Diseño de herramientas para la mejora de la eficacia de los programas y proyectos de agua y saneamiento en las provincias de Cabo Delgado y Nampula (Mozambique)

El proyecto se enmarca dentro de un programa de la ONG Helvetas Swiss Intercooperation, llamado PROGOAS (Programa de Gobernancia local en Agua y Saneamiento). Este programa, busca como resultado prioritario, el fortalecimiento institucional en lo que respecta a la gestión, construcción y rehabilitación de infraestructuras AGUASAN a todos los niveles en 8 distritos dentro de las provincias de Cabo Delgado y Nampula. A la vista de los resultados del programa anterior, PROGOAS fase I, finalizada en Marzo de 2012, era obvio que existían problemas a la hora de realizar una diagnosis de los logros alcanzados en esta fase primera y de la situación actual, sobre todo en lo que concierne al seguimiento del nivel de desempeño de los Comités de Agua y Saneamiento a nivel comunitario. Esto es, tanto el sistema de partida (“Baseline”), como el sistema de seguimiento y evaluación en el que se basaba PROGOAS fase I, era muy débil e insuficiente para abarcar un buen punto de partida con el que comparar en un futuro los logros alcanzados durante la ejecución de sus actividades, y, en hacer el seguimiento y la evaluación del desempeño de los actores de interés en los 8 distritos en los que se pretende trabajar. También cabe destacar que, el sistema de monitoria de PROGOAS fase I, era especialmente débil a la hora de evaluar los logros alcanzados en su fin último, que es asegurar el acceso de agua a las comunidades rurales. A la vista de estos problemas, el proyecto se enfoca en la elaboración de un sistema englobando herramientas integradas con diferentes funciones: servir como base de datos, como sistema de seguimiento y evaluación en diferentes períodos de tiempo de los indicadores y resultados esperados del programa, capaces de evaluar automáticamente el desempeño de los actores de interés (a nivel distrital, de localidad y comunidad), y de realizar consultas automáticas con el fin de priorizar los sectores más perjudicados en lo que concierne a la gestión, rehabilitación y construcción en AGUASAN.

Algunas impresiones para el próximo milenio

Con un intervalo de algunos días he tenido la ocasión de participar en la reunión de dos comités de carácter —un tanto— diferente. Uno era el técnico de la Conferencia de Comunicaciones Ópticas que tendrá lugar en Suiza el próximo mes de septiembre. El otro era uno de los habituales del Esprit Advisory Board en el que, entre otras cosas, se informó de cuál había sido el resultado de la evaluación de los proyectos presentados. Aunque el fin de ambas reuniones era, en contenido y objetivos, diferente, tenían algo en común: estaban relacionados con el mismo entorno tecnológico. Y, lo que para mí es más importante, de las dos extraje la misma consecuencia: el inicio de una vuelta a la realidad, tras el espejismo que supuso en los últimos años la idealización de las "nuevas tecnologías", y el inicio de un nuevo planteamiento basado en ellas

Machine Learning in Scientometrics

El aprendizaje automático y la cienciometría son las disciplinas científicas que se tratan en esta tesis. El aprendizaje automático trata sobre la construcción y el estudio de algoritmos que puedan aprender a partir de datos, mientras que la cienciometría se ocupa principalmente del análisis de la ciencia desde una perspectiva cuantitativa. Hoy en día, los avances en el aprendizaje automático proporcionan las herramientas matemáticas y estadísticas para trabajar correctamente con la gran cantidad de datos cienciométricos almacenados en bases de datos bibliográficas. En este contexto, el uso de nuevos métodos de aprendizaje automático en aplicaciones de cienciometría es el foco de atención de esta tesis doctoral. Esta tesis propone nuevas contribuciones en el aprendizaje automático que podrían arrojar luz sobre el área de la cienciometría. Estas contribuciones están divididas en tres partes: Varios modelos supervisados (in)sensibles al coste son aprendidos para predecir el éxito científico de los artículos y los investigadores. Los modelos sensibles al coste no están interesados en maximizar la precisión de clasificación, sino en la minimización del coste total esperado derivado de los errores ocasionados. En este contexto, los editores de revistas científicas podrían disponer de una herramienta capaz de predecir el número de citas de un artículo en el fututo antes de ser publicado, mientras que los comités de promoción podrían predecir el incremento anual del índice h de los investigadores en los primeros años. Estos modelos predictivos podrían allanar el camino hacia nuevos sistemas de evaluación. Varios modelos gráficos probabilísticos son aprendidos para explotar y descubrir nuevas relaciones entre el gran número de índices bibliométricos existentes. En este contexto, la comunidad científica podría medir cómo algunos índices influyen en otros en términos probabilísticos y realizar propagación de la evidencia e inferencia abductiva para responder a preguntas bibliométricas. Además, la comunidad científica podría descubrir qué índices bibliométricos tienen mayor poder predictivo. Este es un problema de regresión multi-respuesta en el que el papel de cada variable, predictiva o respuesta, es desconocido de antemano. Los índices resultantes podrían ser muy útiles para la predicción, es decir, cuando se conocen sus valores, el conocimiento de cualquier valor no proporciona información sobre la predicción de otros índices bibliométricos. Un estudio bibliométrico sobre la investigación española en informática ha sido realizado bajo la cultura de publicar o morir. Este estudio se basa en una metodología de análisis de clusters que caracteriza la actividad en la investigación en términos de productividad, visibilidad, calidad, prestigio y colaboración internacional. Este estudio también analiza los efectos de la colaboración en la productividad y la visibilidad bajo diferentes circunstancias. ABSTRACT Machine learning and scientometrics are the scientific disciplines which are covered in this dissertation. Machine learning deals with the construction and study of algorithms that can learn from data, whereas scientometrics is mainly concerned with the analysis of science from a quantitative perspective. Nowadays, advances in machine learning provide the mathematical and statistical tools for properly working with the vast amount of scientometrics data stored in bibliographic databases. In this context, the use of novel machine learning methods in scientometrics applications is the focus of attention of this dissertation. This dissertation proposes new machine learning contributions which would shed light on the scientometrics area. These contributions are divided in three parts: Several supervised cost-(in)sensitive models are learned to predict the scientific success of articles and researchers. Cost-sensitive models are not interested in maximizing classification accuracy, but in minimizing the expected total cost of the error derived from mistakes in the classification process. In this context, publishers of scientific journals could have a tool capable of predicting the citation count of an article in the future before it is published, whereas promotion committees could predict the annual increase of the h-index of researchers within the first few years. These predictive models would pave the way for new assessment systems. Several probabilistic graphical models are learned to exploit and discover new relationships among the vast number of existing bibliometric indices. In this context, scientific community could measure how some indices influence others in probabilistic terms and perform evidence propagation and abduction inference for answering bibliometric questions. Also, scientific community could uncover which bibliometric indices have a higher predictive power. This is a multi-output regression problem where the role of each variable, predictive or response, is unknown beforehand. The resulting indices could be very useful for prediction purposes, that is, when their index values are known, knowledge of any index value provides no information on the prediction of other bibliometric indices. A scientometric study of the Spanish computer science research is performed under the publish-or-perish culture. This study is based on a cluster analysis methodology which characterizes the research activity in terms of productivity, visibility, quality, prestige and international collaboration. This study also analyzes the effects of collaboration on productivity and visibility under different circumstances.