“Spatio-temporal historical event visual exploration Through social media-based models”, se titula la tesis de Doctorado de Vanessa P. Araya, presentada el pasado 12 de octubre, la cual tiene como objetivo “explorar eventos noticiosos desde la perspectiva de las redes sociales (Twitter) en un tiempo de dos años y los países involucrados, ya sea en términos políticos u otros, y a qué lugares se propagaba dicho evento. Uno de los resultados fue Galean, que permite a usuarios explorar noticias dada la representación de eventos”, explicó Vanessa Peña.
Esta tesis aborda dos problemas. “El primero, relacionado con la eficiencia del procesamiento computacional de los datos, el cual se aborda mostrando una representación de alto nivel de eventos noticiosos en su contexto geopolítico y proponemos una forma de eventos consciente del contexto espacio temporal que incorpora tanto la información de las ubicaciones que están involucradas en el mundo real, como de aquellas donde se propagó el evento. El segundo problema, lo abordamos relacionado con la exploración de mensajes por expertos en un dominio, diseñando herramientas visuales para explorarlas. Diseñamos una interfaz web visual, llamada Galean, luego a través de una retroalimentación recibida, diseñamos y evaluamos una nueva manera de visualizar datos geográficos y temporales llamada Cartoglyphs”, destacó Vanessa.
Para llevar a cabo esta investigación, que fue guiada por la académica del DCC Bárbara Poblete, Vanessa P. Araya enfrentó diversos desafíos, como por ejemplo buscar formas de ver cómo un evento evoluciona a lo largo del tiempo, tanto en término de los datos como en términos de cómo mostrarlo. “Esto porque la Investigación propone una representación de eventos consciente del contexto espacio temporal que incorpora tanto la información de las ubicaciones que están involucradas en el mundo real, como de aquellas hasta donde se propagó el evento, enfatizó Vanessa.
Vannessa P. Araya, es Doctora (2018) e Ingeniera Civil en Computación (2012) de la Universidad de Chile y realizará un postdoctorado en el Centro de Investigación Inria Saclay, en Francia, donde pretende continuar con su línea de investigación y profundizar en temas relacionados.
Por su parte, Javiel Rojas, presentó el 1 de octubre la tesis “Matching and Covering with Boxes”, la cual estudia la complejidad computacional de un subconjunto de problemas con cajas multidimensionales con aplicaciones en distintas áreas, incluyendo geometría computacional, bases de datos, teoría de grafos, redes, entre otras. “Estos problemas se enfocan en tres materias: el cálculo de emparejamientos de un conjunto de puntos con rectángulos, la detección de redundancias en la región cubierta por un conjunto de cajas, y el cálculo de distintas medidas de dicha región”, explicó Javiel Rojas.
En la investigación se prueba que varios de los problemas señalados son difíciles de resolver de forma óptima en un tiempo determinado (tiempo polinomial), pero que sus respuestas pueden ser aproximadas de forma relativamente rápida. “Para los problemas que sí se pueden resolver óptimamente se introducen algoritmos adaptativos que mejoran, para grandes clases de instancias, los mejores algoritmos que se conocían. Por ejemplo en una aplicación de mapas (Google Maps), la aplicación debe decidir qué nombres mostrar, maximizando a la vez cierto criterio. Este problema se conoce como Maximum Independent Set of Rectangles (MISR), y en general es poco probable que se puedan obtener algoritmos que lo resuelvan de forma óptima en un tiempo aceptable, por lo que se recurre a algoritmos que lo resuelven de forma aproximada, o que resuelven casos especiales del problema de forma óptima”, destacó Javiel y agregó: “En esta línea, estudiamos dos casos especiales de MISR, que a la vez generalizan otros problemas que ya se habían estudiado. Para el primero mostramos que se puede resolver de forma óptima en tiempo polinomial; y para el segundo mostramos que es poco probable encontrar un algoritmo que lo resuelva de forma óptima en tiempo polinomial, pero que se puede obtener de forma rápida una solución que es a lo sumo cuatro veces peor que lo óptimo”, enfatizó.
Dentro de los desafíos que debió enfrentar Javiel en esta investigación, guiada por el profesor del DCC Jérémy Barbay, destaca “poder mostrar cotas inferiores (condicionales o absolutas) para los problemas que se consideraron, en general las técnicas que se conocen para este tipo de resultados en geometría computacional son relativamente prematuras y escasas”, destacó Javiel.
Javiel Rojas, es Doctor en Computación de la Universidad de Chile (2018) y Graduado en Ciencias de la Computación, de la Universidad de La Habana, 2011. Sus líneas de investigación son: Geometría computacional, complejidad combinatorial, teoría de bases de datos y algoritmos adaptativos. “Durante este tiempo realizaré postdoctorado con el Profesor del DCC Gonzalo Navarro, aplicando lo aprendido durante el doctorado en otra área de investigación: la evaluación eficiente de consultas en bases de datos mediante interpretaciones geométricas de los datos”, finalizó.
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