Seminario para optar al grado de Ingeniero Comercial, Mención Administración / No autorizada por los autores para ser publicada a texto completo / El presente trabajo se replicó el estudio realizado por Ellison , Steinfield y Lampe (2007) sobre el uso de redes sociales y su influencia dentro del capital social. Este estudio original se centro en estudiar alumnos de la Universidad de Michigan, Estados Unidos, en su uso de Facebook y la influencia que tuvo en la mantención y creación del capital social de estos individuos. En este estudio se buscó testear las mismas hipótesis del trabajo original pero ahora adaptadas en la realidad social de Chile, utilizando una muestra de 546 alumnos de 1 a 5 año de la Facultad de Economía y Negocios de la Universidad de Chile. Para obtener respuestas más precisas en esta oportunidad se ampliaron las redes sociales investigadas, a Facebook ya analizada en el trabajo original, se le agregaron las redes sociales con mayor crecimiento durante el ultimo tiempo: Twitter y LinkedIn. Al testear, analizar, tabular y realizar regresiones a los resultados de la encuesta realizada, se tuvo resultados similares al trabajo original, inclusive en el caso de Facebook se vio mucho más potenciada. En las otras dos redes sociales también se cumplió la hipótesis generada, pero con una menor intensidad. Estos resultados terminan siendo consistentes con los encontrados en el trabajo original del cual se basa este informe. El estudio muestra que el uso de las redes sociales afecta positivamente a mantener y crear los distintos tipos de capital social (ya sea puente o vínculo), junto con los índices de felicidad tales como la satisfacción con la vida universitaria y el grado de autoestima.

Seminario para optar al grado de Ingeniero Comercial, Mención Administración / No autorizada por el autor para ser publicada a texto completo / Prey es un software antirrobo multiplataforma y compatible con todos los sistemas operativos disponibles en el mercado, siendo esta la principal característica que lo diferencia de sus competidores. Este servicio ofrece múltiples funcionalidades que permiten a sus usuarios recuperar sus dispositivos ante un eventual robo o pérdida a partir de un panel de control que funciona de manera remota a través de las e-mails personales registrados al momento de instalar el software. Prey corre silenciosamente en los dispositivos de manera tal de no poder ser detectado, por lo tanto, todas las notificaciones y señales son enviadas directamente al e-mail asociado sin que el ladrón pueda notarlo. Entre las funcionalidades que posee se encuentran la geolocalización, encripción de datos, Wi-Fi autoconexión, bloqueo de dispositivos, fotos del usuario, screenshots, entre otras. Prey funciona con un modelo de negocios basado en distintos planes diferenciados principalmente por el número de dispositivos que pueden ser asociados a cada cuenta, siendo el plan gratuito capaz de albergar hasta 3 dispositivos. El estudio realizado comenzó con un análisis de la industria, en el cual se concluyó que es altamente atractiva debido, entre otras cosas, al fuerte crecimiento de los dispositivos y en especial los tablets y smartphones, siendo los últimos los de mayor expectativas. Esto fue corroborado con un análisis PESTE, el cual arrojó datos sobresalientes para el desarrollo de la industria especialmente en los ámbitos tecnológicos y sociales. En sus comienzos Prey era totalmente gratuito, pero desde 2010 se incorporaron los planes pagados que permitieron hacer de este un negocio rentable que ha experimentado ventas e ingresos crecientes a lo largo de su historia, pero siempre con el estigma e imagen de ser un software gratuito. Durante el estudio realizado se pudo confirmar esta percepción ya que los usuarios encuestados en su mayoría revelaban que el plan gratuito era tan bueno como las suscripciones pagadas, no pudiendo generar un incentivo concreto para realizar un upgrade. A partir de estas conclusiones y de un estudio de la competencia se determinaron los competidores más fuertes y directos en función de distintos factores como oferta de planes, versión gratuita, oferta corporativa, entre otros. Esto permitió elaborar una nueva oferta de planes que logrará atenuar las diferencias entre los planes a medida que cambia y aumenta su 4 precio, buscando solucionar el principal desafío de Marketing de la compañía: aumentar el número de suscripciones pagadas. En busca de solucionar este desafío se consideraron distintas maneras y canales para abordarlo. En primer lugar se diferenció la oferta corporativa de la oferta al usuario final, entregándole a la primera la posibilidad de negociar de forma exclusiva con cada organización, ya sea educativa, sin fines de lucro o empresa privada. Por otro lado se generaron instancias para viralizar y masificar a Prey a través de las redes sociales, siendo controladas y seguidas por los encargados pertinentes mediante rigurosos indicadores de control que identifican los rendimientos como deficientes, regulares o excelentes permitiendo llevar un registro por periodos de las fluctuaciones