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Perspectives and Challenges of Artificial Intelligence Techniques in the Field of Social Sciences and Communication

dc.creatorRamos Pollán, Raulspa
dc.date.accessioned2020-09-09T15:33:53Z
dc.date.available2020-09-09T15:33:53Z
dc.date.created2020-01-17spa
dc.descriptionEn los últimos diez años, los métodos y técnicas de inteligencia artificial (IA) han visto grandes avances, y han pasado a formar parte, en muchos casos, del paisaje habitual desde el cual se abordan nuevos o antiguos problemas en distintas áreas del conocimiento humano. En este avance confluyen distintos aspectos, y en especial tres: la disponibilidad y la variedad de datos de manera generalizada en muchas de las áreas de actividad humana; un entendimiento más profundo de las matemáticas que gobiernan la algorítmica subyacente; y una disponibilidad y capacidad de hardware y del cómputo que permiten una experimentación amplia y profusa de los datos. Teniendo en cuenta estos aspectos, el reto fundamental en cada problema y en cada ámbito de aplicación se enfoca en entender cómo utilizar estas tecnologías, qué alcance pueden llegar a tener y qué limitaciones hay que superar para poder tener resultados beneficiosos de ellas (en términos de costes de producción, valor, etc.). Este reto incluye aspectos como la identificación de las fuentes de datos y sus necesidades de integración y curación; la necesidad y el coste de adquirir o construir datasets etiquetados; la medición de la volumetría de datos necesaria; y la validación de su factibilidad, el planteamiento técnico de las tareas de analítica de datos y su alineación con los objetivos de la aplicación final; etc. Las ciencias sociales y de la comunicación no son una excepción a estos campos del conocimiento ligados a la IA, aunque sí presentan particularidades que definen el tipo de tecnologías y métodos de IA que son más apropiados (i.e. procesamiento de lenguaje natural). La utilización exitosa de técnicas de IA en estas disciplinas corresponde, no solo al conocimiento de las técnicas, sino también al establecimiento de contextos de aplicación factibles, que incluyan la disponibilidad de datos, la complejidad adecuada de la tarea a realizar y los procedimientos de validación con expertos en el área. Este trabajo presenta una introducción a la metodología gracias a la cual se generan modelos de IA, un resumen de los métodos y servicios de ia con más potencial de usarse en ciencias sociales y de la comunicación y, finalmente, algunos ejemplos de aplicaciones que ilustran consideraciones prácticas y técnicas al respecto.spa
dc.description.abstractIn the last ten years, artificial intelligence (AI) methods and techniques have witnessed great advances and they already make part of the usual landscape from where new or old problems are tackled in different areas of human knowledge. Three particular aspects are behind this leap forward: a generalized availability and variety of data; a deeper understanding of the mathematics governing the underlying algorithmics; and hardware capabilities allowing wide and deep experimental pipelines over data. The main challenge in each problem and context of application now lies on understanding how can these technologies can be used, their reach and limitations so that the can be aligned with the aims of each specific problem at hand. Social and communication sciences are no exception, but show particularities that define which ai technologies and methods are most appropriate (i.e. natural language processing). This works presents an introduction to the methodology under which ai models are built, to potentially useful ai services in the field and, finally, some examples of applications illustrating practical and technical considerations in this respect.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.12804/revistas.urosario.edu.co/disertaciones/a.7774
dc.identifier.issn1856-9536
dc.identifier.urihttps://repository.urosario.edu.co/handle/10336/29122
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad del Rosariospa
dc.publisherUniversidad de Los Andesspa
dc.publisherUniversidad Complutense de Madridspa
dc.relation.citationEndPage34
dc.relation.citationIssueNo. 1
dc.relation.citationStartPage21
dc.relation.citationTitleAnuario Electrónico de Estudios en Comunicación Social Disertaciones
dc.relation.citationVolumeVol. 13
dc.relation.ispartofAnuario Electrónico de Estudios en Comunicación Social 'Disertaciones'; Vol. 13 Núm. 1 (2020); 21-34spa
dc.relation.ispartofAnuario Electrónico de Estudios en Comunicación Social 'Disertaciones'; v. 13 n. 1 (2020); 21-34spa
dc.relation.ispartofAnuario Electrónico de Estudios en Comunicación Social 'Disertaciones'; Vol. 13 No. 1 (2020); 21-34spa
dc.relation.urihttps://revistas.urosario.edu.co/index.php/disertaciones/article/view/7774spa
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.sourceAnuario Electrónico de Estudios en Comunicación Social 'Disertacionesspa
dc.source.instnameinstname:Universidad del Rosario
dc.source.reponamereponame:Repositorio Institucional EdocUR
dc.subjectArtificial intelligencespa
dc.subjectmachine learningspa
dc.subjectsocial sciencesspa
dc.subjectdata sciencespa
dc.subjectaprendizado automáticospa
dc.subjectinteligencia artificialspa
dc.subjectaprendizaje automáticospa
dc.subjectciencias socialesspa
dc.subjectciencia de datosspa
dc.subject.keywordinteligência artificialpor
dc.subject.keywordciências sociaispor
dc.subject.keywordciência de dadospor
dc.titlePerspectives and Challenges of Artificial Intelligence Techniques in the Field of Social Sciences and Communicationspa
dc.title.TranslatedTitlePerspectivas y retos de las técnicas de inteligencia artificial en el ámbito de las ciencias sociales y de la comunicaciónspa
dc.title.TranslatedTitlePerspectivas e desafios das técnicas de inteligência artificial no àmbito das Ciências sociais e da comunicaçãopor
dc.typearticleeng
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.spaArtículospa
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