado. No simplemente recordamos eventos; los reorganizamos, los interpretamos y les damos coherencia narrativa. Esta construcción no es falsificación, sino un proceso natural de creación de sentido que revela verdades más profundas sobre la condición humana.

En términos epistemológicos, las historias personales ofrecen acceso a formas de conocimiento que otros métodos no pueden proporcionar. Nos permiten comprender cómo se vive una experiencia desde adentro, cómo se siente navegar ciertas circunstancias, qué significados emerge de eventos particulares. Este conocimiento experiencial complementa y enriquece el conocimiento abstracto o teórico.

Recoger y narrar historias personales también funcionan como puentes entre lo individual y lo colectivo. Una historia personal sobre discriminación, por ejemplo, puede iluminar patrones sociales más amplios, mientras que simultáneamente preserva la singularidad de la experiencia individual. Esta tensión entre lo particular y lo universal es una de las fuentes más ricas del conocimiento narrativo.

En contextos educativos, terapéuticos y comunitarios, las historias personales se han reconocido como herramientas poderosas para el aprendizaje y la sanación. Permiten a las personas procesar experiencias, construir identidad, desarrollar empatía y crear conexiones significativas con otros.

La validez de este tipo de conocimiento no reside en su capacidad de generalización estadística, sino en su capacidad para revelar aspectos auténticos de la experiencia humana que de otra manera permanecerían invisibles. Las historias personales nos recuerdan que el conocimiento no es solo información, sino sabiduría vivida que se transmite de persona a persona a través del acto ancestral de contar y escuchar.

El fin de Internet tal y como lo conocemos: la IA en Comet y Operator

Olinga, Luc. “The End of the Internet As We Know It.” Gizmodo, 9 de julio de 2025. https://gizmodo.com/the-end-of-the-internet-as-we-know-it-2000627194

El artículo analiza una transformación radical que está ocurriendo en el mundo digital: la llegada de navegadores web impulsados por inteligencia artificial que pretenden eliminar el modelo tradicional de navegación basado en clics. Esta revolución está liderada por empresas como Perplexity y OpenAI, que buscan desafiar directamente el dominio de Google Chrome y transformar fundamentalmente cómo interactuamos con internet.

La empresa Perplexity ha lanzado oficialmente Comet, un navegador web revolucionario que funciona más como una conversación que como un sistema de navegación tradicional. Este navegador representa un cambio paradigmático, ya que está diseñado para funcionar como ChatGPT pero con capacidades de navegación integradas. Comet promete actuar como un «segundo cerebro» que puede realizar investigaciones activas, comparar opciones, realizar compras, proporcionar resúmenes diarios y analizar información de manera autónoma, todo sin necesidad de que el usuario navegue a través de múltiples pestañas o enlaces.

El concepto detrás de Comet se basa en la evolución de la inteligencia artificial agentiva, un campo de vanguardia donde los sistemas de IA no solo responden preguntas o generan texto, sino que pueden realizar de forma autónoma una serie de acciones y tomar decisiones para lograr los objetivos del usuario. En lugar de requerir que el usuario especifique cada paso, un navegador agéntico busca comprender la intención del usuario y ejecutar tareas de múltiples pasos, funcionando efectivamente como un asistente inteligente dentro del entorno web.

La aparición de Comet representa una confrontación directa con Google Chrome, que durante décadas ha sido el portal dominante que forma cómo miles de millones de personas navegan por la web. Todo el modelo de Chrome está construido para maximizar la interacción del usuario y, por consecuencia, los ingresos publicitarios. Comet está intentando destruir este modelo, desafiando fundamentalmente la economía de internet basada en la publicidad.

OpenAI, la empresa creadora de ChatGPT, también está preparando su propio navegador web impulsado por IA, que podría lanzarse próximamente según reportes de Reuters. Esta herramienta probablemente integrará el poder de ChatGPT con Operator, el agente web propietario de OpenAI. Operator es un agente de IA capaz de realizar tareas de forma autónoma a través de interacciones con el navegador web, utilizando modelos avanzados para navegar sitios web, llenar formularios, realizar pedidos y gestionar otras tareas repetitivas basadas en el navegador.