y del desempeño de las campañas. Sumado a esto se desarrollo un plan de Referrals, que permite generar incentivos a los usuarios actuales para que inviten a potenciales clientes, que a su vez hagan lo mismo y generen un flujo constante a través de recomendaciones y del conocido boca a boca o “mouth to mouth”. Una de las medidas principales fue desarrollar un programa de vinculación con las estaciones de policías, en busca de cerrar el círculo de la recuperación entregándoles todas las herramientas posibles a los usuarios. Este programa se basa en etapas de implementación, comenzando con la Universidad de Louisiana en Estados Unidos, donde en sus registros el robo de celulares es el principal problema con el que se debe lidiar a diario. De acuerdo a los análisis internos y externos se llegó a la conclusión de que se deben hacer los esfuerzos respectivos en Marketing que permitan continuar con los buenos resultados obtenidos en los últimos años, potenciando a Prey como el mejor software antirrobo del mundo. Siguiendo esta línea se intensificaron, determinaron y focalizaron recursos específicos en Marketing, a través de campañas en redes sociales y advertising en distintas plataformas, todas estas en base a un porcentaje del total de las ventas para cada periodo. Por otro lado y de acuerdo al crecimiento exponencial que ha tenido Prey el capital humano ha sido escaso, no permitiendo explotar los recursos y oportunidades que se han presentado, por lo que el aumento del personal de la compañía es un paso clave para la consolidación. En definitiva Prey es un producto con cualidades que lo han lanzado a la palestra mundial solo por sus funcionalidades y atributos, generando una fuerte imagen de marca respetada a nivel mundial muy difícil de conseguir, y es por esta misma razón que las inversiones en busca de la consolidación final son claves para la supervivencia de la compañía en una industria tan atractiva y competitiva como se ha demostrado.

Ingeniero Civil Industrial / Los contenidos disponibles en la Web están creciendo a velocidades que hacen que la tarea de analizarlos sea humanamente imposible. Una de las disciplinas que hace frente a este problema es la Minería de Opiniones, también conocida como el Análisis de Sentimientos, responsable de procesar texto automáticamente, con el fin de extraer y analizar las opiniones que contiene para generar información valiosa y accionable. El objetivo principal de este trabajo es crear una aplicación de Minería de Opiniones capaz de explotar tweets en español que mencionen a la empresa de retail Falabella. En primer lugar, se investigó el impacto que las redes sociales tienen en Chile. En segundo lugar, se elaboró un estado del arte que englobara los últimos avances en Minería de Opiniones y en Procesamiento del Lenguaje Natural. En tercer lugar, se creó un Web Crawler capaz de obtener los tweets que mencionanaran a la compañía. Posteriormente se implementó varios algoritmos de Procesamiento del Lenguaje Natural para pre-procesar los tweets previamente mencionados, e incorporar los datos resultantes al proceso de extracción de opiniones. Este proceso se desarrolló como un enfoque de Minería de Opiniones no supervisado basado en lexicones, dependiente de un analizador de dependencias encargado de detectar ciertas estructuras gramaticales que permitieran identificar fenómenos linguísticos comunes, tales como la negación, intensificación, y oraciones subordinadas adversativas. La identificación de dichos fenómenos permitió mejorar la calidad de la clasificación. Finalmente se creó una página Web para mostrar los resultados que luego fueron utilizados para realizar un análisis exploratorio de la compañía. Adicionalmente, los algoritmos fueron validados con el corpus TASS, obteniendo valores-F de un 61,88% negativo y 71,88% positivo. A pesar de que el rendimiento de los algoritmos no fue tan alto como una aplicación en producción lo requeriría, se consideró lo suficientemente bueno como para realizar el análisis exploratorio. Con éste fue posible confirmar la intuición de que las cuentas corporativas suelen publicar contenido positivo, las cuentas de noticias contenido neutral, y los usuarios comunes contenido irrelevante o quejas. Además fue posible probar que los usuarios más activos frecuentemente publican contenido totalmente irrelevante. Por otra parte, se logró replicar varios resultados obtenidos por instituciones nacionales reconocidas, entre los cuales destaca el hecho que el momento más controversial del año para Falabella fue cuando se intentó llevar a cabo el Cyber Monday, período en el cual el sentimiento generalizado en Twitter alcanzó los niveles más negativos. Dicho todo esto, la aplicación desarrollada demostró ser útil al momento de utilizar una gran cantidad de datos para extraer información que podría ser potencialmente útil para la firma de retail. Finalmente, el desarrollo de la aplicación permitió crear un artículo que contuviera parte considerable del transfondo teórico en el cual ésta se basó, además de beneficiar a otros estudiantes en el desarrollo de sus memorias.

