Título del Capítulo: «Divulgar la Inteligencia Artificial en YouTube. Estudio de caso del influencer Carlos Santana (DotCSV) y sus contenidos más virales»
Autoría: Tamara Morte-Nadal; Patricia Gascón-Vera
Cómo citar este Capítulo: Morte-Nadal, T.; Gascón-Vera, P. (2025): «Divulgar la Inteligencia Artificial en YouTube. Estudio de caso del influencer Carlos Santana (DotCSV) y sus contenidos más virales». En Sánchez-Navarro, J.; Hellín, P. (eds.), Inteligencia artificial: retos y oportunidades para la formación y el empleo en el ámbito de la comunicación. Observatorio ATIC, nº 7. Salamanca: Comunicación Social Ediciones y Publicaciones.
ISBN: 978-84-10176-09-6
d.o.i.: https://doi.org/10.52495/c3.emcs.36.p114
Tamara Morte-Nadal
Universidad de Zaragoza
Patricia Gascón-Vera
Universidad de Zaragoza
1. Introducción
La divulgación científica permite difundir el conocimiento científico a la sociedad de una manera accesible, a través de los recursos, canales y lenguajes adecuados (Seguí; Poza; Mulet, 2015). En este contexto, según la Encuesta de Percepción Social de la Ciencia y la Tecnología en España (FECYT, 2023), el 71,2% de los encuestados utilizan internet para informarse sobre ciencia y tecnología. En este nuevo ecosistema mediático en el que la ciudadanía se convierte en los prosumers de información, los influencers sobre ciencia y tecnología conviven con los medios de comunicación clásicos y sociales, así como con las fuentes científicas tradicionales. Medios tradicionales que se unen a los principios de los nuevos medios expuestos por Manovich (2005): representación numérica, modularidad, automatización, variabilidad y transcodificación. Todos ellos unidos por una pantalla, con diferentes genealogías, y con un mismo destinatario, el usuario/espectador capaz de generar comunicación. Una estratificación de canales que se unen en su función informativa, finalidad formativa y de entretenimiento con las que fortalecer la cohesión social (Gascón-Vera, 2024).
Uno de los temas que más debate social e interés ha generado en los últimos años es el de la inteligencia artificial (IA). El 58,1% de españoles afirma haber visto, oído o leído algo relacionado con la inteligencia artificial y/o los robots (FECYT, 2023). En este sentido, Carlos Santana (DotCSV) es un ingeniero y divulgador en materia de IA que disemina sus contenidos en YouTube, Twitter, Instagram, LinkedIn, TikTok, Twitch, iVoox… y en diversos medios de comunicación. Está especializado en Data Science y Machine Learning por la Universidad de Helsinki. También es profesor de Machine Learning & Data Science en la Escuela de Organización Industrial y participa como ponente en diversos eventos tecnológicos tanto nacionales como internacionales. Forma parte de la consultora de contenidos para eventos Glocal Ideas (2024), a la que también pertenecen profesionales del mundo del periodismo (Ángeles Blanco), el deporte (Alberto Contador) o el entretenimiento (Luis Piedrahita).
Su canal, @DotCSV, en YouTube, tiene más de 846.000 suscriptores, los que se complementan en otras redes como en X, con casi 171.900 seguidores, Instagram 67.000 seguidores y TikTok 430.000 seguidores.1 A través de su canal analiza las últimas tendencias y ofrece videotutoriales para aprender sobre inteligencia artificial en un tono divulgativo. Sus vídeos explican temas relacionados con la inteligencia artificial, como la robótica, los deepfakes, o los metaversos. A datos de marzo de 2024, su canal acumula un total de 49.195.556 visualizaciones a lo largo de sus 209 vídeos, creados desde el 18 de febrero de 2017.
Debido a estas cifras y este contexto de demanda social, desde la divulgación científica y la educación mediática se requiere conocer cuáles son las estrategias que se utilizan por parte de los influencers de ciencia y tecnología. Por lo tanto, en este estudio de caso del divulgador Carlos Santana (DotCSV), se pretende asentar las interrelaciones entre influencer y algoritmos para responder a las preguntas de investigadores, empresas tecnológicas y medios de comunicación sobre los contenidos virales que versan sobre la IA. Todo porque se parte de la premisa de que la divulgación en YouTube y las redes sociales es un campo sumamente dinámico que abarca una amplia gama de temas, y estos elementos relacionales pueden ayudar a comprender a la sociedad, su impacto en la sociedad y la cultura digital actual, efectuando una alfabetización mediática.
