Un enfoque de extracción de información para el reuso de conocimiento en foros de discusión

Autores
Zoratto, Valeria
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis doctoral
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Godoy, Daniela
Aranda, Gabriela Noemí
Descripción
El intercambio de conocimientos en los foros de las comunidades de preguntas y respuestas (CQA, del inglés Community Question-Answering) constituye una fuente invaluable de información para satisfacer las necesidades informativas de los usuarios. Este estudio se centra en un foro de programación informática del mundo real, donde la identificación de la mejor respuesta a una pregunta plantea desafíos significativos. Con este objetivo en mente, la presente tesis aborda la calidad variable del contenido generado por los usuarios, influenciada por la naturaleza libre del lenguaje y la disparidad en la experiencia de los participantes. Por un lado, se explora la relación entre diversas características de los mensajes y la predicción de las mejores respuestas en un hilo de discusión. Por otro lado, se considera la experticia de los usuarios al abordar la explicación de la resolución de los problemas expresados en las preguntas. Para ello se utilizan modelos de clasificación para evaluar el rendimiento de diversas características, destacando la legibilidad como uno de los factores más críticos para identificar las mejores respuestas. Además, en el ámbito de los usuarios, se emplean métricas de grafos para evaluar la red que representa las conexiones entre ellos. Para el análisis de dicha red, se evaluó la efectividad y precisión de algoritmos conocidos, comparándolos con enfoques tradicionales de detección de expertos. El propósito fundamental de esta investigación es arrojar luz sobre las razones que propician que ciertas respuestas reciban más votos y sean seleccionadas como las mejores para una cierta pregunta. Este conocimiento podría ser utilizado para capacitar a los usuarios para mejorar sus respuestas, contribuyendo así a elevar la calidad general del contenido en las plataformas CQA, como así también en el desarrollo de métodos efectivos de recomendación de hilos de discusión en foros. Al profundizar en la comprensión de los factores que influyen en la elección de respuestas destacadas, esta tesis busca proporcionar herramientas para la mejora continua del intercambio de conocimientos en entornos de comunidades virtuales.
Fil: Zoratto, Valeria. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Godoy, Daniela. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Aranda, Gabriela Noemí. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Materia
Foros de discusión
Recuperación de información
Grafos sociales
Intercambio de conocimientos
Programación informática
Tesis de doctorado
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/
Repositorio
RIDAA (UNICEN)
Institución
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires
OAI Identificador
oai:ridaa.unicen.edu.ar:123456789/3961
Acceder
id RIDUNICEN_67fd510b9259f3e6c5f616dd1e38eaf9
oai_identifier_str oai:ridaa.unicen.edu.ar:123456789/3961
network_acronym_str RIDUNICEN
repository_id_str a
network_name_str RIDAA (UNICEN)
spelling Un enfoque de extracción de información para el reuso de conocimiento en foros de discusiónZoratto, ValeriaForos de discusiónRecuperación de informaciónGrafos socialesIntercambio de conocimientosProgramación informáticaTesis de doctoradoEl intercambio de conocimientos en los foros de las comunidades de preguntas y respuestas (CQA, del inglés Community Question-Answering) constituye una fuente invaluable de información para satisfacer las necesidades informativas de los usuarios. Este estudio se centra en un foro de programación informática del mundo real, donde la identificación de la mejor respuesta a una pregunta plantea desafíos significativos. Con este objetivo en mente, la presente tesis aborda la calidad variable del contenido generado por los usuarios, influenciada por la naturaleza libre del lenguaje y la disparidad en la experiencia de los participantes. Por un lado, se explora la relación entre diversas características de los mensajes y la predicción de las mejores respuestas en un hilo de discusión. Por otro lado, se considera la experticia de los usuarios al abordar la explicación de la resolución de los problemas expresados en las preguntas. Para ello se utilizan modelos de clasificación para evaluar el rendimiento de diversas características, destacando la legibilidad como uno de los factores más críticos para identificar las mejores respuestas. Además, en el ámbito de los usuarios, se emplean métricas de grafos para evaluar la red que representa las conexiones entre ellos. Para el análisis de dicha red, se evaluó la efectividad y precisión de algoritmos conocidos, comparándolos con enfoques tradicionales de detección de expertos. El propósito fundamental de esta investigación es arrojar luz sobre las razones que propician que ciertas respuestas reciban más votos y sean seleccionadas como las mejores para una cierta pregunta. Este conocimiento podría ser utilizado para capacitar a los usuarios para mejorar sus respuestas, contribuyendo así a elevar la calidad general del contenido en las plataformas CQA, como así también en el desarrollo de métodos efectivos de recomendación de hilos de discusión en foros. Al profundizar en la comprensión de los factores que influyen en la elección de respuestas destacadas, esta tesis busca proporcionar herramientas para la mejora continua del intercambio de conocimientos en entornos de comunidades virtuales.Fil: Zoratto, Valeria. