Propuesta de técnicas de validación para la calidad de datos abiertos e identificación de patrones para predicciones con Machine Learning

La política de los datos abiertos busca promover la innovación y transformar la actividad gubernamental para brindar mejores servicios y generar mayores niveles de transparencia en la sociedad. Por lo que, mantener la calidad en las fuentes de datos disponibilizadas es fundamental para su tratamient...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Martínez, Roxana, Parkinson, Christian, Caruso, Martín, López, Diego, Vargas, Rocío, Rojas, Nayiby
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2022
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/143365
Aporte de:SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata Ver origen
Descripción
Sumario:La política de los datos abiertos busca promover la innovación y transformar la actividad gubernamental para brindar mejores servicios y generar mayores niveles de transparencia en la sociedad. Por lo que, mantener la calidad en las fuentes de datos disponibilizadas es fundamental para su tratamiento y obtener así, un conocimiento de éstas. Actualmente, son pocos los trabajos realizados en aspectos de validaciones, análisis de contenidos internos de estos datasets, herramientas de datos, identificación de patrones en su estructura y demás. En base a esto, esta línea de investigación se enfoca en el análisis, diseño y desarrollo de herramientas de software que utilicen técnicas y propuestas para la validación de la calidad de los datos públicos abiertos en el contexto de Gobierno Abierto. Además de detectar el “estado de salud” de estos datos (grado de integridad, redundancia y otros), se trabaja en el estudio de patrones con el fin de incorporar modelos de predicción para aportar un valor agregado a la información otorgada por los gobiernos desde aspectos de Machine Learning, lo que ofrecerá un mejor análisis para la toma de decisiones gubernamentales.