El análisis en YouTube es un campo muy prolífico en cuanto a investigaciones (Figura 1). De ellas, más de 4.000 se adscriben al campo de la Comunicación. Para este estudio hemos establecido las bases a través de los avances de menores influyentes en YouTube (Tur-Viñes; Núñez; González, 2018), medios como El País y su estrategia de producción de vídeos en YouTube (Bernal; Carvajal, 2020) y como propuesta sobre movimientos sociales (Arévalo, 2018), por ejemplo, el caso del cambio climático en YouTube, a través de los vídeos más populares (Muñoz-Pico; León; García; 2021).
Con estas líneas previas y bajo el estudio de caso planteado se plasma un análisis basado en el modelo TRIC, en el que se destaca su papel en la democratización de la información y la posibilidad de construir comunidades virtuales que trascienden barreras geográficas (Gascón-Vera; Morte; Peñalva; 2024). Este modelo reconoce la influencia de la tecnología en la construcción de conocimiento por su conexión con las interacciones humanas a través del Factor Relacional «el eje que conecta los usos, consumos e interacciones que se producen en las redes (…)» (Marta-Lazo; Gabelas-Barroso, 2023).
Un proceso cognitivo, emocional y social del que, además, deriva la confluencia, intercambio y transferencia de diferentes tipos de métodos: la InteRmetodología (Marta-Lazo; Gabelas-Barroso, 2023). Un enfoque de investigación, que para Smith (2018), busca superar las limitaciones y sesgos de enfoques únicos, promoviendo un entendimiento más holístico y profundo.
Acercar la ciencia a la ciudadanía es una labor compleja que debe realizarse entre los medios de comunicación, el periodismo y la comunidad científica y que debe contar con el impulso gubernamental y el análisis educativo. Por lo general, la comunicación científica, hasta la expansión de las redes sociales, había recaído entre los periodistas especializados en ciencia, responsables de trasladar un contenido complejo y que requiere de una abstracción conceptual (Bauer; Howard; Romo; Massarani; Amorim; 2013).
El periodismo científico moderno nació a finales del siglo XIX, pero en España no llegó hasta la década de los años 80 (Moreno, 2003). Para realizar la labor del periodismo científico, no solo es necesario tener conocimientos de periodismo o de comunicación, sino también ser crítico con las fuentes e informaciones científicas (Cassany; Cortiñas; Elduque, 2018). Por tanto, como adelantábamos, el escenario del periodismo científico ha cambiado en los últimos años con la llegada de las redes sociales, que han permitido la reinvención de la profesión (Cortiñas; Lazcano; Pont; 2015).
Por su parte, la divulgación científica es la actividad que comunica el conocimiento científico de una manera amena, cercana, comprensible y adaptada al público al que se dirige la información (Calvo Hernando, 2002; Meneses; Rivero, 2017). El lenguaje que se debe utilizar debe combinar el estilo periodístico, los códigos de las redes sociales y el uso de recursos audiovisuales (Ross-Hellauer et al., 2020). De hecho, las herramientas audiovisuales pueden ser recursos muy útiles a la hora de construir el mensaje científico-tecnológico ya que llega de una forma legible y atractiva al público general (Ibarra-Arias, 2024).
Por todo ello, hay que tener en cuenta que esta divulgación no solo puede consistir en la mera comunicación de avances científicos, sino que debe estar imbuida de un pensamiento crítico (Polinario, 2016). En este sentido, existe una cierta controversia sobre si la persona divulgadora debería ser del propio campo científico o si debería pertenecer al ámbito del Periodismo (Cassany; Cortiñas; Elduque, 2018). En particular, la comunidad científica suele tener reticencias ante la divulgación en entornos digitales, debido a la idea de que se pierde rigurosidad durante el proceso (Vizcaíno-Verdú; De-Casas-Moreno; Contreras-Pulido, 2020). Sin embargo, resulta evidente la importancia de difundir los resultados científicos (Gálvez-de-la-Cuesta; Álvarez; Gutiérrez; Gertrudis, 2024).
