Adquisición automática de perfiles de usuario para trabajo colaborativo soportado por computadoras

El avance de la tecnología y el aumento del número de personas que tienen acceso a la misma ha generado que día a día sea más natural la interacción de personas con sistemas de computadoras o sitios de Internet para distintas actividades diarias, tales como informarse de la actualidad, leer notic...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Balmaceda, José María
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas 2015
Materias:
Computación
Perfil de usuario
Tesis de doctorado
Acceso en línea:http://www.ridaa.unicen.edu.ar/xmlui/handle/123456789/21
Aporte de:
Repositorio Institucional de Acceso Abierto (RIDAA) de Universidad Nacional del Centro
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description El avance de la tecnología y el aumento del número de personas que tienen acceso a la misma ha generado que día a día sea más natural la interacción de personas con sistemas de computadoras o sitios de Internet para distintas actividades diarias, tales como informarse de la actualidad, leer noticias, hablar con amigos y familiares, trabajar, mirar series o películas, estudiar, realizar compras, entre otros. Una de las principales innovaciones han sido los Sistemas de Trabajo Colaborativo Soportado por Computadora (CSCW) los cuales permiten a las personas desarrollar su trabajo colaborativamente aun estando distantes físicamente, brindando herramientas que facilitan el desarrollo de las tareas necesarias. El perfil de usuario es la representación de aquellas características de un usuario relevantes para un determinado dominio de aplicación, tales como objetivos, habilidades, actitudes, emociones, creencias, entre otras. En este contexto, conocer ciertas características de los usuarios habilita a los sistemas de computadoras a ofrecer un conjunto de funcionalidades que de otra manera no serían posibles. Particularmente, el conocimiento de las características de personalidad y el rol de equipo preferido por cada usuario tiene una gran variedad de potenciales usos en entornos de CSCW, tales como: identificación de líderes dentro de grupos, selección de individuos para que formen parte de un equipo de trabajo existente, detección de conflictos e incompatibilidades, recomendación de contactos o amigos de acuerdo a la personalidad, recomendación de personas para participar dentro de tópicos de discusión, entre otros. Considerando dichos beneficios, en esta tesis se propone una técnica para el perfilado de usuarios con información acerca de la personalidad y roles de equipo, mediante un enfoque que hace uso de un conjunto de interacciones llevadas a cabo por los usuarios dentro de entornos CSCW mientras resuelven una tarea de manera colaborativa. Con este fin, la tesis se enfoca en el hecho de poder utilizar estas interacciones como datos de entrada a técnicas del área de inteligencia artificial que infieran el contenido del perfil de manera automática y transparente para los usuarios, sin necesidad de que los mismos tengan que completar extensos y tediosos cuestionarios destinados a obtener dicha información. Gran parte de las interacciones en un sistema de CSCW se realizan a través de canales de comunicación en los cuales los usuarios escriben texto en lenguaje natural, tales como foros o chats, brindando de esta manera valiosa información sobre sí mismos. Los rasgos de personalidad, por ejemplo, son un aspecto extraíble a partir del lenguaje utilizado por las personas. Una de las principales problemáticas atacadas en esta tesis mediante el uso de técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural y Minería de Texto, siguiendo un enfoque jerárquico, es la determinación de la intención de un usuario cuando interviene en un proceso colaborativo (por ejemplo, opinando, aportando ideas, preguntando, aclarando ideas). La observación de las interacciones de los usuarios dentro de un entorno CSCW junto con las intenciones identificadas de las mismas a partir del texto, forman parte de la entrada a diferentes técnicas de Inteligencia Artificial que permiten inferir los roles de equipo (líder, finalizador, mánager, entre otros) más apropiados para cada usuario. Para esta tarea se proponen y comparan dos enfoques: clasificadores y Redes de Bayes. De esta manera, se completa automáticamente el contenido del perfil de usuario el cual posee un gran número de aplicaciones en distintos contextos. En esta línea, en esta tesis también se presentan tres aplicaciones de utilización del mismo en dos contextos distintos, CSCW y redes sociales. Los experimentos realizados sobre cada una de las técnicas que generan el perfil de usuario demuestran que es posible realizar el perfilado automática con gran eficiencia y transparencia. Del mismo modo, las aplicaciones mostradas también ofrecen ejemplos novedosos en los cuales dicho perfil ofrece una gran utilidad y potenciales beneficios.