El diseño de Operator le permite «observar» las páginas web como lo haría un humano, haciendo clic, escribiendo y desplazándose, con el objetivo de manejar eventualmente la «cola larga» de casos de uso digital. Si se integra completamente en un navegador de OpenAI, podría crear una alternativa completa a Google Chrome y Google Search en un movimiento decisivo, atacando a Google desde ambos extremos: la interfaz del navegador y la funcionalidad de búsqueda.

La propuesta de Perplexity es simple pero provocativa: la web debería responder a los pensamientos del usuario, no interrumpirlos. La empresa sostiene que internet se ha convertido en la mente extendida de la humanidad, pero las herramientas para usarla siguen siendo primitivas. En lugar de navegar a través de pestañas infinitas y perseguir hipervínculos, Comet promete funcionar basándose en el contexto, permitiendo a los usuarios pedir comparaciones de planes de seguros, resúmenes de oraciones confusas o encontrar instantáneamente productos que olvidaron marcar como favoritos.

Esta transformación podría significar el fin de la optimización tradicional para motores de búsqueda (SEO) y la muerte de los familiares «enlaces azules» de los resultados de búsqueda. Los navegadores de IA como Comet no solo amenazan a editores individuales y su tráfico, sino que directamente amenazan los fundamentos del ecosistema de Google Chrome y el dominio de Google Search, que depende en gran medida de dirigir a los usuarios a sitios web externos.

Google Search ya ha estado bajo considerable presión de startups nativas de IA como Perplexity y You.com. Sus propios intentos de integración más profunda de IA, como la Experiencia Generativa de Búsqueda (SGE), han recibido críticas por producir a veces «alucinaciones» (información incorrecta) y resúmenes inadecuados. Simultáneamente, Chrome está enfrentando su propia crisis de identidad, atrapado entre tratar de preservar su masivo flujo de ingresos publicitarios y responder a una oleada de alternativas impulsadas por IA que no dependen de enlaces o clics tradicionales para entregar información útil.

Si Comet o el navegador de OpenAI tienen éxito, el impacto no se limitará solo a interrumpir la búsqueda, sino que redefinirá fundamentalmente cómo funciona toda la internet. Los editores, anunciantes, minoristas en línea e incluso las empresas de software tradicionales pueden encontrarse desintermediados por agentes de IA que pueden resumir su contenido, comparar sus precios, ejecutar sus tareas y evitar completamente sus sitios web e interfaces existentes.

Esta transformación representa un nuevo frente de alto riesgo en la guerra por cómo los humanos interactúan con la información y conducen sus vidas digitales. El navegador de IA ya no es un concepto hipotético: es una realidad presente que está redefiniendo el panorama digital tal como lo conocemos.

La IA saca sobresaliente en los exámenes de Derecho

Sloan, Karen. “Artificial Intelligence Is Now an A+ Law Student, Study Finds.” Reuters, 5 de junio de 2025. https://www.reuters.com/legal/legalindustry/artificial-intelligence-is-now-an-law-student-study-finds-2025-06-05/.

Un estudio reciente realizado por la Universidad de Maryland ha revelado que la última generación de inteligencia artificial generativa, específicamente el modelo o3 de OpenAI, es capaz de obtener calificaciones sobresalientes en los exámenes finales de la Facultad de Derecho Francis King Carey. Este modelo alcanzó calificaciones que van desde A+ hasta B en ocho exámenes de primavera evaluados por profesores de la universidad. Estas calificaciones representan una mejora significativa en comparación con versiones anteriores de ChatGPT, que en estudios previos habían obtenido calificaciones de B, C e incluso D en exámenes similares realizados en 2022 y 2023.