La revolución de los medios y el modelo EMIREC permite que la ciudadanía sea emisora y receptora al mismo tiempo, y en consecuencia que tengan el poder de comunicar y de influenciar (Marta-Lazo; Osuna-Acedo; Gil-Quintana, 2019). Igualmente, la presencia de las redes sociales ha permitido la aparición de perfiles que divulgan contenidos científicos con el propósito de hacer llegar esta temática a una gran parte de la población. De esta forma han surgido los influencers de ciencia, también denominados creadores de contenido, que son los que dominan los códigos comunicativos de las plataformas digitales y pretenden comunicar la ciencia a la ciudadanía (Buitrago; Torres, 2022a). En concreto, estos influencers de ciencia han generado grandes comunidades interesadas en estos contenidos. Estos divulgadores utilizan un lenguaje audiovisual que conecta con las emociones de sus seguidores y adaptado a las plataformas en las que generan sus mensajes (Martínez-Sanz; Buitrago; Martín, 2023).
No obstante, es necesario distinguir la denominación genérica de influencer de los influencers que realizan divulgación científica. Un influencer se define como «toda aquella persona que mediante la capacidad de comunicación logra influir en los comportamientos y opiniones de terceras personas» (Bonaga; Turiel, 2016), mientras que el objetivo de la persona que hace divulgación científica es comunicar informaciones o mensajes científicos a la población de la manera más clara posible (Polinario, 2016). Por lo tanto, un influencer trata de modificar el comportamiento de su audiencia, mientras que un divulgador científico puede ser un influencer en términos del alcance que genera y su capacidad comunicativa, pero su objetivo primario es la difusión del conocimiento y la educación científica a través de fuentes fiables.
En este flujo de mensajes las redes sociales tienen un gran potencial dentro de la educación informal, especialmente entre las personas más jóvenes. Estas plataformas pueden llegar a ser su principal fuente de información y de socialización (De Andrés del Campo; Collado; García, 2020; Pérez; Barón; Rubio, 2021). Por tanto, resulta de interés estudiar a aquellos divulgadores en redes que no terminan de sentirse influencers en el sentido general del término, pero que tienen una gran responsabilidad en los mensajes que dirigen hacia su audiencia (Collado; Picazo; López; García, 2023).
Las plataformas de redes sociales se han convertido en esenciales para la divulgación científica y los influencers o divulgadores ocupan un rol clave ya que llegan a una audiencia amplia y diversa (Zhang; Lu, 2023).
En este escenario YouTube se posiciona como un canal útil para comunicar y divulgar con rigor científico y a la vez captar la atención del público más joven (García; López de Ayala; Montes, 2020; Buitrago; Torres, 2022a). YouTube es la tercera red social más utilizada por los jóvenes de entre 18 y 24 años y la cuarta para el grupo de entre 25 y 34 años (IAB, 2023). En particular, la plataforma favorece el papel de los youtubers como modelos de referencia para la construcción de la identidad de las personas más jóvenes (Pérez; Pastor; Abarrou, 2018).
Un youtuber se define como la persona que se encarga de producir vídeos y de gestionar su canal de Youtube. Es una figura que genera interés en su comunidad gracias a sus mensajes y por lo tanto se consideran parte del grupo de influencers (Gil-Quintana; Vida de León; Osuna-Acedo; Marta-Lazo, 2022). Por ende, su capacidad de comunicación y de llegar a la ciudadanía tiene un gran potencial (Aran-Ramspott; Fedele; Tarragó, 2018).
A partir del año 2015 surgieron canales en YouTube dedicados a la divulgación científica (Buitrago; Torres, 2022b). Estos perfiles son comunicadores y educadores al mismo tiempo, y se han establecido en todo tipo de áreas científicas y culturales. Existe un gran impacto entre los canales de YouTube científicos y se trata de una tendencia que parece tener una gran proyección para estos contenidos audiovisuales educativos (Pattier, 2021). De acuerdo a un estudio de Buitrago y Torres (2022c), los divulgadores científicos de YouTube se caracterizan por un cuidado visual y sonoro de sus piezas, sin apartarse de los códigos y recursos habituales de los vídeos de la plataforma, dirigidos al entretenimiento y a la parte emocional de su consumo, como el uso de cabeceras, saludos y despedidas personalizados o invitaciones a los usuarios para mejorar las interacciones.
Los creadores sobre divulgación en YouTube recurren al uso de su imagen personal y a las píldoras humorísticas para hacer su contenido más cercano y ameno. Esta identificación con el youtuber fideliza y hace más receptiva a su audiencia, lo que favorece el engagement (Zaragoza; Roca, 2020). Además, en el caso de youtubers de ciencia, suelen ser las referencias utilizadas para fortalecer sus discursos (Buitrago; Torres, 2022c).
