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http://hdl.handle.net/10637/16464
Diseño y representación visual en la IA generativa de la salud mental
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 visual; Estigmatización; Salud mental; Diseño; IA 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 |
Aparece en las colecciones: | Documents de recerca |
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