A diferencia de ChatGPT, que genera respuestas de manera inmediata en función de las consultas del usuario, o3 es un modelo de razonamiento. Esto significa que evalúa internamente las preguntas, genera respuestas tentativas y múltiples enfoques, y luego produce el texto final tras un proceso de revisión. Este enfoque le permite abordar problemas legales complejos con mayor precisión y coherencia.

Los resultados obtenidos por o3 en áreas como Derecho Constitucional, Responsabilidad Profesional y Propiedad, donde obtuvo A+, son indicativos de su capacidad para comprender y aplicar principios legales de manera efectiva. Sin embargo, en áreas como Derecho Penal y Procedimientos Penales, donde obtuvo A-, B+ y B, se observan ciertas limitaciones que podrían reflejar la complejidad inherente a estos campos del derecho.

Este avance sugiere que la inteligencia artificial generativa está acercándose al rendimiento de los estudiantes de derecho de alto nivel. No obstante, se destaca que, aunque o3 muestra un rendimiento impresionante, aún existen áreas en las que la intervención humana sigue siendo esencial para garantizar la interpretación adecuada de matices legales y contextuales

Por qué ChatGPT crea citas científicas que no existen

Westreich, Sam. «Why ChatGPT Creates Scientific Citations — That Don’t Exist.» Age of Awareness, June 4, 2025. https://medium.com/age-of-awareness/why-chatgpt-creates-scientific-citations-that-dont-exist-8978ec973255

Se aborda un fenómeno cada vez más observado en la inteligencia artificial generativa: la creación de referencias bibliográficas falsas o inventadas. Este problema, conocido en la comunidad de IA como “hallucination” (alucinación), consiste en que los modelos de lenguaje como ChatGPT generan respuestas plausibles y estructuradas, pero que no se corresponden con datos reales verificables.

En el caso de las citas científicas, el modelo construye referencias completas que incluyen autores, títulos, años y revistas, pero que no existen en ninguna base de datos académica. Esto ocurre porque la IA no accede directamente a una base de datos específica al generar la respuesta, sino que se basa en patrones probabilísticos aprendidos durante su entrenamiento en grandes corpus textuales.

El fenómeno de la hallucination en modelos de lenguaje ha sido documentado por varios estudios recientes. Por ejemplo, Ji et al. (2023) en su trabajo “Survey of Hallucination in Natural Language Generation” indican que esta tendencia a inventar hechos o detalles es inherente a la forma en que estos modelos predicen palabras en secuencia para maximizar la coherencia textual, pero sin una “conciencia” o acceso en tiempo real a datos verdaderos (Ji et al., 2023, ACM Computing Surveys). Así, el modelo genera lo que “suena correcto” más que lo que es correcto, produciendo con frecuencia referencias falsas, especialmente cuando se le solicita citar fuentes académicas.

El problema de las citas inventadas tiene graves implicaciones en ámbitos científicos y académicos, donde la veracidad y la confiabilidad de las referencias es fundamental para la integridad del conocimiento. Según un artículo publicado en Nature sobre la creciente adopción de IA en la generación de textos académicos, existe preocupación entre investigadores sobre el potencial de estas herramientas para introducir errores difíciles de detectar, que pueden desinformar a estudiantes y profesionales (Nature Editorial, 2024). La confianza que los usuarios depositan en estas IA aumenta el riesgo, dado que una cita bien formada visualmente se asume auténtica, lo que puede propagar información errónea y socavar la credibilidad de trabajos científicos.

Westreich señala que la raíz del problema está en la naturaleza probabilística del entrenamiento del modelo, que aprende a generar texto basado en patrones estadísticos en lugar de verificar hechos. Además, las bases de datos académicas tienen un acceso limitado y no siempre están integradas en los sistemas de generación de lenguaje, lo que impide la validación automática de las citas en tiempo real. Sin embargo, se están explorando soluciones para mitigar este problema. Por ejemplo, la integración de sistemas de búsqueda y recuperación de información en tiempo real (RAG, Retrieval-Augmented Generation) permitiría a los modelos consultar bases de datos académicas fiables durante la generación de texto, reduciendo la producción de referencias falsas (Lewis et al., 2020, NeurIPS).