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.Fil: Godoy, Daniela. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.Fil: Aranda, Gabriela Noemí. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas.Godoy, DanielaAranda, Gabriela Noemí2023-122024-05-15T13:40:13Z2024-05-15T13:40:13Zinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:ar-repo/semantics/tesisDoctoralapplication/pdfapplication/pdfZoratto, V. (2023). Un enfoque de extracción de información para el reuso de conocimiento en foros de discusión [Tesis de doctorado]. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Argentina.https://doi.org/10.52278/3961https://www.ridaa.unicen.edu.ar/handle/123456789/3961spahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:RIDAA (UNICEN)instname:Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires2025-09-04T09:44:17Zoai:ridaa.unicen.edu.ar:123456789/3961instacron:UNICENInstitucionalhttps://www.ridaa.unicen.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttps://www.ridaa.unicen.edu.ar/oailleiboff@rec.unicen.edu.ar;gimeroni@rec.unicen.edu.ar;lvarela@rec.unicen.edu.ar ;ArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2025-09-04 09:44:18.009RIDAA (UNICEN) - Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Airesfalse
dc.title.none.fl_str_mv Un enfoque de extracción de información para el reuso de conocimiento en foros de discusión
title Un enfoque de extracción de información para el reuso de conocimiento en foros de discusión
spellingShingle Un enfoque de extracción de información para el reuso de conocimiento en foros de discusión
Zoratto, Valeria
Foros de discusión
Recuperación de información
Grafos sociales
Intercambio de conocimientos
Programación informática
Tesis de doctorado
title_short Un enfoque de extracción de información para el reuso de conocimiento en foros de discusión
title_full Un enfoque de extracción de información para el reuso de conocimiento en foros de discusión
title_fullStr Un enfoque de extracción de información para el reuso de conocimiento en foros de discusión
title_full_unstemmed Un enfoque de extracción de información para el reuso de conocimiento en foros de discusión
title_sort Un enfoque de extracción de información para el reuso de conocimiento en foros de discusión
dc.creator.none.fl_str_mv Zoratto, Valeria
author Zoratto, Valeria
author_facet Zoratto, Valeria
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Godoy, Daniela
Aranda, Gabriela Noemí
dc.subject.none.fl_str_mv Foros de discusión
Recuperación de información
Grafos sociales
Intercambio de conocimientos
Programación informática
Tesis de doctorado
topic Foros de discusión
Recuperación de información
Grafos sociales
Intercambio de conocimientos
Programación informática
Tesis de doctorado
dc.description.none.fl_txt_mv El intercambio de conocimientos en los foros de las comunidades de preguntas y respuestas (CQA, del inglés Community Question-Answering) constituye una fuente invaluable de información para satisfacer las necesidades informativas de los usuarios. Este estudio se centra en un foro de programación informática del mundo real, donde la identificación de la mejor respuesta a una pregunta plantea desafíos significativos. Con este objetivo en mente, la presente tesis aborda la calidad variable del contenido generado por los usuarios, influenciada por la naturaleza libre del lenguaje y la disparidad en la experiencia de los participantes. Por un lado, se explora la relación entre diversas características de los mensajes y la predicción de las mejores respuestas en un hilo de discusión. Por otro lado, se considera la experticia de los usuarios al abordar la explicación de la resolución de los problemas expresados en las preguntas. Para ello se utilizan modelos de clasificación para evaluar el rendimiento de diversas características, destacando la legibilidad como uno de los factores más críticos para identificar las mejores respuestas. Además, en el ámbito de los usuarios, se emplean métricas de grafos para evaluar la red que representa las conexiones entre ellos. Para el análisis de dicha red, se evaluó la efectividad y precisión de algoritmos conocidos, comparándolos con enfoques tradicionales de detección de expertos. El propósito fundamental de esta investigación es arrojar luz sobre las razones que propician que ciertas respuestas reciban más votos y sean seleccionadas como las mejores para una cierta pregunta. Este conocimiento podría ser utilizado para capacitar a los usuarios para mejorar sus respuestas, contribuyendo así a elevar la calidad general del contenido en las plataformas CQA, como así también en el desarrollo de métodos efectivos de recomendación de hilos de discusión en foros. Al profundizar en la comprensión de los factores que influyen en la elección de respuestas destacadas, esta tesis busca proporcionar herramientas para la mejora continua del intercambio de conocimientos en entornos de comunidades virtuales.