Uno de los elementos más importantes de las redes sociales es la viralización de los contenidos. Welker (2002) señala como principales elementos de la comunicación viral la gratuidad de contenidos o la difusión de servicios útiles que, a través de la simplicidad de su transmisión, apelan a los intereses y motivaciones de la audiencia para la difusión del mensaje.
Por su parte, Dafonte (2015) estima que para que el proceso viral funcione debe haber algo más que la recompensa tangible que un producto o servicio útil y gratuito puede proporcionar a un usuario individual: debe haber un beneficio también en compartirlo. Por lo que el individuo que comparte información que ha recibido y considera importante está aportando algo de valor a su red de contactos y, al mismo tiempo, se está presentando ante ellos como una persona con acceso a información relevante, de modo que esta característica puede definir su identidad y reforzar su estatus en su comunidad.
YouTube es una red social con algunas particularidades. Tal y como relata Siri (2008: 4), «la efectividad comunicacional de YouTube no reside solamente en la producción audiovisual que contiene, sino en la gran cantidad de información que incluye junto a cada vídeo». Puesto que un vídeo de YouTube está compuesto por ocho partes (Figura 2): Vídeo, título, descripción, etiquetas, miniatura, pantallas finales, tarjetas y subtítulo. Asimismo, hay opción de incluirlo en la propia lista de favoritos, recomendarlo a otra persona o denunciarlo como inapropiado, mientras que los usuarios registrados pueden añadir sus comentarios e, incluso, colocar su respuesta en forma de vídeo.
Además, estos creadores de contenidos suelen crear perfiles en redes sociales como Twitter o Instagram para aumentar el alcance y la interacción de su audiencia. En concreto, Twitter suele ser la red de preferencia, ya que es una plataforma utilizada de manera común por instituciones, asociaciones y científicos para difundir contenido científico (Pattier, 2021).
3. Objetivos y preguntas de investigación
El estudio de caso de Carlos Santana (DotCSV) se ejecuta con la premisa de explorar cómo la figura de los influencers permite la divulgación científica a un gran público a través de las redes sociales. De ello se traducen los objetivos específicos que son la identificación de métricas como el engagement (interacción + likes) y el alcance (número de visualizaciones, número de comentarios), así como la identificación de recursos audiovisuales y narrativos. Por tanto, de estos objetivos se derivan las siguientes preguntas de investigación:
P1. ¿Qué estrategias y formatos utiliza Carlos Santana en sus publicaciones para conectar con su audiencia?
P2. ¿Cuáles son los contenidos más populares de su canal de YouTube?
P3. ¿Cómo se llevan a cabo las interacciones entre influencers y seguidores para conseguir la mayor divulgación posible de su contenido?
A través del análisis cuantitativo y cualitativo de contenido, se llevó a cabo el estudio de mensajes representativos de este tipo de comunicaciones, sobre el número total de 209 vídeos, con el objetivo de definir los perfiles característicos de estos mensajes audiovisuales. Esta muestra (Figura 3) se efectúa a razón de los vídeos más virales, concretamente, los cinco que superan el millón de visualizaciones, con los que poder plasmar, a tenor de estas cifras de audiencia, las claves de la divulgación de la inteligencia artificial.
Para establecer las categorías del análisis de contenido se han tenido en cuenta las aportaciones de Buitrago y Torres (2022a) y de Zaragoza y Roca (2020) para la definición formal de los vídeos, junto con el análisis completo de Bernal y Carvajal (2020) que incluye, además de los datos del vídeo, de su contenido y de los elementos de YouTube, la participación de los usuarios.2 También se han utilizado criterios extraídos de Pattier (2022): propósito de engagement, si se presenta el objetivo del vídeo, así como un resumen al final del recurso audiovisual, cuál es el plano utilizado (general/medio/primer plano/ no hay), si utiliza efectos dinámicos de edición, qué tipo de lenguaje es utilizado (juvenil/normal/académico/ no se utiliza) y, por último, su interés en conocer si utiliza píldoras humorísticas.