Otra estrategia recomendada es aumentar la transparencia del modelo, avisando a los usuarios de que las referencias generadas pueden no ser reales y deben ser verificadas independientemente. Instituciones educativas y editoriales también pueden establecer guías para el uso responsable de estas herramientas, fomentando la revisión manual de las citas generadas por IA.

En un análisis crítico más amplio, la producción de citas falsas por IA pone en evidencia la brecha entre la fluidez lingüística y la comprensión real del contenido que tienen estos modelos. Aunque pueden imitar estructuras y formatos, carecen de un sistema de verificación interna que asegure la veracidad. Por ello, investigadores como Bender et al. (2021) advierten que el uso indiscriminado de estas tecnologías sin supervisión puede erosionar la confianza en la información científica y educativa, un problema que debe abordarse con estrategias técnicas, educativas y éticas.

La comunidad científica y tecnológica trabaja para desarrollar métodos que permitan una generación de contenido más responsable, precisa y verificable. Mientras tanto, es imprescindible que los usuarios mantengan un enfoque crítico y verifiquen cualquier referencia proporcionada por estas herramientas, para preservar la integridad académica y evitar la propagación de desinformación.

«En la era de la IA las bibliotecas deben pasar de simplemente servir a sus comunidades a salvarlas» (David Lankes)

Lankes, R. David. “An Urgent Conversation.” Words & Money, 11 de julio de 2025.

Lankes aborda de forma crítica y reflexiva el impacto de la inteligencia artificial (IA) en las bibliotecas y en la profesión de la biblioteconomía. El autor, profesor en la Universidad de Texas en Austin, explica que decidió autopublicar su obra Triptych: Death, AI, and Librarianship con el propósito de impulsar un diálogo profundo sobre cómo esta tecnología puede fortalecer o amenazar a las instituciones comunitarias y su misión social

En una época de creciente aislamiento social, división ideológica y agitación tecnológica, las bibliotecas se encuentran en una encrucijada. En Triptych: Death, AI, and Librarianship David Lankes -junto con Jain Orr y Qianzi Cao- hace una llamada a la acción audaz, urgente y profundamente humana para la profesión bibliotecaria.

Estructurado en torno a tres provocadoras conferencias, este libro desafía a los bibliotecarios a ir más allá de los modelos de servicio tradicionales y a abrazar su papel como agentes de transformación social. Lankes sostiene que las bibliotecas no son espacios neutrales, sino infraestructuras sociales vitales, lugares donde las comunidades pueden volver a conectarse, reclamar su autonomía y resistir a la desesperación que amenaza a las sociedades democráticas.

“Triptych es un manifiesto. Es uns llamads a los bibliotecarios a resistir la desesperación, defender la equidad y guiar a las comunidades a través de las complejidades éticas de la inteligencia artificial y el ascenso del autoritarismo — no al mantenerse al margen, sino al ponerse de pie juntos.”

Desde la lucha contra el aumento de las prohibiciones de libros y la erosión de la libertad intelectual hasta la navegación por los campos de minas éticos de la inteligencia artificial, El libro explora la identidad cambiante de la biblioteconomía en el siglo XXI. Defiende el poder de contar historias, la necesidad de la alegría frente a la adversidad y la inclusión radical de los «bibliotecarios salvajes», aquellos que acceden a la profesión por caminos poco convencionales pero que encarnan sus valores más profundos.

Lankes señala que su libro ha generado reacciones muy polarizadas, ya que muchos lo ven como una apuesta valiente por la innovación, mientras otros lo interpretan como una rendición ante las grandes tecnológicas. El autor aborda temas como la inteligencia artificial, la alegría en tiempos difíciles, los bibliotecarios sin título y, sobre todo, el concepto de “Muertes por Desesperación”, que hace referencia a las muertes causadas por suicidio, adicciones y enfermedades relacionadas con el alcohol entre personas marginadas sin estudios universitarios.

