La investigación sobre datos se ha hecho durante mucho tiempo, sin embargo, el desarrollo de herramientas para hacer aún más precisa la evidencia, ha aumentado. Lo que pasa hoy es que hay muchos más datos que antes, por lo que se hace más esencial saber usarlos y analizarlos correctamente.
Conforme avanza el tiempo, evolucionan las sociedades y la investigación exige ser más rigurosa, es justamente en esta línea que la UAI y sus académicos/as especialistas en datos han incorporado la data no solo como eje de investigación, sino como una oportunidad para ofrecer soluciones a problemáticas sociales a través de diferentes organismos UAI, así como para entregar herramientas desde la academia sobre un buen uso de datos.
La multidisciplinariedad es una de las bases del crecimiento académico, y la UAI a través de investigadores de diferentes Escuelas y Facultades, cuenta con un amplio campo de publicaciones en que los datos son protagonistas. Para descubrir más sobre sus estudios, ingresa aquí.
Análisis de datos textuales
El académico de la Facultad de Ingeniería y Ciencias, John Atkinson desarrolla investigación sobre el uso de datos textuales para identificar cómo los computadores podrían procesar artículos científicos y ser capaces de realizar descubrimientos y/o detectar patrones de interés de modo que los humanos puedan tomar decisiones en torno a nuevos tratamientos, fármacos, interacciones entre bio-componentes, así como descifrar la manera en que se pueden analizar mensajes de opinión en redes sociales y determinar preferencias sobre determinados eventos.
Ambas son solo algunas de las líneas de investigación del académico, quien señala que para resolver esas preguntas se “requiere analizar fuentes de datos no estructuradas tales como textos escritos en lenguaje natural por humanos”, y si a este desafío se le suma la sobrecarga de información existente, es aún más difícil sacarles provecho a los datos, por lo que es esencial conocer enfoques de machine learning para obtener respuestas.
Uno de los focos de su investigación actual es “justamente desarrollar nuevos modelos y métodos computacionales que permita el procesamiento automático de lenguaje natural de información textual como la anterior, que es informal, corta y que posee demasiados implícitos en la forma de expresar las emociones de las personas”, explica.
Datos para predecir conductas
Sebastián Moreno, académico de la Facultad de Ingeniería y Ciencias, y Agustín Ibáñez, académico de la Escuela de Psicología e investigador del Centro de Neurociencias Social y Cognitiva UAI, desarrollan –cada uno en su línea- investigación en base de uso de datos para predecir comportamientos humanos.
Por una parte, Sebastián adopta el desafío de identificar correctamente modelos que le permitan determinar, por ejemplo, cuál es la probabilidad de que un estudiante de primer año deje la universidad; así como saber si es factible reemplazar los taxis de combustión por taxis eléctricos, o determinar qué tanto se dispersa una funa en redes sociales versus una noticia relevante. “Lo importante siempre es realizar bien el proceso, que consiste en seleccionar las variables correspondientes, limpiar los datos, y luego aplicar el modelo, para finalmente aplicar un proceso de evaluación, que es la clave”, señala el académico.
En la misma línea y con un enfoque más conductual, el académico Agustín Ibáñez combina los datos en diferentes dimensiones, tales como desde la neurociencia, la ciencia del comportamiento y machine learning, para predecir la violencia de las personas, es decir, qué factores sociales y biológicos determinan que un individuo ejerza la violencia.
Con toda la información disponible en la actualidad, la investigación de datos crece en dos ámbitos, por una parte, la recopilación de data en general, para tener cada vez más datos disponibles, y por otra parte los modelos para tener mejores predicciones de comportamiento.
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