INVESTIGACIÓN

LUMON LV TECH

Somos un grupo de trabajo el cual buscamos crear y fortalecer una CULTURA INVESTIGATIVA en la organización. Vincular investigadores al Grupo de LUMON LV TECH y generar productos de investigación como artículos científicos, Software, manuales y consultoría científico tecnológica e informe técnico.

  • Impactar en las líneas de profundización del Grupo LUMON LV TECH.

  • Lograr crear alianzas estratégicas con grupos de investigación nacional e internacional.

  • Desarrollar proyectos y/o consultorías a entidades públicas y privadas del sector salud, educativo y empresarial.

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Retos

Liderar y desarrollar proyectos en I+D+I que generen conocimiento, productos y servicios, dando soporte para la resolución de problemáticas.

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Objetivos

Renovar el nuevo conocimiento en el campo de I+D+I Reconocimiento del Grupo de Investigación ante MinCiencias y estar en la categoria B para el año 2020.

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Visión

El grupo de Investigación, Lumon Lv Tech, será un reconocido ¨SOLVER TECNOLOGICO¨ en entidades pública y privada del Sector Salud, Educativo e industrial, liderando proyectos en I+D+I.

Convocatorias

Artículos Publicados

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Gestión de proyectos mediante el análisis de la confianza en redes sociales digitales

Los nuevos retos en la dirección de proyectos gracias a la globalización,al entorno volátil que se presenta actualmente y a la exposición a redes sociales digitales, hace que las organizaciones se encuentren en una situación en la que se enfrentan a diversas formas de incertidumbre, por lo cual, la confianza es un tema fundamental para la toma de decisiones ya que es un pilar básico para actuar bajo indecisión o ante la presencia de riesgos. El presente estudio plantea un modelo para el análisis de confianza en redes sociales digitales, analizando las menciones y comentarios sobre el proyecto de Hidroituango y su polaridad, así como las implicaciones que tuvo la falta de confianza en dicho proyecto en aspectos ambientales, sociales y económicos, entre otros; encontrando que la confianza fue uno de los factores identificados por EPM como fundamental para mejorar el relacionamiento con las comunidades afectadas. (pag 828-842).

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Bots y perfiles de género en Twitter usando Características sociolingüísticas Notebook para PAN en CLEF 2019

Lamentablemente, en las redes sociales, los bots de software o simplemente los bots son cada vez más comunes porque las personas malintencionadas han visto su utilidad para difundir mensajes falsos, propagar rumores e incluso manipular la opinión pública. Aunque el texto generado por los usuarios en las redes sociales es una rica fuente de información que puede utilizarse para identificar diferentes aspectos de sus autores, no siendo capaz de reconocer qué usuarios son realmente humanos y cuáles no, es un gran inconveniente. En este trabajo, describimos las propiedades de nuestra clasificación multilingüe modelo presentado para PAN 2019 que es capaz de reconocer los bots de los humanos, y las hembras de los machos. Esta solución extrajo 18 características de los mensajes del usuario y Aplicando un algoritmo de aprendizaje de máquina se obtuvieron buenos resultados de rendimiento.

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Perfiles de Celebridades en Twitter usando Sociolingüística Notebook for PAN at CLEF 2019

Las redes sociales han sido un escenario revolucionario para las celebridades porque les permiten llegar a una audiencia más amplia con una frecuencia mucho mayor que usar los medios tradicionales. Estas plataformas les permiten mejorar, o a veces deteriorar, sus carreras mediante la construcción de relaciones más estrechas con sus fans y la adquisición de otros nuevos. De hecho, las redes han promovido el surgimiento de un nuevo tipo de celebridades que sólo existe en el mundo digital.
Ser capaz de caracterizar a las celebridades que son más activas en las redes sociales, como Twitter, da una enorme oportunidad de identificar cuál es su nivel real de la fama, cuál es su relevancia para un grupo de edad, o un género u ocupación específicos. Estos hechos pueden enriquecer la toma de decisiones, especialmente en la publicidad y el marketing. Para lograr este objetivo, este documento presenta una novedosa estrategia para la caracterización del perfil de las celebridades en Twitter basada en la generación de características de sus puestos que sirven de entrada a un conjunto de clasificadores. Específicamente, hemos producido cuatro clasificadores que describen el nivel de fama, el género, el nacimiento fecha, y la posible ocupación de una celebridad. Obtuvimos el entrenamiento y la prueba conjuntos de datos como parte de nuestra participación en el PAN 2019 en el CLEF. Los resultados de cada clasificador se reportan incluyendo el análisis de qué características son más relevantes, cuáles técnicas de clasificación eran más útiles y que eran la precisión final y recuerde los resultados.