Del mismo modo, se han reflejado algunos de los mecanismos discursivos recurrentes de cautivación de los youtubers, según Sabich y Steinberg (2017), tales como la contextualización, la mirada a cámara o la narrativa autorreferencial. Para finalizar, se han añadido variables de análisis de elaboración propia y se ha efectuado un prompt a ChatGTP para identificar cuestiones como los esfuerzos para empoderar a los usuarios, analizar la efectividad del título en términos de claridad, relevancia y capacidad para generar interés, por si tiene un impacto significativo en la audiencia o la sociedad en general. Por tanto, se establecen cinco tipos de categorías (Tabla 1) que aglutina cuestiones formales, contenidos, elementos visuales, del discurso y del comportamiento de los usuarios. Con ello, se analiza el arco del mensaje, desde el creador al receptor.
Tabla 1. Propuesta de categorías para analizar el contenido divulgativo sobre IA en YouTube.
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Categorías formales de análisis |
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Título del vídeo |
Fecha de subida |
Duración del vídeo |
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Recomendaciones |
Monetización / publicidad |
Palabras clave / etiquetas |
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Categoría de contenidos |
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Temática |
Tendencia / actualidad |
Objetivo del vídeo |
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Calidad |
Originalidad |
Desarrollo / idiomas |
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Miniatura del vídeo |
Figura personal |
Estilo narrativo |
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Hipervínculos |
Descripción |
Palabras clave |
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Análisis del vídeo |
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Inicio de enganche |
Resumen al final |
Fragmentación |
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Plano utilizado |
Rótulos |
Iluminación |
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Imágenes y origen |
Recursos sonoros |
Efectos dinámicos |
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Píldoras humorísticas |
Fuentes de información |
Verificación de contenido |
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Impacto social y cultural |
Ética y responsabilidad |
Educación y alfabetización digital |
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Mecanismos discursivos |
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Gestualidad |
Mirada a cámara |
Tipo de lenguaje utilizado |
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Narrativa autorreferencial |
Contextualización |
Anima al visionado |
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Análisis de comentarios |
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Número de likes |
Número de visualizaciones |
Número de comentarios Creación de comunidad |
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Mayor engagement |
Apoyos |
Críticas |
Fuente: elaboración propia, criterios descritos en la metodología y criterios de ChatGTP
Dot CSV trata una disparidad de temas, desde el funcionamiento de los fotogramas a cómo usar el IA con nuestro rostro. El vídeo más antiguo es el dedicado a explicar cómo la IA juega al escondite y, el más reciente, el expuesto sobre la capacidad de entrenar con nuestro rostro a la IA, que subió a su canal el 26 de octubre de 2022.
Los vídeos tienen títulos sugestivos, en los que se mezclan mayúsculas, signos de expresión e interrogación. Las palabras clave Blockchain, Fotogramas y Escondite aparecen en mayúsculas con signos de exclamación y uno de ellos dispone de un emoticono. Se trata de un recurso gráfico que ayuda a crear interés y a referenciar de forma gráfica lo tratado. Con ello, se reflexiona que, en su redacción, el influencer científico usa el desarrollo sugestivo como componente creativo, además de la elección de palabras llamativas «100% GRATIS» y preguntas al usuario «¿Progreso o fraude?» Se diferencia, además de las palabras clave indicadas y otras más técnicas como Cryptos, NFTs, Stable Diffusion, Dreambooth y las etiquetas de #conmigo #Scenio que se usan a modo de hashtag en la red YouTube, ya que una de sus recomendaciones, en todos los vídeos, es continuar formando al usuario o suscriptor en la divulgación científica.
Por su parte, el contenido más reproducido con 1,8 millones de visualizaciones versa sobre el blockchain advirtiendo en el mismo vídeo que se trata de «una de las tecnologías más prometedoras de la actualidad». Al mismo tiempo, aborda en su canal asuntos de trascendencia tecnológica como los entornos de aprendizaje reforzado, la generación de imágenes a partir de texto…
De ello, se ha codificado de forma cualitativa que su objetivo principal es explicar y, para ello utiliza una narrativa expositiva y argumental basada en ejemplos personales como sus fotografías, dotando de un componente muy personalista a sus contenidos. Él empieza y acaba los vídeos, su rostro es continuo en los recursos y su voz es una narración única. Asimismo, vemos dos polos opuestos en dos vídeos, su intención explicativa y la crítica, al posicionarse sobre asuntos de IA ante la opinión pública.