El objetivo de esta investigación fue conocer qué factores generan dilemas éticos en el periodismo digital. Es una investigación exploratorio de diseño descriptivo y cuantitativo, donde participaron 30 periodistas de tres medios peruanos. Para el estudio se creó una encuesta que midiera tanto el comportamiento ético del periodista digital, como factores que pudiera influir en su trabajo diario. Se plantearon tres factores: conocimiento de la norma ética, tipo de noticia y uso de redes sociales como fuentes periodísticas. Se concluyó que el primer y tercer factor mencionados, sí generan dilemas éticos. El segundo, tipo de noticia, no genera per se dilemas éticos. Sin embargo, uno de sus indicadores, la inmediatez, es un problema que los periodistas consideran como generador de dilemas éticos. El uso de redes sociales como fuente de información periodística mostró una mayor incidencia en la generación de dilemas éticos. Los hallazgos fueron analizados en base a la teoría recopilada. / The purpose of this research was to learn what factors generate ethical dilemmas in digital journalism. For this, journalists from the three main Peruvian media outlets were surveyed as it is based on a descriptive and quantitative exploratory research design, where 30 journalists participated. For this study, a survey that measured both the ethical behavior of the digital journalist, as the impact of the factors in their daily work was created. Three factors were raised: knowledge of the ethical norm, type of news and the use of social networks as journalistic sources. It was concluded that the first and third factors mentioned above do generate ethical dilemmas. The second type of news per se does not generate dilemmas. However, one of its indicators, immediacy, is a problem that journalists agreed as generating ethical dilemmas. The use of social networks as a source of news reports showed a higher incidence. The results were collected and analyzed based on the theory presented

TESIS PARA OPTAR AL GRADO DE MAGÍSTER EN ADMINISTRACIÓN / Ricardo Enrique Cuevas Arriagada [Parte I], Neil William Páez Bustos [Parte II] / El presente trabajo desarrolla una idea de negocio llamada B-Trials, cuyo origen surge a partir de una necesidad específica en la ejecución de Estudios Clínicos de la Industria Farmacéutica local, que corresponde al aumento en la participación de pacientes en la ejecución de los protocolos de estudios, a modo de aumentar la competitividad frente a los otros países de la región. Actualmente, son los médicos tratantes, colegas y/o contactos de los mismos quienes derivan pacientes a los Estudios Clínicos, por lo que este proyecto plantea la creación de una nueva forma de captación de pacientes e implementar una nueva forma de derivación de pacientes, con el fin de revolucionar a este mercado de USD $30 MM anuales. Gracias a la fluidez de los procesos regulatorios y obtención de resultados requeridos por las compañías farmacéuticas, es que Chile se hace atractivo, sopesando la menor cantidad de pacientes que puede ofrecer a diferencia de países como Argentina, Brasil, Colombia y México. Dado que desde los inicios de la Investigación Clínica en Chile se ha utilizado el mismo sistema de derivación de pacientes, B-Trials toma esta oportunidad y captará pacientes en el mundo de las Redes Sociales, que cada vez son más utilizadas por la sociedad, los que serán registrados en una página web y se construirá una base de datos propia. La base de datos permitirá identificar a distintos pacientes dispuestos a participar en los Estudios Clínicos, de acuerdo a parámetros clínicos específicos y zonas geográficas donde se encuentran, permitiendo la derivación de estos a Centros de Estudios ya operativos y dando la opción de tener la información necesaria para la instalación de un Centro de Estudios Clínicos propio en la ubicación con mayor demanda de pacientes y abastecerlo de pacientes. El equipo gestor está encargados del marketing, operaciones y comercial, áreas cruciales para la obtención de la ventaja competitiva. El proyecto B-Trials requiere de una Inversión Inicial de CLP $67 MM., con Payback de 3,5 años, TIR = 31% y VAN al año 5 de CLP $ 23 MM. Valor Residual = $ 403 MM. Tasa de descuento aplicada = 20,4%. B-Trials representa un negocio que satisface una necesidad de la Industria en forma innovadora, siendo pionero en el país y escalable en el territorio nacional y latinoamericano, mejorando la calidad de vida de los pacientes a través del acceso gratuito a tratamientos de última generación.

