IRICE   05408
INSTITUTO ROSARIO DE INVESTIGACIONES EN CIENCIAS DE LA EDUCACION
Unidad Ejecutora - UE
congresos y reuniones científicas
Título:
Extracción de conocimientos: minería de datos, textos y análisis de datos simbólicos
Autor/es:
MOSCOLONI NORA
Lugar:
Rosario
Reunión:
Conferencia; Coloquio Internacional de Neurociencias, Psicología Cognitiva y Sociedad, IRICE, UNR, UCA, UNSAM; 2009
Resumen:
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El Análisis
Multidimensional de Datos (AMD), tal
como lo concibió la escuela francesa en los años 70 con el nombre de analyse des données, ha sido presentado
como la alternativa a la estadística tradicional. Sin embargo el contexto de
aplicación de estas técnicas ha cambiado adaptándose a las modificaciones en
los usos y demandas de la sociedad respecto de las nuevas tecnologías. Es así
que en la actualidad se elige hablar de Data Mining, Text Mining y Web Mining
en lugar de Análisis de Datos Numéricos, Textuales o Simbólicos.
En la última
década se han desarrollado nuevos instrumentos y nuevos campos de aplicación;
una de las principales consecuencias de la difusión del AMD ha sido la introducción de sus técnicas
en los paquetes estadísticos de mayor difusión, tales como el SAS o el SPSS,
que se han interconectado asimismo con el software especializado, el SPAD de
origen francés.
Entre los
nuevos campos de aplicación caben citar las técnicas de reconocimiento de
imágenes y reconstrucción de formas que afrontan problemas de identificación y
clasificación.
Asimismo, a
partir de la informatización generalizada de los textos, se asiste a una gran
difusión del análisis de datos textuales como una rama de la lexicometría, cuyas
posibilidades de aplicación van desde el análisis de las respuestas abiertas en
las encuestas al análisis de textos literarios, discursos políticos y
judiciales o tests psicológicos, pasando por el procesamiento de textos
publicados en internet.
De la misma
manera las nuevas herramientas de inteligencia artificial así como de las bases
de datos orientadas a objetos han promovido el desarrollo del análisis de datos
simbólicos.
En el campo de
las ciencias sociales, el AMD se reveló como una opción de gran importancia
para el procesamiento de la información que en la generalidad de los casos es
rica en categorías y no en continuos, de naturaleza ambigua, con grandes
dificultades de diseño. Sin embargo su aplicación se extendió prácticamente a
todas las disciplinas donde la exploración de estructuras de datos y la
construcción de tipologías constituyen objetivos de estudio.