El jurado de la tercera edición del premio a la mejor tecnología, producto o servicio desarrollada en la UPM con temática relacionada con Defensa y Seguridad de la Cátedra Ingeniero General D. Antonio Remón y Zarco del Valle ha adjudicado el primer premio al trabajo de fin de grado: “Design and implementation of a visualization module for agent-based social simulations applied to radicalism spread”, elaborado por D. Tasio Méndez Ayerbe.
Se ha publicado un artículo sobre nuestra participación en MixedEmotions en Agencia SINC: https://www.agenciasinc.es/Noticias/Herramientas-libres-para-analizar-emociones
Un equipo europeo de investigadores, con participación de la Universidad Politécnica de Madrid, ha desarrollado MixedEmotions, un conjunto de herramientas en código abierto capaces de analizar emociones en texto, audio y vídeo. El kit está adaptado a varios idiomas europeos para reconocer el panorama multicultural y plurilingüe de la tecnología actual.lkit es un conjunto de herramientas de libre disposición que pone el análisis de emociones al alcance de cualquier investigador o desarrollador. Esta toolbox es el resultado de MixedEmotions, un proyecto de investigación en el que ha participado la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) en un consorcio con empresas, universidades y centros de investigación de distintos países europeos- e incluye funcionalidades para el procesamiento de texto, audio y vídeo con el objetivo de reconocer de manera automatizada las emociones.
The paper How well do Spaniards sleep? Analysis of Sleep Disorders based on Twitter mining, by Daniel Suárez, Óscar Araque, and Carlos A. Iglesias has been presented at the 5th International Conference on Social Networks Analysis, Management and Security (SNAMS-2018).
SNAMS 2018 aims to investigate the opportunities and in all aspects of Social Networks providing the opportunity for students, scientists, engineers, and researchers to discuss and exchange new ideas, novel results and experience on all aspects of Social Networks.
Abstract. Twitter is a social network that allows its users to exchange messages of 280 characters with the possibility of accompanying them with a photo, video and/or link. This social network has been used as a source of data for numerous research studies on the human being. This study aims to analyse and characterize the messages coming from Spanish-speaking users related to the most common sleep disorder in our society, insomnia. For this purpose, this study provides two machine learning classifiers that enable the classification of users with insomnia together with the self-reported cause. In this context, this paper proposes a novel feature extraction method that exploits the similarity measure that can be computed in word embeddings models. For training these classifiers, a dataset of tweets in Spanish containing the word insomnia has been manually annotated to draw conclusions about the geographical distribution, symptoms and the different topics that users with insomnia treat. In addition, a second dataset has been collected formed by two groups of users from Spain with insomnia and without insomnia. Analysing the timeline of both groups we have been able to extract the differences in the patterns of activity on Twitter of each of these groups.
The SNAMS 2018 conference was held October 15-18, at Valencia, Spain.
El Proyecto de Innovación Educativa “Un enfoque de Aprendizaje basado en Retos para Técnicas de Análisis de Datos”, con código IE1718.0902, financiado por la Universidad Politécnica de Madrid, ha finalizado. Este proyecto consiste en un análisis del efecto que puede tener sobre el aprendizaje la docencia basada en retos, utilizando además como herramienta suplementaria elementos de gamificación. El proyecto pretende unificar los enfoques de aprendizaje cooperativo y competitivo en dos asignaturas de Máster.
Consideramos que el resultado del proyecto ha sido un éxito. Para este pasado curso 2017-2018 se programaron 3 competiciones en las que, por medio de una herramienta diseñada para recabar los conjuntos de datos necesarios, y crear los retos, los estudiantes etiquetaron y clasificaron los datos con mucho esfuerzo y empeño creando sus propios algoritmos de aprendizaje automático. En las competiciones se vieron altos niveles de participación por parte de los estudiantes y el resultado fue un correcto aprendizaje de las técnicas y capacidades necesarias a la hora de llevar a cabo el diseño e implementación de un algoritmo de aprendizaje automático.
Con ánimo de evaluar la eficacia y la acogida de la actividad basada en una competición, se han realizado entrevistas con todos los alumnos participantes. Estas actividades consistieron en preguntas acerca de la actividad, seguidas de comentarios aportados por los alumnos. Adicionalmente, se plantean tres preguntas en las que se pide a los alumnos que muestren su acuerdo con tres afirmaciones, que mostramos a continuación.
De manera general, la retroalimentación obtenida de los alumnos resulta positiva. Los alumnos estuvieron de acuerdo con las afirmaciones anteriores en un porcentaje medio del 61%, mientras que los que no estuvieron de acuerdo llegan al 16% y los neutrales al 23%. Estos porcentajes sugieren que más de la mitad de los alumnos se beneficiaron de la aplicación de la metodología y las ventajas del aprendizaje colaborativo basado en retos.
La aplicación de estas metodologías además de aumentar el interés de los alumnos ha resultado en unas calificaciones en general más altas que en comparación a años anteriores en los que el entorno cooperativo y competitivo no se ha implementado.
Además, las percepción general de los estudiantes, expresadas a través de las entrevistas, es que la propuesta de la actividad cooperativa resulta atractiva para los alumnos, y les motiva para explorar el contenido impartido en la asignatura. Como último comentario, los alumnos también han manifestado una actitud positiva respecto al carácter competitivo de la actividad, argumentando que el hecho de tener que competir con otros equipos de alumnos ha aumentado de manera relevante la motivación hacia la asignatura, e incluso ha animado a los alumnos a buscar material adicional que no es impartido en asignatura.
The paper A Cognitive Agent for Mining Bugs Reports, Feature Suggestions and Sentiment in a Mobile Application Store, by Sergio Muñoz, Óscar Araque, Antonio F. Llamas and Carlos A. Iglesias has been presented at the 4th International Conference on Big Data Innovations and Applications.
The aim of the Innovate-Data conference is to promote the state of the art in scientific and practical research of big data and to bring together researchers and practitioners from academia, industry, and public sector in an effort to present their research work and share research and development ideas.
Abstract. Over the last years, mobile applications and their corresponding distribution platforms have gained momentum. Applications stores allow users to write reviews and ratings about the apps, giving feedback to developers. User ratings and reviews may help to improve software quality, solve bugs and develop new features. However, this data is hard to be handled by an individual due to the ever growing amount of textual reviews. This paper proposes the use of cognitive computing technologies for addressing this challenge, by developing a smart agent able to mine bugs reports, feature suggestions and sentiment expressed in mobile app reviews. The main contributions of this paper are: the design of a cognitive agent for assisting developers in managing their interaction with their users, the application of machine learning algorithms for bug and feature request detection, and the agent implementation in a real scenario.
The InnovateData 2018 conference was hold August 6-8, at Barcelona, Spain.