A través de Tríptico, Lankes quiere transmitir un mensaje claro: las bibliotecas deben pasar de simplemente servir a sus comunidades a salvarlas. Cree que, aunque la inteligencia artificial aún no contribuye de forma significativa a esta misión, tiene el potencial de hacerlo. Por eso decidió usarla tanto en el contenido como en la creación del libro, como una forma de experimentar y fomentar una comprensión directa de sus posibilidades y riesgos. Advierte, sin embargo, que esta tecnología está siendo liberada sin suficientes salvaguardas por parte de las grandes empresas, lo que agrava los efectos sociales negativos como la desinformación y la degradación de la confianza pública.

Lankes justifica la autopublicación como una necesidad frente a la lentitud de la publicación académica tradicional. A pesar de ser un investigador consolidado con obras premiadas, consideró que los temas urgentes que trata Tríptico —como el uso político de las bibliotecas y las amenazas a la libertad intelectual— no podían esperar el largo proceso editorial habitual. En colaboración con Library Journal, ha logrado publicar el libro con rapidez y así generar discusión en tiempo real. Aunque valora la revisión por pares y no la descarta en el futuro, defiende que la investigación también puede evolucionar a través de métodos ágiles y participativos, como el que ha utilizado.

Sobre la IA, Lankes reconoce que su inclusión en el libro puede desviar el foco del mensaje principal, que es combatir la desesperación y transformar la biblioteconomía. Aun así, insiste en que es necesario que los bibliotecarios se enfrenten directamente con esta tecnología. Critica que el enfoque actual de “alfabetización en IA” se base en modelos de tareas específicas, cuando la verdadera amenaza de la IA es su capacidad para sembrar dudas generalizadas y erosionar la confianza social. Las herramientas modernas ya permiten a cualquier usuario alterar imágenes y textos con facilidad, lo que complica la distinción entre lo real y lo falso, y plantea desafíos cruciales para las bibliotecas como guardianas del conocimiento y la verdad.

Los audiolibros forman parte de una larga tradición humana de compartir conocimientos

Abram, Stephen. “Audiobooks are part of a long tradition of how humans share meaning.” Medium (Stephen’s Lighthouse), 12 de julio de 2025. https://medium.com/blog/audiobooks-are-part-of-a-long-tradition-of-how-humans-share-meaning-7b110a2ce575

Desde tiempos ancestrales, la narración oral fue la forma principal de transmitir historias, cultura y conocimiento antes de la escritura. Abram retoma esa larga tradición, argumentando que los audiolibros representan una evolución moderna de una práctica humana milenaria . Los griots en África occidental, por ejemplo, han preservado la historia a través de relatos orales multigeneracionales

Los audiolibros actuales permiten conectar como antaño: ofrecen una experiencia enriquecedora para los sentidos, especialmente al oír una voz cuidada y expresiva, igualando –o incluso superando– aspectos emotivos y cognitivos que ofrece la lectura en papel . Según estudios de psicología narrativa, escuchar relatos puede mejorar la empatía y el bienestar emocional, al involucrar a los oyentes de forma profunda

En el terreno educativo y de desarrollo infantil, los audiolibros se han reconocido como una herramienta eficaz para la alfabetización, especialmente en los niños que enfrentan dificultades lectoras: facilitan la comprensión, amplían el vocabulario, fomentan la escritura y fortalecen el desarrollo socioemocional . El National Literacy Trust, por ejemplo, señaló que el 69.5 % de los niños encuentran más fácil entender audilibros y el 52.9 % sienten que estos aumentan su interés por la lectura.

Además, el consumo de audiolibros contribuye a la salud mental: reducen el estrés, mejoran el sueño y generan bienestar emocional que puede durar hasta dos semanas tras la escucha . También favorecen habilidades importantes como la atención, la memoria auditiva y la inteligencia emocional .

