{"id":992,"date":"2018-04-22T11:44:05","date_gmt":"2018-04-22T14:44:05","guid":{"rendered":"http:\/\/157.92.27.101\/?p=992"},"modified":"2022-03-29T10:40:31","modified_gmt":"2022-03-29T13:40:31","slug":"algoritmos-eficientes-para-casi-todo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/icc.fcen.uba.ar\/en\/algoritmos-eficientes-para-casi-todo\/","title":{"rendered":"Algoritmos eficientes para (casi) todo"},"content":{"rendered":"

En Ciencias de la Computaci\u00f3n, una tarea b\u00e1sica es la creaci\u00f3n de nuevos m\u00e9todos denominados \u201calgoritmos\u201d. Pero, \u00bfde qu\u00e9 hablamos cuando hablamos de \u00a0\u201calgoritmos\u201d? Se trata ni m\u00e1s ni menos que una secuencia de instrucciones que siguen ciertos pasos l\u00f3gicos y ordenados, los cuales conducen a la soluci\u00f3n de un problema.<\/strong><\/em><\/p>\n

El desaf\u00edo de encontrar algoritmos y estructuras de datos m\u00e1s eficientes para cualquier problema que requiera una soluci\u00f3n computacional, siempre estuvo en el centro de las preocupaciones de los cient\u00edficos del \u00e1rea de Algoritmos del ICC.<\/span><\/p>\n

Uno de sus principales investigadores, Esteban Feuerstein<\/strong> -Dr. en Ciencias de la Computaci\u00f3n y profesor de Exactas-UBA- ha hecho un extenso recorrido por la aplicaci\u00f3n de herramientas computacionales a problemas vinculados con estructuras de datos y grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

\u201c<\/span>Trabaj\u00e9 con Yahoo en un proyecto cuyo objetivo era dise\u00f1ar mecanismos autom\u00e1ticos para que el motor de b\u00fasqueda y\/o el sitio web pueda seleccionar qu\u00e9 publicidad mostrar. Esta investigaci\u00f3n tambi\u00e9n me llev\u00f3 a ocuparme de la recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n (algoritmos m\u00e1s eficientes para encontrar lo que uno busca en una base textual) y mecanismos para indexaci\u00f3n (encontrar todos los documentos que hacen referencia a una palabra o a un conjunto de palabras de la forma m\u00e1s r\u00e1pida posible<\/span><\/i>)\u201d, detalla Feuerstein.<\/span><\/p>\n

En el a\u00f1o 2014, Feuerstein junto a otros investigadores especializados en investigaci\u00f3n operativa, continu\u00f3 el trabajo de Yahoo pero orientado al problema de la jerarquizaci\u00f3n: presentar la informaci\u00f3n-resultado de la b\u00fasqueda como paquetes de elementos vinculados. Por ejemplo si uno busca la palabra \u201c\u00f3rgano\u201d, el motor de b\u00fasqueda debe poder entender contextualmente que se trata del instrumento musical y en vez de devolver una lista de todos los vendedores de \u00f3rganos del pa\u00eds junto con informaci\u00f3n irrelevante para el usuario, pueda empaquetar los elementos y devolver los resultados agrupados coherentemente: por ej. en el paquete 1 el \u00f3rgano de una marca A, manual de \u00f3rganos A, accesorios para \u00f3rganos A y en el paquete 2 el \u00f3rgano de una marca B, manual y accesorios B, etc. Y as\u00ed sucesivamente.<\/span><\/p>\n

Con la perspectiva de aggiornar el enfoque de los problemas algor\u00edtmicos al surgimiento de fen\u00f3menos populares de la web, tales como el crecimiento de las redes sociales digitales o el estudio de la din\u00e1mica de las redes y recuperaci\u00f3n de la informaci\u00f3n en tiempo real, el investigador afirma que \u201c<\/span>m\u00e1s all\u00e1 de que sigamos usando t\u00e9cnicas cl\u00e1sicas de la teor\u00eda de grafos y la optimizaci\u00f3n combinatoria, en estos \u00faltimos a\u00f1os hubo una revoluci\u00f3n con todo lo que es Big Data e Inteligencia Artificial. Este cambio cuantitativo, de escala de los datos, produjo cambios cualitativos notorios en diversas disciplinas<\/span><\/i>\u201d, argumenta Feuerstein.<\/span><\/p>\n

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“En estos \u00faltimos a\u00f1os hubo una revoluci\u00f3n con todo lo que es Big Data e Inteligencia Artificial. Este cambio cuantitativo, de escala de los datos, produjo cambios cualitativos notorios en diversas disciplinas”.<\/p>\n<\/blockquote>\n

