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Personality affects how a person behaves when interacting with people and computer systems. It can determine one’s needs and preferences in different contexts, which is especially useful for adaptive and recommender systems. Personality questionnaires are widely used to acquire information about user personality. However, filling in them can be tedious. Analyzing the user interactions can be another way of obtaining that information. Since personality has an impact on the way a person interacts with others, and social networks are widely used for this purpose, information about user interactions through social networks can give a clue about their personality. In this paper, we present a system able to obtain data about user interactions in Twitter and analyze them in order to infer user personality. The system has been used not only to infer personality but also to compare and evaluate different user models, classifiers and personality dimensions, This work has been funded by the BLIND, project BLIND (BLIND) and by BLIND, project BLIND (BLIND)

Facilitar el acceso a la información disponible en Internet de forma personalizada, para que cada usuario reciba automáticamente la información más adecuada dependiendo de sus características personales, intereses, preferencias, etc.. Se presenta una nueva aproximación a la descripción y construcción de sistemas hipermedia adaptativos basados en la Web. En el ámbito educativo cabe destacar que no todos los estudiantes tienen la misma facilidad para comprender los temas objeto de estudio y sus conocimientos previos sobre dichos temas pueden variar. Todos estos factores, junto con las acciones realizadas durante la interacción de los usuarios con el sistema, se pueden utilizar para adaptar la información mostrada en cada momento a cada uno de ellos. Existen diversas aproximaciones a la creación de sistemas hipermedia adaptativos, entre cuyas limitaciones se incluyen la de estar restringidas a ciertas áreas de aplicación, considerar únicamente algunos aspectos que pueden influir en el proceso de adaptación o ser difíciles de utilizar por los creadores de estos sistemas, entre otras. La propuesta que se describe se puede utilizar en cualquier área de aplicación. Se propone un mecanismo que facilita la creación de sistemas hipermedia que se puede adaptar a cualquier característica de los usuarios que se considera relevante, mediante la modificación de la estructura del sitio Web, variando las opciones de navegación disponibles, mediante la generación de las páginas de contenidos mas apropiadas para cada usuario. Este mecanismo se basa en la separación entre la estructura y los contenidos de los sitios Web y se fundamenta en un formalismo que utiliza tareas y reglas para la descripción de todas las posibles formas de estructurar dichos sitios. Presenta la ventaja de facilitar la reutilización de componentes y el mantenimiento de los sistemas hipermedia generados, entre otras. Este mecanismo se implementa en el sistema TANGOW y se realizan diversas experiencias que muestran la sencillez del formalismo que se propone para describir los sistemas hipermedia adaptativos y la utilidad del mecanismo para la generación dinámica de dichos sistemas. Madrid ESP

En la actualidad, con el auge de las tecnologías de la información y comunicación (TIC) y los dispositivos electrónicos, es inevitable aprovechar sus beneficios para apoyar y reforzar un área tan importante en la sociedad como es la educación. Si, además de aprovechar las ventajas de estos dispositivos, usamos técnicas basadas en el trabajo en grupo y la interdependencia positiva, podremos diseñar e implementar soluciones que mejoren notablemente el aprendizaje y la educación de los niños. El objetivo final de este proyecto es crear una herramienta que, a largo plazo, fomente y ayude en el proceso de integración y socialización de los niños. Para ello, se ha establecido un objetivo a más corto plazo que consiste en crear una aplicación basada en el tradicional juego de los cuadrados colaborativos, que se utiliza en entornos educativos con los objetivos anteriormente mencionados. Los usuarios finales de esta aplicación serán, niños de entre 6 y 12 años y se ha contado con algunos de ellos durante todo el proceso de desarrollo: para validar los requisitos identificados, para validar el diseño de la aplicación y para evaluar la versión actual de la misma, siendo este un desarrollo de software centrado en el usuario. Por otra parte, se almacenan los datos recogidos durante las partidas, lo que permitirá a las personas encargadas del aprendizaje de los niños (usuarios administradores) realizar un seguimiento de estos, por ejemplo, ver cuanto tardan en cada partida, o entre qué jugadores hay más afinidad. Este documento recoge todo el proceso que se ha realizado durante el proyecto, desde el análisis y diseño de la lógica y los elementos fundamentales que la aplicación debe tener para cumplir los objetivos propuestos, pasando por el desarrollo de la aplicación, para finalizar con la descripción de la pruebas, conclusiones y trabajo futuro.

Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Informática, Desde su aparición hace algunos años, los MOOC (Massive Online Open Courses) han representado una gran oportunidad de formación académica a nivel superior, puesta al alcance de millones de estudiantes alrededor del mundo, quienes en la mayoría de los casos no hubiesen podido acceder a este tipo de conocimiento por las limitaciones que brinda una educación presencial, principalmente por el coste del estudio, estadía o transporte que esta implica. Pese a ello, y sobre todo en un mundo en el que existe la necesidad de obtener nuevos conocimientos para hacer frente a un entorno profesional y laboral cada vez más competitivo, aún se espera que los MOOC tengan un mayor impacto en la sociedad del conocimiento. Muchos estudios han evidenciado la baja tasa de finalización por parte de los estudiantes frente a un abundante número de abandono de los mismos, lo que hace propicio abordar este problema desde un enfoque de Learning Analytics, el cual nos brinda técnicas y herramientas que permiten analizar el comportamiento registrado en los MOOC por parte de los estudiantes para fortalecer las estrategias en las que se ha basado un curso, y, recomendaciones generadas hacia los actores, profesores y estudiantes respecto del progreso que van realizando. El valor que se genera a través de los registros (logs) de las acciones de un estudiante de un MOOC es incalculable al momento de proponer alguna alternativa de solución, pues es en ellos donde se almacena cada interacción generada por los estudiantes, la misma que nos permitirá identificar el comportamiento durante el proceso de aprendizaje e intentar predecir (y, por tanto, prevenir) posibles abandonos en un MOOC. Durante este Trabajo de Fin de Máster, se han realizado procesos de análisis exploratorio y preprocesamiento de los datos para extraer la información más relevante de las interacciones registradas por los estudiantes en los MOOCs ofertados por la plataforma XueTangX, específicamente en las categorías de computación, economía e ingeniería, y convertirla en el insumo para la aplicación de algoritmos de aprendizaje supervisado y redes neuronales, para construir y comparar modelos de clasificación que permitan determinar si un estudiante abandonará o no un MOOC.

Máster en Ingeniería Informática, Many companies who work with final users want to learn their users’ opinions on their products to be able to improve the user experience and keep them in the company. In order to obtain these opinions, these companies ask their users to fill in a series of forms where they can input, among other things, their satisfaction level with the product and the company. These forms usually also have a free-text field where the client can express their opinions, complaints and suggestions. Once these forms are filled in, the companies need to process them to be able to obtain relevant information for them. The free-text field is very important for the company because it might contain a lot of very useful information to understand the problems a product or service, or even the company might have. The problem is that, in many companies, they process this field manually (there are employees in charge of reading each and every comment and write down what they are referring to), which means they invest a lot of time and resources to read and categorize all these comments received from the clients. This is the case for Vodafone, company who, in a month, receive around 2400 comments that the clients send via the online forms and that need to be categorized to learn the type of the company’s service, product or other specific aspect is motivating the comment. With the objective of streamline this task of comment categorization, Vodafine included, as one of the challenges to overcome in the Program Vodafone Campus Lab, the project “Análisis Automático de Experiencia de Cliente en los Canales de Atención Digitales”. The author of this thesis was the recipient of the scholarship associated to said challenge, scholarship with which Vodafone has financed the development of this master’s thesis, focused therefore, in solving the problem described and this way contribute to the categorization of clients’ comments automatically. This project has explored the use and combination of some of the best methods for text processing and automatic categorization that exist nowadays, with the objective of categorizing the clients’ comments Vodafone has. Work has been various algorithms and with more than 16,680 real comments. This software is currently being evaluated in Vodafone and it is planned to be incorporated into the collection of tools the company used in this area.