Fil: Zoratto, Valeria. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Godoy, Daniela. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Aranda, Gabriela Noemí. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
description El intercambio de conocimientos en los foros de las comunidades de preguntas y respuestas (CQA, del inglés Community Question-Answering) constituye una fuente invaluable de información para satisfacer las necesidades informativas de los usuarios. Este estudio se centra en un foro de programación informática del mundo real, donde la identificación de la mejor respuesta a una pregunta plantea desafíos significativos. Con este objetivo en mente, la presente tesis aborda la calidad variable del contenido generado por los usuarios, influenciada por la naturaleza libre del lenguaje y la disparidad en la experiencia de los participantes. Por un lado, se explora la relación entre diversas características de los mensajes y la predicción de las mejores respuestas en un hilo de discusión. Por otro lado, se considera la experticia de los usuarios al abordar la explicación de la resolución de los problemas expresados en las preguntas. Para ello se utilizan modelos de clasificación para evaluar el rendimiento de diversas características, destacando la legibilidad como uno de los factores más críticos para identificar las mejores respuestas. Además, en el ámbito de los usuarios, se emplean métricas de grafos para evaluar la red que representa las conexiones entre ellos. Para el análisis de dicha red, se evaluó la efectividad y precisión de algoritmos conocidos, comparándolos con enfoques tradicionales de detección de expertos. El propósito fundamental de esta investigación es arrojar luz sobre las razones que propician que ciertas respuestas reciban más votos y sean seleccionadas como las mejores para una cierta pregunta. Este conocimiento podría ser utilizado para capacitar a los usuarios para mejorar sus respuestas, contribuyendo así a elevar la calidad general del contenido en las plataformas CQA, como así también en el desarrollo de métodos efectivos de recomendación de hilos de discusión en foros. Al profundizar en la comprensión de los factores que influyen en la elección de respuestas destacadas, esta tesis busca proporcionar herramientas para la mejora continua del intercambio de conocimientos en entornos de comunidades virtuales.
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023-12
2024-05-15T13:40:13Z
2024-05-15T13:40:13Z
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
info:ar-repo/semantics/tesisDoctoral
format doctoralThesis
status_str acceptedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv Zoratto, V. (2023). Un enfoque de extracción de información para el reuso de conocimiento en foros de discusión [Tesis de doctorado]. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Argentina.
https://doi.org/10.52278/3961
https://www.ridaa.unicen.edu.ar/handle/123456789/3961
identifier_str_mv Zoratto, V. (2023). Un enfoque de extracción de información para el reuso de conocimiento en foros de discusión [Tesis de doctorado]. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Argentina.
url https://doi.org/10.52278/3961
https://www.ridaa.unicen.edu.ar/handle/123456789/3961
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas.
publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas.
dc.source.none.fl_str_mv reponame:RIDAA (UNICEN)
instname:Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires
reponame_str RIDAA (UNICEN)
collection RIDAA (UNICEN)
instname_str Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires
repository.name.fl_str_mv RIDAA (UNICEN) - Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires
repository.mail.fl_str_mv lleiboff@rec.unicen.edu.ar;gimeroni@rec.unicen.edu.ar;lvarela@rec.unicen.edu.ar ;
_version_ 1842341516657295360
score 12.623145

Publicaciones similares