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Lenguaje y cognición : arquitectura de atributos en la comunicación entre seres humanos y máquinas para la generación de empatía

dc.contributor.advisorCasals Carro, María Jesús
dc.contributor.authorLanzas Pellico, Francisco Javier
dc.date.accessioned2023-06-16T13:38:29Z
dc.date.available2023-06-16T13:38:29Z
dc.date.defense2022-05-09
dc.date.issued2022-12-19
dc.descriptionTesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Ciencias de la Información, leída el 09-05-2022
dc.description.abstractCada vez más expertos hablan de la “Sociedad de los robots” (Robot Society). Este tipo de máquinas cada vez están más presentes en nuestras vidas personales y profesionales. Y están llegando también –como no podría ser de otra manera- al mundo del periodismo. Agencias como Associated Press o medios como Forbes, Los Angeles Times, ProPublica y la televisión pública finlandesa YLE ya están utilizando robots para la generación de contenido automatizada. Pero la mera utilización de inteligencia artificial para la generación de contenidos no implica necesariamente cumplir con las expectativas de los profesionales ni de las audiencias. Una cuestión que, de momento, no ha sido afrontada con la dedicación que requiere un aspecto tan importante del diseño de los robots. En esta investigación, planteamos la posible creación futura de un/a presentador/a virtual, capaz de recoger la actualidad y “servirla” en forma de noticias. En resumen, si tuviésemos que elegir un robot que nos transmitiese la actualidad y los contenidos de los medios de comunicación, ¿qué características debería tener? ¿Podemos diseñar e implementar una “Susana Grisso” o un “Iñaki Gabilondo” cibernéticos, capaces de generar engagement por parte de sus audiencias? Nuestro análisis trata de definir los atributos principales del modelo de comunicación de los robots con los humanos, a través del ejemplo del cine. El objetivo principal es identificar cuáles de esos atributos son relevantes para las audiencias, de forma que el engagement de estas con la máquina y la empatía percibida sean mayores...
dc.description.abstractMore and more experts are talking about the Robot Society. This kind of machines are becoming more and more present both in our personal and professional lives. And they are arriving -as expected, to the world of Journalism. Agencies such as Associated Press or media such as Forbes, Los AngelesTimes, ProPublica and the finish public TV YLE, are already using robots for content creation.But just using artificial intelligence for content creation doesn’t necessarily involve keeping up nor with the expectations of journalists, neither with those of their audiences. An issue that, so far, hasn’t been faced with the dedication required by such an important aspect of robot design. In this research, we bring up the possibility of creating a virtual host, able to gather information and serve it as news. In summary, if we had to choose a robot to broadcast the news and contents from the media, what characteristics should it have? Can we create a cybernetic host able to create engagementwith its audiences? Our analysis tries to define the key attributes for a model of human-robot communication, through the example of movies. Our key goal is to identify which of those attributes are relevant for audiences, in a way that the engagement with the machine and the perceived empathy are as high as possible...
dc.description.facultyFac. de Ciencias de la Información
dc.description.refereedTRUE
dc.description.statusunpub
dc.eprint.idhttps://eprints.ucm.es/id/eprint/76018
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/4023
dc.language.isospa
dc.page.total146
dc.publication.placeMadrid
dc.publisherUniversidad Complutense de Madrid
dc.rights.accessRightsopen access
dc.subject.cdu007.52(043.2)
dc.subject.keywordRobots
dc.subject.ucmRobótica
dc.subject.ucmComunicación interpersonal
dc.titleLenguaje y cognición : arquitectura de atributos en la comunicación entre seres humanos y máquinas para la generación de empatía
dc.typedoctoral thesis
dspace.entity.typePublication
relation.isAdvisorOfPublication85b288a3-1714-4210-becb-c6dc7e09f34a
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