Día de Pi en la URJC

Este 14 de marzo estuve celebrando el día de Pi con los estudiantes de la Universidad Rey Juan Carlos  en las Jornadas organizadas por la Delegación de Alumnos de Matemáticas. Me invitaron a dar un charla donde estuve presentando una introducción a las redes complejas y como se relacionan con el trabajo que realizamos en el IIC en análisis de redes tanto en medios sociales como en organizaciones.

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Nuevo artículo: «El Análisis de Redes Organizacionales: concepto, metodología y aplicaciones»

Nos han publicado un artículo en la revista de Observatorio de Recursos Humanos donde resumimos cómo se puede aplicar el Análisis de Redes Sociales en el contexto organizacional.

Pablo A. Haya, Pablo García
Observatorio de Recursos Humanos, nº 131, febrero 2018, 60-70

Resumen

Las relaciones profesionales informales, las que se superponen a las que imponen la estructura formal de una organización, son determinantes para que la colaboración, ya sea entre personas o entre equipos, sea efectiva, eficaz y eficiente. Las técnicas de Análisis de Redes Sociales (ARS) permiten dibujar el mapa de la red social de una organización, sus nodos, los enlaces que los unen y los influencers que las dinamizan. El principio aristotélico “el todo es más que la suma de las partes” adquiere, en este contexto, una dimensión real que, además, encuentra en el ARS su herramienta de prueba.

 

Nuevo post: «Nuevos términos para una nueva era»

Se ha publicado recientemente en El País Retina un artículo muy relacionado con el trabajo que estamos realizando con Francisco Moreno, del Observatorio del Español en la Universidad de Harvard, en la búsqueda de anglicismos en redes sociales, y la nueva colaboración con Centro de Internacional del Español de la Universidad de Salamanca que persigue encontrar nuevos términos no incluidos en diccionarios de uso que contribuyan a la innovación léxica.

 

 

Segmentación en medios sociales con PLN

El pasado 26 de octubre presenté en el eShow 2017 un trabajo donde empleamos nuestras técnicas de Social Media Analytics y Big Data para escuchar, entender y visualizar las conversaciones en medios sociales.  En particular, usamos técnicas Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) que permiten analizar grandes volúmenes de datos y poder encontrar información que sería imposible de analizar manualmente.

En este estudio se analizaron las reacciones de aquellos usuarios que hacen likes o comentarios en muros de múltiples cadenas de supermercados. Son usuarios con un elevado grado de implicación que participan activamente en los distintos muros de las  marcas. Empleando tanto los likes como los comentarios se crearon automáticamente grupos de usuarios que se comportan de manera similar caracterizando perfiles que tienen intereses comunes en dos o más supermercados. Estos perfiles son clave para entender las similitudes y diferencias con la competencia.

El siguiente vídeo incluye una entrevista donde se resume el contenido de la ponencia:

A novel group engagement score for virtual learning environments

group_norm_atkinson_distributionJorge Castellanos, Pablo A. Haya, Jaime Urquiza-Fuentes

IEEE Transactions on Learning Technologies, 10(3), July-Sept. 1 2017, pp.306-317,  DOI: 10.1109/TLT.2016.2582164 [download] (JCR, IF 2016: 2.267, Q1 27/235 Education & Educational research, Q2 39/105 Computer science, interdisciplinary applications)

Abstract

STEM (Science, Technology, Engineering and Math) education is currently receiving much attention from governments and educational institutions. Our work is based on active learning and video-based learning approaches to support STEM education. Here we aimed to increase student’s engagement through reflective processes that embrace video film-making, and subsequent on-line discussion and evaluation of those videos. We propose a group engagement score that takes into account both individual activity and similarity of participation, thus allowing corrective actions to be taken when unengaged students or groups are identified. We tested these ideas using our own social learning platform that combines the principal features of Social Networks with tools that facilitate collaborative learning design. This platform stimulates students’ learning by means of two main reflective processes: participatory production and peer-review. We evaluated this platform and the learning approach it supports in an Object Oriented Programming course and identified interesting differences between group engagement and video ratings. Our principal conclusion is that greater teacher and student awareness of the ongoing activities and group engagement are needed.