The role of context in image annotation and recommendation

With the rise of smart phones, lifelogging devices (e.g. Google Glass) and popularity of image sharing websites (e.g. Flickr), users are capturing and sharing every aspect of their life online producing a wealth of visual content. Of these uploaded images, the majority are poorly annotated or exist in complete semantic isolation making the process of building retrieval systems difficult as one must firstly understand the meaning of an image in order to retrieve it. To alleviate this problem, many image sharing websites offer manual annotation tools which allow the user to “tag” their photos, however, these techniques are laborious and as a result have been poorly adopted; Sigurbjörnsson and van Zwol (2008) showed that 64% of images uploaded to Flickr are annotated with < 4 tags. Due to this, an entire body of research has focused on the automatic annotation of images (Hanbury, 2008; Smeulders et al., 2000; Zhang et al., 2012a) where one attempts to bridge the semantic gap between an image’s appearance and meaning e.g. the objects present. Despite two decades of research the semantic gap still largely exists and as a result automatic annotation models often offer unsatisfactory performance for industrial implementation. Further, these techniques can only annotate what they see, thus ignoring the “bigger picture” surrounding an image (e.g. its location, the event, the people present etc). Much work has therefore focused on building photo tag recommendation (PTR) methods which aid the user in the annotation process by suggesting tags related to those already present. These works have mainly focused on computing relationships between tags based on historical images e.g. that NY and timessquare co-exist in many images and are therefore highly correlated. However, tags are inherently noisy, sparse and ill-defined often resulting in poor PTR accuracy e.g. does NY refer to New York or New Year? This thesis proposes the exploitation of an image’s context which, unlike textual evidences, is always present, in order to alleviate this ambiguity in the tag recommendation process. Specifically we exploit the “what, who, where, when and how” of the image capture process in order to complement textual evidences in various photo tag recommendation and retrieval scenarios. In part II, we combine text, content-based (e.g. # of faces present) and contextual (e.g. day-of-the-week taken) signals for tag recommendation purposes, achieving up to a 75% improvement to precision@5 in comparison to a text-only TF-IDF baseline. We then consider external knowledge sources (i.e. Wikipedia & Twitter) as an alternative to (slower moving) Flickr in order to build recommendation models on, showing that similar accuracy could be achieved on these faster moving, yet entirely textual, datasets. In part II, we also highlight the merits of diversifying tag recommendation lists before discussing at length various problems with existing automatic image annotation and photo tag recommendation evaluation collections. In part III, we propose three new image retrieval scenarios, namely “visual event summarisation”, “image popularity prediction” and “lifelog summarisation”. In the first scenario, we attempt to produce a rank of relevant and diverse images for various news events by (i) removing irrelevant images such memes and visual duplicates (ii) before semantically clustering images based on the tweets in which they were originally posted. Using this approach, we were able to achieve over 50% precision for images in the top 5 ranks. In the second retrieval scenario, we show that by combining contextual and content-based features from images, we are able to predict if it will become “popular” (or not) with 74% accuracy, using an SVM classifier. Finally, in chapter 9 we employ blur detection and perceptual-hash clustering in order to remove noisy images from lifelogs, before combining visual and geo-temporal signals in order to capture a user’s “key moments” within their day. We believe that the results of this thesis show an important step towards building effective image retrieval models when there lacks sufficient textual content (i.e. a cold start).

Screening Diversity: Women & Work in Twenty-First-Century Popular Culture

Screening Diversity: Women and Work in Twenty-first Century Popular Culture explores contemporary representations of diverse professional women on screen. Audiences are offered successful women with limited concerns for feminism, anti-racism, or economic justice. I introduce the term viewsers to describe a group of movie and television viewers in the context of the online review platform Internet Movie Database (IMDb) and the social media platforms Twitter and Facebook. Screening Diversity follows their engagement in a representative sample of professional women on film and television produced between 2007 and 2015. The sample includes the television shows, Scandal, Homeland, VEEP, Parks and Recreation, and The Good Wife, as well as the movies, Zero Dark Thirty, The Proposal, The Heat, The Other Woman, I Don’t Know How She Does It, and Temptation. Viewsers appreciated female characters like Olivia (Scandal), and Maya (Zero Dark Thiry) who treated their work as a quasi-religious moral imperative. Producers and viewsers shared the belief that unlimited time commitment and personal identification were vital components of professionalism. However, powerful women, like The Proposal’s Margaret and VEEP’s Selina, were often called bitches. Some viewsers embraced bitch-positive politics in recognition of the struggles of women in power. Women’s disproportionate responsibility for reproductive labor, often compromises their ability to live up to moral standards of work. Unlike producers, viewsers celebrated and valued that labor. However, texts that included serious consideration of women as workers were frequently labelled chick flicks or soap operas. The label suggested that women’s labor issues were not important enough that they could be a topic of quality television or prestigious film, which bolstered the idea that workplace equality for women is not a problem in which the general public is implicated. Emerging discussions of racial injustice on television offered hope that these formations are beginning to shift.

