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This paper presents a proposal for solving goal problems involving multiple experts opinions and perceptions. In goal programming problems where no statistical data about their goals exist, the use of information coming from experts becomes the last reliable source. This way, we propose an approach to model this kind of goals using Interval Type-2 fuzzy sets, and a simple method for finding an optimal solution based on previous methods that have been proposed for classical fuzzy sets. Este trabajo presenta un acercamiento a la solución de problemas de programación por metas que incluyen la opinión y percepión de múltiples expertos. En problemas de metas que no tienen información estadística adecuada para definir los valores meta, el uso de información proveniente de expertos se convierte en la última fuente confiable de información. Así pues, proponemos una aproximación al modelado de este tipo de problemas utilizando conjuntos difusos de Intervalo Tipo-2, y un método sencillo para encontrar soluciones usando métodos propuestos por otros autores para conjuntos difusos clásicos.

Linguistic Steganography is a science that utilises computational linguistics to design systems that can be used to protect and ensure the privacy of digital communications and for the digital marking of texts. Various proposed ways of achieving this goal have been documented in recent years. This paper analyses the possibility of generating natural language texts in Spanish that conceal information automatically. A number of hypotheses are put forward and tested using an algorithm. Experimental evidence suggests that it is feasible to use N-gram models and specific features of the Zipf law to generate stegotexts with a good linguistic quality where human readers could not differentiate the stegotext from authentic texts. The stegotexts obtained allow the concealment of at least 0.5 bits per word generated., La esteganografía lingüistica es una ciencia que se aprovecha de la lingüistica computacional para diseñar sistemas útiles en la protección y la privacidad de las comunicaciones digitales y en el marcado digital de textos. En los últimos años se han documentado múltiples formas de alcanzar este objetivo. En este artículo se analiza la posibilidad de generar automáticamente textos en lenguaje natural en lengua española que oculten una información dada. Se proponen una serie de hipótesis y se experimenta mediante la implementación de un algoritmo. Las pruebas realizadas indican que es factible utilizar modelos N-Gram y peculiaridades derivadas de la ley de Zipf para generar estegotextos con una calidad lingüistica tal que un lector humano podría no diferenciarlo de otro texto auténtico. Los estegotextos obtenidos permitirán la ocultación de al menos 0,5 bits por palabra generada.