FRCU - GIBD : Grupo de Investigación en Bases de Datos

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    Medición para la evaluación transversal de metodologías de gestión de proyectos
    (2022-04-28) Cristaldo, Patricia Raquel; La Pietra, Lucas Ezequiel; Retamar, María Soledad; De Battista, Anabella Cecilia
    La gestión de proyectos de software incluye varios aspectos: dirección, alcance, interesados, riesgos, planificación y control de actividades, requerimientos del proyecto, y objetivos de negocios. Remite a las habilidades del director de proyecto para administrar problemas vinculados con la gestión y tecnología. La gestión correcta de proyectos busca la conclusión en tiempo y forma de los mismos. Entre las razones para no alcanzar los objetivos en tiempo y forma se pueden citar: planificación insuficiente pobre definición de requerimientos, falta de habilidades, problemas con la disciplina de gestión y organización por parte de los encargados de llevar adelante los proyectos. Asimismo, diversos autores proponen el enfoque “híbrido”, que fusiona las propuestas tradicionales con ágiles. En esta metodología los gestores del proyecto deben centrarse no sólo en el objetivo final sino también en el momento donde se opta por una metodología u otra. En este artículo se presentan los tópicos de interés del proyecto Generación de marco de medición para la evaluación transversal de metodologías de gestión de proyectos.
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    Uso estratégico de las infraestructuras de datos espaciales para la toma de decisiones en el ámbito universitario
    (2017-05) De Battista, Anabella Cecilia; Nuñez, Juan Pablo; Retamar, María Soledad; Herrera, Norma Edith; Pascal, Andrés Jorge
    La necesidad de contar con Información Geográfica para la mayoría de las actividades humanas ha derivado en la realización de innumerables esfuerzos para su captura, almacenamiento, tratamiento, análisis y visualización. El advenimiento de los Sistemas de Información Geográfica facilitó su gestión y la necesidad de compartirla favoreció el desarrollo de estándares, políticas y herramientas para su publicación en la web, dando lugar al surgimiento de las Infraestructuras de Datos Espaciales. En este trabajo se presenta la instalación de un Servidor de Mapas Interactivo con dos objetivos principales: formular una iniciativa para la futura participación en la IDE de la provincia de Entre Ríos y democratizar la información geográfica generada en organismos públicos a fin de evitar la duplicación de esfuerzos.
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    Laboratorio de ciencia de datos y CTS
    (2018-11-02) De Battista, Anabella Cecilia; Ramos, Lautaro Martín Miguel; Rapesta, Natalia Daniela; Retamar, María Soledad; Lepratte, Leandro
    Objetivos: A partir grandes bases de datos de resultados científicos y tecnológicos, explorar un enfoque de análisis sobre las modalidades de producción y difusión de conocimientos sobre temáticas controversiales. Generar un proceso de transición en la modalidad de producción de conocimientos desde el ámbito académico (Modos 1 y 2) a uno basado en un enfoque de Ciencia Ciudadana.
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    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.
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    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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    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.
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    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.
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    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.
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    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/
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    Uso del lenguaje R en recuperación de información aplicado a análisis bibliométrico
    (2018-10-25) Ramos, Lautaro Emilio; Retamar, María Soledad; Rapesta, Natalia Daniela; De Battista, Anabella Cecilia; Lepratte, Leandro; Herrera, Norma Edith
    Los indicadores bibliométricos son instrumentos que permiten medir la producción científica y se utilizan para identificar, a partir del análisis de la literatura científica y tecnológica publicada, los outputs del sistema científico, en términos de performance y estructura del conocimiento. Para realizar análisis de dichos indicadores se emplean herramientas computacionales para la obtención, el tratamiento y el análisis de datos. Este trabajo presenta el uso de distintas librerías de R (R Project n.d.) y herramientas de visualización de información en el análisis de la producción de conocimiento, tomando como caso de estudio publicaciones científicas de Argentina y el resto de mundo que incluyen la palabra clave pesticidas.