Redes de influencias y líderes de opinión en las redes sociales

Este Trabajo de Fin de Grado (TFG) se engloba en la línea general Social CRM. Concretamente, está vinculado a un trabajo de investigación llamado “Knowledge discovery in social networks by using a logic-based treatment of implications” desarrollado por P. Cordero, M. Enciso, A. Mora, M. Ojeda-Aciego y C. Rossi en la Universidad de Málaga, en el cual se ofrecen nuevas soluciones para la identificación de influencias de los usuarios en las redes sociales mediante herramientas como el Analisis de Conceptos Formales (FCA). El TFG tiene como objetivo el desarrollo de una aplicación que permita al usuario crear una configuración minimal de usuarios en Twitter a los que seguir para conocer información sobre un número determinado de temas. Para ello, obtendremos información sobre dichos temas mediante la API REST pública que proporciona Twitter y procesaremos los datos mediante algoritmos basados en el Análisis de Conceptos Formales (FCA). Posteriormente, la interpretación de los resultados de dicho análisis nos proporcionará información útil sobre lo expuesto al principio. Así, el trabajo se ha dividido en tres partes fundamentales: 1. Obtención de información (fuentes) 2. Procesamiento de los datos 3. Análisis de resultados El sistema se ha implementado como una aplicación web Java EE 7, utilizando JSF para las interfaces. Para el desarrollo web se han utilizado tecnologías y frameworks como Javascript, JQuery, CSS3, Bootstrap, Twitter4J, etc. Además, se ha seguido una metodología incremental para el desarrollo del proyecto y se ha usado UML como herramienta de modelado. Este proyecto se presenta como un trabajo inicial en el que se expondrán, además del sistema implementado, diversos problemas reales y ejemplos que prueben su funcionamiento y muestren la utilidad práctica del mismo

Las redes sociales y sus roles. Algunas experiencias

Desde 2007, el fenómeno más destacado de intemet ha sido el rápido crecimiento de las redes sociales. Una de cada cuatro personas en el mundo las usa actualmente según Team Family Guy (Infographic Journal, dic. 2013). El tiempo mensual promedio dedicado a ellas por visitante alcanzó 23,7 horas en 2013 a nivel global y a 24 horas en América Latina, donde los brasileños son los que les dedican más tiempo (32,9hrs), seguidos de los argentinos (22hrs) y los peruanos ( 19,9hrs) (Datos de FayerWayer, oc. 2013). Facebook ha pasado el billón americano -un millón de millones de páginas vistas en un mes en agosto 2011 y domina en Europa y América. Facebook terminó 2013 con más de 1.150 millones de usuarios mensuales, Google+ con más de 300 millones, Linkedln con 259 millones y Twitter con 240 millones (ABC, oct.2013). Cada día, el 62,8% de los internautas españoles navega por las redes sociales, según el Primer Estudio de Medios de Comunicación Online presentado por IAB Spain (PRnoticias, 19/02/2014).

ADVERTISEMENT ALLOCATION AND TRUST MECHANISMS DESIGN IN SOCIAL NETWORKS

Social network sites (SNS), such as Facebook, Google+ and Twitter, have attracted hundreds of millions of users daily since their appearance. Within SNS, users connect to each other, express their identity, disseminate information and form cooperation by interacting with their connected peers. The increasing popularity and ubiquity of SNS usage and the invaluable user behaviors and connections give birth to many applications and business models. We look into several important problems within the social network ecosystem. The first one is the SNS advertisement allocation problem. The other two are related to trust mechanisms design in social network setting, including local trust inference and global trust evaluation. In SNS advertising, we study the problem of advertisement allocation from the ad platform's angle, and discuss its differences with the advertising model in the search engine setting. By leveraging the connection between social networks and hyperbolic geometry, we propose to solve the problem via approximation using hyperbolic embedding and convex optimization. A hyperbolic embedding method, \hcm, is designed for the SNS ad allocation problem, and several components are introduced to realize the optimization formulation. We show the advantages of our new approach in solving the problem compared to the baseline integer programming (IP) formulation. In studying the problem of trust mechanisms in social networks, we consider the existence of distrust (i.e. negative trust) relationships, and differentiate between the concept of local trust and global trust in social network setting. In the problem of local trust inference, we propose a 2-D trust model. Based on the model, we develop a semiring-based trust inference framework. In global trust evaluation, we consider a general setting with conflicting opinions, and propose a consensus-based approach to solve the complex problem in signed trust networks.

