“A Domain-Independent And Language-Agnostic Approach For Crisis Event Detection And Understanding”, se titula el trabajo de investigación con el cual Hernán Sarmiento obtuvo el grado de Doctor en Computación. “En la Investigación desarrollamos herramientas computacionales que permitan entender el contenido publicado en redes sociales (principalmente Twitter) durante situaciones de emergencias (ej: terremotos o ataques terroristas) a través de diferentes idiomas y tipos de eventos. El objetivo de esta investigación, es comprender la existencia de patrones generales y específicos a las discusiones en línea generadas por usuarios durante estos eventos, ahondando en características para la comprensión de estos a través de distintos idiomas y dominios”, explicó Hernán Sarmiento.

Dentro de las principales motivaciones que destacó Hernán para estudiar eventos de crisis en redes sociales, fue apreciar el potencial que este tipo de plataformas tenía en instituciones públicas y privadas asociadas a la gestión de desastres. “Durante una crisis, los usuarios de medios sociales comparten actualizaciones que pueden ayudar a mejorar el conocimiento del evento. Esto ha motivado a investigadores de múltiples campos de emergencias a estudiar el comportamiento de la propagación de la información en línea. Sin embargo, existen varios retos relacionados con las características de los medios sociales, por ejemplo, los datos no estructurados y ruidosos, el procesamiento de grandes colecciones de mensajes, rumores e información falsa, entre otros”, señaló. 

Cabe destacar que Hernán Sarmiento es Ingeniero Civil Informático de la Universidad Técnica Federico Santa María y Magíster en Ciencias de la Computación de la Universidad de Chile. Sus líneas de investigación se han enfocado principalmente en el análisis de grandes volúmenes de datos, utilizando técnicas y metodologías del área de Minería de Datos, Machine Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural.

Actualmente Hernán se encuentra desarrollando su postdoctorado en el Instituto Milenio de Fundamentos de los Datos. “Considerando el conocimiento adquirido durante el doctorado en el análisis de redes sociales a través de diferentes aristas (ej: NLP o redes), estoy trabajando de forma interdisciplinaria en el estudio de polarización (entre otros problemas). Adicionalmente, he estado vinculado a algunos proyectos del área de innovación y formación académica de la misma institución, por lo que he podido potenciar otros aspectos que están colaborando en mi formación como profesional posterior al doctorado. Mi objetivo es continuar en la academia, por lo cual soy parte del equipo de docencia en diversos programas de pre y postgrado en la Universidad de Chile y la Universidad Técnica Federico Santa María”, concluyó.

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