En este Trabajo de Fin de Máster se propone la creación de una herramienta y una plataforma de soporte a la extracción y análisis del contenido emocional de los textos de noticias y comentarios de distintos periódicos online y a la visualización de toda la información obtenida. Además, brinda la posibilidad de añadir nuevos periódicos de manera dinámica utilizando la herramienta, pudiéndose incorporar toda la información correspondiente mientras se ejecuta la aplicación, sin necesidad de modificar la plataforma ni la herramienta en sí misma. Para ello, se ejecutarán unos scripts de manera externa que permiten obtener la información de los distintos periódicos, y a partir de ese momento la información queda integrada en la aplicación. La herramienta permite descargar noticias de tres maneras distintas: mediante la introducción de la dirección URL de la noticia de un periódico, a través de los RSS del periódico y realizando una búsqueda con palabras clave entre las noticias del periódico. Esto expande las posibilidades de obtener la información que se necesita en cada caso, pudiendo obtener, respectivamente, una noticia en concreto, las noticias más recientes y las noticias relacionadas con un tema en particular. Por último, se ha desarrollado una interfaz gráfica que permite realizar todas estas tareas y visualizar los resultados de manera sencilla. El usuario puede examinar todos los datos extraídos de cada periódico, incluyendo noticias y comentarios, y puede consultar los resultados del análisis del contenido emocional de los mismos. . De este modo, es posible conocer las emociones que transmiten ciertas noticias, el estado emocional que provocan en la sociedad (reflejado en los comentarios de los lectores), la tendencia de unos periódicos u otros al transmitir las noticias, el impacto de las mismas, etc. Mediante la herramienta desarrollada se pueden analizar y comparar los textos de noticias y comentarios de distintas fuentes, estudiar los resultados del análisis de emociones de los mismos, analizar el impacto emocional de noticias similares en distintos periódicos, etc., de manera sencilla y rápida. La herramienta desarrollada se puede utilizar para analizar el sentir de la sociedad con respecto a temas de actualidad publicados en los periódicos online., In this Master’s Final Project is proposed the development of a tool and a support platform for extracting and analyzing the emotional content of the of news and comments text for different online newspaper and to the visualization of all the obtained information. It also brings the possibility of dynamically add newspapers using the tool, being able to add all the appropriate information while the application is running, without the need of modifying the platform or the tool itself. To do so, newspapers need some external scripts which will allow to obtain the information of the newspapers, and from this moment the information is stored in the application. The tool allows downloading news in three different ways; by putting the news URL link of a newspaper, through the RSS of the newspaper and news keyword searching in the newspaper. This expands the possibilities of obtaining the needed information in each case, allowing to obtain a certain news, respectively, the breaking news and the news related to a topic. Finally, a graphical interface has been developed that allows to perform all these tasks and visualize the results in a simple manner. The user can examine every extracted data from every newspaper, including news and comments, and can check the emotional analysis results of the news and comments texts. In that way, it is possible to know the emotions certain news transmit, the emotional state that provokes in society (reflected in the comments of the readers), the bias of some newspapers or when transmitting news, the impact of the the news, etc. Using the developed tool, it is possible to analyze and compare the texts of news and comments from different sources, study the results of the emotional analysis of the texts, analyze the emotional impact of similar news from different newspapers, etc., in a simple and quick way. The developed tool can be used to analyze the feeling that society has regarding to present topics published in online newspapers.

