COVID-19 y la Ciencia de Datos. Comprensión de los fenómenos sociales producidos por la pandemia

El grupo de investigación OSIRIS&BIOAXIS, desde el año 2014, ha venido trabajando en la aplicación de la minería de datos a los procesos educativos. Es por ello que desde el año 2019, ha manifestado el interés por implementar la minería de datos en la comprensión de fenómenos sociales. Con el fin de aportar conocimiento a esta línea de investigación el proyecto busca responder la siguiente pregunta: ¿Cómo aplicar la ciencia de datos a fenómenos sociales, desde la perspectiva del modelo biopsicosocial y cultural? Para ello, se realizó la elección de la violencia intrafamiliar como comportamiento social generado de la pandemia del COVID-19, que se pudiera modelar con los datos encontrados en las redes sociales. Así mismo, con la ayuda de la minería de datos y sus técnicas, poder realizar el modelo computacional que finalmente iba a estar relacionado con el MBPSC. Adicionalmente, se vio la oportunidad de integrar los conocimientos disciplinarios para la comprensión de los fenómenos sociales en tiempos de pandemia. Con el fin de poder aplicar ciencia de datos a un problema y contribuir a entender los diferentes tipos de comportamientos sociales. Todo esto por medio de un modelo computacional. La metodología KDD se utilizó particularmente en el desarrollo de la última parte del proyecto. Para poder realizar el correcto proceso de minería de datos, esta metodología permitió realizar el procesamiento y transformación de información. Finalmente se logró caracterizar el comportamiento social seleccionado, a través de un modelo computacional por medio del MBPSC.

• Autores: Contreras García, Miguel Ángel; Mora Acosta, Sergio Leonardo; Tiusabá Dueñas, Angela Patricia
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad El Bosque
• Repositorio: Repositorio U. El Bosque
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/8066
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12495/8066
• Palabra clave: Coronavirus; COVID-19; Minería de datos; Comportamiento social; Modelo computacional; 621.3; Coronavirus; COVID-19; Data mining; Social behavior; Computational model
• Rights: openAccess
• License: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional