[Orador 1]: Hola, soy Gastón Olivares y mi tesis es una serie de estudios que a través del
análisis de grandes volúmenes de datos, el aprendizaje automático y las redes
complejas, plantea generar modelos para resolver diversas problemáticas sociales.
Una de estas problemáticas podría ser la de cómo generar conocimiento a partir del
conocimiento ya generado.
Y para esto, para ponerlo en contexto, se podría decir que desde la informática y
desde la electrónica emerge un nuevo conocimiento que es la robótica.
Entonces, ¿qué hacemos?
Lo que hacemos es tomar publicaciones científicas que estén asociadas a diversas
áreas de conocimiento, donde una área de conocimiento no es más que una disciplina
científica que puede ir desde las matemáticas hasta la filosofía, y como se
puede observar en la imagen de la izquierda, para este caso de ejemplo, lo
que tenemos son tres publicaciones, donde cada una de las publicaciones está
asociada a distintas disciplinas, y lo que hacemos es generar vínculos entre estas
disciplinas, donde la suma total de todos estos vínculos nos entrega una
visualización
de todo el conocimiento generado para estas publicaciones.
Ahora bien, si queremos generalizar el modelo y realizarlo para un país entero,
como en este caso el de Chile, lo que se realiza es juntar todas las publicaciones
científicas de Chile, realizar el procedimiento ya descrito anteriormente y
posteriormente realizar un pequeño filtro que elimina todas aquellas relaciones que
ensucian a la visualización para finalmente obtener a lo que llamamos la
cartografía del conocimiento de Chile.
Como esto es un modelo de pronóstico, lo que planteamos es que cada universidad que
sea surgir nuevas disciplinas, nos entregue sus datos y con todas sus
disciplinas, estas son plasmadas dentro de esta cartografía, que en algunos casos se
puede ver con los puntos rojos.
Cada esto llamaremos disciplinas encendidas, mientras que todas aquellas
disciplinas apagadas son las que están en gris.
Y el modelo de pronóstico funciona más o menos de la siguiente manera.
Todas aquellas disciplinas en estado apagado tienen una alta probabilidad de
ser generadas en el futuro cuando se encuentren más cercanas a aquellas
disciplinas que están en estado encendido.
Para validar el modelo, utilizamos un dataset del periodo 2008 a 2012, y para el
entrenamiento, para la evaluación, utilizamos el dataset del periodo 2013 a
2015.
¿Y esto qué nos dio como resultado?
Que la precisión del pronóstico fluctúa entre un 51%, en el peor de los casos,
hasta un 78%,
Y con esto queremos llegar a la conclusión de que esta herramienta permite que las
universidades puedan planificar de una mucho mejor manera cuáles son las nuevas
áreas del conocimiento que quiere generar.
Y lo más importante aún es que los vínculos entre los investigadores se hagan
mucho más fuertes de una forma mucho más versátil.
Gracias.