Trabajo fin de máster en Ingeniería informática, Hoy en día lo normal ya no es contratar un hotel sin antes mirar sus valoraciones, o probar un restaurante sin haber recibido una recomendación o haber leido previamente opiniones acerca del servicio. Cada vez se tienen más en cuenta los comentarios y las valoraciones que se leen a través de Internet en las redes sociales como Twitter o webs más especializadas como Booking, y no necesariamente dichas valoraciones tienen que haber sido escritas por expertos culinarios o críticos importantes, sino por gente normal que va a un lugar, experimenta, y luego recomienda o no su propia experiencia. Cada día estos comentarios en la red hacen más mella que la propia publicidad que pueda contratar la empresa, convirtiéndose así en un boca a boca peligroso o muy favorecedor que no tiene fronteras. Además, en los últimos años han surgido multitud de empresas que han sabido aprovechar los datos generados por los usuarios para conseguir bene cio obteniendo estadísticas o vendiéndolas a terceros. Los usuarios no solo generan datos de utilidad cada vez que comentan en una web acerca de un restaurante, sino que también cada vez que se conectan, desde qué lugar se conectan, su rango de edad y su género también son factores a tener en cuenta. Con estos dos temas como inspiración, se ha ideado, diseñado y construido una plataforma dividida en un framework basado en un servicio REST, una aplicación Android y un pequeño portal web. Por un lado, el framework pretende proporcionar todas las herramientas necesarias para desplegar de forma rápida cualquier aplicación (web, smartphone, escritorio) que necesite un backend genérico de cara a ofrecer un servicio de red social de valoración de cualquier concepto, incluyendo la recogida de datos de los usuarios. Por otro lado, la aplicación Android, que utiliza dicho framework, se centra en tomar la ubicación del usuario y mostrar en un mapa los lugares de interés que hay alrededor suyo. El usuario puede visitar el per l de cada lugar para ver las valoraciones de sus características personalizadas y los comentarios dejados por otros usuarios de la aplicación. Y por último, la web, muestra alguna de las estadísticas que se podrían recoger y visualizar en grá cas acerca de los usuarios, sus votos y sus comentarios, Nowadays, it is no longer normal to hire a hotel without rst looking at its ratings, or to try a restaurant without having received a recommendation or having previously read opinions about the service. The comments and ratings that are read through the Internet on social networks such as Twitter or more specialized websites such as Booking are increasingly taken into account, and these assessments do not necessarily have to be written by culinary experts or important critics. They are indeed written by people who go to a place, experience it, and then decide to share their own experience. These comments are usually a ecting sales more than advertising, becoming a very important issue to take into account by companies all around the world. In recent years, many companies have been able to take advantage of the data generated by users to get bene t by obtaining statistics and selling them to third party companies. Users not only generate useful data every time they comment on a website, but also every time they connect, o ering data as the place they are connecting from, their age or gender which are really useful bits of information to classify customers. With these two ideas as inspiration, a platform has been designed and built. It is divided into a framework based on a REST service, and in an Android application in addition to a small web portal. On the one hand, the framework aims to provide all the necessary tools to quickly deploy any application (web, smartphone, desktop) that needs a generic backend in order to o er a social network service for the valuation of any concept, including the collection of user data. On the other hand, the Android application, which uses this framework, focuses on taking the user's location and displaying the places of interest around them on a map. The user can visit the pro le of each place to see the ratings of their features and the comments left by other users of the application. And nally, the web portal, shows some of the statistics that could be collected and display them formatted in graphs containing data about users, their votes and their comments

