Investigación y desarrollo de software para la validación de la calidad de datos abiertos e identificación de patrones para predicciones

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Browsing Investigación y desarrollo de software para la validación de la calidad de datos abiertos e identificación de patrones para predicciones by Author "Simon, Miguel Agustín"
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    Analysis of the Types of Argentine Geospatial Public Open Data
    (MDPI, 2023-8-15) Martínez, María Roxana ; Simon, Miguel Agustín
    Massive data, public and in open formats, are essential to improving citizens’ confidence in their countries. Open data generate value, as long as they can be standardized in terms of data quality, accessibility, and publication through user-friendly formats. This work consists of an analysis and study of the different types of open geospatial data that are available in the government website portals of the Argentine Republic. This analysis allowed us to garner the status of different geospatial datasets, understand the quality of their content, and detect the shortcomings of these types of datasets.
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    Evaluación del tratamiento de los datos abiertos geolocalizados
    (Universidad Abierta Interamericana. Facultad de Tecnología Informática, 2023-12) Simon, Miguel Agustín ; Martínez, María Roxana
    En los tiempos de hoy en día, los datos abiertos públicos gubernamentales son una herramienta poderosa con el potencial de reducir las asimetrías de información, fomentar la toma de decisiones basada en evidencia, mejorar la rendición de cuentas y generar impacto en la calidad de vida de las personas a través de su uso. Los gobiernos de los diferentes países tienen una oportunidad sin precedentes de generar valor público a través de la apertura y uso de datos. La atención en los datos abiertos se suele centrar en los beneficios que éstos generan en términos de transparencia y rendición de cuentas. Con el fin de promover y mejorar la calidad de los conjuntos de datos abiertos gubernamentales en geolocalización, este trabajo propone el uso de métricas específicas para evaluar su contenido. Como parte de esta propuesta, se ha desarrollado un prototipo utilizando las últimas tecnologías informáticas disponibles en el mercado. Esta herramienta de validación, llamada OpenMapGeoData, permite detectar de manera más sencilla y automática las deficiencias y errores en los conjuntos de datos que podrían dificultar su interoperabilidad con diferentes fuentes de bases de datos y software externo utilizado por otros organismos.
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    Propuesta de técnicas de validación para la calidad de datos abiertos e identificación de patrones para predicciones con Machine Learning: Segunda Parte
    (UNNOBA, 2023-4) Martínez, María Roxana ; Vilaboa, Pablo Alfredo ; Simon, Miguel Agustín ; Garcia Iannini, Juan Manuel ; Clavijo, Eugenio ; Colato, German Dario ; Catala, Nelson ; Bateca Caicedo, Carlos Alberto ; Lopumo, Serenela ; Zabala, Hernán Guillermo ; Parada, Gonzalo ; Chaglasian Sganga, Ayelén Malena ; Vargas Navarro, Rocio Del Carmen ; Tsiros, Sebastian Martin Demetrio
    Dentro de los varios focos del paradigma de Gobierno Abierto, existen los conjuntos de datos abiertos públicos disponibilizados en los sitios web gubernamentales, éstos permiten no sólo una mejor transparencia en las actividades públicas que se realizan, sino que, además, pueden ser reutilizados a través de estudios para brindar mejores servicios y obtener beneficios para la sociedad. Mantener estos datos con calidad, permite que se lleven a cabo, análisis de escenarios para predecir y evitar posibles falencias o errores en la toma de decisiones políticas que tenga un alto impacto en los ciudadanos. Actualmente, no existen demasiados trabajos de investigación que se centren en el contenido de los datasets, en aspectos de: análisis de contenido interno, validación, herramientas de verificación, cotejo en las estructuras de datos, guías de buenas prácticas, o bien reconocimiento de patrones estructurales, entre otros temas. Es por esto, por lo que, este trabajo de investigación se centra en dichos puntos mencionados para validar la calidad de los datos públicos abiertos y que éstos puedan ser utilizados con un fin positivo en la comunidad. Este trabajo, no solo trabaja en prototipos de software en validaciones de datos específicos, sino que, además, permite estudiar modelos predictivos, que a través del aprendizaje automático pueden brindar un mejor análisis para la toma de decisiones.
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    Prototipo OpenMapGeoData para validación de datos geolocalizados abiertos en Argentina
    (Sociedad Argentina de Informática (SADIO), 2023-11-13) Martínez, María Roxana ; Simon, Miguel Agustín ; Vilaboa, Pablo Alfredo
    Los datos geolocalizados abiertos que se encuentran disponibles en portales gubernamentales de la Argentina tienen un rol importante, ya que pueden ser utilizados para ser analizados y así obtener un valor agregado para los ciudadanos sobre los resultados arrojados. Existen organismos públicos que ponen a disposición información geográfica en distintos formatos abiertos (GeoJSON, SHP, KMZ/KML, WKT, TopoJSON entre otros) y en diversas plataformas a través de infraestructuras de datos espaciales (IDEs). Este trabajo propone un prototipo de desarrollo propio (OpenMapGeoData) para analizar el contenido de datasets geoespaciales en formato GeoJson, teniendo en cuenta aspectos en concepto de calidad del contenido ofrecido en los portales públicos de este tipo de datos. La herramienta ofrece validar un dataset geolocalizado, y mostrar un “estado de salud” del contenido y, además, visualizar un mapa con cada uno de los puntos utilizados en el dataset. Algunos criterios de validación son: numeración decimal para coordenadas de latitud y longitud, ubicación geográfica a través de la dimensión geometry (punto geolocalizado), datos incompletos, formato del dato geolocalizado, condiciones estructurales de la cantidad de dígitos referenciados, entre otros. Finalmente, se analizan los resultados obtenidos al utilizar el prototipo para una validación de 40 datasets extraídos de portales públicos.