The objective of this dissertation is to analyse the processes of black or Afrobolivian identity formation in the Afrobolivian community of Tocaña, by examining the meshwork of relations that constitute the fluxes of material blacknesses. The concept of material blacknesses, which I aim to trace, emerges from the use of the concept of “materials” as coined by Tim Ingold. To achieve this aim, I have conducted ethnographic research that employs participant observation as a fundamental tool. My ethnographic approach aims to fully acknowledge the ways in which I have been affected by my experiences with the Tocañeros. In addition, it is an auto-reflexive ontography that blurs the dichotomy of researcher/researched. Lastly, it reflects the concept of anexactness as described by Deleuze, which implies both academic rigor and intentional inexactness. Finally, the theoretical framework revolves around three analytical categories: material blacknesses, alteration of the logic of inversion and the radicalization of alterity. These concepts were generated based on the lived experiences of the community of Tocaña, and are in horizontal dialogue with realist and postcolonial epistemologies. It is through this dialogue, and based on the ontological turn in the social sciences, that this dissertation aims to contribute to the debate about blackness. / El objetivo de esta investigación es, partiendo del proceso de aprendizaje y vivencia con los Tocañeros, analizar los procesos de constitución identitaria negra entre los pobladores de la Comunidad Afroboliviana de Tocaña a través de la malla (Ingold, 2011a, 63) de relaciones que constituyen los flujos de negritudes materiales. El concepto de flujos de negritudes materiales, a las cuales tengo como objetivo seguir, emergen del concepto de “materiales” acuñado por Tim Ingold. Para cumplir con este objetivo realicé un trabajo etnográfico que emplea como técnica fundante a la observación participante. Asimismo, el enfoque etnográfico aquí empleado se ve guiado por los afectos generados durante mis vivencias con los Tocañeros. Otra de las características de este trabajo es el uso del enfoque ontográfíco auto-reflexiva, el cual difumina las fronteras entre la dicotomía investigador/investigados. Una última particularidad es la anexactitud, concepto deleuziano que denota tanto rigurosidad académica como una inexactitud intencional. Finalmente, el universo teórico se centrará en tres categorías analíticas: negritudes materiales, alteración de la lógica de la inversión y la radicalización de la alteridad. Estos conceptos, generados a partir de las vivencias con la comunidad Tocañera, dialoga horizontalmente con los enfoques epistemológicos realistas, y poscoloniales. Es a través de esta relación dialógica, y partiendo desde el ámbito del giro ontológico de las ciencias sociales, que se tiene como objetivo aportar al debate sobre negritud.

Informe de Seminario para optar al grado de Licenciado en Lengua y Literatura Hispánica mención Lingüística. / Muchas palabras han corrido bajo los puentes de la investigación literaria acerca de El Perseguidor (y no sólo de éste, sino de la obra completa de Julio Cortázar); múltiples ensayos y tesis han intentando desentrañar sus simbolismos más profundos, su problemática existencial, en donde se busca lo que todo ser humano siempre ha buscado: la expansión de la conciencia. El Perseguidor, que vio la luz editorial en 1959, sigue siendo, cuarenta y cuatro años después, no sólo objeto de estudio, sino de culto. Este trabajo es un intento de acercamiento al transcurso del tiempo en el texto de Cortázar, y un tributo a la persistencia de esta gran obra en nuestra memoria colectiva.

El análisis de sentimiento es un área de investigación importante en el procesamiento de lenguaje natural, la cual está en constante crecimiento especialmente por la generación de grandes volúmenes de información textual, y el avance tecnológico en lo que se refiere al almacenamiento y los algoritmos inteligentes para el análisis de esta. Esta tarea cada vez va tomando más fuerza su uso en diferentes aplicaciones computacionales dado el crecimiento exponencial del uso de medios digitales y redes sociales, las cuales, gracias a la información debidamente procesada, pueden ser muy valiosas para los negocios. Actualmente existen procedimientos ambiguos para la realización de dicha tarea y sobre todo para textos en español y de manera específica para notas periodísticas y publicaciones realizadas en redes sociales, todo ello por el hecho de la escasa cantidad de herramientas existentes para la presente tarea, por ende el proceso de clasificación de las polaridades de los sentimientos expresadas en los textos se realiza de manera manual por expertos en el tema, generándose así resultados ambiguos y sesgados según la experiencia del encargado, lo cual generaba resultados que no eran del todo fiables retándole valor a dicha tarea, además del hecho de que realizarlo de manera totalmente manual resultaba muy pesado y se realizaba en un periodo largo de tiempo. Para la realización de dicha tarea existen múltiples técnicas de aprendizaje de máquina y de aprendizaje profundo que son adecuadas para este, pero en el último año uno de los modelos que va siendo reconocido cada vez más para ser aplicado a resolver problemas de procesamiento de lenguaje natural son los modelos basados en transformers dadas sus buenas capacidades y los resultados que se obtienen con estos. Ante dicha problemática surge la necesidad de investigar más acerca de cómo se vienen implementando soluciones para la realización de análisis de sentimiento para hacer una comparativa sobre los modelos usados y además dadas las buenas capacidades de los modelos basados en transformers investigar más a fondo la utilidad de estos y las aplicaciones que tiene para así comprobar sus buenas capacidades.

