Análisis estadístico de los parámetros DQO, DBO5 y SS de las aguas residuales urbanas en el ensuciamiento de las membranas de ósmosis inversa

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Análisis del desarrollo del juego del fútbol 11 desde la óptica de los sistemas complejos

Programa de doctorado: Doctorado en Formación del Profesorado.

La muda de la voz en niños cantores y no cantores : análisis de la rotura de registros

La mayor parte de los estudios sobre la mutación vocal se ha focalizado sobre las variaciones de la frecuencia fundamental del habla en relación con la edad, el peso, la altura, el vello axilar y pubiano y el nivel de testosterona en sangre. Los maestros de canto y los vocólogos que trabajan con voces infantiles, ya sean cantadas o habladas, deberían conocer profundamente las características de la mutación vocal. Con esa finalidad, llevamos a cabo un estudio de seguimiento longitudinal de 18 niños (9 cantores y 9 no cantores) durante 18 meses. Efectuamos,además, un estudio transversal por rangos de edad a 98 niños y jóvenes. Todos los sujetos fueron examinados a través de un examen perceptual y de un examen acústico luego de un examen ORL normal. Los resultados muestran que las roturas de registro desde el falsete al modal, a través de la producción de un glissando descendente, son el signo más importante de mutación desde un punto de vista perceptual. Estas roturas son independientes del entrenamiento vocal y ocurren tanto en cantores como en no cantores de la misma manera. Las roturas de registro determinan otra serie de características como el estrechamiento del rango fonacional, las roturas de voz y el descenso excesivo de la frecuencia fundamental del habla. Las roturas de registro producidas a través de un glissando descendente son muy llamativas durante el período crítico de mutación. No aparecen en las voces infantiles ni en las voces adultas saludables, sean estas voces con o sin entrenamiento. La mutación vocal de los niños varones atraviesa los siguientes estadíos: período pre-mutacional, comienzos de mutación, período crítico y período fi nal; cada estadio evidencia sus características distintivas tanto desde el punto de vista perceptual como acústico.

Análisis económico y financiero de la industria vitivinícola del sur mendocino

La conformación del circuito agroindustrial vitivinícola de la Provincia de Mendoza “se presenta desde sus orígenes como una forma de integración local a la dinámica nacional que asume características singulares: la provincia se ajusta a la forma de acumulación dominante seguida por el país, en cada momento histórico específico, siguiendo un formato económico que puede ser tomado como “modelo de desarrollo", es decir, fundado en la creación de oportunidades endógenas y no restringido a la adaptación económica de oportunidades externas." (Collado, 2006) Esto no invalida, sino que refuerza, la vinculación entre la economía provincial y la nacional, ya que el modelo generado en el ámbito regional permite la subsistencia de un desarrollo provincial complementario y no competitivo a la acumulación nacional. Todo este proceso de cambio y en función del contexto del mercado, la situación en la cual se está observando la generación de excedentes vínicos, la imposibilidad de derivar mayores volúmenes a mosto por condicionantes del mercado externo y acompañado esto del incremento de los insumos aplicados al proceso de elaboración y fraccionamiento y de la consecuente caída del precio del vino, se plantea la necesidad de analizar mediante el siguiente trabajo las alternativas disponibles en cuanto a fuentes de financiación de corto y largo plazo con que cuentan las empresas vitivinícolas de la provincia de Mendoza, a partir del conocimiento de las estructuras jurídicas de éstas. Para llevar a cabo este trabajo de investigación tomaremos información proveniente de los organismos oficiales nacionales e internacionales relacionados con el mercado vitivinícola. En el mismo sentido, se mantendrán conversaciones con referentes locales de los sectores abarcados (vitivinícola y financiero), que van a adquirir la forma de entrevistas libres, preguntas pautadas previamente y recopilación y análisis de datos provenientes de fuentes oficiales y medios de comunicación.

Modelos de análisis financieros aplicados a un título público nacional

La presente investigación describe los modelos deterministas y estocásticos de análisis financiero y su aplicación a un título público emitido por el estado argentino. Actualmente, el país se encuentra en un proceso de renegociación internacional de la deuda soberana con los tenedores de bonos de alto riesgo (holdouts). Asimismo, las expectativas de devaluación a corto plazo y la promulgación de la nueva ley de mercado de capitales han propiciado que las personas se interesen por conocer nuevas alternativas de inversión para sus excedentes de fondos. En ese sentido, es relevante analizar los fundamentos sobre los cuales se determinan las decisiones de inversión o desinversión en activos financieros.

