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Adecuación de una propuesta metodológica de enfoque “híbrido” para la gestión de proyectos de ciencia de datos
(2018-11-30) Cristaldo, Patricia Raquel; Schab, Esteban Alejandro; Richard, Cristhian Pablo; Rivera, Ramiro Adolfo; De Battista, Anabella Cecilia; Retamar, María Soledad; Herrera, Norma Edith
La aplicación de metodologías de gestión de proyectos conlleva a contribuir con los factores de éxito en la gestión de los mismos. Esta propuesta se deriva de un trabajo anterior y considera los aspectos relevantes de la gestión tradicional y ágil, permitiendo la alineación de los objetivos de un proyecto de ciencia de datos con los resultados del mismo. Este trabajo presenta la adecuación y posterior validación de una propuesta metodológica de enfoque “híbrido” a un proyecto de ciencia de datos, considerando el cumplimiento de los factores de éxito afectados a este tipo de proyectos.
Análisis de sentimientos en Twitter : una implementación sobre Cloudera
(2016-11-17) Retamar, María Soledad; Ramos, Lautaro Martín Miguel; Rapesta, Natalia Daniela; Nuñez, Juan Pablo; Cristaldo, Patricia Raquel; De Battista, Anabella Cecilia; Herrera, Norma Edith
Debido al crecimiento exponencial de las fuentes de información disponibles, en la actualidad resulta necesario contar con técnicas y herramientas diferentes a las tradicionales para abordar el procesamiento y análisis de los datos. En este trabajo se presentan las principales herramientas ofrecidas por la distribución de Cloudera del ecosistema Hadoop y el Lenguaje R para implementar un caso de estudio de análisis de sentimiento de tweets sobre la opinión de usuarios de esta red social sobre el proyecto de Ley Antidespidos discutido recientemente en el Congreso de la Nación Argentina.
Aplicación de técnicas de minería de datos para la detección de fraudes en empresas del sector seguros
(2021-11-05) Nuñez, Juan Pablo; Leguizamón, Mario Guillermo; De Battista, Anabella Cecilia
En esta tesis se aborda el problema de la detección de fraudes en seguros del automotor. Se presenta un modelo de minería de datos que permite detectar con una precisión mayor al 80 % denuncias fraudulentas de siniestros de automotores. Para la generación de dicho modelo se trabajó con datos reales provistos por la empresa de Seguros Río Uruguay Cooperativa Limitada [RUS].
Aproximación del frente pareto-óptimo de un problema NRP bi-objetivo mediante un algoritmo basado en enjambres de partículas
(2018-10-26) Rottoli, Giovanni Daián; Schab, Esteban Alejandro; De Battista, Anabella Cecilia; Tournoud, Adrián Alberto; Bracco, Luciano Joaquín; Pereyra Rausch, Fernando Nahuel; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio
En este trabajo se presenta un método novedoso basado en Enjambres de Partículas para la aproximación del frente Pareto-óptimo de un problema de optimización bi-objetivo, el problema del Next Release (NRP). Se define el problema en sus versiones mono y bi-objetivo, presentando una representación con Programación Lineal Entera. El método utiliza la teoría de Conjuntos Difusos para componer una función abstracta de aptitud, la cual es especializada por distintas partículas para realizar la búsqueda en distintos lugares del frente. Se realiza una prueba de concepto, aplicando el método a una instancia del problema y se compara con otra metaheurística del estado del arte. Finalmente, se concluye resaltando los resultados más importantes.