Factores a considerar para la implementación de un Modelo o Modalidad de aprendizaje en el Centro Universitario de los Valles de la Universidad de Guadalajara

En el presente trabajo, se analiza la creación y el desarrollo del Centro Universitario de los Valles, el cual es una dependencia de la Universidad de Guadalajara, institución con doscientos años de tradición. El interés en el estudio de este Centro Universitario radica en su novedosa propuesta educativa, consistente en una mezcla entre los modelos presencial y a distancia, mismo que ha hecho posible que un mayor número de jóvenes cursen sus estudios de educación superior en la región en donde se ubica este campus. El Centro Universitario de los Valles se distingue en el ámbito de la Red Universitaria por la implementación de un Modelo Académico no Convencional, el cual, como se mencionó líneas arriba, es una combinación entre la educación a distancia y la presencial. Respecto a esta propuesta se analizan los conceptos subyacentes a las nociones de estudiante, asesor/profesor, tutorías, aprendizaje, autogestión y trabajo a distancia. La información vertida por los encuestados permitió elaborar las conclusiones y recomendaciones, propósito de la presente Tesis. El instrumento tipo encuesta empleado fue de corte seccional, el cual constó, de cuestionamientos dirigidos tanto a los estudiantes como a los asesores/profesores, algunos de sus apartados son similares, con el propósito de triangular la información vertida entre los segmentos encuestados, lo que permitirá, de ser el caso, hacer comparaciones entre los segmentos. Dado que se conoce la población de cada subgrupo que compone la comunidad universitaria del CUValles a estudiar, esto es, el número total de estudiantes y académicos que la componen, se aplicó un muestreo probabilístico aleatorio simple, ya que cualquiera de los elementos de la población tiene la probabilidad de ser elegido. A pesar de que los estudiantes en la mayoría de los casos trabajan haciendo uso de las TIC’s, los asesores/profesores en una proporción cercana al 50 %, no lo hacen con la misma frecuencia. Los profesores argumentan que participan en los foros de discusión y revisan las actividades que solicitan a los estudiantes, en contraste, en opinión de los estudiantes, entre un 30 y un 40 por ciento de los asesores, requiere elevar sus niveles de desempeño, que se traduce en un dominio y en el manejo de la plataforma Moodle, así como en el diseño instruccional, además requiere hacer uso de herramientas pedagógico-didácticas, por otra parte, es fundamental que sea capacitado en el diseñar adecuadamente los materiales que emplea en sus sesiones presenciales así como incorporar y usar herramientas, que permitan compartir el aprendizaje, como las redes sociales, Facebook, Messenger, Twitter, Google Drive, etc., como herramientas de apoyo en sus clases, incorporando la enseñanza móvil y el trabajo en Academia. Dado que los factores expresados, son elementos con los que de alguna manera ya ha venido trabajando el CUValles, lo que se requiere es plantear las estrategias a implementar para el logro de la consolidación del Modelo de Aprendizaje. Por lo anterior y con base a las opiniones de los encuestados, se hacen las siguientes recomendaciones: • Redefinir los preceptos filosóficos, pedagógicos, didácticos y de aprendizaje del Modelo CUValles, aprobarlos en los órganos colegiados y de gobierno que corresponda y oficializarlos; • Diseñar y ejecutar cursos de inducción al Modelo Académico, tanto para estudiantes como para asesores, que permitan identificar de manera clara las características y roles de los estudiantes, los asesores y directivos; • Capacitar a lo comunidad universitaria del CUValles para que trabaje en el Modelo Académico, • Diseñaran los programas y planeaciones de las asignaturas, con base al Modelo, erradicando esquemas tradicionales de aprendizaje, recordemos que el aprendizaje no es producto de la presencia o de la distancia, sino de un buen diseño y método pedagógico; • Capacitar a los asesores/profesores en el diseño istruccional y en el manejo de la plataforma Moodle; • Actualizar a los asesores/profesores en el uso de herramientas en la enseñanza móvil, con el propósito de compartir el aprendizaje; • Incentivar el uso de la Biblioteca, bases de datos y demás herramientas de éste tipo, en las tareas cotidianas de aprendizaje; • Fortalecer los procesos de tutoría y de asesoría que realizan los asesores a sus estudiantes; • Combinar materiales que permitan solventar los requerimientos teóricos y prácticos de las asignaturas en los distintos PE; • Promover los procesos que permitan una enseñanza y aprendizaje integrados; • Promover la generación de entornos centrados en lo personal y en lo colaborativo del aprendizaje, fomentando el trabajo en grupo con proyectos conjuntos, en donde se supervise el progreso colectivo. Una de las premisas filosóficas que debe prevalecer en el Modelo de Aprendizaje del CUValles, es sin lugar a dudas, el armonizar las distintas estrategias que se implementen con un propósito común de “Brindar una educación de calidad”, tanto en sus procesos que involucran las actividades presenciales, como aquellas que se involucran en los procesos a distancia.