Por lo tanto, en los cinco vídeos virales vemos diferentes pretensiones. La primera la didáctica y explicativa, pero también un tutorial para crear una galería de imágenes generadas por IA de diferentes formas y un vídeo en el que, con un rol de experto, rechaza las malas prácticas, enmascaradas en un marketing de guerrilla para tener repercusión en las redes. De tal forma que busca defender, con ello, la necesidad de informar realmente qué es la inteligencia artificial. En consecuencia, es un perfil educativo que expone su opinión, como voz autorizada, con una finalidad alfabetizadora.
En este camino, las fuentes de información, además de atribuciones como el artículo de Hanson Robotics o The Verge, son papers de divulgación científica como el de «Depth Aware video frame interpolation» del cual coloca un pantallazo. Este recurso acerca la investigación al público y le ayuda a reafirmar su trabajo, con frases como: «¿Estás seguro Carlos? Sí, estoy seguro». Por tanto, el lenguaje autorreferencial es una de sus características, al igual que su narrativa visual para la que se nutre de imágenes de archivo. Algunas de ellas parecen de otros países, pese a que el idioma es el castellano.
Otros recursos son documentos e infografías, imágenes de archivo de un robot, de bancos de imágenes, vintage, memes… Generalmente, aparecen sin atribuir su origen de forma directa, solo con frases como «las imágenes de este autor», frase que usa en relación con el vídeo remasterizado de la primera filmación de la historia audiovisual. Es decir, como ejemplo, en las imágenes de llegada del tren a la estación de los hermanos Lumière no referencia su procedencia con una URL o una fuente a modo de rótulo televisivo.
Por tanto, sí atribuye las noticias científicas, pero no las imágenes, aunque deja claro que no son de su autoría. Por tanto, las imágenes bien sean de bancos gratuitos o utilizadas de otros canales, siempre deberían aparecer con su atribución completa, aunque, sí que es cierto que las descripciones de los vídeos son muy completas y allí los interesados pueden encontrar los pasos o averiguar más sobre cada una de las ideas trasladadas.
De tal forma que la ética y responsabilidad del autor queda respaldada, aunque se podría ejercer una atribución mayor de las imágenes, ya que son muchas las infografías o cuestiones propias que se podrían dotar de mayor creatividad a la narración. Una perspectiva periodística que la divulgación podría tener en cuenta. También las completas descripciones son muy útiles para ampliar e ir comprendiendo los vídeos, considerados de un considerable impacto social y cultural, puesto que son conceptos de gran complejidad. Uniendo ética, impacto y alfabetización, Carlos Santana consigue un perfil educomunicador al ejercer, también, debate sobre el impacto en la comunidad científica al dar una imagen falsa del campo de la IA y desplegando una denuncia del miedo y la desinformación que algunas empresas causan. Por esta razón, comenta la importancia de difundir información veraz sobre IA para evitar falsos miedos y falsas expectativas.
Pone al usuario en el eje del relato de los ejemplos o él mismo se hace preguntas, «¿Cómo llegamos a un consenso?», al mismo tiempo que comparte los resultados en X y habla directamente al usuario. Todo ello lo hace a través de una comunicación no verbal con gestos del rostro algo exagerados y gran gestualidad con sus manos para apoyar su discurso. Lo efectúa estableciendo por norma un plano medio corto que corta sus manos y en el que aparece un micrófono, para dar sensación de narración. Sobre ello, se visiona un caso concreto de un plano picado para hacer una confesión.
Así, en las categorías de recursos visuales, su escenografía es constante y se caracteriza por un fondo blanco y foco verde, un color significativo que se une al enfoque de su rostro y un desenfoque del fondo. Asimismo, utiliza el color negro para hacer rótulos con las palabras claves y algunos emoticonos o creatividades como un modo de videojuego, al que se unen imágenes en movimiento ya relatadas. Por lo tanto, la originalidad es una nota a destacar de este creador.
En otro aspecto de análisis, las píldoras humorísticas son escasas y van de la mano de la ironía o el sarcasmo al incluir nombres de actualidad como Elon Musk o el caso de pasar una persona por el plano para romper el discurso, aquel en el que también son muy específicos los golpes sonoros. Todos los vídeos cuentan con música de fondo a modo de acompañamiento, a destacar en uno de los vídeos una música más electrónica. Por tanto, se constata el uso de fondo de acompañamiento, así como de efectos sonoros escasos para crear interés y ayudar al discurso. Sobre los recursos creativos de YouTube, se vislumbra cómo para las miniaturas el creador ejecuta portadas ex profeso, pero no sigue una pauta única con la que fomentar la creatividad y la sorpresa en los usuarios, sin caer en la repetición gráfica. Además, puede visualizarse la duración, la cual es muy diversa (23:10, 14:02, 10:54, 20:28 y 6:33). Con lo cual, sobre este criterio formal no se puede establecer una pauta concordante.