Bases de datos de objetos no estructurados
(2013-04-10) De Battista, Anabella Cecilia; Pascal, Andrés Jorge; Gancharov Díaz, Pablo Alejandro; Arguello, Melisa; Saliwonczyk, Christian Martín; Herrera, Norma Edith; Gutierrez, Gilberto
En las bases de datos tradicionales es frecuente el procesamiento de consultas por exactitud o por rango de valores suceptibles de ser ordenados, sobre datos estructurados en registros de tamaño fijo compuestos por campos comparables. La necesidad de almacenar otros tipos de datos tales como los objetos multimediales (imágenes, video, texto) y el hecho de que estos datos no puedan estructurarse, obligó a extender las capacidades de las bases de datos; pero en la mayoría de los casos sólo se permiten el almacenamiento y alguna funcionalidad adicional. Por ello resulta necesario desarrollar nuevos enfoques para almacenar y la buscar objetos no estructurados eficientemente. En estos nuevos modelos la búsqueda exacta carece de interés y en muchos casos se requiere mantener los distintos estados de la base de datos a través de tiempo y no sólo el más reciente, para poder consultar información histórica. Como solución han surgido modelos como el espacial, temporal, espacio-temporal, espacios métricos y el modelo métrico-temporal, que permiten representar y manipular estos tipos de datos. El tema de estudio del Grupo de Investigación en Basesde Datos (GIBD), es el modelado de objetos no estructurados y el procesamiento eficiente de consultas sobre estos tipos de datos.
Bases de datos espacio-temporales aplicadas en la gestión de emergencias
(2017-11) Aballay, Marcela; De Battista, Anabella Cecilia; Gagliardi, Edilma Olinda
En este trabajo se presenta la implementación de un índice métrico-temporal en una aplicación que tiene como objetivo gestionar móviles destinados a la atención de emergencias en la vía pública. Esta aplicación fue desarrollada en el marco de una tesis de maestría para el Municipio de la localidad de Córdoba, Argentina. Se detalla la implementación del índice, la combinación del modelo de bases de datos relacional y espacio-temporal y la resolución de las principales consultas requeridas para la aplicación, fundamentalmente la consulta de trayectoria de los móviles en la atención de un evento
Bases de datos métrico-temporales
(2009-05-07) De Battista, Anabella Cecilia; Pascal, Andrés Jorge; Herrera, Norma Edith; Gutierrez, Gilberto
El presente trabajo se desarrolla en el ámbito del Grupo de Investigación en Bases de Datos (Proy. Nro 25- D040) perteneciente al Departamento de Sistemas de la Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Concepción del Uruguay, cuyo objetivo principal es el estudio de m´etodos de acceso, procesamiento de consultas y aplicaciones de bases de datos no tradicionales. Las bases de datos métrico-temporales constituyen un nuevo modelo de bases de datos orientado al procesamiento de consultas por similitud en un intervalo o instante de tiempo. Este modelo está basado en la combinación de espacios métricos con bases de datos temporales. Para resolver eficientemente consultas métrico-temporales, se han propuesto varios índices cuyas evaluaciones empíricas demuestran que son competitivos. En este trabajo estamos interesado en el diseño de índices eficientes para el procesamiento de consultas métricos temporales.
Bases de datos métrico-temporales: indexación en memoria secundaria
(Universidad Tecnológica Nacional, 2020-11-05) Azar, Paola; De Battista, Anabella Cecilia; Herrera, Norma Edith; Ruano, Darío
Actualmente las bases de datos han incluido la capacidad de almacenar datos tales como imágenes,sonido, texto, video, datos geométricos, etc. Es en este contexto donde surgen nuevos modelos de bases de datos. El modelo métrico-temporal surge bajo la necesidad de poder manipular objetos no estructurados con tiempos de vigencia asociados y realizar consultas por similitud y por tiempo en forma simultánea. Varios índices mérico-temporales se han propuesto en este ámbito, todos estos índices fueron desarrollados para ser eﬁcientes en memoria principal. En este trabajo abordamos el estudio del índice Historical FHQT(H-FHQT), con el ﬁn de proponer una técnica de paginación que sea eﬁciente para el manejo del mismo en memoria secundaria.
Búsqueda en bases de datos métricas-temporales
(2006-06-01) De Battista, Anabella Cecilia; Pascal, Andrés Jorge; Gutierrez, Gilberto; Herrera, Norma Edith
Las bases de datos clásicas se organizan basándose en el concepto de b´usqueda exacta sobre datos estructurados, capturando sólo un estado de la realidad modelizada. Actualmente las bases de datos han incluido la capacidad de almacenar otro tipos de datos tales como imágenes, sonido, texto, video, datos geométricos, entre otros. La problemática de almacenamiento y búsquedas sobre estos datos di ere de las bases de datos clásicas y por lo tanto se necesitan nuevos modelos capaces de abordarlos. Entre estos nuevos modelos se encuentran las bases de datos espacios-temporales y los espacios métricos, que han recibido un creciente interés de parte de la comunidad de bases de datos. En este trabajo nos proponemos estudiar el problema de búsquedas por similitud sobre objetos que pueden variar su identidad, su posición y/o su forma en el tiempo.