Las fuentes de datos en los estudios bibliométricos

Los datos necesarios para llevar a cabo estudios bibliométricos se obtienen de fuentes de distinta naturaleza que, por lo general, no han sido diseñadas con ese propósito. Los aspectos cuantificables de la literatura científica están ligados a elementos de dato presentes en los documentos científicos tales como título, autores, afiliación institucional de los autores, resumen, palabras clave y referencias bibliográficas. Todos los estudios bibliométricos operan sobre alguno de estos elementos en función de sus objetivos y de la disponibilidad de la información necesaria para realizarlos. Se evalúan tres fuentes de datos con el objetivo de determinar la presencia o ausencia de los elementos mencionados, su normalización y su adecuación para realizar este tipo de estudios.

Las opiniones de los tutores del proyecto 'Tutores voluntariados para lectores esforzados' acerca de la experiencia realizada. Análisis del cuestionario aplicado

Fil: Pedragosa, María Alejandra. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación; Argentina.

Las opiniones de los tutores del proyecto 'Tutores voluntariados para lectores esforzados' acerca de la experiencia realizada. Análisis del cuestionario aplicado

Fil: Pedragosa, María Alejandra. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación; Argentina.

Las fuentes de datos en los estudios bibliométricos

Los datos necesarios para llevar a cabo estudios bibliométricos se obtienen de fuentes de distinta naturaleza que, por lo general, no han sido diseñadas con ese propósito. Los aspectos cuantificables de la literatura científica están ligados a elementos de dato presentes en los documentos científicos tales como título, autores, afiliación institucional de los autores, resumen, palabras clave y referencias bibliográficas. Todos los estudios bibliométricos operan sobre alguno de estos elementos en función de sus objetivos y de la disponibilidad de la información necesaria para realizarlos. Se evalúan tres fuentes de datos con el objetivo de determinar la presencia o ausencia de los elementos mencionados, su normalización y su adecuación para realizar este tipo de estudios.

Las fuentes de datos en los estudios bibliométricos

Los datos necesarios para llevar a cabo estudios bibliométricos se obtienen de fuentes de distinta naturaleza que, por lo general, no han sido diseñadas con ese propósito. Los aspectos cuantificables de la literatura científica están ligados a elementos de dato presentes en los documentos científicos tales como título, autores, afiliación institucional de los autores, resumen, palabras clave y referencias bibliográficas. Todos los estudios bibliométricos operan sobre alguno de estos elementos en función de sus objetivos y de la disponibilidad de la información necesaria para realizarlos. Se evalúan tres fuentes de datos con el objetivo de determinar la presencia o ausencia de los elementos mencionados, su normalización y su adecuación para realizar este tipo de estudios.

Estudio comparativo de la resistencia de variedades de tomate para industria mediante análisis estadísticos no paramétricos.

Se exponen los ensayos de resistencia y dureza 1levados a cabo con las distintas variedades ensayada a lo largo de los tres últimos años, así como la técnica empleada en su análisis. Los datos observados se sometieron a u n completo estudio estadístico no paramétrico que resulta idóneo, dentro del objetivo clasificar a las variedades según su resistencia a la compresión y a la punción.

Supervisión multidistribuida de transportes refrigerados mediante redes de sensores: diagramas de fases, una nueva metodología de análisis

El estudio de la variabilidad de la temperatura en cámaras frigoríficas y contenedores es un problema crítico en la industria alimentaria para el aseguramiento de la calidad de los productos durante el transporte, así como para minimizar las pérdidas. El objetivo de este trabajo es el desarrollo de una nueva metodología de análisis de datos basada en la reconstrucción del espacio de fases de la serie temporal de temperaturas, registradas por una red multidistribuida de sensores inalámbricos autónomos y de bajo coste.

