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Minería de Web y de textos en Big Data

Esta línea incluye todos los procedimientos implicados en el análisis textual y de web, en convivencia con datos estructurados provenientes de bases de datos al uso.

En los últimos años esta línea se ha centrado en el análisis de sentimientos y contenidos en fuentes abiertas, especialmente en redes sociales. Hemos desarrollado o adaptado técnicas y algoritmos basados en Ciencias de Datos con marco de trabajo en Big Data. Dichas técnicas incluyen el uso de ontologías para la generación de un repositorio de conocimiento experto y el análisis avanzado de las fuentes mediante reglas de asociación, anomalías y excepciones.

Los dos campos principales de aplicación de esta línea ampliables a muchos otros debido a su transversalidad son Salud y Seguridad. En concreto la gestión, análisis y explotación de registros e historias clínicas en el caso de Salud, y la detección de terrorismo y crimen organizado en redes sociales y fuentes abiertas en el caso del ámbito de la Seguridad.

En Salud, hemos liderado numerosos proyectos de ámbito nacional y regional. En Seguridad, hemos liderado la parte tecnológica de esta línea en dos proyectos europeos uno del 7 PM (EPOOLICE: Early Pursuit against Organized crime using environmental scanning, the Law and IntelligenCE systems (Ene 2013-Dic 2015) y otro del H2020 (COPKIT: Technology, training and knowledge for Early-Warning / Early-Action led policing in fighting Organized Crime and Terrorism (Jun 2018- May 2021)), ambos pertenecientes a Reto social de Sociedades seguras de la Comisión Europea.

En estos proyectos hemos trabajado con otros socios internacionales, tanto empresas como otras universidades y organismos de investigación así como cuerpos de seguridad del estado de varios países tales como: Isdefe, Thales, CEA, Unicri, Franhoufer, Europol, Guardia Civil, Gendarmerie de París y otros tantos.

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