Linguistic expression of irony in social media

Dissertação de Mestrado, Ciências da Linguagem, Faculdade de Ciências Humanas e Sociais, Universidade do Algarve, 2014

El community manager y la comunicación de los valores de marca de destino a través de los medios sociales.

El objeto de esta comunicación trabajo es analizar la comunicación de los valores de marca de destinos que proyectan los principales destinos turísticos en España. Se parte de la hipótesis de que, hasta la fecha, los territorios no explotan lo suficiente sus valores de marca, ya que utilizan más los social media para comunicar atractivos, a pesar de que los usuarios prefieren compartir más las experiencias y lo emocional. Para ello, el trabajo se apoya en una encuesta a los responsables de la comunicación digital o community managers de diferentes destinos turísticos, así como en el análisis de contenido de los mensajes compartidos en las principales redes sociales (Twitter y Facebook). Como principales resultados, se observa que salvo excepciones, los destinos turísticos españoles optan por compartir más información sobre atributos tangibles frente a los valores de marca que en realidad, suelen ser señas de identidad que definen la personalidad de un destino, y que son en general más valorados por los viajeros en los medios sociales.

Progettazione e prototipazione di un sistema di Social Media Monitoring

I sistemi di Social Media Monitoring hanno l'obiettivo di analizzare dati provenienti da social media come social network, forum e blog (detti User-Generated Content) per trarre un quadro generale delle opinioni degli utenti a proposito di un particolare argomento. Il progetto di tesi si pone l'obiettivo di progettare e creare un prototipo per un sistema di Social Media Monitoring concentrato in particolare sull'analisi di contenuti provenienti da Twitter.

Acerca de los usos de las redes sociales en bibliotecas universitarias argentinas

Se analizan las principales características de los usos de Facebook y Twitter en bibliotecas universitarias argentinas desde las cuentas, páginas y perfiles. Predomina la difusión informativa con escasa participación de usuarios. No se registra planificación de estrategias comunicacionales

Social networks in Argentinian libraries : Tips to formulate a communicational policy

En base a los resultados obtenidos en investigaciones efectuadas por el grupo de investigación del Instituto de Investigaciones en Humanidades y Ciencias Sociales (UNLP-CONICET) sobre redes sociales en distintos tipos de bibliotecas (de investigación, universitarias y populares) en Argentina, se efectúa un balance sobre su uso en este tipo de instituciones y se proponen lineamientos para la formulación de una política comunicacional que las contemple y forme parte del plan de gestión de estas unidades de información. Los mismos apuntan a considerar cabalmente todos los aspectos vinculados a los alcances, limitaciones, usos, riesgos y demás que implica la adopción y la apropiación de diferentes redes sociales (tales como Facebook, Twitter, entre otras), su convivencia, gestión y sustentabilidad a lo largo del tiempo

Adverse drug reaction classification with deep neural networks

We study the problem of detecting sentences describing adverse drug reactions (ADRs) and frame the problem as binary classification. We investigate different neural network (NN) architectures for ADR classification. In particular, we propose two new neural network models, Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) by concatenating convolutional neural networks with recurrent neural networks, and Convolutional Neural Network with Attention (CNNA) by adding attention weights into convolutional neural networks. We evaluate various NN architectures on a Twitter dataset containing informal language and an Adverse Drug Effects (ADE) dataset constructed by sampling from MEDLINE case reports. Experimental results show that all the NN architectures outperform the traditional maximum entropy classifiers trained from n-grams with different weighting strategies considerably on both datasets. On the Twitter dataset, all the NN architectures perform similarly. But on the ADE dataset, CNN performs better than other more complex CNN variants. Nevertheless, CNNA allows the visualisation of attention weights of words when making classification decisions and hence is more appropriate for the extraction of word subsequences describing ADRs.

