De ángel del hogar a diablesa: la persistencia de los estereotipos de género en las sexualidades alternativas

Las sexualidades alternativas (swinger1 y bdsm2) se muestran como espacios libremente elegidos por mujeres y hombres para desarrollar una sexualidad no hegemónica en términos de total igualdad y consentimiento de las mujeres. El trabajo cuestiona estos presupuestos con la información obtenida a través de entrevistas realizadas a informantes clave, debates en foros de Internet, grupos de discusión y búsqueda y análisis básico de datos en diferentes páginas web. Se profundiza en las vivencias y experiencias de mujeres y hombres practicantes, con énfasis en la sexualidad femenina. Se analiza el mito de la mujer perversa en la dominación femenina3 como objeto de fantasía sexual masculina. La reformulación del personaje en términos de género, proponiéndola a las mujeres como posibilidad, es un elemento importante en el trabajo. Las conclusiones a las que se llega evidencian la fuerte persistencia de los estereotipos de género y la reproducción de forma masiva y sistemática de los roles de género en el juego sexual. Las vivencias de la sexualidad de las mujeres están impregnadas del sistema sexo/género y de su tradicional opresión. La subyugación femenina aparece, sin embargo, en un escenario de posibilidades y oportunidades para desarrollar una sexualidad genuinamente libre e igualitaria en aparente contradicción.

Diseño y validación de políticas de transmisión de datos en redes inalámbricas de sensores de bajo consumo

El envejecimiento de la poblaci on, el sobrepeso, y el aumento de enfermedades cr onicas, tales como: afecciones cardiacas, diabetes e hipertensi on, plantean nuevos retos al sistema de salud p ublica. En este contexto, las redes de sensores inal ambricas corporales (Wireless Body Area Networks (WBAN)/Wireless Body Sensor Networks (WBSN)) tienen gran potencial para revolucionar el sistema de salud ya que facilitan el seguimiento, la monitorizaci on y el diagn ostico de pacientes en casa, mejorando as su calidad de vida y reduciendo los costes asociados la asistencia sanitaria. Las redes WBAN/WBSN est an constituidas por nodos sensores que miden diferentes variables siol ogicas y cin eticas y disponen de interfaces inal ambricas de bajo coste para transmitir en tiempo real la informaci on a dispositivos en otros niveles de la red. En este tipo de redes, la transmisi on inal ambrica de datos es probablemente la tarea que presenta mayor consumo de energ a, por lo que dicho consumo debe ser reducido para maximizar su vida util. Adicionalmente, en escenarios WBAN/WBSN, el cuerpo humano juega un papel muy importante en la calidad de la comunicaci on. El cuerpo act ua como un canal de comunicaci on para la propagaci on de ondas electromagn eticas, por lo que el comportamiento de este tipo de canal representa un conjunto unico de desaf os para la transferencia able de datos...

Integración y visualización de datos abiertos medioambientales

En la actualidad, muchos gobiernos están publicando (o tienen la intención de publicar en breve) miles de conjuntos de datos para que personas y organizaciones los puedan utilizar. Como consecuencia, la cantidad de aplicaciones basadas en Open Data está incrementándose. Sin embargo cada gobierno tiene sus propios procedimientos para publicar sus datos, y esto causa una variedad de formatos dado que no existe un estándar internacional para especificar los formatos de estos datos. El objetivo principal de este trabajo es un análisis comparativo de datos ambientales en bases de datos abiertas (Open Data) pertenecientes a distintos gobiernos. Debido a esta variedad de formatos, debemos construir un proceso de integración de datos que sea capaz de unir todos los tipos de formatos. El trabajo implica un pre-procesado, limpieza e integración de las diferentes fuentes de datos. Existen muchas aplicaciones desarrolladas para dar soporte en el proceso de integración por ejemplo Data Tamer, Data Wrangler como se explica en este documento. El problema con estas aplicaciones es que necesitan la interacción del usuario como parte fundamental del proceso de integración. En este trabajo tratamos de evitar la supervisión humana aprovechando las similitudes de los datasets procedentes de igual área que en nuestro caso se aplica al área de medioambiente. De esta forma los procesos pueden ser automatizados con una programación adecuada. Para conseguirlo, la idea principal de este trabajo es construir procesos ad hoc adaptados a las fuentes de cada gobierno para conseguir una integración automática. Concretamente este trabajo se enfoca en datos ambientales como lo son la temperatura, consumo de energía, calidad de aire, radiación solar, velocidad del viento, etc. Desde hace dos años el gobierno de Madrid está publicando sus datos relativos a indicadores ambientales en tiempo real. Del mismo modo, otros gobiernos han publicado conjuntos de datos Open Data relativos al medio ambiente (como Andalucía o Bilbao), pero todos estos datos tienen diferentes formatos. En este trabajo se presenta una solución capaz de integrar todas ellos que además permite al usuario visualizar y hacer análisis sobre los datos en tiempo real. Una vez que el proceso de integración está realizado, todos los datos de cada gobierno poseen el mismo formato y se pueden lanzar procesos de análisis de una manera más computacional. Este trabajo tiene tres partes fundamentales: 1. Estudio de los entornos Open Data y la literatura al respecto; 2. Desarrollo de un proceso de integración y 3. Desarrollo de una Interface Gráfica y Analítica. Aunque en una primera fase se implementaron los procesos de integración mediante Java y Oracle y la Interface Gráfica con Java (jsp), en una fase posterior se realizó toda la implementación con lenguaje R y la interface gráfica mediante sus librerías, principalmente con Shiny. El resultado es una aplicación que provee de un conjunto de Datos Ambientales Integrados en Tiempo Real respecto a dos gobiernos muy diferentes en España, disponible para cualquier desarrollador que desee construir sus propias aplicaciones.

