Sistemas de recomendación explicables y transparencia algorítmica en plataformas digitales
Palabras clave:
sistemas de recomendación, inteligencia artificial explicable, transparencia algorítmica, plataformas digitales, gobernanza digitalResumen
En el contexto de las plataformas digitales, los sistemas de recomendación presentan limitaciones derivadas de la opacidad algorítmica, lo que dificulta la comprensión de las decisiones automatizadas y afecta la confianza de los usuarios. El objetivo del estudio fue analizar la relación entre la explicabilidad de estos sistemas y la transparencia algorítmica. Se empleó un enfoque cuantitativo de alcance explicativo, basado en datos secundarios provenientes de informes de organismos nacionales e internacionales, aplicando correlación de Pearson, regresión lineal múltiple y prueba de Shapiro-Wilk. Los resultados evidencian una correlación positiva alta entre explicabilidad y transparencia (r = 0.81), así como una incidencia significativa de la regulación institucional (β = 0.47) y la apertura algorítmica (β = 0.39) sobre la transparencia. Además, se identificó que solo el 42 % de las plataformas analizadas incorpora mecanismos de explicabilidad, mientras que el 65 % presenta limitaciones en transparencia. Estos hallazgos indican que la integración de sistemas explicables mejora la comprensión de las decisiones, fortalece la confianza del usuario y contribuye a entornos digitales más responsables.
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