Seniors in Second Life

Relatório de estágio apresentado à Escola Superior de Educação do Instituto Politécnico de Santarém para a obtenção do grau de mestre em Educação e Comunicação Multimédia

An empirical study of the recreationalexpressive and referential roles of the cell phone among young students and their potential applications to advertising

The cell phone has become a means of finding persuasive content, making friends and accessing information. For this reason it is of great interest in analyzing is use by young people during their formative years. Regarding this point, the objectives of the research are: to obtain percentage data on the distraction call phones cause among students; to define their habits re fun activities and their study responsibility in their personal and academic lives; and to identify leisure-expressive and referential trends. It was decided to analyze the Spanish discourse found on Twitter. To do so, a quantitative and qualitative methodology was used, with a linguistic pattern extraction tool which allows us to obtain categories of meaning. The sample was 10,000 tweets in Spanish, with key words such as “cell” and “study” and all possible derivatives. The data were gathered between 30 May and the 6 June 2014, which coincides with the start of the exam period in Spain. Finally, the potential applications of the research to the specific field of publicity and advertising is discussed as a possible solution to the current needs of the brands, which have to find participative formats taking into account the students’ leisure trends.

Aplicación de técnicas de Big Data Science para la gestión de crisis

A pesar de la existencia de una multitud de investigaciones sobre el análisis de sentimiento, existen pocos trabajos que traten el tema de su implantación práctica y real y su integración con la inteligencia de negocio y big data de tal forma que dichos análisis de sentimiento estén incorporados en una arquitectura (que soporte todo el proceso desde la obtención de datos hasta su explotación con las herramientas de BI) aplicada a la gestión de la crisis. Se busca, por medio de este trabajo, investigar cómo se pueden unir los mundos de análisis (de sentimiento y crisis) y de la tecnología (todo lo relacionado con la inteligencia de negocios, minería de datos y Big Data), y crear una solución de Inteligencia de Negocios que comprenda la minería de datos y el análisis de sentimiento (basados en grandes volúmenes de datos), y que ayude a empresas y/o gobiernos con la gestión de crisis. El autor se ha puesto a estudiar formas de trabajar con grandes volúmenes de datos, lo que se conoce actualmente como Big Data Science, o la ciencia de los datos aplicada a grandes volúmenes de datos (Big Data), y unir esta tecnología con el análisis de sentimiento relacionado a una situación real (en este trabajo la situación elegida fue la del proceso de impechment de la presidenta de Brasil, Dilma Rousseff). En esta unión se han utilizado técnicas de inteligencia de negocios para la creación de cuadros de mandos, rutinas de ETC (Extracción, Transformación y Carga) de los datos así como también técnicas de minería de textos y análisis de sentimiento. El trabajo ha sido desarrollado en distintas partes y con distintas fuentes de datos (datasets) debido a las distintas pruebas de tecnología a lo largo del proyecto. Uno de los datasets más importantes del proyecto son los tweets recogidos entre los meses de diciembre de 2015 y enero de 2016. Los mensajes recogidos contenían la palabra "Dilma" en el mensaje. Todos los twittees fueron recogidos con la API de Streaming del Twitter. Es muy importante entender que lo que se publica en la red social Twitter no se puede manipular y representa la opinión de la persona o entidad que publica el mensaje. Por esto se puede decir que hacer el proceso de minería de datos con los datos del Twitter puede ser muy eficiente y verídico. En 3 de diciembre de 2015 se aceptó la petición de apertura del proceso del impechment del presidente de Brasil, Dilma Rousseff. La petición fue aceptada por el presidente de la Cámara de los Diputados, el diputado Sr. Eduardo Cunha (PMDBRJ), y de este modo se creó una expectativa sobre el sentimiento de la población y el futuro de Brasil. También se ha recogido datos de las búsquedas en Google referentes a la palabra Dilma; basado en estos datos, el objetivo es llegar a un análisis global de sentimiento (no solo basado en los twittees recogidos). Utilizando apenas dos fuentes (Twitter y búsquedas de Google) han sido extraídos muchísimos datos, pero hay muchas otras fuentes donde es posible obtener informaciones con respecto de las opiniones de las personas acerca de un tema en particular. Así, una herramienta que pueda recoger, extraer y almacenar tantos datos e ilustrar las informaciones de una manera eficaz que ayude y soporte una toma de decisión, contribuye para la gestión de crisis.