ILICo

Área de Soporte Capacitación, Investigación en Infometría, Lexicometría e Ingeniería del Conocimiento

Matilde Inés Césari

Ricardo Manuel Césari

ilico-cerecon-frm@googlegroups.com

Capacitación y Asesoramiento en métodos y técnicas

  • Fortalecer la formación de recursos humanos en el área
  • Promover el trabajo interdisciplinario
  • Desarrollo de metodologías dirigidas al diseño, implementación y ejecución de estudios
  • Desarrollar servicios de investigación y asesoría

Estudio en Nuevas tecnologías en

  • Lingüística computacional, tratamiento de texto
  • matemáticas aplicadas al análisis de la información
  • Inteligencia artificial y Neuroimagen
  • Métodos de Visualización, modelado...

INFOMETRÍA y LEXICOMETRÍA - Análisis de la Información

Matemáticas aplicadas al análisis de la información, de la información científica y tecnológica.

Transformar los datos brutos con el fin de extraer los conocimientos que puedan ser explotados y útiles en un determinado campo de acción

    • Trabajar al nivel del texto integral en grandes corpus. Análisis estadístico de datos textuales
    • La asociación de métodos lingüísticos e infométricos es pertinente para extraer la información de un corpus de textos
    • Análisis multivariado de datos + segmentación (escuela francesa)
    • Validación estadística
    • Aproximación PLS basadas en la technologies pleasure (estimación de la relación estructural)

INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO - Modelos de Conocimiento

Mediante la construcción de modelos abordar los problemas de representación de conocimientos y de razonamiento (inferencias).

Trabajar sobre el modelado de conocimiento (clasificación predicción y optimización) contenido en textos y observaciones, en grandes repositorios de datos

    • Técnicas (numéricas y simbólicas) de la inteligencia artificial
    • Modelos basados en conocimiento impreciso con Sistema basado en reglas difusas
    • Modelos predictivos con Árboles de clasificación y regresión
    • Aplicación de Redes Neuronales Artificiales RNA en clasificación y cartografía. Nuestro interés por los algoritmos neuronales se apoya sobre los lazos que existen entre el análisis de datos (enfoque estadístico multidimensional) y el enfoque conexionista en lo que respecta la clasificación automática y las representaciones factoriales (cartografía). El análisis cuantitativo de la información (Infometría) puede ser completado por medio de redes neuronales
    • Técnicas basadas en el modelado con mínimos cuadrados parciales (Partial Least Squares Path Modeling, PLS-PM)
    • Representación e inferencia de reglas basadas en lógica difusa

Áreas de Aplicación

    • Analizar la información con el objetivo de resolver un problema determinado
    • Comparar posiciones para identificar las principales temáticas y actores (individuos o instituciones) involucrados en esas temáticas de investigaciones y que se encuentran en las artículos científicos, los informes, las tesis de doctorado, las patentes. Es decir, en diferentes tipos de publicación
    • Producir una información útil o bien rara y que interesa un campo de investigación
    • Sistemas expertos, Diagnóstico – Clasificación – Pronostico - Planificación…
    • Reconocimiento de patrones
    • Minería de texto, datos, opinión y web
    • Interpretación de imágenes

Almacenamos datos porque pensamos que son un activo valioso por sí mismos. Para los científicos, los datos representan observaciones cuidadosamente recogidas de algún fenómeno en estudio. En los negocios, los datos guardan informaciones sobre mercados, competidores y clientes. En procesos industriales recogen valores sobre el funcionamiento de determinados procesos. Sin embargo, en general, los datos en bruto raramente son provechosos.

Su verdadero valor radica en la posibilidad de extraer información útil para la toma de decisiones o la exploración y comprensión de los fenómenos que dieron lugar a los datos. Tradicionalmente, el análisis de estos datos ha sido efectuado mediante técnicas estadísticas. No obstante, el incremento en la cantidad de datos y en el número de parámetros hace necesaria la aparición de nuevas metodologías y herramientas

Hemos considerado las actividades de vigilancia e inteligencia, en el contexto de la "sociedad de la información", como "la transformación de la información en conocimiento, y del conocimiento en acción". Es por esto la importancia del "análisis de la información" en el seno de todas las actividades en donde se trata de transformar los datos brutos con el fin de extraer los conocimientos que puedan ser explotados y útiles en un determinado campo de acción

El análisis busca identificar la información "útil", aquélla que comporta un interés para el usuario a partir de una cantidad importante de información disponible.

Se parte de una información que se considera "materia prima" y que, mediante la aplicación de métodos, indicadores e instrumentos informáticos, es transformada en información "elaborada", es decir, "manufacturada" en función de ciertos objetivos. La información no es el producto final de investigaciones profesionales, sino la materia prima que es necesario someter a un proceso de “tratamiento y análisis, con el objetivo de extraer conocimiento”. Que pueda contribuir a mejorar la comprensión de una situación compleja y la toma de decisiones estratégicas en un determinado campo de actividades “

Bajo el nombre de Análisis (Multidimensional) de Datos (numéricos, simbólicos, textuales) se agrupa un vasto cuerpo de técnicas estadísticas desarrolladas por la escuela francesa en especial a partir de los métodos desarrollados por J.P. Benzécri que tienden a dar otro tipo de respuestas que las ofrecidas por la estadística clásica.

Esta corriente, que ha tomado gran impulso debido al avance de la computación y se nutre en la actualidad con los progresos realizados en la inteligencia artificial, lenguajes y bases de datos orientadas a objetos