asignatura master 2025
MINERÍA INFORMACIÓN SOCIAL
Curso 2024/2025 Código Asignatura: 31101324
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Guía de la Asignatura Curso 2024/2025
- Primeros Pasos
- Presentación y contextualización
- Requisitos y/o recomendaciones para cursar esta asignatura
- Equipo docente
- Horario de atención al estudiante
- Competencias que adquiere el estudiante
- Resultados de aprendizaje
- Contenidos
- Metodología
- Sistema de evaluación
- Bibliografía básica
- Bibliografía complementaria
- Recursos de apoyo y webgrafía
MINERÍA INFORMACIÓN SOCIAL
Código Asignatura: 31101324
PRESENTACIÓN Y CONTEXTUALIZACIÓN
La guía de la asignatura ha sido actualizada con los cambios que aquí se mencionan.
NOMBRE DE LA ASIGNATURA | MINERÍA INFORMACIÓN SOCIAL |
CÓDIGO | 31101324 |
CURSO ACADÉMICO | 2024/2025 |
TÍTULOS DE MASTER EN QUE SE IMPARTE |
MÁSTER UNIVERSITARIO EN TECNOLOGÍAS DEL LENGUAJE
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TIPO | CONTENIDOS |
Nº ECTS | 6 |
HORAS | 150 |
PERIODO | ANUAL |
IDIOMAS EN QUE SE IMPARTE | CASTELLANO |
La asignatura "Minería de Información Social" se enmarca dentro del Máster en tecnologías del Lenguaje impartido por la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la UNED.
El objetivo de la asignatura es proporcionar al alumno una visión global de las técnicas y tecnologías involucradas en la minería de información social.
Ficha técnica:
- Tipo: Optativa
- Duración: Anual
- Créditos Totales y Horas: 6 ECTS / 150 horas
- Horas de estudio teórico: 75
- Horas de trabajo práctico: 75
Además de los requisitos generales de acceso a este programa de posgrado orientado a la investigación, se requiere conocimiento previo en los siguientes aspectos:
- Diseño e implementación de sistemas informáticos
- Lectura fluida del inglés.
Esta asignatura puede ser cursada aisladamente, aunque el estudiante se beneficiaría si hubiera cursado previamente o curse en paralelo las asignaturas de Fundamentos del Procesamiento Lingüístico y Descubrimiento de Información en Textos.
Nombre y apellidos | JORGE AMANDO CARRILLO DE ALBORNOZ CUADRADO |
Correo electrónico | jcalbornoz@lsi.uned.es |
Teléfono | 91398-9478 |
Facultad | ESCUELA TÉCN.SUP INGENIERÍA INFORMÁTICA |
Departamento | LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMÁTICOS |
Nombre y apellidos | LAURA PLAZA MORALES (Coordinador de Asignatura) |
Correo electrónico | lplaza@lsi.uned.es |
Teléfono | 91398-8919 |
Facultad | ESCUELA TÉCN.SUP INGENIERÍA INFORMÁTICA |
Departamento | LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMÁTICOS |
La tutorización de los alumnos se llevará a cabo a través de la plataforma de e-Learning Alf, por teléfono y por correo electrónico:
- Laura Plaza
email: lplaza@lsi.uned.es
Tfno: 913988919
Horario de atención al estudiante: Jueves de 10:00 a 14:00 horas.
- Jorge Carrillo de Albornoz
email: jcalbornoz@lsi.uned.es
Tfno: 913989478
Horario de atención al estudiante: Miércoles de 10:00 a 14:00 horas.
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COMPETENCIAS
C1 Comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
C2 Abstracción, análisis, síntesis y relación de ideas.
C3 Capacidad crítica y de decisión.
C4 Capacidad de estudio y autoaprendizaje
C5 Capacidad creativa y de investigación.
C6 Habilidades sociales para el trabajo en equipo
C7 Capacidad de estudio de los sistemas y aproximaciones existentes y para distinguir las aproximaciones más efectivas.
C8 Capacidad para detectar carencias en el estado actual de la ciencia y la tecnología.
C9 Capacidad para proponer nuevas aproximaciones que de solución a las carencias detectadas.
CONOCIMIENTOS O CONTENIDOS
CO1 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
CO2 Capacidad de comprender y manejar de forma básica los aspectos más importantes relacionados con los lenguajes y sistemas informáticos en general, y, de manera especial, en los siguientes ámbitos: Tecnologías del lenguaje y de acceso a la información en web.
HABILIDADES O DESTREZAS
H1 Capacidad de aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios relacionados con su área de estudio.
H2 Capacidad de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
H3 Poseer las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
H4 Capacidad de especificar, diseñar, implementar y evaluar tanto cualitativa como cuantitativamente los modelos y sistemas propuestos.