Búsqueda por similitud de posiciones de ajedrez
(Universidad Nacional de San Luis. Red de Universidades con Carreras en Informática., 2016-10-03) González, Diego; Pascal, Andrés Jorge; De Battista, Anabella Cecilia; Herrera, Norma Edith
Las búsquedas por similitud constituyen un campo de estudio de gran importancia en la actualidad. En el presente trabajo se propone una función distancia para consultar por similitud posiciones de ajedrez sobre bases de datos de partidas, ya que actualmente estas consultas están limitadas a búsquedas exactas. Se evalúa su comportamiento mediante distintos tipos de pruebas sobre las fases del juego.
Búsqueda por similitud para recuperación de imágenes
(2011-11-03) Planas, Adrián Nicolás; Pascal, Andrés Jorge; De Battista, Anabella Cecilia; Díaz, Alejandra Alcira; Herrera, Norma Edith
En la búsqueda de imágenes por similitud en grandes bases de datos, es tan importante la eficiencia del sistema como su eficacia. La eficacia depende principalmente del preprocesamiento de las imágenes, de la técnica de extracción de características y de la función de distancia o disimilitud que se emplee. Por otro lado, los factores de mayor relevancia para la eficiencia del proceso son el costo de la función de distancia y el tipo de índice que se utilice para acelerar la búsqueda. En este trabajo se propone y evalúa experimentalmente una implementación completa orientada al uso de índices métricos para la búsqueda de imágenes por similitud, que adapta métodos y técnicas existentes para integrar en forma eficiente y eficaz estos elementos.
Búsquedas por similitud sobre objetos dinámicos
(Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay., 2008-11-21) De Battista, Anabella Cecilia; Herrera, Norma Edith; Gutiérrez Retamal, Gilberto
En esta tesis se aborda el estudio de las consultas métrico-temporales con el fin de diseñar nuevos modelos que permitan resolverlas eficientemente. El objetivo principal de este trabajo es el diseño y la evaluación de algoritmos orientados a búsquedas en bases de datos métricas que consideran objetos dinámicos, es decir, objetos que pueden cambiar sus atributos en distintos instantes de tiempo. La propuesta es formular nuevos métodos de acceso métricos-temporales y desarrollar algoritmos que utilicen las estructuras de datos subyacentes de dichos métodos para procesar este nuevo tipo de consultas.
Ciencia de datos aplicada al análisis de la evolución del COVID-19
(2020-09-17) De Battista, Anabella Cecilia; Retamar, María Soledad
Este trabajo fue realizado con el objetivo de aportar información sobre la evolución de la pandemia del COVID-19. A partir de fuentes de datos oficiales y mediante la aplicación de técnicas de analítica de datos y visualización de información, se presentan distintos análisis que permiten comprender la evolución de casos. Link de la aplicación web: https://gibd.github.io/covid/
Consultas en nuevos modelos de bases de datos
(2014-05-07) Pascal, Andrés Jorge; De Battista, Anabella Cecilia; Nuñez, Juan Pablo; Retamar, María Soledad; Arguello, Melisa; Saliwonczyk, Christian Martín; Herrera, Norma Edith; Gutierrez, Gilberto
Por la capacidad de almacenar datos estructurados que poseen las bases de datos tradicionales se aplica en este modelo el concepto de búsqueda exacta, es decir consultas por exactitud o por rango de valores suceptibles de ser ordenados, sobre los datos almacenados en registros de tama˜no fijo compuestos por campos comparables. Al surgir la posibilidad de almacenar en una base otros tipos de datos tales como los objetos multimediales (imágenes, video, texto) y el hecho de que estos datos no puedan estructurarse, hace necesaria la definicion de nuevas operaciones y capacidad de almacenamiento en las bases de datos. Se espera poder realizar en estos modelos busquedas eficientemente, teniendo en cuenta cuestiones como que la búsqueda exacta no resulta de interes y que en ciertas ocasiones se requiere mantener los distintos estados de la base de datos a través de tiempo y no solo el más reciente, a fin de poder realizar consultas de información histórica. Como respuesta a estos requerimientos han surgido modelos como el espacial, temporal, espacio-temporal, espacios métricos y el modelo métrico-temporal, que brindan funcionalidades de persitencia y manipulación de estos tipos de datos. El tema de estudio del Grupo de Investigación en Bases de Datos (GIBD), es el modelado de objetos no estructurados y el procesamiento eficiente de consultas sobre estos tipos de datos.