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El perfil de usuario es la representación de aquellas características de un usuario relevantes para un determinado dominio de aplicación, tales como objetivos, habilidades, actitudes, emociones, creencias, entre otras. En este contexto, conocer ciertas características de los usuarios habilita a los sistemas de computadoras a ofrecer un conjunto de funcionalidades que de otra manera no serían posibles. Particularmente, el conocimiento de las características de personalidad y el rol de equipo preferido por cada usuario tiene una gran variedad de potenciales usos en entornos de CSCW, tales como: identificación de líderes dentro de grupos, selección de individuos para que formen parte de un equipo de trabajo existente, detección de conflictos e incompatibilidades, recomendación de contactos o amigos de acuerdo a la personalidad, recomendación de personas para participar dentro de tópicos de discusión, entre otros. Considerando dichos beneficios, en esta tesis se propone una técnica para el perfilado de usuarios con información acerca de la personalidad y roles de equipo, mediante un enfoque que hace uso de un conjunto de interacciones llevadas a cabo por los usuarios dentro de entornos CSCW mientras resuelven una tarea de manera colaborativa. Con este fin, la tesis se enfoca en el hecho de poder utilizar estas interacciones como datos de entrada a técnicas del área de inteligencia artificial que infieran el contenido del perfil de manera automática y transparente para los usuarios, sin necesidad de que los mismos tengan que completar extensos y tediosos cuestionarios destinados a obtener dicha información. Gran parte de las interacciones en un sistema de CSCW se realizan a través de canales de comunicación en los cuales los usuarios escriben texto en lenguaje natural, tales como foros o chats, brindando de esta manera valiosa información sobre sí mismos. Los rasgos de personalidad, por ejemplo, son un aspecto extraíble a partir del lenguaje utilizado por las personas. Una de las principales problemáticas atacadas en esta tesis mediante el uso de técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural y Minería de Texto, siguiendo un enfoque jerárquico, es la determinación de la intención de un usuario cuando interviene en un proceso colaborativo (por ejemplo, opinando, aportando ideas, preguntando, aclarando ideas). La observación de las interacciones de los usuarios dentro de un entorno CSCW junto con las intenciones identificadas de las mismas a partir del texto, forman parte de la entrada a diferentes técnicas de Inteligencia Artificial que permiten inferir los roles de equipo (líder, finalizador, mánager, entre otros) más apropiados para cada usuario. Para esta tarea se proponen y comparan dos enfoques: clasificadores y Redes de Bayes. De esta manera, se completa automáticamente el contenido del perfil de usuario el cual posee un gran número de aplicaciones en distintos contextos. En esta línea, en esta tesis también se presentan tres aplicaciones de utilización del mismo en dos contextos distintos, CSCW y redes sociales. Los experimentos realizados sobre cada una de las técnicas que generan el perfil de usuario demuestran que es posible realizar el perfilado automática con gran eficiencia y transparencia. Del mismo modo, las aplicaciones mostradas también ofrecen ejemplos novedosos en los cuales dicho perfil ofrece una gran utilidad y potenciales beneficios. Fil: Balmaceda, José María. Universidad Nacional del Centro de la provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Argentina Fil: Schiaffino, Silvia . Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Argentina Fil: Godoy, Daniela. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Argentina 2015 2015-11-10T13:52:40Z info:ar-repo/semantics/tesis doctoral info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://www.ridaa.unicen.edu.ar/xmlui/handle/123456789/21 https://www.ridaa.unicen.edu.ar/handle/123456789/21 spa http://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/ info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf application/pdf Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas

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