Evaluación de la calidad de visualizaciones de datos basada en el proceso analítico jerárquico y redes neuronales de propagación hacia atrás
La visualización de datos se ha vuelto esencial para comprender grandes conjuntos de datos y comunicar hallazgos. La narrativa basada en datos se utiliza cada vez más para dar soporte a la toma de decisiones en diferentes ámbitos, por lo cual resulta fundamental evaluar su calidad. Este trabajo prop...
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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | Jornada |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura
2022
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| Acceso en línea: | http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/50993 |
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I48-R184-123456789-509932025-06-11T18:54:13Z Evaluación de la calidad de visualizaciones de datos basada en el proceso analítico jerárquico y redes neuronales de propagación hacia atrás Lezcano Airaldi, Andrea Fernanda Acevedo Duprat, Joaquín Cruz Godoy, María Laura Proceso analítico jerárquico Redes neuronales Visualización de datos Evaluación de calidad La visualización de datos se ha vuelto esencial para comprender grandes conjuntos de datos y comunicar hallazgos. La narrativa basada en datos se utiliza cada vez más para dar soporte a la toma de decisiones en diferentes ámbitos, por lo cual resulta fundamental evaluar su calidad. Este trabajo propone la implementación del proceso analítico jerárquico en combinación con redes neuronales de propagación hacia atrás (AHP-BP), teniendo en cuenta el conocimiento y experiencia de los evaluadores. Se analizaron estudios existentes para conocer los factores de mayor influencia en la calidad de visualizaciones narrativas y se elaboró el sistema de índices de evaluación. Se seleccionaron diferentes usuarios como expertos evaluadores y se calculó el peso de cada uno. Se ajustaron los valores iniciales de las evaluaciones con los pesos de los expertos y luego se ponderaron para mitigar la subjetividad de los cálculos. Finalmente, con los resultados de la evaluación de 20 visualizaciones se entrenó un modelo de red neuronal BP. Los resultados demuestran que el método refleja la competencia de los expertos y reduce la subjetividad de la evaluación. La capacidad de aprendizaje de la red neuronal proporciona resultados precisos y confiables. 2022-11-15T17:50:20Z 2022-11-15T17:50:20Z 2021 Jornada Lezcano Airaldi, Andrea Fernanda, Acevedo Duprat, Joaquín Cruz y Godoy, María Laura, 2021. Evaluación de la calidad de visualizaciones de datos basada en el proceso analítico jerárquico y redes neuronales de propagación hacia atrás. En: IV Jornadas de Calidad de Software y Agilidad. Corrientes: Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura, p. 17-26. 978-987-3619-72-4 http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/50993 spa openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/ application/pdf p. 17-26 application/pdf Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura |
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La visualización de datos se ha vuelto esencial para comprender grandes conjuntos de datos y comunicar hallazgos. La narrativa basada en datos se utiliza cada vez más para dar soporte a la toma de decisiones en diferentes ámbitos, por lo cual resulta fundamental evaluar su calidad. Este trabajo propone la implementación del proceso analítico jerárquico en combinación con redes neuronales de propagación hacia atrás (AHP-BP), teniendo en cuenta el conocimiento y experiencia de los evaluadores. Se analizaron estudios existentes para conocer los factores de mayor influencia en la calidad de visualizaciones narrativas y se elaboró el sistema de índices de evaluación. Se seleccionaron diferentes usuarios como expertos evaluadores y se calculó el peso de cada uno. Se ajustaron los valores iniciales de las evaluaciones con los pesos de los expertos y luego se ponderaron para mitigar la subjetividad de los cálculos. Finalmente, con los resultados de la evaluación de 20 visualizaciones se entrenó un modelo de red neuronal BP. Los resultados demuestran que el método refleja la competencia de
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