Pedro Salinas es uno de los más grandes exponentes de lo que se ha dado en llamar “generación del 27”. Como se ha advertido, el término generación resulta bastante cuestionable, si se atiende al hecho de que los autores a los que alude no convinieron en una poesía programática ni en una estética prefijada, sino que evidenciaron un espíritu coincidente e innovador en los temas y en el estilo2 . Estos rasgos comunes pueden resumirse en el afán de síntesis entre tópicos opuestos: intelecto y emoción; pureza y autenticidad; lo culto y lo popular; tradición y renovación. Es este primer par de opuestos el que Salinas aprende a dominar, tiñendo con un lirismo excepcional su maestría lúcida y consciente. Este primer acercamiento a la obra del poeta madrileño da las claves para asistir a la lectura de su obra como la continua maduración de su voz poética, de todo un discurso y toda una ontología de la poesía desde la poesía misma. Sus nueve poemarios aparecen así, como la ampliación de la que considero fue su preocupación fundamental: la esencia que esconde una realidad oscurecida, esencia a la que sólo el poeta -como hombre que conoce y ama su lengua- puede reinventar y recrear. El lenguaje visto, no como medio, sino como fin.

La presente tesis es un estudio de lo que Heidegger ha llamado “La constitución onto-teo-lógica de la metafísica” y del escrito del mismo nombre. “La constitución onto-teo-lógica de la metafísica” es el nombre de un breve escrito de Heidegger1 . Es el nombre también de una problemática que permite ingresar al territorio del llamado Heidegger tardío. Aquel de la historia del ser y del dios divino2 . Heidegger confiesa en el dialogo con el profesor japonés Tomio Tezuka, el origen teológico de la pregunta por el ser. “Sin esta procedencia teológica (theologische Herkunft3 ) no hubiera llegado nunca al camino del pensamiento.

El análisis de sentimiento es un área de investigación importante en el procesamiento de lenguaje natural, la cual está en constante crecimiento especialmente por la generación de grandes volúmenes de información textual, y el avance tecnológico en lo que se refiere al almacenamiento y los algoritmos inteligentes para el análisis de esta. Esta tarea cada vez va tomando más fuerza su uso en diferentes aplicaciones computacionales dado el crecimiento exponencial del uso de medios digitales y redes sociales, las cuales, gracias a la información debidamente procesada, pueden ser muy valiosas para los negocios. Actualmente existen procedimientos ambiguos para la realización de dicha tarea y sobre todo para textos en español y de manera específica para notas periodísticas y publicaciones realizadas en redes sociales, todo ello por el hecho de la escasa cantidad de herramientas existentes para la presente tarea, por ende el proceso de clasificación de las polaridades de los sentimientos expresadas en los textos se realiza de manera manual por expertos en el tema, generándose así resultados ambiguos y sesgados según la experiencia del encargado, lo cual generaba resultados que no eran del todo fiables retándole valor a dicha tarea, además del hecho de que realizarlo de manera totalmente manual resultaba muy pesado y se realizaba en un periodo largo de tiempo. Para la realización de dicha tarea existen múltiples técnicas de aprendizaje de máquina y de aprendizaje profundo que son adecuadas para este, pero en el último año uno de los modelos que va siendo reconocido cada vez más para ser aplicado a resolver problemas de procesamiento de lenguaje natural son los modelos basados en transformers dadas sus buenas capacidades y los resultados que se obtienen con estos. Ante dicha problemática surge la necesidad de investigar más acerca de cómo se vienen implementando soluciones para la realización de análisis de sentimiento para hacer una comparativa sobre los modelos usados y además dadas las buenas capacidades de los modelos basados en transformers investigar más a fondo la utilidad de estos y las aplicaciones que tiene para así comprobar sus buenas capacidades.

El objeto de la presente investigación es indagar sobre el concepto de signo en la filosofía de Gilles Deleuze desde la perspectiva de una reflexión sobre el acontecimiento y la expresión. Asumiendo las distintas perspectivas en la obra del filósofo, nos ocupamos no solo de su unificación, sino de la singularidad del concepto de signo en tanto franquea su tratamiento en la tradición filosófica y, sobre todo, en las ciencias sociales. Para ello, y desde la perspectiva del acontecimiento y la expresión introducimos un aspecto genético y ontológico novedoso sobre el concepto de signo así como la incitación a una disquisición sobre sus relaciones en lo político-social. Estas dos perspectivas permiten revelar al concepto de signo deleuziano con una doble orientación: por un lado vital, abierta a la expresión y acontecimiento, y, por el otro, despótica, cuando la vitalidad se opaca en el fenómeno.