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Para el investigador del ICC, la idea de Big Data super\u00f3 una barrera para pensar nuevos fen\u00f3menos, a trav\u00e9s del avance en la capacidad de almacenar, procesar y generar datos masivos. Adem\u00e1s del crecimiento exponencial en el volumen de los datos surgi\u00f3 una nueva demanda de tener que guardar todos los datos. Todo eso junto produjo novedades: el fen\u00f3meno de las redes sociales y las aplicaciones de la inteligencia artificial, las nuevas redes de sensores con ejemplos donde las acciones del usuario dejan una huella y producen datos que pueden ser guardados y\/o procesados. A partir del Big Data, aparecieron bi\u00f3logos, m\u00e9dicos, ingenieros agr\u00f3nomos y soci\u00f3logos, entre otras profesiones, que se fueron especializando en datos. Al mismo tiempo, la computaci\u00f3n cruz\u00f3 sus objetos de estudio, con temas que eran propios de la sociolog\u00eda, como el an\u00e1lisis de redes sociales y comunidades online.<\/span><\/p>\n

A modo de ejemplo de este tipo de enfoques, Feuerstein junto a Juan Manuel Ortiz de Zarate -Becario del ICC- e investigadores de otras universidades, desarrollaron un art\u00edculo titulado \u201c<\/span>Procesamiento Eficiente de Grafos Masivos para Aplicaciones en Redes Sociales<\/span><\/i>\u201d. El objetivo del trabajo, que se est\u00e1 presentando en el Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computaci\u00f3n 2018, es pensar y dise\u00f1ar algoritmos eficientes para detectar comunidades en redes sociales, particularmente en la red social Twitter.<\/span><\/p>\n

En una primera instancia el trabajo aborda los problemas cl\u00e1sicos de la estructura de la red: topolog\u00eda, centralidad en la red, distancia de nodos, <\/span>hubs<\/span><\/i>, <\/span>clustering<\/span><\/i>, importancia de los nodos, grupos o actores que comunican grupos entre s\u00ed, din\u00e1mica de la red, etc. En el caso de Twitter, \u00a0estos problemas podr\u00edan apreciarse en la red de \u201cseguidores\u201d o \u201cretweets\u201d, que da lugar a algoritmos espec\u00edficos para detectar comunidades en grupos y segmentos notoriamente separados.<\/span><\/p>\n

Pero en una segunda instancia el trabajo va mucho m\u00e1s all\u00e1, profundizando en nuevos enfoques del problema. En este sentido, si el estudio se basa solamente en la estructura de la red, existen herramientas algor\u00edtmicas de <\/span>random walks<\/span><\/i>; el algoritmo busca un nodo, empieza a transitar aleatoriamente por la red y despu\u00e9s de un tiempo se detiene y mira cu\u00e1les son los nodos vinculados a ese primer nodo que visit\u00f3. Los nodos que fueron visitados muchas veces pueden estructurarse como una comunidad. Sin embargo, en el caso de Twitter, el estudio del lenguaje utilizado en la red resultar\u00eda una variable relevante y valiosa para encontrar comunidades \u201cnuestra hip\u00f3tesis se basa en que <\/span>al estudiar c\u00f3mo hablan los usuarios, si utilizan una jerga para comunicarse entre s\u00ed a trav\u00e9s de sus mensajes, se puede determinar si el usuario pertenece o no a una determinada comunidad sin necesidad de hacer un an\u00e1lisis de la estructura. Estimamos que esto se aplicar\u00eda a ciertas redes y a otras no<\/span><\/i>\u201d, explica Feuerstein.<\/span><\/p>\n

\"Algoritmos<\/p>\n

Al mismo tiempo, el investigador aclara que este tipo de enfoque resultar\u00eda eficiente para el estudio de comunidades con opiniones pol\u00edticas, donde es marcada la polarizaci\u00f3n de opiniones de sus miembros (conocida com\u00fanmente como \u201cgrieta\u201d o \u201cbrecha\u201d).<\/span><\/p>\n

En s\u00edntesis, algunas de las proyecciones futuras del trabajo de Algoritmos aplicados a Redes Sociales consisten en: 1) comparar la performance del an\u00e1lisis de contenido con el an\u00e1lisis de la estructura de la red, de modo de determinar qu\u00e9 an\u00e1lisis resulta m\u00e1s eficiente para una red social 2) incorporar a los modelos de an\u00e1lisis que operen sobre grafos masivos (redes sociales digitales), nuevas t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos y, espec\u00edficamente, de aprendizaje autom\u00e1tico (<\/span>machine learning<\/span><\/i>).<\/span><\/p>\n<\/div>

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