Evaluating the robustness of EmotiBlog for sentiment analysis and opinion mining

Preliminary research demonstrated the EmotiBlog annotated corpus relevance as a Machine Learning resource to detect subjective data. In this paper we compare EmotiBlog with the JRC Quotes corpus in order to check the robustness of its annotation. We concentrate on its coarse-grained labels and carry out a deep Machine Learning experimentation also with the inclusion of lexical resources. The results obtained show a similarity with the ones obtained with the JRC Quotes corpus demonstrating the EmotiBlog validity as a resource for the SA task.

Effects of message appeal and service type in CSR communication strategies

Studies highlight the importance of corporate social responsibility (CSR) for companies' stakeholders. Consumers, however, are often unaware of such initiatives. Understanding how to effectively communicate socially responsible initiatives is an important challenge for both researchers and managers, who invest considerable resources in CSR initiatives. This study examines consumers' responses to two types of CSR initiatives (environment-related and employee-based) using two types of message appeals (emotional and rational) across two service types (hedonic and utilitarian). Responses provide data on consumers' awareness of CSR initiatives, attitudes toward the company, perceived company uniqueness, emotional response, and attributions of company motives to engage in CSR activities. Rational appeals more effectively communicate environment-related CSR initiatives, whereas emotional appeals more effectively communicate employee-based CSR initiatives. Effects on consumers' attributions of company motives to engage in CSR are significant in both service types. Finally, rational message appeals affect consumers' CSR awareness and emotional responses in utilitarian service.

OrientatUA: Mobile Application to guide visual disabled people at the University of Alicante

This paper shows an iOS application to guide visual disabled people in the campus of the University of Alicante by voice indications. The user interface is adapted to visual disabled people, using a bigger visual typography and a bigger area for the tactile buttons. Moreover, the application provides voice indications when users touch any of the elements in the interface, telling them where they are and how they can reach destination.

El proceso de enseñanza-aprendizaje en la formación interuniversitaria: una experiencia a nivel de máster universitario

La incorporación del EEES provocó una infinidad de desafíos y retos a las Universidades que a día de hoy aún están siendo solucionados. Además, ha conllevado nuevas oportunidades para la formación de estudiantes pero también para las Universidades. Entre ellas, la formación interuniversitaria entre estados miembro de la UE. El EEES permite unificar a través del sistema ECTS la carga de trabajo de los estudiantes facilitando la propuesta de planes de estudios interuniversitarios. Sin embargo, surgen desafíos a la hora de llevarlos a la práctica. Independientemente de los retos en la propuesta de los planes de estudio, es necesario implementar procesos de enseñanza-aprendizaje que salven la distancia en el espacio físico entre el alumnado y el profesorado. En este artículo se presenta la experiencia docente de la asignatura e-home del Máster Machine Learning and Data Mining de la Universidad de Alicante y la Universidad Jean Monnet (Francia). En este caso, se combina la formación en aula presencial con formación en aula virtual a través de videoconferencia. La evaluación del método de enseñanza-aprendizaje propuesto utiliza la propia experiencia docente y encuestas realizadas a los alumnos para poner de manifiesto la ruptura de barreras espaciales y un éxito a nivel docente.

Uso do zoneamento ambiental do Médio Rio Grande como instrumento de gestão no município de Delfinópolis-MG

Este trabalho faz parte do Projeto Grande Minas - União Pelas Águas, que realizou o Zoneamento Ambiental das Sub-Bacias Hidrográficas dos Afluentes Mineiros do Médio Rio Grande. O zoneamento foi concluído em 2013 e produziu importantes informações sobre os meios físico, biótico e socioeconômico dos 22 municípios que compõem a bacia hidrográfica, dentre eles o local de estudo, que é o município de Delfinópolis - MG. Dentre os instrumentos que podem contribuir para o desenvolvimento sustentável, o município pode utilizar, além do zoneamento ambiental, o plano diretor municipal e o plano de manejo do Parque Nacional da Serra da Canastra, uma vez que esta unidade de conservação insere-se no município. Torna-se importante, entretanto, a integração destes três importantes instrumentos de gestão para que o planejamento municipal e as ações de política pública possam ser realizados de forma consistente. Este trabalho vem contribuir na avaliação e integração destas informações (Plano Diretor Municipal, Plano de Manejo, Zoneamento Ambiental) e os resultados deverão contribuir com os administradores públicos na tomada de decisões e na resolução dos problemas enfrentados na região, como exemplo as queimadas, o uso inadequado dos recursos hídricos, as atividades modificadoras do meio físico. A sistemática metodológica adotada envolveu a avaliação de dados existentes e a construção de um banco de dados digital do município; análise dos instrumentos legais de planejamento e gestão municipal e elaboração de produtos cartográficos interpretativos de fácil leitura e entendimento que possam ser utilizados diretamente pelos gestores públicos. A análise e avaliação dos dados existentes permitiu diagnosticar algumas características peculiares ao município, como a sua vocação para o turismo, com mais de 40 atrativos ligados ao ecoturismo; o grande número de minerações de areia e cascalho, grande parte delas não regularizada; e os conflitos locais existentes diante das atividades da economia rural e a necessidade de preservação impostas pela unidade de conservação.

Interfaces for Intelligent Environments

Presentaciones de la asignatura Interfaces para Entornos Inteligentes del Máster en Tecnologías de la Informática/Machine Learning and Data Mining.