Representación del conocimiento de redes sociales y su dinámica

Esta tesis se enfoca en el estudio de la dinámica del conocimiento que se presenta en el contexto de las redes sociales. Acorde con la literatura, este tipo de redes puede ser representada como una red compleja, la cual permite representar tanto a los miembros de la red como las relaciones (con distintos grados de fortalezas) entre los mismos; sin embargo, en los modelos clásicos no se hace explícita la representación del conocimiento. Como primer aporte de esta tesis, se presenta un modelo denominado Base de Conocimiento de Red (BCR), el cual permite representar este contexto como una red compleja multi-capa, que también permite representar el conocimiento individual de cada miembro. Además, el modelo posibilita establecer un conjunto de restricciones sobre la parte estructural y sobre la parte epistémica de la red para poder caracterizar dominios más específicos. Asimismo, se propone una manera de representar el contenido que uye por la red mediante elementos denominados ítems de noticia. En contextos sociales, debido a la cantidad de información que puede ser generada en un breve lapso y a la velocidad con que puede fluir en la red, la integración de ésta con los conocimientos previos de un agente no es una tarea sencilla. Basándose en la literatura preexistente, se podría pensar en realizar dicha integración con operadores de revisión de creencias clásicos; sin embargo, luego de analizarlos se concluyó que los mismos no son adecuados ya que éstos no son capaces de manejar la riqueza de las entradas epistémicas provenientes de las plataformas sociales. Por lo tanto, uno de los principales aportes de esta tesis es la definición de tres familias de operadores específicos para revisar la base de conocimiento local de un usuario: mesurado, débilmente mesurado y social. Tales operadores fueron definidos agrupando distintos subconjuntos de postulados planteados con el fin de representar distintas actitudes que puede tener un usuario para integrar el conocimiento social. La definición de estos postulados fue informada por una evaluación empírica realizada sobre un vasto conjunto de datos reales compuesto de publicaciones de la red social Twitter. Además, para los primeros dos operadores se propone una construcción algorítmica, denominada revisión mesurada, la cual construye la KB local revisada identificando las posibles operaciones a partir de órdenes parciales estrictos. Como última contribución, se reporta el resultado de una segunda evaluación empírica cuyo objetivo es implementar una aplicación de una versión simplificada del modelo de BCR. Ésta demuestra que, junto con algoritmos de Machine Learning, el modelo puede utilizarse para predecir comportamientos básicos de usuarios en Twitter.

Author dc:creator

• Gallo, Fabio Rafael

Advisors dc:contributor.advisor

• Falappa, Marcelo Alejandro
• Simari, Gerardo Ignacio

• Ciencias de la computación
• Redes sociales en Internet
• Representación del conocimiento

Statement dc:rights

• Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 (CC BY-NC-ND 4.0)

Licence dc:rights.uri

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

Language dc:language.iso

spa

Dc Identifier Other

2019-1694

OAI identifier oai:identifier

oai:repositorio.bc.uns.edu.ar:123456789/4682