Consultas métrico-temporales
(2012-11-21) Pascal, Andrés Jorge; De Battista, Anabella Cecilia; Herrera, Norma Edith; Gutierrez, Gilberto
El modelo de bases de datos métricotemporal permite abordar aquellas situaciones en las que resulta necesario realizar búsquedas por similitud teniendo en cuenta también un componente temporal. En este artículo presentamos los tipos de consultas métricotemporales más relevantes sobre este modelo, y en particular se propone un algoritmo para resolver las búsquedas por similitud de los k vecinos más cercanos restringidas a un intervalo o instante temporal. Además se presentan resultados experimentales que comparan la eficiencia de este algoritmo versus la solución trivial.
Convergencia tecnológica en Centros de Excelencia Científica : análisis de casos en Argentina
(2019-11-14) Lepratte, Leandro; De Battista, Anabella Cecilia; Blanc, Rafael Luján; Rodríguez, María Alejandra; Retamar, María Soledad; Gastal, Valeria
El presente trabajo, expone los avances metodológicos de una propuesta de estudio sobre imaginarios sociotécnicos y modelos de gestión de Centros de Excelencia Científico – Tecnológicas (CECyT) orientados a Convergencia Tecnológica en Argentina. El objetivo principal de este trabajo, es analizar y explicar las características y modalidades de relaciones entre los imaginarios sociotécnicos sobre Convergencia Tecnológica y los modelos de gestión del conocimiento y la innovación en una serie de CECYT de Argentina. Una reciente literatura en el campo de estudios sociales de la ciencia y la tecnología, enfatiza el papel de los “imaginarios sociotécnicos” en la conformación de las políticas, instrumentos e instituciones de los diferentes países, en particular en el modo de entender a la convergencia tecnológica. Diversos estudios a escala de países (Kim, 2018), sectores (Jasanoff & Kim, 2013), como así también institucionales (Jasanoff & Kim, 2015), vienen explorando esta cuestión en relación a la categoría de Convergencia Tecnológica y su adaptación a diferentes contextos. En América Latina, diversos estudiosos del campo CTS han considerado las tensiones permanentes en la producción de conocimientos y desarrollo de innovaciones tecnológicas entre lo local y lo global. Se han efectuado estudios sobre las dificultades de trasladar a nuestra región los modelos de gobernanza de la ciencia y la tecnología tal como se plantean en países desarrollados, como el caso de los sistemas de innovación (Dagnino & Thomas, 2001). Cómo así también, el carácter periférico y globalizado a la vez de los centros de producción de conocimientos de excelencia en nuestro continente. En este marco contextual, el presente estudio, en su etapa de diseño metodológico, busca echar luz sobre estas cuestiones tomando como fenómenos para analizar a los imaginarios sociotécnicos y los modelos de gestión del conocimiento y la innovación en CECYT de Argentina.
Desarrollo de aplicación para la recolección de tweets para proyecto de agenda setting
(2018-11-30) Richard, Cristhian Pablo; Rivera, Ramiro Adolfo; Schab, Esteban Alejandro; Ramos, Lautaro Martín Miguel; Cristaldo, Patricia Raquel; Retamar, María Soledad; De Battista, Anabella Cecilia; Cagnina, Leticia; Herrera, Norma Edith
La Teoría de la Fijación de Agenda postula que los medios de comunicación tienen una gran inﬂuencia sobre el público y logran determinar qué asuntos poseen interés informativo y qué relevancia le otorgan los usuarios. En este artículo se presenta un proyecto que, mediante técnicas de minería de textos, pretende determinar si los medios periodísticos argentinos logran o no instalar temáticas en usuarios de redes sociales como Twitter. Como resultado de la primer etapa del proyecto se presentan en este artículo algunos desarrollos como: un script en R para realizar web scraping sobre los sitios web de periódicos digitales de Argentina, obtener las noticias publicadas en un período de tiempo y determinar los tópicos claves que se abordan en dichas noticias; y el desarrollo de una aplicación web que permite realizar la captura de tweets, en base a parámetros deﬁnidos previos a la búsqueda, para constrastar si los temas abordados en los periódicos tambien tienen repercusión en redes sociales. Conjuntamente se presenta una novedosa metodología para la gestión de proyectos de ciencias de datos.