Metodología multiobjetivo aplicada a análisis de datos

En este trabajo, se realiza una presentación unificada de la Programación Multiobjetivo, describiendo y relacionando los distintos conceptos de solución y exponiendo las distintas técnicas de solución. Se formula el problema multiobjetivo mediante una séxtupla, (O, V, X, f, Y, EP), que permite unificar los muy diversos problemas multiobjetivo que surgen en distintos ámbitos. O representa el conjunto de objetos inicial, V representa el conjunto de las características relevantes que se miden sobre los objetos, X es el espacio de alternativas, f representa la familia de objetivos, Y es el espacio de resultados y EP es la estructura de preferencias del decisor. A partir de esta formulación, se realiza un amplio estudio de los distintos problemas multiobjetivo. Además, se aplica la metodología multiobjetivo a dos problemas concretos de gran interés práctico. En primer lugar, se aborda el problema de seleccionar el mejor tratamiento, cuando sobre las unidades experimentales, elegidas de forma aleatoria, se observan varias variables respuesta. Se consideran Modelos Discretos, Modelos Continuos Paramétricos y Modelos No Paramétricos. El último capítulo del trabajo, se dedica al estudio del problema multiobjetivo que se presenta cuando se desea representar, un conjunto finito de objetos, sobre la recta real, de forma que se refleje, lo más fielmente posible, la desemejanza de cada par de objetos. En el caso de que la desemejanza cumpla la propiedad de ser naturalmente ordenable, se ha diseñado y programado, un algoritmo, en tiempo polinomial, que obtiene la solución óptima del problema...

Integración de datos y análisis predictivo en tratamiento de drogodependencia

El análisis de datos actual se enfrenta a problemas derivados de la combinación de datos procedentes de diversas fuentes de información. El valor de la información puede enriquecerse enormemente facilitando la integración de nuevas fuentes de datos y la industria es muy consciente de ello en la actualidad. Sin embargo, no solo el volumen sino también la gran diversidad de los datos constituye un problema previo al análisis. Una buena integración de los datos garantiza unos resultados fiables y por ello merece la pena detenerse en la mejora de procesos de especificación, recolección, limpieza e integración de los datos. Este trabajo está dedicado a la fase de limpieza e integración de datos analizando los procedimientos existentes y proponiendo una solución que se aplica a datos médicos, centrándose así en los proyectos de predicción (con finalidad de prevención) en ciencias de la salud. Además de la implementación de los procesos de limpieza, se desarrollan algoritmos de detección de outliers que permiten mejorar la calidad del conjunto de datos tras su eliminación. El trabajo también incluye la implementación de un proceso de predicción que sirva de ayuda a la toma de decisiones. Concretamente este trabajo realiza un análisis predictivo de los datos de pacientes drogodependientes de la Clínica Nuestra Señora de la Paz, con la finalidad de poder brindar un apoyo en la toma de decisiones del médico a cargo de admitir el internamiento de pacientes en dicha clínica. En la mayoría de los casos el estudio de los datos facilitados requiere un pre-procesado adecuado para que los resultados de los análisis estadísticos tradicionales sean fiables. En tal sentido en este trabajo se implementan varias formas de detectar los outliers: un algoritmo propio (Detección de Outliers con Cadenas No Monótonas), que utiliza las ventajas del algoritmo Knuth-Morris-Pratt para reconocimiento de patrones, y las librerías outliers y Rcmdr de R. La aplicación de procedimientos de cleaning e integración de datos, así como de eliminación de datos atípicos proporciona una base de datos limpia y fiable sobre la que se implementarán procedimientos de predicción de los datos con el algoritmo de clasificación Naive Bayes en R.