Buenos días a todos.
Gracias a la organización de Isaac por invitarme,
voy a presentar el trabajo de ccm en Twitter,
que estamos desarrollando, con el doctor
Juan Carlos Pérez González y yo soy edifici, apoyaron.
Los grandes datos invitada en general,
suelen ser no suelen ser buenos para dar respuestas individuales
para hacer diagnósticos de personas individuales,
aunque aun así le dicen el sexo, la tendencia política,
preferencias con una alta precisión.
Esto cambia cuando nos dirigimos a grupos sociales
e identidades sociales;
entonces devuelven muy útiles, pero se vuelven muy útiles
cuando conseguimos lo que ya lo que se llama faltat,
cuando esos datos están enriquecidos y de verdad tiene un significado
para trabajar con este tipo de datos desde mi perspectiva
lo más importante, y ya no solo que requiera un conocimiento avanzado
en una metodología muy concreta para trabajar
con inteligencia artificial sino que además es muy importante
para no hacer posessin debidas un sentido ético
para tratar con esos, ponen sus datos,
nuestro objetivo es de carácter exploratorio.
Queremos saber qué podemos predecir esa extrayendo estos datos
de la plataforma, plataforma son white, feil,
disco y todo entonces es lo que llamamos plataformas
y la potencialidad,
predecir, aprendizajes futuros tanto de colectivos
como de personas individuales han adelantarnos a problemas
que puede haber en las transiciones;
encontrar nuevas perspectivas y en este trabajo en concreto
nos dirigimos.
Cuál es esa experiencia vital sobre los trabajos de TFM?
Te cje desde una perspectiva más, más privada,
no como lo vivimos, como cuando te pregunta tu tutor.
Qué tal experiencia,
sino cómo lo hablaría, es con amigos un movimiento natural,
para ello usamos métodos computacionales interpretativos.
Los datos no extraemos de los cuestionarios de la UNED,
de los cuestionarios de valoración de la UNED
y además de tweet extraídos a través de la y v dog
utilizando extraemos en principio unos 300.000 twit,
pero dio la casualidad de que al rombo
relacionado con eran usaban las mismas siglas, lo cual al final,
después de mucho limpiar datos de nuestra, han quedado en 18.500,
que no está mal.
Por eso yo creo que podemos sacar algunas cosas
interesados en concreto,
usamos la técnica de mansilla, de procesamiento natural del lenguaje
y etiquetado, mandan, se inicia por un procesamiento
que consiste en poner todas las palabras en minúscula
eliminar símbolos limpiar eliminar palabras vacías
por ejemplo todos los las les des no sirven para nada,
y esto se hace para que el algoritmo funcione correctamente.
Por qué etiquetado manualmente y no arrojar los 18.000 datos más
los 1.000 pico que tenemos de la UNED,
a un análisis de ese, pues porque especialmente en español
el lenguaje está lleno de dobles sentidos,
de figuras es está muy unido al contexto
exactamente contextualizado, con lo cual no es válido.
Los resultados que vamos a obtener son muy sesgados,
y realmente muy bajo.
Este es un ejemplo.
Primero que se me ha ocurrido.
Me da pena terminar el grado,
sería etiquetado como un sentimiento negativo,
y es todo lo contrario, no es alguien que nos está diciendo
que ha sido significativo para esa persona,
y normalmente esta técnica se abusa como de otras,
tanto para soporte como la emoción,
que ni son equivalentes soporte y emoción
ni se pueden medir con este tipo de técnicas
y luego otro problema, que es el que nos lleva a decir
el algoritmo, es racista, no existe.
Tenemos un problema detrás del entrenamiento,
de que queremos contar lo que vale como precisión,
y del balance de la muestra.
Si yo quiero encontrar la iglesia y la Iglesia,
tiene un cinco por 100 de nada.
Me sirve que ni algoritmo.
Tengo una precisión del 95 por 100,
porque a lo mejor ese cinco por 100 usted es el que no me detecta,
con lo cual no sirve de nada esta precisión.
Tengo que hacer otro tipo de medidas mucho más exigentes, por lo tanto,
cuando nos digan es que el análisis tiene un 80 por 100,
es que a lo mejor es la prevalencia estás diciendo
si no has encontrado nada los resultados,
y estamos en ello probablemente acabado menos este estudio,
un momento en el futuro cercana,
pero ya podemos tener algunas conclusiones.
Ya empiezan a aflorar alguna serie resultados de los cuestionarios
de la UNED, son muy temáticos en torno a las problemáticas surgidas
en las dinámicas de la UNED,
y lo que denota es la importancia del factor humano
del tutor o tutora,
que tiene esa persona.
Para como marca la experimentación,
a lo mejor la persona te refleja que ha sido difícil,
que ha sido demasiado exigente, pero he tenido este tutor.
Esta persona y casi siempre se basa en el fita
y en el contacto directo y cercano con esa persona,
y respecto a los tuit encontramos muchas referencias.
En relación al a los ejes de literales de Femés
desde la ayuda y soporte gente
pidiendo cuestionarios gente diciendo,
esto no tengo ni idea porque me pide nada para esto
no hay quien lo sepa.
Hace que alguien me ayude, buscan soporte,
mencionar guia.
No puedo con esto.
Al final está pidiendo gente que le diga,
no que tú sin.
Pues venga.
inténtalo emociones.
Encontramos mucho sentido del humor.
En relación al a lo al un duro que le resulta mucha gente,
no había uno que me encantaba que la sobre ahora encima tengo
que usar Shodan para mí muy bueno de todo el mundo, gracioso y luego,
sobre todo ves que tiene mucha significación.
Mucha gente se queja esto.
Por qué no lo cambiamos?
Por una asignatura jienense?
Ningún sentido.
No, no solo el de jefe de rosalía se convirtió en un disco que lanzó
su carrera internacionalmente; el tc para mucha gente
como el mío personal tiene mucho sentido,
puede tener mucha significación en la vida de las personas,
y al final todo esto que encontramos,
estos ejemplos que puesto y algunos más no llevan
a lo que es mi centro de estudio, que es la identidad digital,
al final refleja lo que son y lo que somos,
se puede estar, se puede vivir,
se puede predecir nada más.
Gracias.