FRCU - GIBD : Grupo de Investigación en Bases de Datos
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Item 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 JorgeLa 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.Item 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, LeandroObjetivos: 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.Item 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 EdithDebido 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.Item 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 AlejandroEn 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.Item 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, ValeriaEl 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.Item 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 EdithLos 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.Item Indexación y búsqueda sobre datos no estructurados(Universidad Nacional del Nordeste, 2018-04-26) Herrera, Norma Edith; Ruano, Darío; Azar, Paola; De Battista, Anabella Cecilia; Pascal, Andrés JorgeLas bases de datos han incluido la capacidad de almacenar datos no estructurados tales como imágenes, sonido, texto, video, etc. La problemática de almacenamiento y búsqueda en estos tipos de base de datos difiere de las bases de datos clásicas,dado que no es posible organizarlos en registros y campos, y aun cuando pudiera hacerse, la búsqueda exacta carece de interés. Es en este contexto donde surgen nuevos modelos de bases de datos capaces de cubrir las necesidades de almacenamiento y búsqueda de estas aplicaciones. Nuestro interés se basa en el diseño de índices eficientes para estas nuevas bases de datos.Item Utilización de R para análisis bibliométrico(2018-09) De Battista, Anabella Cecilia; Rapesta, Natalia Daniela; Ramos, Lautaro Emilio; Lepratte, LeandroLos indicadores bibliométricos son instrumentos que permiten medir la producción científica, es decir, averiguar el impacto causado por un trabajo científico a partir del análisis de la literatura científica y tecnológica publicada. Este trabajo presenta el uso de distintas librerías de R en el análisis de la producción de conocimiento basado en publicaciones científicas de Argentina y el resto de mundo, utilizando como palabra clave de búsqueda “pesticidas”. Las publicaciones científicas analizadas se obtuvieron mediante la API de Scopus [1]. Los resultados permiten considerar diferentes indicadores de la producción de conocimiento conforme al Modo 1 [2, 3] tales como: cantidad de publicaciones que incluyen el término “pesticidas”, clasificación de publicaciones por autor, tipo de publicación, qué palabras aparecen con más frecuencia relacionadas con el término de búsqueda.Item Implementación de data stream mining(2018-09) Schab, Esteban Alejandro; Rivera, Ramiro Adolfo; Bracco, Luciano Joaquín; Coto, Facundo; Ríos, Juan Manuel; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Cristaldo, Patricia Raquel; De Battista, Anabella Cecilia; Herrera, Norma EdithDesde hace décadas las organizaciones utilizan información histórica propia para construir data warehouses y, mediante la aplicación de técnicas de descubrimiento de conocimiento, descubrir patrones que guíen la toma de decisiones.Actualmente, es una oportunidad para las organizaciones tomar decisiones en tiempo real basadas en información que puede provenir de múltiples fuentes, con diversos formatos y que se genera a gran velocidad. Como respuesta a esta necesidad surge Data Stream Mining (DSM), un subárea específica de la Minería de Datos definida como el proceso de extraer conocimiento en estructuras de datos continuas y con rápidas transiciones. Dicho análisis aporta a las organizaciones visibilidad del negocio y de sus clientes en tiempo real y les permite responder ágilmente ante los cambios. En este trabajo se presenta la vinculación del GIBD de la UTN-FRCU con la empresa Sidesys IT Solutions con el objetivo de implementar Data Stream Mining en la empresa.Item Propuesta metodológica de enfoque “híbrido” para la gestión de proyectos de minería de datos(2018-10-25) Cristaldo, Patricia Raquel; Richard, Cristhian Pablo; Rivera, Ramiro Adolfo; Schab, Esteban Alejandro; De Battista, Anabella Cecilia; Herrera, Norma EdithEste trabajo propone una metodologia de enfoque “híbrido” para la gestión de proyectos de minería de datos, enmarcada en los aspectos relevantes de la gestión tradicional y ágil, que toma como punto de partida los factores críticos de éxito de la gestión de proyectos de minería de datos y de la gestión ágil de proyectos, de forma tal de lograr un conjunto unificado de criterios que debería cumplir una metodologia de gestión de proyectos en este entorno. Se especifican los criterios para orientar las decisiones, las etapas definidas en la metodologia, los resultados obtenidos y las conclusiones alcanzadas