Un enfoque inteligente para la selección de grupos de expertos mediante redes sociales

ZAMUDIO, E.; AMANDI, A.; BERDÚN, L.

Corrientes, Corrientes

Workshop; XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación; 2018

UNNE

La selección de grupos de expertos generalmen-te considera la evaluación de los criterios de selec-ción que deben cumplir los candidatos y los gruposen sí mismos. Los criterios de selección represen-tan un aspecto clave de los procesos de selecciónde expertos, ya que son estos criterios los que es-tablecen qué candidato es un experto, o cómo sedebe conformar un grupo de expertos.En esta tesis se propone un enfoque inteligentee integral para el problema de la selección de gru-pos de expertos compuesto por dos partes. Prime-ro, se propone un método para la identificación yevaluación de criterios de selección de candidatoselegibiles a ocupar posiciones de expertos, utilizan-do descripciones de los candidatos como fuente deinformación. Segundo, se propone un método parala selección óptima de conformaciones de gruposde expertos, utilizando información relacional delos candidatos.Esta tesis introduce importantes contribucionesen el área de selección de expertos, incluyendo laaplicación de Aprendizaje Automático (ML) en laidentificación de evidencia de experiencia; la apli-cación de técnicas de Procesamiento de Lengua-je Natural (NLP) para determinar la similitud decriterios de selección; una nueva métrica de Aná-lisis de Redes Sociales (SNA) para determinar laindependencia de grupos; la aplicación de una es-trategia multicriterio para la evaluación de gruposen redes sociales; y la implementación de un algo-ritmo evolutivo para la selección óptima de gruposde expertos.Las evaluaciones experimentales indican que laelegibilidad de un conjunto de candidatos puedeser determinada a partir del nivel de corresponden-cia semántica entre las evaluaciones de los candi-datos y los criterios de selección de referencia. Asi-mismo, los resultados indican que es posible reco-mendar grupos de expertos con mejor desempeñoal compararlos con los comités actuales, a partirdel uso de información relacional.