Posibilidades de la ingeniería artificial en el análisis de auscultación de presas

El comportamiento estructural de las presas de embalse es difícil de predecir con precisión. Los modelos numéricos para el cálculo estructural resuelven bien las ecuaciones de la mecánica de medios continuos, pero están sujetos a una gran incertidumbre en cuanto a la caracterización de los materiales, especialmente en lo que respecta a la cimentación. Así, es difícil discernir si un estado que se aleja en cierta medida de la normalidad supone o no una situación de riesgo estructural. Por el contrario, muchas de las presas en operación cuentan con un gran número de aparatos de auscultación, que registran la evolución de diversos indicadores como los movimientos, el caudal de filtración, o la presión intersticial, entre otros. Aunque hoy en día hay muchas presas con pocos datos observados, hay una tendencia clara hacia la instalación de un mayor número de aparatos que registran el comportamiento con mayor frecuencia [1]. Como consecuencia, se tiende a disponer de un volumen creciente de datos que reflejan el comportamiento de la presa. En la actualidad, estos datos suelen tratarse con métodos estadísticos para extraer información acerca de la relación entre variables, detectar anomalías y establecer umbrales de emergencia. El modelo general más común es el denominado HST (Hydrostatic-Season-Time), que calcula la predicción de una variable determinada de una presa a partir de una serie de funciones que tienen en cuenta los factores que teóricamente más influyen en la respuesta: la carga del embalse, el efecto térmico (en función de la época del año) y un término irreversible. Puntualmente se han aplicado modelos más complejos, en algunos casos introduciendo un número mayor de variables, como la precipitación [2], y en otros con otras expresiones como la función impulso-respuesta [3]. En otros campos de la ciencia, como la medicina o las telecomunicaciones el volumen de datos es mucho mayor, lo que ha motivado el desarrollo de numerosas herramientas para su tratamiento y para el desarrollo de modelos de predicción. Algunas de ellas, como las redes neuronales, ya han sido aplicadas al caso de la auscultación de presas [4], [5] con resultados prometedores. El trabajo que se presenta es una revisión de las herramientas disponibles en los campos de la minería de datos, inteligencia artificial y estadística avanzada, potencialmente útiles para el análisis de datos de auscultación. Se describen someramente, indicando sus ventajas e inconvenientes. Se presenta además el resultado de aplicar un modelo basado en bosques aleatorios [6] para la predicción del caudal de filtración en un caso piloto. Los bosques aleatorios están basados en los árboles de decisión [7], que son modelos que dividen el conjunto de datos observados en grupos de observaciones “similares”. Posteriormente, se ajusta un modelo sencillo (típicamente lineal, o incluso un valor constante) que se aplica a los nuevos casos pertenecientes a cada grupo.

Supervisión multidistribuida de transportes refrigerados mediante tecnología inalámbrica: diagrama de fases una nueva metodología de análisis.

El estudio de los gradientes de temperatura en cámaras frigoríficas y contenedores es un problema crítico en la industria alimentaria para el aseguramiento de la calidad de los productos durante el transporte, así como para minimizar las pérdidas. El objetivo de este trabajo es el desarrollo de una nueva metodología de análisis de datos basada en la reconstrucción del espacio de fases de la serie temporal de temperaturas, registradas por una red multidistribuida de sensores inalámbricos autónomos y de bajo coste. Se monitorizó un transporte transoceánico en barco de limones en un contenedor multimodal refrigerado, desde Montevideo (Uruguay) a Cartagena (España), utilizando una red de 39 tarjetas RFID semi-pasivas TurboTag ®. El viaje completo incluyó el transporte transoceánico de larga distancia, un cambio de buque para un segundo transporte en barco de corta distancia y finalmente un viaje en camión hasta la central. El análisis de datos se basó en un estudio cualitativo de las series temporales mediante la representación de diagramas de fases calculados sobre la teoría de reconstrucción de atractores de Takens-Ruelle. El estrés de la fruta se cuantificó en términos del área que sobre el diagrama de fases ocupó el ciclo o atractor de la temperatura. Esta nueva metodología para el análisis de los datos pone de relieve la significativa heterogeneidad de las condiciones térmicas en diferentes puntos del contenedor.