El análisis de sentimiento a nivel de entidades sobre notas periodísticas es una tarea de una complejidad no trivial, lo que genera interés por parte de diferentes sectores, ya que esos tipos de fuentes de datos causa que los sentimientos identificados no convergen hacia un objetivo por su longitud extensa y variedad de temas. Sin embargo, no se sabe a ciencia cierta su dificultad, por lo que el objetivo principal es poder identificar los conocimientos e información disponible y existente en la actualidad para responder las preguntas formuladas. Por eso, se define una revisión de literatura tomando en consideración la base de datos Scopus y el empleo de palabras claves definidas por el método PICOC, donde se obtuvieron en total siete documentos, cuatro artículos y tres revisiones sistemáticas que evidencian una disponibilidad de espacio para experimentar y explorar, dado que principalmente se ha trabajado en medios con mayor cantidad de datos y menor complejidad como las redes sociales o encuestas de servicios. Esto se reafirmó al revisar los documentos de tesis asociados a este tema, donde inclusive su demanda ha superado a paradigmas de análisis de sentimientos más clásicos. Es por ello, que se concluye la necesidad de explotar esta área de conocimientos para poder satisfacer la demanda de información cada vez más granulada, relevante y compleja, aprovechando los recursos lingüísticos más óptimos para facilitar las labores que puedan presentarse.

Actualmente, la inteligencia artificial es una de las áreas de investigación más importantes para el desarrollo de tecnología en múltiples disciplinas. Aunque ha tenido un crecimiento exponencial en los últimos años, el entendimiento de cómo funciona es mínimo para la mayoría de las personas. En consecuencia de ello, su uso en actividades que implican una toma de decisiones es limitado, lo cual se evidencia en el Reporte 2023 de Artificial Intelligence Index [1]. Según este reporte, el cambio porcentual en las respuestas de adopción de la inteligencia artificial por industria y actividad entre el 2021 y 2022 ha sido de -15% y -13% para las actividades de marketing y ventas, y desarrollo de productos y/o servicios, respectivamente. Frente a esto se propone el diseño de un modelo que permita explicar los componentes básicos de un sistema basado en inteligencia artificial a través de un chatbot conversacional en idioma inglés. De este modo, la explicación se brinda en un formato sencillo (texto) y a través de un medio interactivo (conversación). El modelo explicativo se basa en la ontología XAIO, propuesta en este estudio y desarrollada a partir de dos ontologías de aprendizaje de máquina e inteligencia artificial explicable. Haciendo uso de un modelo de generación de lenguaje natural a partir de datos estructurados, el modelo explicativo genera explicaciones en lenguaje natural basadas en el conocimiento descrito en las tripletas de la ontología XAIO. Para evaluar el modelo se implementó un chatbot conversacional que utiliza un modelo de entendimiento de lenguaje natural para identificar intenciones y entidades, a partir de las cuales se realizan las consultas en la ontología que permiten obtener las tripletas. En la evaluación cuantitativa se obtuvo un BLEU promedio de 76.97, lo cual indica un buen desempeño en la tarea de generación de lenguaje natural a partir de datos estructurados. Asimismo, se desarrollaron sistemas de inteligencia artificial explicable con chatbot para la prueba con usuarios y se obtuvo un SUS de 69, indicando una usabilidad por encima del promedio. Finalmente, también se realizó una evaluación cualitativa para obtener las apreciaciones de los participantes acerca de los sistemas, las cuales señalan la coherencia al momento de responder, la sencillez de las respuestas y la interacción amigable con el chatbot. / Nowadays, artificial intelligence is one of the most important research areas for the technological development of many disciplines. Although it has grown exponentially in recent years, understanding of how it works is minimal for most people. Consequently, its use in decision making activities is limited, as evidenced in the Artificial Intelligence Index Report 2023 [1]. According to this report, the percentage change in the response of artificial intelligence assimilation by industry and activity between 2021 and 2022 has been -15% and -13% for marketing and sales activities, and product and/or service development, respectively. In view of this, we propose the design of a model to explain the basic components of a system based on artificial intelligence through a conversational chatbot developed in English. Thus, the explanation is provided in a simple format (text) and through an interactive manner (conversation). The explanatory model is based on the XAIO ontology, proposed in this study, and developed from two ontologies of machine learning and explainable artificial intelligence. Using a natural language generation model from structured data, the explanatory model generates natural language explanations based on the knowledge described in the triplets of the XAIO ontology. For evaluation purposes, a conversational chatbot was implemented. This chatbot uses a natural language understanding model to identify intentions and entities. Then it uses ontology queries build from the intentions and entities to get the ontology triplets. Regarding quantitative evaluation, an average BLEU of 76.97 was obtained, which indicates a good performance in the task of natural language generation from structured data. Likewise, explainable artificial intelligence systems were developed with chatbot for user testing and a SUS of 69 was obtained, indicating above-average usability. Finally, a qualitative evaluation was also carried out to obtain the participants' feedback about the systems. They mainly pointed out the coherence at the time of answering, the simplicity of the answers and the friendly interaction with the chatbot.

Informe de Seminario para optar al grado de Licenciado en Filosofía