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Wikipedia:Estrategia 2017/Ciclo 2/La era aumentada

De Wikipedia, la enciclopedia libre

Tema: La era aumentada
(Avanzando con la tecnología)

Para 2030, el movimiento Wikimedia usará activamente las innovaciones tecnológicas para ayudar a los voluntarios a ser mucho más creativos y productivos. Utilizaremos el aprendizaje y diseño de las máquinas para hacer que el conocimiento sea fácil de acceder y fácil de usar. Para aumentar significativamente la calidad y la cantidad del contenido en más idiomas, los voluntarios tendrán, por ejemplo, acceso a mejores traductores automáticos. Mostraremos y organizaremos el conocimiento en maneras que mejoren la forma en que la gente aprende y contribuye; más allá del navegador, la aplicación y la enciclopedia.

Subtemas

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Este tema fue formado a partir del contenido generado por colaboradores individuales y grupos organizados durante las discusiones del ciclo 1. Aquí están los subtemas que respaldan este tema. Véase en Meta el reporte del Ciclo 1, además de la planilla de datos complementaria (en inglés) y la síntesis metodológica de las más de 1800 declaraciones temáticas.

  • Innovación
  • Automatización
  • Adaptarse al contexto tecnológico
  • Expandirse a otros medios
  • Calidad del contenido
  • Accesibilidad del contenido

Ideas de las conversaciones de estrategia del movimiento e investigaciones

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Ideas de la comunidad Wikimedia (de esta discusión)

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Ideas de socios y expertos 

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Ideas de investigaciones sobre usuarios (lectores y colaboradores)

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Otras investigaciones

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Tendencias/era digital

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  1. «The Digital Industrial Revolution», NPR / TED
  2. Elon Musk predice que tomará de 4 a 5 años desarrollar «una interfaz mitad cerebral significativa» que permita al cerebro comunicarse directamente con computadoras (Elon Musk's Billion-Dollar Crusade to Stop the A.I. Apocalypse, Vanity Fair)

Aprendizaje de máquinas

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  1. «How Machine Learning Works», The Economist (¡aprenden de la experiencia!)
  2. «The Simple Economics of Machine Intelligence», Harvard Business Review

Wikimedia y el aprendizaje de máquinas

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  1. ORES y sistemas de recomendación, máquinas de aprendizaje abiertas y éticas, que ayudan a combatir hoy a los vándalos con 18 000 usuarios habilitados manualmente: Objective Revision Evaluation Service (Media Wiki)
  2. Wikimedia: 90% de reducción de horas gastadas en revisar los Cambios recientes por vandalismo luego de que el ORES fuese habilitado: Fuente

Preguntas

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Responde estas preguntas en la página de discusión

Estas son las principales preguntas que queremos que consideren y debatan durante esta discusión. Por favor apoya tus argumentos con investigaciones cuando sea posible.

  1. ¿Qué impacto tendríamos en el mundo si seguimos este tema?  
  2. ¿Qué tan importante es este tema en relación con los otros 4? ¿Por qué?
  3. El enfoque requiere concesiones. Si aumentamos nuestros esfuerzos en esta área en los próximos 15 años, ¿hay algo que hagamos hoy que deberíamos dejar de hacer?
  4. ¿Qué otra cosa sería importante agregar a este tema para hacerlo más fuerte?
  5. ¿Quién más trabajará en esta área y cómo podríamos asociarnos con ellos?

Si tienes ideas específicas sobre cómo mejorar el software, por favor considera añadirlas en Phabricator o a la página de discusión de dicho producto.