Browsing by Author "Guevara Albornoz, Miguel Roberto"
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Thesis EL ESPACIO INVESTIGACIÓN:UN MAPA DE PRODUCCIÓN DE CIENCIA(2016) Guevara Albornoz, Miguel Roberto; Departamento de Informática; Mendoza Rocha, Marcelo Gabriel; Moreira Wenzel, Andres; Hidalgo, Cesar A.In this thesis we propose a new map of science based on the productive paths of scholars.We call this network the research space. To create this map, we had to mine the web in orderto curate a disambiguated dataset of individuals. With this dataset we were able to buildthe research space in which the nodes represent felds of research and the links represent howlikely a scientist publishes in an area given that she published in other one. With the structureof the research space we evaluated the scientifc production of individuals, institutions andcountries. We also defned a methodology to evaluate the predictive power of maps of sciencein general and the research space in particular. With this methodology we found that theresearch space is a better predictor|in comparison with a map based on citation patterns-|of the diversifcation and evolution of individuals and institutions. We also proved thatour results hold when we change the classifcation of areas of science. Finally we built twoapplications, one for the scientifc community and the other one for general public. Theseapplications facilitate the analysis of the diversity of scientifc production based on maps ofscience.Thesis VOTING INTENTION ANALYSIS OF TWITTER USERS(Universidad Técnica Federico Santa María, 2013) Guevara Albornoz, Miguel Roberto; Mendoza Rocha, Marcelo Gabriel; Universidad Técnica Federico Santa María UTFSM. Departamento de InformáticaProponemos un modelo difuso (Fuzzy) dirigido a analizar la intención de cada usuario que publica un tweet en el contexto de una elección pol??tica. Nuestra propuesta es un paso adelante en la v?á de construir modelos para entender el comportamiento de los usuarios de Twitter en una elección pol??tica. Ésta ha sido ciertamente una tarea dif??cil, aún cuando varios esfuerzos se han realizado y también se han reportado auspiciosos resultados. Basamos nuestro modelo en la cantidad total de tweets por usuario, as?? como también en su cantidad de tweets positivos y negativos. Nuestro sistema de inferencia utiliza el método de Mamdani con tres variables premisa y una variable consecuencia. Definimos el universo del discurso para las variables premisa, por la frecuencia de tweets. Para la variable consecuencia, definimos el universo del discurso como la posible intención de voto de un usuario en una elección. Aplicamos defuzzyficación con centro de gravedad para una conclusión definitiva basada en valor, el mismo que denominamos el Indice de Intención de Voto. Para ilustrar la aplicación de nuestro modelo, hemos utilizado data descargada del streaming público de Twitter, respecto de tres elecciones en 2012 y 2013, con diferentes niveles de participación.
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