Una investigadora del CONICET y la UNS, y un becario doctoral, accedieron a uno de los 25 premios a la investigación que Google entregó el pasado martes 19 de noviembre. La iniciativa ganadora se denomina “Modelos causales de aprendizaje de los medios digitales” y su objetivo es desarrollar métodos y herramientas computacionales para dar soporte a la hora de predecir y explicar eventos económicos complejos aplicando técnicas de minería de texto y aprendizaje automático.
Fue presentado por la doctora Ana Maguitman, Investigadora Independiente de CONICET, y el ingeniero Mariano Maisonnave, becario doctoral de ese organismo, ambos con lugar de trabajo en el Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación de la UNS (ICIC, CONICET-UNS). La investigadora y el becario son además docentes del Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación de esa casa de altos estudios.
Ambos recibirán una beca para financiar sus investigaciones durante 12 meses. En total, se premiaron 25 iniciativas de entre 670 presentadas. En esta edición, el monto total para premios asciende a 500 mil dólares.
«Ese grafo que queremos va a tener nodos, que además de eventos queremos que sean variables, que provengan de otras fuentes, no solamente de medios digitales», dijo Maguitman.
«Una de las ideas originales era eventualmente incorporarlos porque uno puede hacer un análisis sobre una red social y detectar si ante cierto tema la gente está reaccionando con angustia, con alegría, con miedo». El modelo también implica la incorporación de eventos que no tienen un origen económico, como un desastre natural. «Muchas veces un evento no económico, como un terremoto, desencadena un evento económico».