Las personas mayores como actores en la comunidad rural: innovación y empowerment

Este artículo parte de dos ideas ampliamente aceptadas en la literatura gerontológica actual, envejecer es un proceso heterogéneo íntimamente relacionado con el entorno y, el envejecimiento activo y satisfactorio esta vinculado con la participación social. Ahora bien, sigue existiendo un gran desconocimiento de los procesos de envejecimiento característicos de las zonas rurales y una falta de características de los profesionales rurales y de las estrategias innovadoras para promover el envejecimiento activo y el fortalecimiento de estas comunidades. El artículo está basado en los resultados obtenidos en una investigación cualitativa, realizada en la comarca del Alt Empordà, Catalunya. Con un total de 53 participantes. Los resultados muestran el significado que tiene la comunidad para las personas mayores del entorno rural, confirman la necesidad de un perfil profesional rural y elaboran propuestas de acción contextualizadas que permiten reforzar a la comunidad, sin urbanizarla, a través del fortalecimiento de sistemas de participación social

ikiMap, la plataforma social de la cartografía

ikiMap es un servicio web para crear, compartir y publicar mapas en Internet, basada en software libre (como Openlayers o PostGIS). ikiMap pretende ser no sólo una red social, sino un plataforma de publicación de mapas en la Red a diversos niveles (usuarios, organizaciones, desarrolladores de aplicaciones, etc), siendo a este respecto el feedback y la comunicación con éstos algo imprescindible para la evolución de la plataforma

On intentional and social agents with graded attitudes

La principal contribución de esta Tesis es la propuesta de un modelo de agente BDI graduado (g-BDI) que permita especificar una arquitetura de agente capaz de representar y razonar con actitudes mentales graduadas. Consideramos que una arquitectura BDI más exible permitirá desarrollar agentes que alcancen mejor performance en entornos inciertos y dinámicos, al servicio de otros agentes (humanos o no) que puedan tener un conjunto de motivaciones graduadas. En el modelo g-BDI, las actitudes graduadas del agente tienen una representación explícita y adecuada. Los grados en las creencias representan la medida en que el agente cree que una fórmula es verdadera, en los deseos positivos o negativos permiten al agente establecer respectivamente, diferentes niveles de preferencias o de rechazo. Las graduaciones en las intenciones también dan una medida de preferencia pero en este caso, modelan el costo/beneficio que le trae al agente alcanzar una meta. Luego, a partir de la representación e interacción de estas actitudes graduadas, pueden ser modelados agentes que muestren diferentes tipos de comportamiento. La formalización del modelo g-BDI está basada en los sistemas multi-contextos. Diferentes lógicas modales multivaluadas se han propuesto para representar y razonar sobre las creencias, deseos e intenciones, presentando en cada caso una axiomática completa y consistente. Para tratar con la semántica operacional del modelo de agente, primero se definió un calculus para la ejecución de sistemas multi-contextos, denominado Multi-context calculus. Luego, mediante este calculus se le ha dado al modelo g-BDI semántica computacional. Por otra parte, se ha presentado una metodología para la ingeniería de agentes g-BDI en un escenario multiagente. El objeto de esta propuesta es guiar el diseño de sistemas multiagentes, a partir de un problema del mundo real. Por medio del desarrollo de un sistema recomendador en turismo como caso de estudio, donde el agente recomendador tiene una arquitectura g-BDI, se ha mostrado que este modelo es valioso para diseñar e implementar agentes concretos. Finalmente, usando este caso de estudio se ha realizado una experimentación sobre la flexibilidad y performance del modelo de agente g-BDI, demostrando que es útil para desarrollar agentes que manifiesten conductas diversas. También se ha mostrado que los resultados obtenidos con estos agentes recomendadores modelizados con actitudes graduadas, son mejores que aquellos alcanzados por los agentes con actitudes no-graduadas.