H5 Capacidad para proponer y llevar a cabo experimentos con la metodología adecuada como para poder extraer conclusiones y determinar nuevas líneas de actuación e investigación.
COMPETENCIAS
C1 Comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
C2 Abstracción, análisis, síntesis y relación de ideas.
C3 Capacidad crítica y de decisión.
C4 Capacidad de estudio y autoaprendizaje.
C5 Capacidad creativa y de investigación.
C6 Habilidades sociales para el trabajo en equipo.
C7 Capacidad de estudio de los sistemas y aproximaciones existentes y para distinguir las aproximaciones más efectivas.
C8 Capacidad para detectar carencias en el estado actual de la ciencia y la tecnología.
C9 Capacidad para proponer nuevas aproximaciones que de solución a las carencias detectadas.
1. Introducción al Social Media: definiciones, terminología y conceptos
Social Media: definiciones, terminología y conceptos
2. Generación y anotación de corpus de Social Media
2.1 - Recopilación de datos mediante APIs
2.2 - Acceso a la información y almacenamiento
2.3 - Evaluación
3. Análisis de contenido en Social Media
3.1 - Aplicación de técnicas de PLN
3.2 - Procesamiento semántico
3.3 - Análisis de tendencias
3.4 - Clasificación y clustering textual
4. Análisis de información de usuario en Social Media
4.1 - Análisis de la reputación y estructura utilizando contenido de microblogs
4.2 - Recomendación basada en contenido e información social
4.3 - Folksonomías y etiquetado social
La metodología es la general del programa de postgrado; junto a las actividades y enlaces con fuentes de información externas, puede existir material didáctico propio preparado por el equipo docente y una bibliografía básica (en inglés). Se trata de una metodología adaptada a las directrices del EEES, de acuerdo con el documento del IUED.
La asignatura no tiene clases presenciales. Los contenidos teóricos se impartirán a distancia, de acuerdo con las normas y estructuras de soporte telemático de la enseñanza en la UNED.
El material docente incluye un resumen de los contenidos de cada tema y distintos tipos de actividades relacionadas con la consulta bibliográfica, la realización de ejercicios prácticos y, en ocasiones, la utilización de herramientas asociadas a las tecnologías y técnicas presentadas en el curso. Junto a las actividades y enlaces con fuentes de información externas, existe material didáctico propio preparado por el equipo docente con ejercicios que organizan las actividades prácticas del alumno.
Las actividades de aprendizaje se estructuran alrededor del estado del arte en cada uno de los temas del curso y a la parte práctica que el alumno deberá realizar en cada sección. Se utilizarán los recursos de la UNED para las actividades complementarias que se propondrán a lo largo del curso, actividades de asistencia o visualización (on-line, off-line) de seminarios de temas avanzados, impartidos por investigadores de reconocido prestigio.
El plan de trabajo marcará unas pautas adecuadas para que el alumno medio alcance los objetivos al final del curso. Incluye una descripción ordenada y secuenciada de los contenidos de cada tema y orientaciones sobre las actividades a realizar, tanto de estudio teórico como práctico. Las actividades planteadas son para apoyo y refuerzo del aprendizaje, siendo algunas de ellas de obligada entrega para la supervisión de los profesores.
Las actividades pueden ser de los siguientes tipos:
- Lectura y estudio del material correspondiente
- Ejercicios prácticos de entrega obligatoria (exige una entrega en el aula virtual)
TIPO DE PRIMERA PRUEBA PRESENCIAL |
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Tipo de examen | |
Tipo de examen | No hay prueba presencial |
TIPO DE SEGUNDA PRUEBA PRESENCIAL |
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Tipo de examen | |
Tipo de examen | No hay prueba presencial |
CARACTERÍSTICAS DE LA PRUEBA PRESENCIAL Y/O LOS TRABAJOS | |
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CARACTERÍSTICAS DE LA PRUEBA PRESENCIAL Y/O LOS TRABAJOS |
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Requiere Presencialidad | |
Requiere Presencialidad | No |
Descripción | |
Descripción | No hay prueba presencial y las prácticas no requieren presencialidad. |
Criterios de evaluación | |
Criterios de evaluación | |
Ponderación de la prueba presencial y/o los trabajos en la nota final | |
Ponderación de la prueba presencial y/o los trabajos en la nota final | |
Fecha aproximada de entrega | |
Fecha aproximada de entrega | |
Comentarios y observaciones | |
Comentarios y observaciones |
PRUEBAS DE EVALUACIÓN CONTINUA (PEC) | |
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PRUEBAS DE EVALUACIÓN CONTINUA (PEC) |
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¿Hay PEC? | |
¿Hay PEC? | Si,PEC no presencial |
Descripción | |
