Resumen

GONZALEZ-RUIZ, S.L.; GOMEZ-GALLEGO, I.; PASTRANA-BRINCONES, J.L.  y  HERNANDEZ-MENDO, A.. Algoritmos de clasificación y redes neuronales en la observación automatizada de registros. CPD [online]. 2015, vol.15, n.1, pp.31-40. ISSN 1989-5879.  https://dx.doi.org/10.4321/S1578-84232015000100003.

El objetivo del presente estudio es analizar los datos obtenidos a través de una plataforma on-line, mediante diferentes técnicas de clasificación y aprendizaje orientadas al descubrimiento del conocimiento. Se aplican técnicas de minería de datos para obtener relaciones de fiabilidad que informen del interés de los usuarios por cumplimentar de manera rigurosa el cuestionario on-line atendiendo al modo de realizar el mismo. Aunque existen técnicas que nos permiten observar el comportamiento de los usuarios mientras realizan el cuestionario, en este caso se emplean Redes Neuronales Artificiales para predecir el comportamiento de aquellos, atendiendo a variables obtenidas al realizar el cuestionario. La muestra consta de 1.636 participantes de diferentes zonas geográficas y rangos de edad, obtenida al contestar de manera anónima o identificada al cuestionario Inventario Psicológico para el Seguimiento de Talentos Deportivos (IPSETA). Los resultados obtenidos mediante las diferentes técnicas de análisis informan que el género femenino prefiere realizar el registro en la plataforma para cumplimentar el cuestionario, alcanzando un alto porcentaje de fiabilidad (70%).

Palabras clave : minería de datos; Redes Neuronales Artificiales; WEKA reglas de asociación; análisis de grupos.

        · resumen en Inglés | Portugués     · texto en Español     · Español ( pdf )