Este creador de contenido utiliza todas las herramientas de esta plataforma diseccionada por capítulos, descripción, índice… No obstante, en 3/5 de los vídeos de mayor éxito aparece su rostro, como vínculo entre el vídeo y el autor. Lo que denota una vinculación entre las miniaturas, puesto que la primera imagen que el usuario ve es aquella que tiene que ver con el creador del contenido. En este resultado visual cabe recalcar la gran calidad de la imagen, él mismo relata qué componentes audiovisuales y tecnología ha utilizado:
De este modo, el creador muestra cómo ejecuta a nivel tecnológico sus vídeos, en los que une grandes temas y lo explica con ejemplos sociales y cotidianos, además de imágenes muy visuales con infografías propias que no son habituales y crean interés. Siendo el único recurso en el vídeo tres, sin planos del propio creador, incluido solo para mencionar otro vídeo similar.
Por lo cual, anima al visionado de forma continua y a su difusión: «Les pido que ayuden a difundir esta información y que compartan este vídeo siempre que Sophia haga acto de aparición». También en el inicio de los vídeos enfatiza el discurso con frases como: «Es un tema que de primeras os va a gustar» (véanse las figuras 6, 7 y 8).
En las cuestiones de colaboración llama la atención la creación de comentarios fijados por el creador, por lo que estas comunidades son respondidas y alimentadas por Carlos Santana. La calidad no es una cuestión meramente técnica, en los comentarios los usuarios valoran esa calidad y la atribuyen a su contenido, el cual revisitan a lo largo del tiempo, sumando visitas, mucho tiempo después de su estreno. Por tanto, los contenidos virales destacan por ser contenidos que responden a preguntas duraderas sobre la IA:
Llega a tener comentarios de apoyo con hasta 1,3K (Tabla 2). Sobre ellos, los tutoriales centran el mayor número de comentarios por dudas y debates en comunidad y se ha visualizado un apoyo generalizado y fans. Ese componente social característico de la divulgación en el que él «hace un favor», «enseña aspectos ocultos» es entendido por el público como una ayuda, un conocimiento técnico de cada herramienta, aunque, obviamente, hay una monetización detrás reflejada en publicidad antes y durante el vídeo.
Tabla 2. Datos de engagement de los vídeos más virales. Fuente: Datos recopilados el 04 /04/2024
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Vídeo viral |
Likes |
Visualizaciones |
Comentarios |
Más popular |
Respuestas |
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Blockchain |
76K |
1.857.344 |
2.723 |
@JuanAlvarezVideos hace 2 años 421 likes |
14 |
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Fotogramas |
64K |
1.288.198 |
1.383 |
hace 4 años 1,3 K |
18 |
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IA juega al Escondite |
51K |
1.163.452 |
1.136 |
hace 4 años 1,7K |
63 |
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Tutorial Entrena a la IA |
53K |
1.118.409 |
3.677 |
hace 1 año, 423 likes |
61 |
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Robot Sophia |
21K |
1.012.109 + |
1.745 |
@Cresodactilus hace 6 años, 917 |
25 |
De este análisis se contempla que la totalidad de los comentarios más populares son de apoyo, llegando a la admiración y defensa profesional de este creador de contenido, del cual valoran cuestiones analizadas como la calidad, la originalidad, la edición, la introducción, la realización, así como su desarrollo en español:
Para finalizar, desde los resultados, cabe destacar cómo el papel analizado y los contenidos estudiados terminan con un feedback de admiración y apoyo. Una característica importante a destacar en un contexto de críticas en las redes sociales e incluso discursos de odio hacia colectivos vulnerables, ofensivos o de desaprobación. Lo que nos lleva a enfatizar la utilidad social de lo avanzado por este divulgador.