Al nivel cognitivo y cultural, el estudio “The listening Renaissance” (enero 2025) indica que los formatos digitales auditivos como audiolibros y podcasts representan una transformación profunda en cómo consumimos literatura: desarrollan una alfabetización auditiva propia y redefinen lo que significa “leer” en la era digital

Aunque algunos críticos sostienen que escuchar no equivale a leer —citando menor retención o falta de activación cognitiva— varias investigaciones concluyen que, al menos en contextos de ocio o acceso al conocimiento, las diferencias son marginales . Además, la calidad del contenido y la experiencia emocional podrían tener mayor peso que el medio de consumo.

Por último, se subraya que los audiolibros amplían y enriquecen la cultura de la narración: nos conectan con tradiciones orales antiguas, proporcionan experiencias memorables para nuevas generaciones y permiten que más personas accedan al placer de las historias sin obstáculos físicos o prácticos

La plataforma de libros electrónicos de ProQuest supera a la de EBSCO en funcionalidad y facilidad de uso.

Hancock, Kristy. “ProQuest Ebook Platform Outperforms EBSCO Ebook Platform in Functionality and Usability Study.” Evidence Based Library and Information Practice 20, no. 2 (12 de junio de 2025): 96–98. https://doi.org/10.18438/eblip30733

En este estudio comparativo, Hancock evalúa dos plataformas de libros electrónicos —ProQuest eBook Central (con LibCentral) y EBSCOhost eBooks (con Collection Manager)— utilizadas en la Universidad de Toronto. El análisis se centró en cuatro áreas clave: facilidad de uso, funcionalidades de lectura y búsqueda, características adicionales y accesibilidad. Además, se examinó el portal administrativo para los encargados de gestión de colecciones bibliotecarias

La evaluación heurística reveló problemas de usabilidad en ambas plataformas, pero de distinta envergadura. En ProQuest, los inconvenientes identificados fueron leves, como enlaces poco descriptivos o funciones poco claras. En contraste, EBSCO presentó desafíos más serios: ausencia de advertencias sobre la pérdida de contenido guardado si el usuario no iniciaba sesión, falta de autocorrección en búsquedas, enlaces confusos y páginas de resultados saturadas.

En el ámbito de uso, ambas plataformas ofrecían herramientas similares para gestionar períodos de préstamo. Sin embargo, ProQuest ofrecía mayor capacidad de personalización en la generación de informes y configuración de alertas, lo que representa una ventaja para las bibliotecas que deseen tener mayor control y seguimiento de su colección digital .

El estudio determina que ProQuest supera a EBSCO en términos de funcionalidad y usabilidad, tanto para usuarios finales como para administradores de colección. Sus características más refinadas y mejor experiencia de uso la convierten en una opción preferible para bibliotecas que buscan eficiencia y control en sus plataformas ebook

10 datos sobre los adolescentes y las redes sociales.

Pew Research Center. “10 Facts about Teens and Social Media.” Short Reads, 10 de julio de 2025.

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Este análisis muestra un panorama complejo: el uso de redes es ubicuo entre los adolescentes, con beneficios evidentes en conexión y creatividad, pero también con preocupaciones crecientes sobre sobreuso y posibles efectos negativos en salud mental, sueño y rendimiento académico, especialmente entre las chicas.

Los adolescentes utilizan YouTube, TikTok, Instagram y Snapchat con alta frecuencia. Aunque reconocen beneficios como la conexión social y creatividad, también identifican perjuicios significativos —en sueño, productividad y salud mental—, especialmente las chicas. Al mismo tiempo, muchos buscan activamente reducir su uso y recurren a redes para temas de salud mental.

