Cómo automatizar la extracción y análisis de información sobre ciencia ciudadana con propósitos educativos

dc.contributor.authorCalvera Isabal, Miriam
dc.contributor.authorSantos, Patricia
dc.contributor.authorUlrich Hoppe, H.
dc.contributor.authorSchulten, Cleo
dc.date.accessioned2023-03-21T12:56:34Z
dc.date.available2023-03-21T12:56:34Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractEl interés y la práctica de la ciencia ciudadana (CC) ha aumentado en los últimos años. Esto ha derivado en el uso de páginas web como herramienta de comunicación, recolección o análisis datos o repositorio materiales y recursos. Desde una perspectiva educativa, se espera que al integrar información sobre proyectos de CC en un entorno educativo formal, se inspire a los maestros a crear actividades de aprendizaje. Este, es un caso interesante para usar bots que automaticen el proceso de extracción de datos de webs de CC que ayuden a comprender mejor su uso en contextos educativos. Aunque esta información está disponible públicamente, se deben seguir las reglas de la ley de protección de datos o GDPR. Este artículo tiene como objetivo explicar: 1) cómo la CC se comunica y promueve en los sitios web; 2) cómo se diseñan, desarrollan y aplican los métodos de web scraping y las técnicas de anonimización para recopilar información en línea; y 3) cómo se podrían usar estos datos con fines educativos. Tras el análisis de 72 webs algunos de los resultados son que solo el 24,8% incluye información detallada sobre el proyecto, y el 48,61% incluye información sobre propósitos o materiales educativos.es_ES
dc.description.abstractThere is an increasing interest and growing practice in Citizen Science (CS) that goes along with the usage of websites for communication as well as for capturing and processing data and materials. From an educational perspective, it is expected that by integrating information about CS in a formal educational setting, it will inspire teachers to create learning activities. This is an interesting case for using bots to automate the process of data extraction from online CS platforms to better understand its use in educational contexts. Although this information is publicly available, it has to follow GDPR rules. This paper aims to explain (1) how CS communicates and is promoted on websites, (2) how web scraping methods and anonymization techniques have been designed, developed and applied to collect information from online sources and (3) how these data could be used for educational purposes. After the analysis of 72 websites, some of the results obtained show that only 24.8% includes detailed information about the CS project and 48.61% includes information about educational purposes or materials.es_ES
dc.identifier.doi10.3916/C74-2023-02
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10272/21824
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherGrupo Comunicares_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.accessRightsopen accesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subject.otherCiencia ciudadanaes_ES
dc.subject.otherAprendizaje informales_ES
dc.subject.otherAlgoritmoses_ES
dc.subject.otherAutomatizaciónes_ES
dc.subject.otherEducaciónes_ES
dc.subject.otherProtección de la privacidades_ES
dc.subject.otherCitizen sciencees_ES
dc.subject.otherInformal learninges_ES
dc.subject.otherAlgorithmses_ES
dc.subject.otherAutomatizationes_ES
dc.subject.otherEducationes_ES
dc.subject.otherPrivacy protectiones_ES
dc.subject.unesco5801 Teoría y Métodos Educativoses_ES
dc.titleCómo automatizar la extracción y análisis de información sobre ciencia ciudadana con propósitos educativoses_ES
dc.title.alternativeHow to automate the extraction and analysis of information for educational purposeses_ES
dc.typejournal articlees_ES
dspace.entity.typePublication

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