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Diseño y representación visual en la IA generativa de la salud mental


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Título : Diseño y representación visual en la IA generativa de la salud mental
Autor : Freire Sánchez, Alfonso.
Fitó Carreras, Maria
Vidal Mestre, Montserrat
Barra Pérez, David
Materias: Representación visualEstigmatizaciónSalud mentalDiseñoIA generativa
Editorial : Universitat Autònoma de Barcelona: Grup de Recerca en Publicitat i Relacions Públiques.
Citación : Freire-Sánchez, A., Fitó-Carreras, M., Vidal-Mestre, M., & Barra-Pérez, D. (2024). Diseño y representación visual en la IA generativa de la salud mental. Gràfica, 12(22). https://doi.org/10.5565/rev/grafica.391
Resumen : ¿Cómo interpreta visualmente la IA generativa la salud mental? Para responder a esta pregunta, se plantea un estudio empírico de tipo experimental en el que se analizan las imágenes generadas por GenAI para representar la esquizofrenia paranoide, el trastorno de depresión mayor y la ansiedad. Entre otros resultados, la representación de la esquizofrenia paranoide es propia del imaginario cinematográfico de terror y tanto el trastorno de depresión mayor y la ansiedad está representados, en su mayoría, por mujeres. Los hallazgos señalan que la representación visual de la IA estigmatiza a las personas y crea sesgos entre ficción y realidad.

How does generative AI visually interpret mental health? To answer this question, an empirical experimental study is proposed in which images generated by GenAI to represent paranoid schizophrenia, major depressive disorder, and anxiety are analyzed. Among other results, the representation of paranoid schizophrenia is typical of horror film imagery and both major depressive disorder and anxiety are mostly represented by women. The findings indicate that the visual representation of AI stigmatizes people and creates biases between fiction and reality.
Descripción : Este artículo está en acceso abierto, siguiendo la política de acceso de la editorial
URI : http://hdl.handle.net/10637/16464
Derechos: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
OpenAccess
ISSN : 2014-9298 (Electrónico)
Fecha de publicación : 2024
Centro : Universitat Abat Oliba CEU
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