Aplicación de procedimientos data mining a conductas desviadas
- Alfonso Luis Palmer Pol Zuzendaria
Defentsa unibertsitatea: Universidade de Santiago de Compostela
Fecha de defensa: 2011(e)ko apirila-(a)k 25
- Ramón Arce Fernández Presidentea
- Constantino Arce Fernández Idazkaria
- Juan José Montaño Moreno Kidea
- Francisca Fariña Rivera Kidea
- Josep Maria Losilla Vidal Kidea
Mota: Tesia
Laburpena
La Minería de Datos (Data Mining) surge de la confluencia de disciplinas como la Estadística y la Inteligencia Artificial y se podría definir como el proceso de extraer información útil de grandes bases de datos. Es amplio el abanico de técnicas disponibles, desde las sencillas reglas de asociación y el análisis de clusters hasta las complejas redes neuronales artificiales, pasando por los clasificadores bayesianos o los populares árboles de clasificación y regresión. Además, técnicas ampliamente utilizadas por la Estadística Clásica como la regresión también tienen cabida en esta metodología desde una aproximación que tiene en cuenta la amplia capacidad de almacenamiento de las actuales bases de datos. Si bien estas herramientas han sido ampliamente aplicadas al ámbito de la empresa, aún son escasos los trabajos que utilicen estos procedimientos en el campo de la Psicología. El objetivo de este trabajo es ofrecer una amplia visión de las técnicas que se incluyen dentro de Data Mining aplicadas al campo concreto de las sustancias adictivas. En general, los resultados de este trabajo (que cuenta con una muestra de 9300 adolescentes escogidos aleatoriamente de distintos centros escolares) se concretan en la publicación de ocho artículos donde se aplican algunas de las estrategias más populares de Data Mining para averiguar cuáles son los factores psicosociales que se relacionan con el consumo de sustancias legales e ilegales en la adolescencia.