El presente trabajo de título tuvo como objetivo desarrollar una metodología de implementación de sistemas de moneda complementaria en Chile. Los sistemas de moneda complementaria son redes sociales de intercambios que producen aumento de las utilidades, fortalecimiento de las redes económicas y fortalecimiento de las redes sociales. Para llevar a cabo este trabajo, primero se realizó una investigación sobre las monedas complementarias en el mundo y se estableció un marco teórico de trabajo. La investigación dio como resultado que existen en el mundo una gran cantidad de sistemas de moneda complementaria, pero la implementación de estos sistemas en Chile trae consigo algunas dificultades producto que cada sistema funciona de acuerdo a la red de personas que lo integra. En este trabajo se realizó una investigación para ver qué tipo de personas y/o organizaciones son las adecuadas para integrar un sistema de moneda complementaria. Se identificó que las redes de las microfinancieras, capacitadoras de microempresarios, ONGs y cooperativas son los lugares adecuados para implementar sistemas de moneda complementaria. Además, se diseñó un sistema de moneda complementaria adaptado a la realidad de estas organizaciones. Finalmente, se creó una metodología de implementación del sistema de moneda complementaria para las redes de microfinancieras, capacitadoras de microempresarios, ONGs y cooperativas. Una vez implementado el sistema de moneda complementaria, la metodología entrega acciones, herramientas y políticas para mantener en funcionamiento el sistema por un tiempo indefinido. La validación de la metodología quedará para próximas investigaciones.

Unos de los sitios web sociales con mayor auge en el último tiempo ha sido Facebook, el cual actualmente tiene más de 500 millones de usuarios activos1. Sin embargo, a pesar del fuerte surgimiento de los sitios web sociales, estos conviven separados entre sí. No existe integración o reutilización de la información entre diferentes sitios, ni tampoco existen incentivos para hacerlo. Según Kinsella et al. [16], la Web Semántica podría ayudar a crear sitios web sociales interconectados e interoperables. Sin embargo, el primer paso es llevar los actuales sitios web a la Web Semántica, para luego crear vínculos entre éstos. Algunos de los proyectos relacionados con transformar sitios web sociales en sitios web sociales semánticos son: SIOC (Semantically-Interlinked Online Communities), FOAF (friend of a friend), entre otros. La Web Semántica, también podría facilitar y enriquecer el análisis de redes sociales sobre sitios web sociales, mediante el estudio de múltiples sitios simultáneamente y de manera transparente. Para llevar un sitio web social a la Web Semántica, se requiere conocer detalles de la arquitectura y del modelo de datos del sitio a migrar, además de la especificación de la Web Semántica. De esta manera, surge la necesidad de crear elementos de software reutilizables que permitan servir de apoyo en esta labor. Este trabajo tuvo por objetivo diseñar e implementar un framework que permita llevar foros web a la Web Semántica y que sirva de apoyo para el estudio de éstos en base al análisis de redes sociales. El framework fue validado mediante el desarrollo de una aplicación que permitió llevar un foro web real a la Web Semántica. Luego, utilizando una herramienta para el análisis de redes sociales, se calcularon diversos indicadores para medir el comportamiento de sus miembros. Finalmente, como una forma de contribuir a la comunidad global para fomentar el uso de la Web Semántica, se publicó el framework en el sitio SourceForge2, bajo la licencia GNU General Public Licence.