Es notable la relevancia que están consiguiendo los cursos MOOC (Massive Online Open Courses) en el ámbito de la educación y el aprendizaje online. Estos cursos abren la puerta a una nueva era para el aprendizaje, ya que ponen accesible una gran cantidad de conocimiento a personas que pueden no tener los recursos necesarios para adquirirlo de otro modo. Po ello, el número de estudiantes que se matriculan en un MOOC puede alcanzar un número gigantesco. Debido al carácter abierto que tienen los MOOCs, los estudiantes pueden llevar a cabo su proceso de aprendizaje de forma independiente, cada uno siguiendo su propio ritmo, y para los profesores puede resultar muy complicado llevar a cabo un seguimiento individualizado de la evolución de cada uno de ellos. Habitualmente, el porcentaje de estudiantes que aprueban estos cursos es mucho menor que el de quienes no lo consiguen. Además, las tasas de abandono suelen ser bastante más altas que en la docencia presencial. Sería interesante, por tanto, monitorizar la actividad y evolución de cada estudiante a lo largo del tiempo, de modo que por una parte, los profesores puedan tener algún tipo de retroalimentación y tomar medidas u ofrecer refuerzo a los estudiantes en caso necesario. Por otra parte, se podría considerar la posibilidad de intervenir o enviar mensajes de alerta a aquellos estudiantes para los cuales se detecten dificultades o se prevea que pueden abandonar los cursos. Las interacciones de los estudiantes con los MOOCs quedan almacenadas y pueden ser consultadas. Por cada estudiante se genera un número muy grande de datos que pueden ser analizados para conocer la evolución del estudiante y tratar de detectar o predecir el riesgo de suspenso o abandono. En este Trabajo de Fin de Máster se muestra cómo se puede analizar la información disponible sobre las interacciones de los estudiantes con los MOOCs para tratar de detectar o predecir situaciones de riesgo como el suspenso o abandono. Además, se analizará si los algoritmos de Deep Learning pueden aportar una mejora en comparación con los algoritmos convencionales de aprendizaje automático, en el ámbito de Learning Analytics., It is noticeable the relevance that are gaining some MOOC (Massive Online Open Courses) in the education and online learning fields. These courses open the door to a new era for learning, because they make a great deal of knowledge accessible to people who may not have the necessary resources to acquire them in any other way. This means that the number of students that get enrolled in a MOOC can reach a gigantic number. If we take into account that each student generates a very large amount of data, the quantity of information that can be extracted from its analysis is immense. On the other hand, due to the open nature of the MOOCs, students can carry out their learning independently and it can be very difficult for the teachers to keep track of them. If we compare the students who pass these courses and those who do not, it is observed that the percentage of the latter group is very high. Therefore, it is necessary to analyse in some way the activity that the users of the course have, so that the teachers can have feedback and take measures or reinforcement for the students. Therefore, in this Master’s Dissertation, a method is proposed in order to provide feedback to the teachers in the context of online learning systems and in particular, of MOOCs. In addition, it will be analysed if the algorithms of Deep Learning can provide an improvement compared to the conventional automatic learning algorithms, in the field of Learning Analytics.

El estudio de la personalidad es un campo muy trabajado tanto en el ámbito de la psicología como en el de la recuperación de información. Pese al interés social que despierta, y las numerosas técnicas y trabajos que se han desarrollado al respecto, sigue siendo un campo abierto con mucho trabajo por hacer. En el estudio de la personalidad existen algunos aspectos clave que han supuesto grandes desafíos para la comunidad científica. Muchos de ellos están relacionados con la adquisición de datos fiables y estadísticamente representativos,esto es, su cientes, para la validación de la personalidad de los usuarios. Las propuestas tradicionales, donde los sujetos realizan las encuestas estando físicamente presentes ofrecen resultados muy fiables, aunque su alcance en cuanto a número de usuarios es muy limitado. En este proyecto se ha propuesto una estrategia que busca balancear un altísimo alcance con resultados fiables. Otra área compleja en el campo del estudio de la personalidad es la dedicada a la inferencia de la personalidad de un usuario a partir de la información disponible sobre el mismo. Tanto el proceso de la inferencia como la obtención de la información son tareas complicadas. Los algoritmos del estado del arte (SoA) de este ámbito se han dirigido a las redes sociales para adquirir la información sobre los usuarios y generar modelos de usuario a partir de ella. Estos modelos son posteriormente utilizados para entrenar los algoritmos de inferencia. A pesar de que existe gran cantidad de información en la web, adquirirla no siempre es sencillo o legal. Por ello, aparte de por motivos de rendimiento computacional, los modelos de usuario generados tienden a ser lo más simples posible. En este trabajo se propone una técnica para obtener grandes cantidades de información de usuarios de forma legal de la red social Twitter. En esta misma línea, se ha demostrado en este trabajo las ventajas de usar modelos con más cantidad de información. Resulta de especial interés la demostración de lo útil que ha resultado ser la información sobre los usuarios afines a un usuario dado (principalmente su personalidad) para la inferencia de la personalidad del usuario objetivo.Al finalizar este proyecto se ha presentado un sistema completo para inferir la personalidad de un usuario a partir de su información en la red social Twitter. Aparte de para obtener resultados de