Hoy en RNE: Radicalización en redes sociales y consecuencias económicas de la pandemia
Hoy, 18 de enero de 2023, a partir de las 23h en Radio Nacional de España, el profesor José Ángel Olivas será entrevistado por Josep Cuní en el programa “24 horas”. El profesor José Ángel Olivas hablará sobre el informe “Inteligencia artificial, aprovechamiento inteligente de datos masivos usando Ingeniería del Conocimiento: Radicalización en redes sociales y consecuencias económicas de la pandemia.” creado por el propio José A. Olivas, Andrés Montoro y Antonio Lorenzo, y que ha sido publicado por la OBS Business School.
Resumen del informe:
En este informe se describe y propone, dentro del ámbito de la computación, la informática y la inteligencia artificial, el uso de modelos de ingeniería del conocimiento y otras disciplinas y tecnologías más ‘cognitivas’ y menos ’numéricas’, como el Soft Computing, el enfoque semántico/lingüístico del procesamiento del lenguaje natural, algunos aspectos de la sociología y la psicología, etc. para, entre otras cosas, hacer un mejor aprovechamiento inteligente de los datos masivos de los que se dispone en muchos contextos con el fin de diseñar sistemas más inteligentes en el sentido humano y en cuanto a sus prestaciones que muchos de los que usan únicamente técnicas numéricas aisladas.
Hay que tener en cuenta que el otro elemento central debe ser la capacidad de transferir esos modelos a la tecnología de la sociedad, el tejido empresarial y la industria, contribuyendo al desarrollo de sistemas computacionales más robustos, humanos y con mayores capacidades de anticiparse al futuro en sus diferentes formas (predicción, pronóstico, estimación, prescripción,…) que en el fondo es uno de los objetivos y obsesiones de las capacidades de inferencia que hacen a los humanos seres ‘racionales’.
Esta propuesta es una continuación de la presentada en el Informe OBS: Inteligencia artificial, inteligencia computacional y análisis inteligente de datos1, en la que se sientan las bases de lo que debe entenderse de forma rigurosa por Inteligencia Artificial.
A continuación se introduce brevemente qué se debe entender por Inteligencia Artificial y muchas características específicas que deben ser tenidas en cuenta cuando trabajamos con datos, información y conocimiento. Estos elementos no son considerados con su relevancia en la mayoría de los sistemas para el aprovechamiento de los datos masivos disponibles, lo que provoca unos resultados demasiado pobres, erróneos o irrelevantes, como vemos en muchos de los sistemas de anticipación al futuro que se publicitan, como el pronóstico electoral, la estimación de evolución de conflictos o pandemias, la evolución de factores económicos, Euribor, IPC, inflación y un largo etcétera.
Con el fin de mejorar el comportamiento y los resultados de estos sistemas, se propone (se muestra de una forma esquemática) una metodología genérica para el desarrollo de sistemas para el aprovechamiento inteligente de datos masivos combinados con la ingeniería del conocimiento del dominio de aplicación y se ejemplifica con dos casos, el primero de vigilancia en medios sociales con el fin de detectar comportamientos radicales y el segundo sobre el análisis de la influencia de la pandemia del COVID 19 en la bolsa.
Pueden consultarse otros ejemplos de aplicación de esta propuesta como el pronóstico electoral y todos los referenciados en el mencionado anterior informe OBS sobre Inteligencia Artificial.