1. Plataformas más usadas
El 90 % de adolescentes en EE.UU. usan YouTube, seguidos por TikTok (63 %), Instagram (61 %) y Snapchat (55 %)  El uso de Facebook (32 %) y X (antes Twitter) ha caído drásticamente respecto a hace una década 

2. Frecuencia de uso
Más de la mitad de los jóvenes accede a YouTube y TikTok a diario; un 15 % dice estar “casi constantemente” en YouTube, y el 16 % en TikTok. Instagram y Snapchat cuentan también con frecuencia diaria (~50 %), mientras que sólo el 20 % visita Facebook a diario

3. Diferencias demográficas
Los adolescentes negros (79 %) e hispanos (74 %) usan más TikTok que los blancos (54 %), y los hispanos también son más propensos a usar WhatsApp. Las chicas usan más TikTok e Instagram (66 % ambos), mientras que los chicos consumen más YouTube (93 % vs. 87 %) 

4. Percepción del impacto social
El 48 % de los adolescentes cree que las redes sociales afectan negativamente a sus semejantes (antes 32 % en 2022), y sólo un 11 % opina que tienen un impacto netamente positivo (24 % en 2022) . Sin embargo, menos adolescentes ven un efecto negativo en ellos mismos (14 %) .

5. Tiempo dedicado y autocontrol
El 45 % siente que pasa demasiado tiempo en redes (frente al 27 % de 2023 y el 36 % de 2022), mientras que el 49 % califica su uso como adecuado (64 % en 2023) .

6. Efectos negativos señalados
El 45 % considera que las redes le perjudican el sueño, el 40 % la productividad, un 22 % las calificaciones y un 19 % su salud mental .

7. Aspectos positivos
Alrededor del 75 % valora las redes por mantenerlo conectado con amigos, y el 63 % por servir como espacio creativo . No obstante, un 39 % se siente abrumado por el drama presente 

8. Impacto según género y raza/etnicidad
Las niñas reportan más efectos negativos —como daño a la salud mental (25 % vs. 14 % en chicos) — y también más efectos positivos: un 57 % dice recibir apoyo emocional (vs. 45 % de los chicos). Un 34 % de chicas sienten que las redes empeoran su vida, frente al 20 % de los chicos. Además, los adolescentes negros indican sentirse más aceptados y apoyados vía estos medios que los hispanos o blancos 

9. Salud mental y búsqueda de información
Un tercio de los adolescentes consulta en redes sobre salud mental; de ellos, el 63 % considera esta información importante o fundamental

10. Estrategias de control del uso
El 44 % afirma haber reducido su uso de redes, ligeramente más que en 2023 (39 %), mientras que el 55 % no lo ha hecho. También notan reducciones en el uso del móvil.

Repositorios de Datos Abiertos: guía para la selección y depósito

F1000Research. «Open Data Repositories.» Think F1000Research, febrero de 2021. PDF. https://think.f1000research.com/wp-content/uploads/2021/02/F1000Research-Open-Data-Repositories.pdf.

Los repositorios de datos abiertos constituyen un componente esencial del ecosistema de investigación científica contemporánea. El depósito de datos en repositorios públicamente accesibles y reconocidos que asignan identificadores globalmente persistentes garantiza que los conjuntos de datos permanezcan disponibles tanto para humanos como para máquinas en un formato utilizable en el futuro.

1. Repositorios de Acceso Controlado

En casos donde el intercambio abierto de datos no es factible debido a consideraciones éticas o de confidencialidad, los repositorios de acceso controlado proporcionan una solución viable. Estos permiten el acceso a datos sensibles a través de usuarios autenticados, dependiendo de los permisos otorgados por los participantes del estudio y las aprobaciones del comité ético.

2. Repositorios Específicos por Disciplina

Los repositorios específicos por disciplina ofrecen conocimiento especializado del dominio y experiencia en curación para tipos particulares de datos. Dado que los datos de investigación varían considerablemente entre disciplinas, estos repositorios proporcionan ventajas significativas al hacer que los datos sean más visibles para otros miembros de la comunidad de investigación específica.

3. Repositorios Institucionales

Muchas instituciones ofrecen apoyo a sus empleados para la gestión y depósito de datos. Los repositorios institucionales que aceptan conjuntos de datos proporcionan administración y custodia, ayudando a asegurar que los conjuntos de datos se preserven y sean accesibles a largo plazo.

