Lecture

La sociedad en la que vivimos nos ha convertido en entes inseparables de la
tecnología. Usamos a diario multitud de dispositivos como teléfonos móviles
inteligentes y ordenadores portátiles, así como infinidad de aplicaciones
como redes sociales, buscadores, sistemas de comercio electrónico, etc. Esta
interacción con la tecnología hace que, en nuestra vida diaria, produzcamos
y consumamos cantidades ingentes de datos (por cierto, no sólo en nuestras
tareas profesionales sino también cotidianas). Valga expresar un ejemplo
concreto: Un ciudadano desea disminuir el consumo eléctrico en su hogar. Si
pudiera utilizar los datos de consumo energético, equipos funcionando, costo
de kilovatios por día, humedad relativa, temperatura, en toda una población,
o a nivel de país, pudiera llegar a saber que la lavadora-secadora genera un
costo significativo siempre que se utilice durante el período de carga máxima,
por lo que debería encenderla al final de la noche1. Desafortunadamente,
esta cantidad de datos no se aprovecha para realizar una toma de decisiones
informada en nuestra vida diaria (es decir, fundamentadas en conocimiento
extraído de los datos disponibles). El problema está precisamente en que la
explotación de los datos para conseguir extraer conocimiento de los mismos
no es una tarea tan sencilla para cualquier persona, más bien resulta una
tarea bastante complicada, ya que requiere tener experiencia en conceptos
estadísticos y en algoritmos de minería de datos, lo que está reservado a
personas expertas (los llamados científicos de datos o, en inglés, “data
scientists”). Siguiendo con el ejemplo anterior, se podría aplicar técnicas
de minería para determinar los equipos con mayor incidencia en el gasto
eléctrico. Ello requeriría un análisis de la fuente de datos y los atributos
que se estudiarán, que técnica y algoritmo de minería se utilizará, etc. En el
marco de esta tesis doctoral, se plantea desarrollar una propuesta para lograr
facilitar el uso de técnicas de minería de datos (o análisis de datos),
específicamente técnicas de clasificación, a usuarios inexpertos. El
objetivo es posibilitar a estos usuarios la explotación de los datos que
tengan disponibles, para que puedan extraer conocimiento de ellos de forma
fácil y rápida, sin la presencia de un experto. Esta propuesta usa técnicas
de desarrollo de software dirigido por modelos con el fin de homogeneizar
y automatizar el proceso de aplicación de técnicas de minería de datos por
parte de usuarios inexpertos.