TY  - BOOK
AU  - Gómez, Emilia
AU  - Porcaro, Lorenzo
AU  - Frau Amar, Pedro
AU  - Vinagre, Joao
ED  - Comisión Europea.
TI  - Diversity in Artificial Intelligence Conferences . : An analysis of indicators for gender, country and institution diversity from 2007 to 2023
SN  - 978-92-68-17675-7
SN  - 1831-9424
PY  - 0000///16/072024///
CY  - Luxemburgo : 
PB  - Oficina de Publicaciones de la Unión Europea
KW  - Inteligencia Artificial
KW  - Mujeres digitales
KW  - Industrias
KW  - Unión Europea
KW  - Estados Unidos de América
KW  - China
KW  - IA
KW  - diversidad
KW  - diversidad de género
KW  - diversidad geográfica
KW  - brecha de género
KW  - brecha digital
KW  - divinAI
KW  - aprendizaje automático
KW  - machine learning
KW  - investigación
N2  - Este informe ofrece una visión general del proyecto divinAI (Diversity in Artificial Intelligence, en español, diversidad en inteligencia artificial) y proporciona un conjunto de indicadores de diversidad para siete conferencias principales sobre inteligencia artificial (IA) de 2007 a 2023: la Conferencia Conjunta Internacional sobre Inteligencia Artificial (IJCAI), la Conferencia Anual de la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial (AAAI), la Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático (ICML), la Conferencia de Sistemas de Procesamiento de Información Neural (NeurIPS), la Conferencia de Sistemas de Recomendación (RecSys) de la Asociación para Maquinaria Informática (ACM), la Conferencia Europea sobre Inteligencia Artificial (ECAI) y la Conferencia Europea sobre Aprendizaje Automático/Práctica del Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos (ECML/PKDD).

Para su elaboración se tuvieron en cuenta los datos públicos disponibles en SCOPUS como fuente para recopilar información relativa a cada artículo publicado en las actas de cada conferencia (autores, año, URL, afiliación, palabras clave y dirección de correspondencia). Los datos se procesaron para obtener de cada autor tres características relevantes para el seguimiento de la diversidad: género estimado, país de afiliación y tipo de organización.

En el documento se observa que, en general, los valores del Índice de Diversidad de Conferencias (CDI) siguen siendo bajos para las conferencias seleccionadas, aunque muestran una ligera mejora temporal gracias a las iniciativas de diversidad en el campo de la IA. También se aprecian ligeras diferencias entre conferencias, siendo RecSys la que presenta indicadores de diversidad comparativos más altos, seguida de las conferencias generales de IA (IJCAI, ECAI y AAAI). Las conferencias seleccionadas sobre aprendizaje automático, NeurIPS e ICML, parecen proporcionar valores más bajos para los indicadores de diversidad. En cuanto a las diferentes dimensiones de la diversidad, la diversidad de género refleja una baja proporción de autoras en todas las conferencias consideradas, en línea con la baja presencia de mujeres en los campos tecnológicos. En términos de distribución por países, se observa una presencia notable de investigadores de la UE, EE. UU. y China en las conferencias seleccionadas, donde la presencia de autores chinos ha aumentado en los últimos años. En cuanto a las instituciones, las universidades y los centros o institutos de investigación juegan un papel central en las conferencias científicas de IA analizadas, y la presencia de la industria parece ser más notable en las conferencias de aprendizaje automático
UR  - https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC137550
ED  - Comisión Europea.
ED  - Centro Común de Investigación
ER  -