4. Repositorios Generales de Datos

Los repositorios generales de datos aceptan conjuntos de datos independientemente de la disciplina o institución. Estos repositorios admiten una amplia variedad de tipos de archivos y son particularmente útiles cuando no existe un repositorio específico por disciplina.

Tipos de Repositorios de Datos

1. Repositorios de Acceso Controlado

En casos donde el intercambio abierto de datos no es factible debido a consideraciones éticas o de confidencialidad, los repositorios de acceso controlado proporcionan una solución viable. Estos permiten el acceso a datos sensibles a través de usuarios autenticados, dependiendo de los permisos otorgados por los participantes del estudio y las aprobaciones del comité ético.

2. Repositorios Específicos por Disciplina

Los repositorios específicos por disciplina ofrecen conocimiento especializado del dominio y experiencia en curación para tipos particulares de datos. Dado que los datos de investigación varían considerablemente entre disciplinas, estos repositorios proporcionan ventajas significativas al hacer que los datos sean más visibles para otros miembros de la comunidad de investigación específica.

3. Repositorios Institucionales

Muchas instituciones ofrecen apoyo a sus empleados para la gestión y depósito de datos. Los repositorios institucionales que aceptan conjuntos de datos proporcionan administración y custodia, ayudando a asegurar que los conjuntos de datos se preserven y sean accesibles a largo plazo.

4. Repositorios Generales de Datos

Los repositorios generales de datos aceptan conjuntos de datos independientemente de la disciplina o institución. Estos repositorios admiten una amplia variedad de tipos de archivos y son particularmente útiles cuando no existe un repositorio específico por disciplina.

Características Importantes de los Repositorios

Versionado

Algunos repositorios permiten cambios en los conjuntos de datos depositados a través del versionado. La selección de un repositorio que incluya esta característica proporciona flexibilidad para agregar nuevos datos, reestructurar y realizar mejoras al conjunto de datos. Cada versión del conjunto de datos es identificable de manera única y se mantiene, lo que permite a otros encontrar, acceder, reutilizar y citar cualquier versión específica que requieran.

Metadatos

Para facilitar la descubribilidad, los datos deben describirse utilizando metadatos apropiados. El contenido y formato de los metadatos a menudo está guiado por una disciplina específica y/o repositorio a través del uso de un estándar de metadatos. Independientemente del repositorio elegido, al depositar datos es importante completar tantos campos como sea posible, ya que esta información generalmente contribuye a los registros de metadatos.

Software y Código

El software y el código constituyen productos de investigación importantes. Además de utilizar un sistema de control de versiones como GitHub, se debe depositar el código fuente en un repositorio de datos donde se le asigne un identificador único. El uso de tal repositorio garantiza que el código esté abierta y permanentemente disponible.

Consideraciones Especiales

Plataformas de Reproducibilidad

Cuando se tienen tanto datos como código, se debe considerar el uso de una plataforma de reproducibilidad como Code Ocean. Depositar datos y código en tal plataforma significa que otros pueden ejecutar fácilmente los análisis, promoviendo así la reproducibilidad computacional.

Advertencias Importantes

El alojamiento de datos únicamente en un sitio web de laboratorio o como parte del material suplementario de una publicación dificulta la capacidad de encontrar y reutilizar los datos. Además, el lugar donde se depositan los datos dependerá de los factores legales y éticos aplicables, quién financió el trabajo y dónde se espera publicar.

Proceso de Selección de Repositorio

El documento proporciona un flujo de trabajo para la selección de repositorios basado en las siguientes preguntas clave:

  1. ¿Contienen los datos información personal o sensible que no puede ser completamente anonimizada?
  2. ¿Existe un repositorio específico por disciplina para el conjunto de datos?
  3. ¿El repositorio institucional acepta datos?

Este proceso de decisión guía hacia el tipo de repositorio más apropiado para cada situación específica.

Recursos Adicionales

El documento hace referencia a herramientas útiles para la identificación de repositorios apropiados, incluyendo Re3Data, FAIRsharing, FAIR Repository Finder, y recursos para hacer el código citable, así como cajas de herramientas para datos y código.