Strategically Constructed Narratives on Artificial Intelligence: What Stories Are Told in Governmental AI Policies?

What stories are told in national artificial intelligence (AI) policies? Combining the novel technique of structural topic modeling (STM) and qualitative narrative analysis, this paper explores and examines the policy narratives in 33 countries’ national AI policies. We uncover six common narratives that are dominating the political agenda concerning AI. Our findings show that the policy narratives’ salience vary across time and countries. The paper makes several contributions. First, our narratives describe well‐grounded, supportable conceptions of AI in governments, so as to contextualize and order a novel, multilayered, and controversial phenomenon. Building on the premise that human sensemaking is best represented and supported by narration, the paper addresses the applied rhetoric of governments to either belittle the risks or exalt the opportunities of AI. Second, we uncover the three prominent roles governments aim to take with regard to AI implementation, these are the role as enabler, leader, or regulator. Third, we make a methodological contribution toward data-driven computationally intensive theory development. Our methodological approach and identified narratives present key starting points for further research

Dinámica social de las emociones: Redes sociales y patrones emocionales colectivos analizados mediante técnicas de machine learning e Inteligencia Artificial

La presente Tesis, realizada mediante un compendio de publicaciones, representa la línea de investigación seguida por el Autor a lo largo de dos etapas distintas. En ambas etapas, sin embargo, la temática de investigación ha permanecido coherente: las redes sociales, los lazos interindividuales, y las emociones que acompañan a las dinámicas de socialización. Lo que ha variado es la metodología de análisis. En primer lugar, a través del trabajo de campo y la creación de un nuevo test sobre la desaparición de las redes sociales del individuo (el grave problema de detectar la soledad no deseada entre los mayores) se ha procedido a analizar la conexión entre los estratos de relación social (lazos fuertes versus lazos débiles) junto con la respectiva presencia de emociones bien diferenciadas (primarias versus secundarias) en el contexto de los procesos adaptativos del "sociotipo". Paralelamente, todo ello se ha continuado a otro nivel mediante el uso de herramientas de inteligencia artificial para el análisis de sentimientos (sentiment analysis), combinando estas técnicas de manera novedosa con machine learning y análisis estadístico multivariante. Estas técnicas se han aplicado, entre otros trabajos, al análisis de intercambios masivos de mensajes en las redes sociales durante la reciente pandemia y al estudio de compilaciones de noticias publicadas sobre una catástrofe natural, como la reciente erupción del volcán Cumbre Vieja en las Islas Canarias. Los resultados obtenidos a lo largo de esta línea de investigación pueden contribuir, por un lado, a mejorar la detección de la soledad en personas mayores y a clarificar los procesos emocionales en las relaciones sociales en general. Por otro lado, y muy especialmente, al seguimiento de las consecuencias en la opinión pública de las decisiones y políticas adoptadas tanto en situaciones de graves desafíos sanitarios como frente a catástrofes naturales. Indudablemente, la repercusión multidisciplinar de este tipo de estudios de análisis de sentimientos, que complementan la teoría de decisión y el análisis de riesgos, es cada vez mayor y abarca múltiples ramas de las ciencias sociales, la economía, las ciencias políticas y las ciencias de la comunicación.<br /