Descripción | En esta asignatura no se realiza una prueba presencial, la evaluación se realiza mediante evaluación continua a partir de las siguientes pruebas:
Tanto las tareas como la práctica final tienen carácter obligatorio y se deberán entregar en los plazos fijados a tal efecto. Habrá otro plazo de entrega para la convocatoria de septiembre. La no entrega en los plazos previstos supondrá suspender la asignatura. |
Criterios de evaluación | |
Criterios de evaluación | Las tareas entregables en cada uno de los temas de la asignatura son calificadas de 0 a 10, y supondrán, en su conjunto, el 50% de la calificación de la asignatura. La práctica final de la asignatura será calificada de 0 a 10, y supondrá el 50% de la calificación de la asignatura. |
Ponderación de la PEC en la nota final | |
Ponderación de la PEC en la nota final | El promedio de las calificaciones obtenidas en las tareas obligatorias y en la práctica final constituye la nota final de la asignatura. |
Fecha aproximada de entrega | |
Fecha aproximada de entrega | |
Comentarios y observaciones | |
Comentarios y observaciones | Las tareas obligatorias tienen un plazo de entrega fijo, que suele ser de unas tres semanas después de haber finalizado el tema correspondiente, de acuerdo con la temporización de la asignatura y los periodos vacacionales. Esta temporización permite al estudiante suficiente margen de tiempo para poder organizar su trabajo de acuerdo con sus circunstancias personales. Los estudiantes que no entreguen las tareas en el plazo establecido para la convocatoria de junio tendrán otro plazo de entrega en la convocatoria de septiembre. La práctica final también tiene un plazo de entrega acorde con la temporización de la asignatura. |
OTRAS ACTIVIDADES EVALUABLES |
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¿Hay otra/s actividad/es evaluable/s? | |
¿Hay otra/s actividad/es evaluable/s? | No |
Descripción | |
Descripción | |
Criterios de evaluación | |
Criterios de evaluación | |
Ponderación en la nota final | |
Ponderación en la nota final | |
Fecha aproximada de entrega | |
Fecha aproximada de entrega | |
Comentarios y observaciones | |
Comentarios y observaciones |
¿Cómo se obtiene la nota final? |
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El promedio de las calificaciones obtenidas en las tareas obligatorias y en la práctica final constituye la nota final de la asignatura. |
Bibliografía básica:
- Farzindar, A. and Inkpen, D. Natural Language Processing for Social Media (Synthesis Lectures on Human Language Technologies). 2nd Edition. Morgan&Claypool Publishers, 2017.
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Zafarani, Reza, Mohammad Ali Abbasi, and Huan Liu. Social media mining: an introduction. Cambridge University Press, 2014.
La bibliografía básica no incluye algunos contenidos del curso; por ello, en el entorno virtual de la asignatura se pondrá a disposición de los alumnos material de estudio complementario (artículos, recopilaciones y referencias a otro material disponible en la web).
Las siguientes referencias tratan temas relacionados con la asignatura (se trata de bibliografía clásica en el área):
- Daniel Jurafsky and James H. Martin. Speech and Language Processing. (3rd. ed. draft) Pearson Prentice Hall. 2019.
Versión preprint accesible online: Draft chapters in progress, January 7, 2023 - Christopher D. Manning and Hinrich Schütze. Foundations of Statistical Natural Language Processing. The MIT Press. 1999..
Companion website for the following book - Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, and Hinrich Schutze. Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press. 2008.
Online edition (c) 2009 Cambridge UP (Draft of April, 2009) - Data-Intensive Text Processing with MapReduce. Jimmy Lin and Chris Dyer, Morgan & Claypool Publishers. 2010.
Como bibliografía complementaria se recomendarán también otras referencias desde el curso virtual.
Los mecanismos de los que dispone el alumno para facilitar el aprendizaje requerido en la asignatura son los siguientes:
- Esta guía de la asignatura, en donde se detalla el plan de trabajo y las orientaciones para su desarrollo.
- Acceso a recursos digitales a través de la Biblioteca de la UNED.
- Entorno Virtual. A través del curso virtual, el equipo docente de la asignatura:
- Publicará una versión del plan de trabajo y las orientaciones con referencias web actualizadas desde el cierre oficial de la guía.
- Pondrá a disposición de los alumnos diversos materiales de apoyo al estudio,
- Organizará actividades y tareas para los trabajos entregables
- Indicará, en su caso, las herramientas a utilizar.
- Establecerá los foros de discusión oportunos para cada tema.
Dispone, además, de foros donde los alumnos podrán plantear sus dudas. Es el soporte fundamental de la asignatura, y supone la principal herramienta de comunicación entre el equipo docente y los alumnos, así como de los alumnos entre sí.