Unlocking Long-Term Engagement with Citizen Science: Communication Strategies Driven by Complex Thinking Under an AI-Assisted Approach

Resumen

Los proyectos de ciencia ciudadana continúan creciendo en popularidad y en diversidad de modalidades, con un alcance cada vez mayor. Además, estos proyectos desarrollan la competencia de pensamiento complejo en los participantes. Sin embargo, su participación suele limitarse principalmente a tareas de crowdsourcing, lo que se traduce en periodos cortos de involucramiento, asociados a una baja motivación.

Este artículo presenta estrategias de comunicación para sostener la participación a largo plazo de los participantes y partes interesadas en proyectos de ciencia ciudadana, teniendo al pensamiento complejo como motor. La metodología de investigación fue Cognitive Task Analysis con el protocolo Think-Aloud, en el que los autores participaron activamente con asistencia de inteligencia artificial.

Tras múltiples iteraciones entre los autores y el asistente de IA, los hallazgos fueron:
a) Una comunicación efectiva implica articular claramente los objetivos, cerrar la brecha entre el lenguaje científico y la comprensión del público general, fomentando la apropiación y la co-creación.
b) El análisis crítico de los resultados de ChatGPT incluyó factores como antecedentes educativos y profesionales, participación multidisciplinaria y aspectos técnicos, generando un entorno propicio para discusiones, trabajo constructivo, pensamiento crítico y enriquecimiento del conocimiento.
c) El uso de ChatGPT para diseñar estrategias desencadenó el desarrollo de diversas subcompetencias del pensamiento complejo para lograr resultados integrales.

Relevancia en la movilidad inteligente

• Participación ciudadana en sistemas de transporte inteligentes: Las estrategias descritas pueden aplicarse en proyectos de movilidad inteligente donde se requiera que usuarios, comunidades y autoridades colaboren de forma sostenida, por ejemplo, para el reporte y análisis de datos de tráfico, incidentes y calidad del servicio.

• Fortalecimiento del pensamiento crítico en decisiones de movilidad: Al fomentar la comprensión de información técnica y su traducción a un lenguaje accesible, estas metodologías facilitan que la ciudadanía participe en la co-creación de soluciones, como el diseño de rutas optimizadas, estrategias de reducción de emisiones o priorización de infraestructura para transporte eléctrico.

• Uso de IA como facilitador: Integrar asistentes de IA en la interacción con los usuarios de plataformas de movilidad inteligente puede incrementar la motivación y la calidad de la información aportada, mejorando la precisión de los sistemas y generando confianza en las decisiones basadas en datos.