6. Conclusiones
Como planteaban (Gascón-Vera et al., 2024) a medida que la IA se integra en la vida, la educomunicación se erige como esencial para incluir la alfabetización digital y la comprensión de cómo la IA moldea la percepción de la información. La colaboración entre investigadores, educadores, profesionales de la comunicación y desarrolladores de tecnología es fundamental. Se requieren esfuerzos interdisciplinarios e intermetodológicos para diseñar estrategias que mitiguen la desinformación mediante la integración de la IA de manera ética y sostenible. En este sentido, el Factor Relacional se convierte en el puente que conecta la tecnología con la sociedad, promoviendo una coexistencia entre la IA, la educomunicación y la lucha contra la desinformación.
Por los datos recogidos, la divulgación de la IA se ha realizado desde hace años en las redes sociales. El éxito de DotCSV conjuga el auge por la inteligencia artificial, el interés de la población por la divulgación científica (FECYT, 2023), una explicación sencilla y visualmente atractiva con un componente de interactividad con su audiencia a través de las redes sociales, de acuerdo a la teoría del Factor Relacional. Difunde la IA desde un prisma técnico, pero también social. Para destacar su contenido Carlos Santana utiliza títulos sugestivos, en mayúsculas y con signos de exclamación. Muchos de sus vídeos se dividen en capítulos para facilitar su visualización.
En cuanto a su comunidad, obtiene comentarios con hasta 1,3K, siendo los tutoriales los que centran el mayor número de comentarios por dudas y debates en la comunidad. Como principales respuestas ante la viralidad para investigadores, empresas tecnológicas y medios de comunicación, se puede observar que el canal se basa en crear contenido de calidad que se pueda revisitar y en la creación de una comunidad que valora el trabajo de su creador gracias a su ética de trabajo, basada en la alfabetización crítica.
La inteligencia artificial es un tema actual, que despierta el interés de un público joven interesado por la tecnología, no por el entretenimiento. Esto permite estudiar la influencia de los creadores de contenido y los influencers en la audiencia, así como su papel en la promoción de productos/servicios y tendencias. Se proponen desde la red TRIC la creación de futuras investigaciones que exploren la importancia de la educación en inteligencia artificial y la alfabetización digital, tanto en el ámbito formal como en el aprendizaje a lo largo de la vida, para conocer cómo se están preparando las personas para comprender y utilizar la IA de manera efectiva.
7. Agradecimientos y apoyos de investigación
La segunda autora es beneficiaria de las Ayudas para la recualificación del sistema universitario español para 2021-2023 Margarita Salas del Ministerio de Universidades de España financiado por la Unión Europea NextGeneration EU/PRTR. Esta contribución pertenece a la RED TRIC, afincada dentro del Grupo de Investigación en Comunicación e Información Digital (GICID) de la Universidad de Zaragoza, reconocido como grupo de referencia por el Gobierno de Aragón con el código S29_23R (Núm. 62 del Boletín Oficial de Aragón, de fecha 28/04/2023), dentro del área de Ciencias Sociales y financiado por el Fondo Social Europeo de Desarrollo Regional, FEDER «Construyendo Europa desde Aragón» y del Instituto de Patrimonio y Humanidades (IPH) de la Universidad de Zaragoza.
Grupo Interdisciplinario de Estudios en Comunicación, Política y Cambio Social de la Universidad de Sevilla.
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Calvo Hernando, M. (2002): «El periodismo científico, reto de las sociedades del siglo XXI» Comunicar, vol. 19, pp. 15-18. https://doi.org/10.3916/C19-2002-03
a
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Pérez-Torres, V.; Pastor-Ruiz, Y.; Abarrou-Ben-Boubaker, S. (2018): «YouTuber videos and the construction of adolescent identity. [Los youtubers y la construcción de la identidad adolescente]» Comunicar, vol. 55, pp. 61-70. https://doi.org/10.3916/C55-2018-06
3.
Fuente: realizado con https://www.webofscience.com/
Figura 1. Investigaciones relacionadas con YouTube, según WOS.
Figura 2. Disposición del canal de YouTube para un creador de contenido.
Figura 3. Muestra de los vídeos más virales analizados.
Fuente: Elaboración propia con datos de https://www.youtube.com/@DotCSV/videos.
Figuras 4 y 5. Miniaturas de los vídeos más virales y de la segmentación de los capítulos por preguntas y esquema.
Fuente: Canal YouTube https://www.youtube.com/@DotCSV/videos.
Fuente: Canal YouTube https://www.youtube.com/@DotCSV/videos
Figuras 6, 7 y 8. Imagen del creador a modo de tutorial, sugerencia de visionado tras el vídeo y pantalla del inicio de un vídeo viral.