Desarrollo de aplicación utilizando el índice espacio-temporal I+3 R-Tree
(Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Grupo de Investigación en Bases de Datos., 2017) Aballay, Marcela; De Battista, Anabella Cecilia; Gagliardi, Edilma Olinda
Este artículo describe el desarrollo de un prototipo para la atención de eventos de emergencia y la administración de los móviles correspondientes del Municipio de la localidad de Córdoba. Parte de esta solución requería la implementación de una estructura de indexación para objetos que modifican su posición en el tiempo, por lo que se decidió utilizar el índice espacio-temporal I+3 RTree. Con la implementación de este índice se resolvió el tema de la gestión de objetos móviles así como las consultas relacionadas a la necesidad de reproducir la trayectoria que realizó un móvil en la atención de un evento.
Descubrimiento de conocimiento en bases de datos
(Universidad Nacional de San Juan, 2019-04-26) Ramos, Lautaro Martín Miguel; Rivera, Ramiro Adolfo; Richard, Cristhian Pablo; Cristaldo, Patricia Raquel; Nuñez, Juan Pablo; Rottoli, Giovanni Daián; Ríos, Juan Manuel; Retamar, María Soledad; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; De Battista, Anabella Cecilia; Cagnina, Leticia; Herrera, Norma Edith; Schab, Esteban Alejandro
En la actualidad se generan diariamente grandes cantidades de datos de diversos tipos (e.g. textos, imágenes, audios y videos) generando nuevas fuentes de información que pueden ser aprovechadas para agregar valor al trabajo de las organizaciones. Particularmente el análisis automático de textos (análisis de sentimientos, minería de opinión) ha ganado terreno como alternativa o complemento a las fuentes de datos tradicionales de información de las organizaciones, cobrando relevancia las técnicas de Minería de Textos. La mayoría de los algoritmos, herramientas y recursos disponibles para Minería de Textos han sido probados y/o desarrollados para el idioma inglés, y por tanto presentan dificultades al ser empleados sobre textos escritos en otros idiomas como el español. Es por esta razón que es necesario trabajar en la elaboración de recursos específicos y en la adaptación de algoritmos y herramientas que contemplen las particularidades del idioma español con el fin de poder conseguir resultados de mayor calidad. En este artículo se presentan los tópicos de interés del proyecto Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, en el que se investigan técnicas de minería de textos aplicables al procesamiento de textos en lenguaje español. En particular, se realizará el estudio, análisis y comparación de algoritmos de minería de textos utilizando corpus de textos en lenguaje español, para posteriormente proponer adaptaciones o mejoras a los mismos. Asimismo, se pretende evaluar el desempeño de técnicas de minería de datos sobre conjuntos de datos tradicionales complementados con información extraída a partir de textos relacionados.
Diseño de aplicación para visualización de tópicos de noticias sobre COVID-19 en lenguaje español
(Universidad Tecnológica Nacional, 2020-11-05) La Pietra, Lucas Ezequiel; Schab, Esteban Alejandro; Cristaldo, Patricia Raquel; De Battista, Anabella Cecilia
La evolución de la pandemia de COVID-19 ha tenido gran repercusión en medios periodísticos, en particular en diarios digitales. Las noticias publicadas por los mismos cubren diferentes aspectos relacionados con la evolución de casos y sus diferentes impactos. En este trabajo se presenta la aplicación de técnicas de procesamiento de lenguaje natural para la detección automática de los tópicos principales abordados por medios digitales, y la generación de una aplicación web que permite visualizar los resultados obtenidos en el proceso de topic modeling.

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