Análisis y modelización de la dinámica emergente durante el proceso de difusión de información en las redes sociales de internet

Durante la actividad diaria, la sociedad actual interactúa constantemente por medio de dispositivos electrónicos y servicios de telecomunicaciones, tales como el teléfono, correo electrónico, transacciones bancarias o redes sociales de Internet. Sin saberlo, masivamente dejamos rastros de nuestra actividad en las bases de datos de empresas proveedoras de servicios. Estas nuevas fuentes de datos tienen las dimensiones necesarias para que se puedan observar patrones de comportamiento humano a grandes escalas. Como resultado, ha surgido una reciente explosión sin precedentes de estudios de sistemas sociales, dirigidos por el análisis de datos y procesos computacionales. En esta tesis desarrollamos métodos computacionales y matemáticos para analizar sistemas sociales por medio del estudio combinado de datos derivados de la actividad humana y la teoría de redes complejas. Nuestro objetivo es caracterizar y entender los sistemas emergentes de interacciones sociales en los nuevos espacios tecnológicos, tales como la red social Twitter y la telefonía móvil. Analizamos los sistemas por medio de la construcción de redes complejas y series temporales, estudiando su estructura, funcionamiento y evolución en el tiempo. También, investigamos la naturaleza de los patrones observados por medio de los mecanismos que rigen las interacciones entre individuos, así como medimos el impacto de eventos críticos en el comportamiento del sistema. Para ello, hemos propuesto modelos que explican las estructuras globales y la dinámica emergente con que fluye la información en el sistema. Para los estudios de la red social Twitter, hemos basado nuestros análisis en conversaciones puntuales, tales como protestas políticas, grandes acontecimientos o procesos electorales. A partir de los mensajes de las conversaciones, identificamos a los usuarios que participan y construimos redes de interacciones entre los mismos. Específicamente, construimos una red para representar quién recibe los mensajes de quién y otra red para representar quién propaga los mensajes de quién. En general, hemos encontrado que estas estructuras tienen propiedades complejas, tales como crecimiento explosivo y distribuciones de grado libres de escala. En base a la topología de estas redes, hemos indentificado tres tipos de usuarios que determinan el flujo de información según su actividad e influencia. Para medir la influencia de los usuarios en las conversaciones, hemos introducido una nueva medida llamada eficiencia de usuario. La eficiencia se define como el número de retransmisiones obtenidas por mensaje enviado, y mide los efectos que tienen los esfuerzos individuales sobre la reacción colectiva. Hemos observado que la distribución de esta propiedad es ubicua en varias conversaciones de Twitter, sin importar sus dimensiones ni contextos. Con lo cual, sugerimos que existe universalidad en la relación entre esfuerzos individuales y reacciones colectivas en Twitter. Para explicar los factores que determinan la emergencia de la distribución de eficiencia, hemos desarrollado un modelo computacional que simula la propagación de mensajes en la red social de Twitter, basado en el mecanismo de cascadas independientes. Este modelo nos permite medir el efecto que tienen sobre la distribución de eficiencia, tanto la topología de la red social subyacente, como la forma en que los usuarios envían mensajes. Los resultados indican que la emergencia de un grupo selecto de usuarios altamente eficientes depende de la heterogeneidad de la red subyacente y no del comportamiento individual. Por otro lado, hemos desarrollado técnicas para inferir el grado de polarización política en redes sociales. Proponemos una metodología para estimar opiniones en redes sociales y medir el grado de polarización en las opiniones obtenidas. Hemos diseñado un modelo donde estudiamos el efecto que tiene la opinión de un pequeño grupo de usuarios influyentes, llamado élite, sobre las opiniones de la mayoría de usuarios. El modelo da como resultado una distribución de opiniones sobre la cual medimos el grado de polarización. Aplicamos nuestra metodología para medir la polarización en redes de difusión de mensajes, durante una conversación en Twitter de una sociedad políticamente polarizada. Los resultados obtenidos presentan una alta correspondencia con los datos offline. Con este estudio, hemos demostrado que la metodología propuesta es capaz de determinar diferentes grados de polarización dependiendo de la estructura de la red. Finalmente, hemos estudiado el comportamiento humano a partir de datos de telefonía móvil. Por una parte, hemos caracterizado el impacto que tienen desastres naturales, como innundaciones, sobre el comportamiento colectivo. Encontramos que los patrones de comunicación se alteran de forma abrupta en las áreas afectadas por la catástofre. Con lo cual, demostramos que se podría medir el impacto en la región casi en tiempo real y sin necesidad de desplegar esfuerzos en el terreno. Por otra parte, hemos estudiado los patrones de actividad y movilidad humana para caracterizar las interacciones entre regiones de un país en desarrollo. Encontramos que las redes de llamadas y trayectorias humanas tienen estructuras de comunidades asociadas a regiones y centros urbanos. En resumen, hemos mostrado que es posible entender procesos sociales complejos por medio del análisis de datos de actividad humana y la teoría de