inferencia, el sistema ha sido diseñado para poder evaluar distintos modelos de usuario, clasificadores o dimensiones de la personalidad, llegándose a obtener conclusiones tan relevantes para el estado del arte como la ya mencionada importancia de incluir la información sobre la personalidad de los usuarios afines a un usuario concreto en el momento de inferir la personalidad de éste., Personality research is one of the most popular research elds in psychology and information retrieval techniques. Despite the social interest in this area, and all the proposed techniques and methods to de ne and study it, there is still a lot of work to be done. There are some key aspects on these studios that have been tough to face along the time by the scienti c community. Many of them are related to acquiring reliable and statistically-representative validation information from the users. Traditional approaches, where subjects have to attend somewhere to do the survey seems to be quite reliable, but their scope is very limited. In this thesis, an online strategy is proposed which trades-o high scope and reliable results. Another key challenge in this eld is inferring the personality of an user using the available information. Both, the inferring process and getting information from the users, are di cult tasks. Approaches in the state of the art (SoA) turn to the social networks to acquire this information and generate user models based on it. These models are lately used to train the inferring system. Even if there is a lot of information on the web, acquiring it is not always legal or easy. Because of that, user models proposed in the SoA tend to be as simple as possible. In this work, a technique to obtain big amounts of users information from the social network Twitter is presented. Also the advantages of using user models with more information are demonstrated. Specially remarkable is the demonstration of how useful is to use not just the user information but the peer users, mainly the personality of them. At the end of this project a complete system to infer the personality of an user from its information in the social network Twitter is presented. Apart from the inferring tests, the system has been used to compare and evaluate user models, classi ers and personality dimensions, being able to obtain results as important as the aforementioned utility of using peer users personality information when inferring a target user personality.

Este trabajo se enmarca en el ámbito de la Internet de las Cosas, comúnmente conocido como Internet of Things (IoT). Los objetivos principales de este trabajo son dos: por una parte, idear y diseñar un prototipo de solución Internet of Things (IoT) integral, que abarque desde la captura de señales de los objetos físicos, pasando por las comunicaciones para el envío de datos entre los objetos y la nube, hasta el procesamiento e interpretación de la información enviada. Y por otro lado, llevar a cabo la implementación de la solución diseñada, con el objetivo de que sirva como prototipo en futuras soluciones verticales en cualquier sector o entorno concreto. Para ello, durante todo el trabajo, se ha intentado simplificar al máximo el diseño de la solución, de modo que resulte fácil de entender pero al mismo tiempo que abarque todas las etapas e incorpore todos los elementos necesarios para ofrecer una completa implementación de la misma. Para satisfacer estos objetivos, se ha llevado a cabo una investigación sobre la tendencia tecnológica del IoT y del ecosistema M2M, compuesto por objetos físicos (móviles, sensores, chips RFID, tabletas, etc…) que están conectados y envían señales que son interpretadas, de modo que, mediante una inteligencia de negocio, se genera información que se envía al usuario final del sistema. Por un lado, se ha llevado a cabo una labor de ingeniería para crear establecer el diseño de un prototipo de solución integral para IoT, ya que actualmente no existen metodologías ni arquitecturas predefinidas en las cuales basarse para la construcción de soluciones integrales. Por otro lado, se ha implementado la solución diseñada en la primera parte del trabajo. Esta solución se podrá utilizar como prototipo de partida para futuras soluciones verticales, ya que ha sido creada para aportar beneficios como el ahorro de tiempo en el análisis, diseño y desarrollo de este tipo de soluciones Para crear una solución más compleja, basta con reutilizarlo y aumentar o escalar el diseño y la implementación como se desee. Así como los objetivos iniciales de este trabajo se centraban en conocer en profundidad la tecnología M2M e IoT e investigar de qué manera se podría aportar algo novedoso y beneficioso en el mundo actual, la motivación personal final me ha conducido a crear una solución tangible de principio a fin, que sirva de base para construir otras soluciones IoT integrales, cubriendo así el hueco que existe actualmente en cuanto a metodologías, arquitecturas o prototipos concretos para este fin. Además, se describen en detalle dos ejemplos de aplicación concretos para dos contextos muy diferentes: la agricultura y producción inteligente del vino y un sistema de telemetría de boyas y estaciones meteorológicas.