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Análisis aplicado al estudio del riesgo reputacional a través del análisis de las redes sociales (Twitter) para el aeropuerto El Dorado de la ciudad de Bogotá (Colombia)

Dentro de una sociedad cada vez más tecnológica e inmersa en las diferentes posibilidades que ofrece Internet como canal de interacción y comunicación, es necesario que las entidades privadas y estatales exploren la información contenida en las redes sociales, oportunidad que implica nuevos retos asociados a los riesgos emergentes como el de la reputación. Por ello, a través del estudio de las redes sociales, el riesgo reputacional y la lingüística computacional, se realiza un análisis de las cuentas estratégicas del Aeropuerto El Dorado de la ciudad de Bogotá (Colombia) en Twitter (@bog_eldorado), teniendo en cuenta las menciones y hashtags más relevantes, para identificar la polaridad a través de BoW (Bolsa de Palabras) de sus comentarios e inferir la experiencia del usuario, la satisfacción del cliente y cómo ésta influye en el riesgo reputacional.

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Datos de Twitter en español utilizados como fuente de información sobre la elección de alimentos de los consumidores

El comportamiento del consumidor relacionado con la comida es un tema de gran interés en áreas como la salud y el marketing. Los medios sociales ofrecen un escenario en el que las personas comparten información sobre sus preferencias, intereses y motivaciones acerca de los hábitos alimenticios y los productos alimenticios que no han sido explotados como corresponde. En este trabajo presentamos un algoritmo para explotar el potencial de Twitter como plataforma de recopilación de datos para proporcionar información sobre el comportamiento de los consumidores, vinculando el contenido relacionado con la alimentación, incluidos los emoji expresados por los usuarios de Twitter, a su perfil demográfico (edad, sexo, nivel socioeconómico). Además, vinculamos estos datos a las elecciones dietéticas expresadas en diferentes momentos de su vida cotidiana. Descubrimos que incluir el análisis de datos de Twitter en español, como el que se presenta en este trabajo, en las herramientas de los investigadores de marketing, podría ser muy útil para avanzar en las estrategias centradas en el cliente.

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Clasificación de edad de los tweets españoles – La variable edad analizada mediante el uso de clasificadores lineales

La clasificación o categorización de textos en las redes sociales como Twitter ha cobrado gran importancia con el crecimiento de las aplicaciones de este proceso en diversos ámbitos de la sociedad. La literatura sobre clasificadores de texto es significativamente amplia, especialmente en idiomas como el inglés; sin embargo, este no es el caso de la clasificación por edades, cuyos estudios se han centrado principalmente en el reconocimiento y el análisis de imágenes. En este documento se presentan los resultados de las pruebas de rendimiento de los clasificadores lineales en la tarea de identificar la edad de los usuarios de Twitter a partir de las descripciones de sus perfiles y de los tweets. Para ello, se creó un léxico español de 45 palabras en torno al concepto de «cumpleaños» y se obtuvo el patrón oro de 1541 usuarios con edad correctamente identificados. Los experimentos se presentan con la descripción de los algoritmos utilizados para obtener finalmente los siete mejores modelos que permiten identificar la edad del usuario con resultados de precisión entre el 66% y el 69%. Considerando la capa de recuperación de información.

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CSL: Un léxico combinado en español – Recurso para la clasificación de la polaridad y el análisis de los sentimientos

La minería de opiniones y el análisis de sentimientos en textos de redes sociales como Twitter han cobrado gran importancia durante la última década. Los léxicos de calidad para la tarea de análisis de sentimientos se encuentran fácilmente en idiomas como el inglés; sin embargo, no es el caso del español. Por esta razón, proponemos CSL, un enfoque de léxico combinado en español para el análisis de sentimientos que utiliza un conjunto de seis léxicos en español y una estrategia de bolsa ponderada de palabras. Para construir el CSL utilizamos 68.019 tweets previamente clasificados por investigadores de la Sociedad Española de Procesamiento del Lenguaje Natural (SEPLN) obteniendo una precisión de 62,05 y una recordación de 60,75 en el conjunto de validación, mostrando mejoras en ambas mediciones. Además, comparamos los resultados de CSL con un software comercial muy conocido para el análisis de sentimientos en español, encontrando una mejora de 10 puntos en la precisión y 15 puntos en el recuerdo.

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