redes complejas. A lo largo de la tesis, hemos comprobado que fenómenos sociales como la influencia, polarización política o reacción a eventos críticos quedan reflejados en los patrones estructurales y dinámicos que presentan la redes construidas a partir de datos de conversaciones en redes sociales de Internet o telefonía móvil. ABSTRACT During daily routines, we are constantly interacting with electronic devices and telecommunication services. Unconsciously, we are massively leaving traces of our activity in the service providers’ databases. These new data sources have the dimensions required to enable the observation of human behavioral patterns at large scales. As a result, there has been an unprecedented explosion of data-driven social research. In this thesis, we develop computational and mathematical methods to analyze social systems by means of the combined study of human activity data and the theory of complex networks. Our goal is to characterize and understand the emergent systems from human interactions on the new technological spaces, such as the online social network Twitter and mobile phones. We analyze systems by means of the construction of complex networks and temporal series, studying their structure, functioning and temporal evolution. We also investigate on the nature of the observed patterns, by means of the mechanisms that rule the interactions among individuals, as well as on the impact of critical events on the system’s behavior. For this purpose, we have proposed models that explain the global structures and the emergent dynamics of information flow in the system. In the studies of the online social network Twitter, we have based our analysis on specific conversations, such as political protests, important announcements and electoral processes. From the messages related to the conversations, we identify the participant users and build networks of interactions with them. We specifically build one network to represent whoreceives- whose-messages and another to represent who-propagates-whose-messages. In general, we have found that these structures have complex properties, such as explosive growth and scale-free degree distributions. Based on the topological properties of these networks, we have identified three types of user behavior that determine the information flow dynamics due to their influence. In order to measure the users’ influence on the conversations, we have introduced a new measure called user efficiency. It is defined as the number of retransmissions obtained by message posted, and it measures the effects of the individual activity on the collective reacixtions. We have observed that the probability distribution of this property is ubiquitous across several Twitter conversation, regardlessly of their dimension or social context. Therefore, we suggest that there is a universal behavior in the relationship between individual efforts and collective reactions on Twitter. In order to explain the different factors that determine the user efficiency distribution, we have developed a computational model to simulate the diffusion of messages on Twitter, based on the mechanism of independent cascades. This model, allows us to measure the impact on the emergent efficiency distribution of the underlying network topology, as well as the way that users post messages. The results indicate that the emergence of an exclusive group of highly efficient users depends upon the heterogeneity of the underlying network instead of the individual behavior. Moreover, we have also developed techniques to infer the degree of polarization in social networks. We propose a methodology to estimate opinions in social networks and to measure the degree of polarization in the obtained opinions. We have designed a model to study the effects of the opinions of a small group of influential users, called elite, on the opinions of the majority of users. The model results in an opinions distribution to which we measure the degree of polarization. We apply our methodology to measure the polarization on graphs from the messages diffusion process, during a conversation on Twitter from a polarized society. The results are in very good agreement with offline and contextual data. With this study, we have shown that our methodology is capable of detecting several degrees of polarization depending on the structure of the networks. Finally, we have also inferred the human behavior from mobile phones’ data. On the one hand, we have characterized the impact of natural disasters, like flooding, on the collective behavior. We found that the communication patterns are abruptly altered in the areas affected by the catastrophe. Therefore, we demonstrate that we could measure the impact of the disaster on the region, almost in real-time and without needing to deploy further efforts. On the other hand, we have studied human activity and mobility patterns in order to characterize regional interactions on a developing country. We found that the calls and trajectories networks present community structure associated to regional and urban areas. In summary, we have shown that it is possible to understand complex social processes by means of analyzing human activity data and the theory of complex networks. Along the thesis, we have demonstrated that social phenomena, like influence, polarization and reaction to critical events, are reflected in the structural and dynamical patterns of the networks constructed from data regarding conversations on online social networks and mobile phones.