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Este trabajo tiene como objetivo abordar un nuevo método de clustering basado en métodos de ensambles aplicados a datos no estructurados provenientes de la red social Twitter. Se aplicó particularmente el método de clustering por acumulación de evidencia (EAC). Dicha técnica brinda la posibilidad y ventaja de generar una matriz de distancia entre tweets para la posterior aplicación de algoritmos de clustering sobre la misma con una combinación óptima de parámetros. Previamente a su aplicación se utilizó la técnica de Minhash mediante el desglose de tweets en n-gramas para optimizar el cálculo. Los resultados obtenidos son prometedores, mostrando la utilidad del método aplicado para descubrir grupos temáticos de tweets a partir de un conjunto grande de datos obtenidos de Twitter., Fil: Bigatti, Cristian. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Rosario; Argentina., Fil: Moine, Juan. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina., Fil: Amar, Eduardo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Rosario; Argentina., Fil: Neirotti, Fabricio. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina., Fil: Varani, Bruno. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina., Fil: Gentile, Matias. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina., Fil: Kraiselburd, Cecilia. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina.

Actualmente la deserción de alumnos es uno de los problemas más importantes que enfrentan las Universidades de nuestro país. La minería de datos es una disciplina que puede colaborar con esta problemática, permitiendo detectar patrones de comportamiento en grandes volúmenes de información. Este trabajo representa la primera etapa de un estudio cuyo objetivo es el descubrimiento de patrones de deserción universitaria en la carrera Ingeniería en Sistemas de Información de la Universidad Tecnológica Nacional Regional Rosario., Fil: Valía, Luciano. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Rosario; Argentina., Fil: Moine, Juan Miguel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Rosario; Argentina., Fil: Rostagno, José. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Rosario; Argentina., Fil: Milán, José. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Rosario; Argentina., Fil: Arfuso, Claudio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Rosario; Argentina., Fil: Bigatti, Cristian. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Rosario; Argentina., Fil: Riva, Fabiana María. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Rosario; Argentina., Fil: Amar, Eduardo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Rosario; Argentina.