Subject,"Start Date","Start Time","End Date","End Time","All Day Event",Description,Location,Private "Análisis estilométrico en Documentos Digitales",08/10/2018,"13:00:00",08/10/2018,14:00:00,False,"Por: Daniel Castro DATYS SA, Santiago de Cuba, Cuba En las ciencias forenses, cada día aumenta la necesidad del empleo de métodos computacionales que humanicen y aligeren el trabajo desarrollado por los peritos. El análisis documental es una de las disciplinas que tradicionalmente presenta, entre sus esferas de investigación, la construcción e identificación de perfiles de autores y, más en detalle, la identificación de autoría de documentos sospechosos. Desde sus inicios y aún en la actualidad, se analizan los rasgos caligráficos en los textos manuscritos. A partir del auge de la digitalización de la sociedad, se comienzan a presentar investigaciones en las que es necesario identificar los rasgos de autores de documentos digitales, aprovechando para esto el creciente desarrollo de métodos de Inteligencia Artificial (IA), que involucran algoritmos de áreas del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), la Minería de Textos (MT), el Reconocimiento de Patrones (RP), entre otros. La comunidad científica, fundamentalmente a partir de la década de los 90, dedica esfuerzos crecientes a la investigación y desarrollo de métodos y algoritmos en la tarea de Análisis Estilométrico de documentos digitales, profundizando en diferentes subtareas como por ejemplo: el Agrupamiento de muestras de autores, la Detección de Plagio, la Detección y Verificación de Autoría, entre otros. El Análisis de Autoría (AA) es una subtarea en el campo de la Minería de Datos (MD), donde se persigue el propósito de minar un estilo o patrón de redacción correspondiente y característico de un autor, a partir de los documentos redactados por el mismo. Una de las aplicaciones o enfoques más analizados en la comunidad internacional se corresponde con determinar el autor de un documento anónimo o uno cuyo autor esté en duda. Para esto es necesario intentar inferir características del autor a través de los documentos escritos por él, estas características nos permitirán conformar un modelo del estilo de este autor y medir qué tan similar puede ser un documento cualquiera a los documentos escritos por dicho autor. En la tarea de Detección de Plagio se persigue el propósito de identificar las secciones de un documento que fueron tomadas de otras fuentes sin la consecuente referencia al original. En la presentación ilustraremos los algoritmos implementados en diferentes tareas acometidas en el AA. • Detección de Plagio. • Verificación de Autoría. • Clustering de Autor. • Ofuscación del Autor Por último expondremos las investigaciones a futuro que acometeremos en cada una de las tareas abordadas.","",True