Ingeniero Civil en Computación / La seguridad social es una de las necesidades básicas de la humanidad. Si bien ésta puede tener asociados varios conceptos como la seguridad laboral, la salud, la pobreza, etc., para efectos de esta memoria se utilizará el aspecto relacionado con ilícitos o faltas al orden público. Además se define nivel de seguridad como un indicador de la ausencia o presencia de riesgo de sufrir estos ilícitos. Siguiendo esta línea, se puede entender el concepto de seguridad social de dos formas: (1) como el nivel real de seguridad de una situación en particular, y (2) como la sensación del nivel de seguridad que tiene una persona frente a una situación particular. Si bien ambas definiciones son muy similares, en la práctica sus consideraciones pueden distar mucho una de la otra, influyendo directamente en la calidad de vida de las personas. El auto-cuidado, junto a la capacidad de discriminación utilizando información adicional, pueden ayudar a disminuir esta brecha entre sensación y el nivel real de seguridad. Por su parte el cuidado-social permite re-utilizar los conocimientos de la sociedad, para establecer buenas prácticas de cuidado y prevención de los riesgos asociados a la seguridad. Considerando lo anterior, el objetivo principal de esta memoria fue el desarrollo de un sistema computacional que permitiese manejar los conceptos señalados, a través de dos mecanismos: (1) la estimación del nivel de seguridad de una localidad en tiempo real (auto-cuidado), y (2) la retroalimentación de la información de seguridad, por medio de las redes de contacto de cada usuario y la comunidad asociada a la plataforma (cuidado-social). El sistema utiliza teléfonos inteligentes como clientes que consumen servicios Web que están disponibles en un servidor central. Dicho sistema permite distribuir la información ingresada por la comunidad usuaria de la aplicación, y de esa manera entregar información relevante a cualquier persona que lo necesite. El sistema es fácil de usar, lo cual permite fomentar la participación e ingreso de la información. Para evaluar lo anterior, se realizó un estudio de usabilidad, y sus resultados fueron utilizados para guiar la implementación de mejoras al sistema. Como parte del trabajo a futuro se pretende publicar la aplicación en un ambiente real, para comprobar así su nivel de eficacia en abordar los problemas de fondo antes mencionados.

Ingeniero Civil en Computación / Este trabajo consistió en el diseño e implementación de una metodología para la generación automática de resúmenes de eventos a partir de documentos de contenido tanto textual como multimedial. La medida de relevancia para la extracción de documentos representativos en el proceso de la generación de resúmenes consideró la inclusión de indicadores sociales, es decir, se consideran más importantes los documentos con mayor impacto en medios sociales, tal como las redes sociales online. El problema central fue la generación de resúmenes de eventos bien definidos, es decir, no se consideró el problema de identificación de eventos en medios sociales. Para este trabajo, un evento se define como un acontecimiento que genera actividad en medios sociales. El resumen de un evento se construye principalmente a partir de una selección de documentos descriptivos que son publicados en los medios sociales en torno al evento en cuestión. Se utilizó una estrategia de clustering particional para la identificación de subtópicos de cada evento, y una estrategia simple para ponderar la relevancia de cada documento. Al no considerar el contenido de los documentos, éstos pueden ser de tipo textual o multimedial, pudiendo generar resúmenes multimedia o visuales. Este tipo de trabajo no ha sido profundamente estudiado en las áreas de investigación relacionadas a la fecha de esta memoria. Se utilizaron los servicios de Google News y Last.fm para la obtención de eventos noticiosos y musicales, respectivamente. Además, se utilizó la red social Twier para el enriquecimiento y generación de documentos con información social. Se utilizó el algoritmo de clustering K-means para la identificación de subtópicos mediante una representación adecuada de los documentos que no considerara su contenido, de forma de generar un resumen visual de cada evento, y una estrategia simple para ordenar los resultados de acuerdo a relevancia de acuerdo a determinados indicadores sociales de los documentos. La metodología fue evaluada sobre distintos eventos, tanto noticiosos como musicales, a partir de los cuales se generaron resúmenes multimediales automáticamente. También se analizaron casos puntuales manualmente, previa determinación de parámetros adecuados. Los resultados obtenidos indicaron que la calidad de los resultados no depende directamente de la cantidad de documentos utilizados, y que los indicadores sociales utilizados pueden ser calibrados para entregar más resultados relevantes. La metodología diseñada fue adecuada para alcanzar el objetivo principal, y puede ser mejorada en muchas aristas tanto en diseño como en implementación en el futuro.

