Encuesta de Percepciones sobre Equidad y Representación en la Evaluación para Desarrolladores

¡Bienvenido! Esta encuesta explora sus experiencias y perspectivas sobre la equidad, el sesgo y la representatividad en las evaluaciones de software y modelos. Su participación es completamente voluntaria y puede detenerse en cualquier momento. Todas las respuestas son anónimas y se reportarán únicamente de forma agregada. No hay respuestas correctas o incorrectas: nos interesan sus opiniones honestas. Tiempo estimado: 8–10 minutos.

¿Cuál describe mejor su enfoque principal de desarrollo?

• Frontend
• Backend
• ML/IA
• Ingeniería de datos/MLOps
• Móvil
• DevOps/SRE
• Seguridad
• Full-stack
• QA/Automatización de pruebas
• Otro (especifique)

¿En qué método de evaluación se apoyó más en los últimos 6 meses?

• Pruebas unitarias/aserciones
• Benchmarks offline
• Valoraciones/anotaciones humanas
• Lanzamientos A/B o canary
• Pruebas con datos sintéticos
• Red-teaming/pruebas adversarias
• Auditorías de sesgo/equidad
• Otro (especifique)
• Ninguno/No aplica

¿Qué tan importante es la equidad en sus decisiones de evaluación?

¿Qué tan preocupado está de que muestras poco representativas puedan haber afectado sus resultados de evaluación en los últimos 12 meses?

Si enfrentó algún compromiso entre precisión, velocidad y equidad en evaluaciones recientes, descríbalo brevemente.

¿Cuántos años de experiencia profesional en desarrollo tiene?

• Menos de 1
• 1–3
• 4–6
• 7–10
• 11–15
• 16+
• Prefiero no decirlo

¡Gracias por completar la encuesta! Sus respuestas son anónimas y se usarán de forma agregada para mejorar las prácticas de evaluación. Agradecemos su tiempo.

¿Ha participado en la evaluación de software, sistemas o modelos en los últimos 12 meses?

• Sí, en los últimos 6 meses
• Sí, hace 6–12 meses
• Sí, hace más de un año
• No

En sus evaluaciones recientes, ¿consideró atributos sensibles (p. ej., género, etnia, ingresos)?

• Sí
• No
• No aplica

¿En qué medida está de acuerdo: Nuestros criterios de evaluación se aplican de manera consistente entre diferentes grupos de usuarios.

¿Qué estrategia de muestreo utilizó con mayor frecuencia en los últimos 12 meses?

• Muestreo aleatorio
• Muestreo estratificado
• Cuotas por segmento de usuarios
• Aumento sintético
• Muestreo por conveniencia/disponibilidad
• Reproducción de tráfico de producción
• Muestreo guiado por telemetría
• Otro (especifique)
• Ninguno/No aplica

Según sus respuestas en esta encuesta, ¿qué mejoraría más la equidad y la representatividad en sus evaluaciones?

¿Cuál es su nivel de antigüedad actual?

• Estudiante/Becario
• Junior/Asociado
• Nivel intermedio
• Senior
• Staff/Principal
• Gerente/Líder
• Otro
• Prefiero no decirlo

En un mes típico, ¿aproximadamente cuánto de su tiempo dedica a actividades de evaluación?

• 0–10%
• 11–25%
• 26–50%
• 51–75%
• 76–100%
• Prefiero no decirlo

¿Qué salvaguarda fue más importante al manejar atributos sensibles en sus evaluaciones?

• Revisión de IRB/ética
• Revisión legal/de privacidad
• Minimización de datos
• Agregación/anonimización
• Privacidad diferencial o ruido
• Acceso limitado/aprobaciones
• Consentimiento de las partes interesadas
• Detección/remediación de sesgos
• Otro (especifique)
• No aplica

¿En qué medida está de acuerdo: Cuento con herramientas y métodos adecuados para detectar sesgos en los resultados de las evaluaciones.

Clasifique los siguientes segmentos por prioridad de cobertura en sus evaluaciones (arriba = mayor prioridad).

1. Usuarios nuevos
2. Usuarios avanzados
3. Regiones/locales subrepresentados
4. Dispositivos de bajos recursos
5. Contextos sensibles al daño
6. Consultas de larga cola

Nos gustaría explorar un poco más sus opiniones sobre la equidad y la representatividad en las evaluaciones. Comparta su perspectiva y nuestro moderador de IA le hará un par de preguntas de seguimiento.

¿En qué región trabaja principalmente?

• África
• Asia-Pacífico
• Europa
• América Latina
• Oriente Medio
• América del Norte
• Oceanía
• Prefiero no decirlo

¿En qué medida está de acuerdo: Partes interesadas de diversos orígenes participan en el diseño de nuestras evaluaciones.

¿Aproximadamente qué tamaño de muestra mínimo suele necesitar para confiar en una decisión de evaluación a nivel de funcionalidad?

• Menos de 100
• 100–499
• 500–999
• 1.000–4.999
• 5.000–9.999
• 10.000+
• No tengo un umbral específico
• Prefiero no decirlo

¿Aproximadamente cuántos empleados hay en su organización?

• 1
• 2–10
• 11–50
• 51–200
• 201–1.000
• 1.001–10.000
• 10.001+
• Prefiero no decirlo

¿En qué medida está de acuerdo: Las consideraciones de equidad a veces entran en conflicto con otras prioridades como la velocidad o el costo.

¿Qué tan seguro está de que sus evaluaciones representan de manera justa el uso en el mundo real?

¿Cuántas personas hay en el equipo con el que trabaja principalmente?

• 1
• 2–5
• 6–10
• 11–20
• 21–50
• 51+
• Prefiero no decirlo

En una o dos oraciones, ¿cómo define una evaluación "justa"?

¿Cuál es su industria o dominio principal?

• Software de consumo
• Empresarial/B2B
• Finanzas/Fintech
• Salud
• Educación
• Comercio electrónico
• Videojuegos
• Gobierno/Sector público
• Investigación/Academia
• Otro
• Prefiero no decirlo