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00:00:10,207 --> 00:00:16,207
[Orador 1]: Hola, soy Gastón Olivares y mi tesis es
una serie de estudios que a través del

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00:00:16,207 --> 00:00:22,207
análisis de grandes volúmenes de datos, el
aprendizaje automático y las redes

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00:00:22,207 --> 00:00:29,887
complejas, plantea generar modelos para
resolver diversas problemáticas sociales.

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00:00:30,087 --> 00:00:35,374
Una de estas problemáticas podría ser la
de cómo generar conocimiento a partir del

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00:00:35,374 --> 00:00:37,007
conocimiento ya generado.

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00:00:37,207 --> 00:00:42,389
Y para esto, para ponerlo en contexto, se
podría decir que desde la informática y

7
00:00:42,389 --> 00:00:46,794
desde la electrónica emerge un nuevo
conocimiento que es la robótica.

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00:00:46,994 --> 00:00:48,255
Entonces, ¿qué hacemos?

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00:00:48,455 --> 00:00:52,481
Lo que hacemos es tomar publicaciones
científicas que estén asociadas a diversas

10
00:00:52,481 --> 00:00:56,610
áreas de conocimiento, donde una área de
conocimiento no es más que una disciplina

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00:00:56,610 --> 00:01:00,382
científica que puede ir desde las
matemáticas hasta la filosofía, y como se

12
00:01:00,382 --> 00:01:04,103
puede observar en la imagen de la
izquierda, para este caso de ejemplo, lo

13
00:01:04,103 --> 00:01:07,926
que tenemos son tres publicaciones, donde
cada una de las publicaciones está

14
00:01:07,926 --> 00:01:12,055
asociada a distintas disciplinas, y lo que
hacemos es generar vínculos entre estas

15
00:01:12,055 --> 00:01:15,674
disciplinas, donde la suma total de todos
estos vínculos nos entrega una

16
00:01:15,674 --> 00:01:16,674
visualización

17
00:01:16,643 --> 00:01:20,527
de todo el conocimiento generado para
estas publicaciones.

18
00:01:20,727 --> 00:01:25,455
Ahora bien, si queremos generalizar el
modelo y realizarlo para un país entero,

19
00:01:25,455 --> 00:01:30,365
como en este caso el de Chile, lo que se
realiza es juntar todas las publicaciones

20
00:01:30,365 --> 00:01:34,851
científicas de Chile, realizar el
procedimiento ya descrito anteriormente y

21
00:01:34,851 --> 00:01:39,822
posteriormente realizar un pequeño filtro
que elimina todas aquellas relaciones que

22
00:01:39,822 --> 00:01:44,126
ensucian a la visualización para
finalmente obtener a lo que llamamos la

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00:01:44,126 --> 00:01:46,430
cartografía del conocimiento de Chile.

24
00:01:46,630 --> 00:01:52,024
Como esto es un modelo de pronóstico, lo
que planteamos es que cada universidad que

25
00:01:52,024 --> 00:01:56,498
sea surgir nuevas disciplinas, nos
entregue sus datos y con todas sus

26
00:01:56,498 --> 00:02:01,958
disciplinas, estas son plasmadas dentro de
esta cartografía, que en algunos casos se

27
00:02:01,958 --> 00:02:03,980
puede ver con los puntos rojos.

28
00:02:04,180 --> 00:02:07,597
Cada esto llamaremos disciplinas
encendidas, mientras que todas aquellas

29
00:02:07,597 --> 00:02:09,812
disciplinas apagadas son las que están en
gris.

30
00:02:10,012 --> 00:02:13,399
Y el modelo de pronóstico funciona más o
menos de la siguiente manera.

31
00:02:13,599 --> 00:02:18,228
Todas aquellas disciplinas en estado
apagado tienen una alta probabilidad de

32
00:02:18,228 --> 00:02:22,549
ser generadas en el futuro cuando se
encuentren más cercanas a aquellas

33
00:02:22,549 --> 00:02:24,922
disciplinas que están en estado encendido.

34
00:02:25,122 --> 00:02:29,512
Para validar el modelo, utilizamos un
dataset del periodo 2008 a 2012, y para el

35
00:02:29,512 --> 00:02:33,624
entrenamiento, para la evaluación,
utilizamos el dataset del periodo 2013 a

36
00:02:33,624 --> 00:02:34,624
2015.

37
00:02:34,575 --> 00:02:37,399
¿Y esto qué nos dio como resultado?

38
00:02:37,599 --> 00:02:42,819
Que la precisión del pronóstico fluctúa
entre un 51%, en el peor de los casos,

39
00:02:42,819 --> 00:02:43,822
hasta un 78%,

40
00:02:44,022 --> 00:02:48,924
Y con esto queremos llegar a la conclusión
de que esta herramienta permite que las

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00:02:48,924 --> 00:02:53,645
universidades puedan planificar de una
mucho mejor manera cuáles son las nuevas

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00:02:53,645 --> 00:02:56,008
áreas del conocimiento que quiere generar.

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00:02:56,208 --> 00:03:00,839
Y lo más importante aún es que los
vínculos entre los investigadores se hagan

44
00:03:00,839 --> 00:03:03,645
mucho más fuertes de una forma mucho más
versátil.

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00:03:03,845 --> 00:03:04,005
Gracias.