Ingeniero Civil Industrial / El siguiente trabajo tiene como objetivo general dise~nar e implementar un módulo clasificador de texto que permita identificar la presencia de ironía en el contenido generado por usuarios de Twitter, mediante el uso de herramientas asociadas a Opinion Mining y Machine Learning. La ironía es un fenómeno que forma parte del contenido generado por las personas en la Web, y representa un campo de estudio nuevo que ha atraído la atención de algunos investigadores del área de Opinion Mining debido a su complejidad y al impacto que puede tener en el desempeño de las aplicaciones de Análisis de Sentimientos actuales. Este trabajo de título se desarrolla dentro del marco de OpinionZoom, proyecto CORFO código 13IDL2-23170 titulado "OpinionZoom: Plataforma de análisis de sentimientos e ironía a partir de la información textual en redes sociales para la caracterización de la demanda de productos y servicios" desarrollado en el Web Intelligence Centre del Departamento de Ingeniería Industrial de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile, el cual busca generar un sistema avanzado para analizar datos extraídos desde redes sociales para obtener información relevante para las empresas en relación a sus productos y servicios. La hipótesis de investigación de este trabajo dice que es posible detectar la presencia de ironía en texto en idioma Español con cierto nivel de precisión, utilizando una adaptación de la metodología propuesta por Reyes et al. (2013) en [5] la cual involucra la construcción de un corpus en función de la estructura de Twitter junto con la capacidad de las personas para detectar ironía. El modelo utilizado se compone de 11 atributos entre los cuales se rescatan características sintácticas, semánticas y emocionales o psicológicas, con el objetivo de poder describir ironía en texto. Para esto, se genera un corpus de casos irónicos y no irónicos a partir de una selección semiautomática utilizando una serie de hashtags en Twitter, para luego validar su etiquetado utilizando evaluadores humanos. Además, esto se complementa con la inclusión de textos objetivos como parte del set de casos no irónicos. Luego, utilizando este corpus, se pretende realizar el entrenamiento de un algoritmo de aprendizaje supervisado para realizar la posterior clasificación de texto. Para ésto, se implementa un módulo de extracción de atributos que transforma cada texto en un vector representativo de los atributo. Finalmente, se utilizan los vectores obtenidos para implementar un módulo clasificador de texto, el cual permite realizar una clasificación entre tipos irónicos y no irónicos de texto. Para probar su desempe~no, se realizan dos pruebas. La primera utiliza como casos no irónicos los textos objetivos y la segunda utiliza como casos no irónicos aquellos textos evaluados por personas como tales. La primera obtuvo un alto nivel de precisión, mientras que la segunda fue insuficiente. En base a los resultados se concluye que esta implementación no es una solución absoluta. Existen algunas limitaciones asociadas a la construcción del corpus, las herramientas utilizadas e incluso el modelo, sin embargo, los resultados muestran que bajo ciertos escenarios de comparación, es posible detectar ironía en texto por lo que se cumple la hipótesis. Se sugiere ampliar la investigación, mejorar la obtención del corpus, utilizar herramientas más desarrolladas y analizar aquellos elementos que el modelo no puede capturar.