My articles and publications --(full text, click here. You may be asked to sign up --it is free) --Mis publicaciones (texto completo: http://ipn.academia.edu/AdolfoGuzman Quizá le pida suscribirse --es gratis) Mi página Web -- (click here) -- My Web page (http://alum.mit.edu/www/aguzman). ALGUNOS VIDEOS SOBRE LO QUE HAGO. Conferencia 'Ciudad inteligente, con conectividad y tecnología' (oct. 2010), parte 1 (15min), parte 2 (8min), parte 3 (9min), parte 4 (2min). Entrevista por redCudiMéxico, 2012: aquí (11 min). Avances en Inteligencia Artificial, entrevista en la Univ. IBERO, Puebla, 2013. Pulse aquí (53min). Video in the series "Personalities in the history of ESIME" (for the 100 years anniversary of ESIME-IPN, in Spanish) about Adolfo Guzman": 2014, click here. (1h)
Entrevista "La visión de los egresados del IPN, a 80 años de la creación del IPN y 100 años de la creación de la ESIME, 2014: ver en youtube (1h). Seminario sobre "Big Data" (la Ciencia de Datos). 2014. Pulse aquí (56min). Seminar on "Big Data", in English, 2014. Click here (56min). Algunos trabajos sobre Minería de Datos y sus Aplicaciones (CIC-IPN, 2016): pulse aquí (5min). El auge y el ocaso de las máquinas de Lisp (Plática en la Reunión Anual 2016 de la Academia Mexicana de Computación): pulse aquí (56min). Entrevista sobre la funcionalidad y competitividad de Hotware 10: 2016, aquí (6 min). Adolfo Guzmán Arenas, Ingeniero Electrónico e investigador del Centro de Investigación en Computación del IPN, conversó sobre su trayectoria y la importancia de las ciencias aplicadas para el desarrollo del país. 2017, Canal 11, Noticias TV (30min).
Cómo se construyó la primera computadora en el mundo de procesamiento paralelo con Lisp. Marzo 2018. https://youtu.be/9kCmWQWYZL8 (12 min).
Perfil en ResearchGate -- Adolfo Guzman-Arenas My URL in Google Scholar: http://scholar.google.com/citations?user=Nw5lSdEAAAAJ My ORCID number 0000-0002-8236-0469. Scopus Author ID 6602302516.

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Sistema de análisis temático del conocimiento científico

En su tesis de maestría, Eduardo Godínez Fernández nos muestra el software que él diseñó para analizar la producción científica (documentos) de un área de la ciencia. In his M.Sc. thesis, Eduardo Godínez shows the software designed by him to analyze the scientific production (papers) of a given area of science.

RESUMEN. En este trabajo de tesis se presenta una herramienta de software que permite identificar tendencias, que describen la evolución en una disciplina del conocimiento científico cuyos recursos de información se encuentran ya clasificados. La herramienta busca apoyar a la minería de datos como parte del proceso de descubrimiento de conocimiento y la identificación se apoya en el análisis de la producción de los recursos de información de ciencia y tecnología, y su visualización en gráficas con respecto al tiempo.

Para ilustrar el uso de la herramienta se emplean los artículos de divulgación de dos revistas electrónicas de Computación de la librería digital del ACM (Association for Computing Machinery), que están ya clasificados con la temática multinivel "The 1998 ACM Computing Classification System" que describe esta disciplina. Las tendencias en las categorías o temas de la disciplina se identifican mediqante la formulación de preguntas dirigidas conocidas como modelos y dependiendo del modelo utilizado, los resultados son represntados en gráficas que muestran las tendencias o en gráficas, que se pueden considerar como mapas de conocimiento que satisfacen el criterio del modelo. La unidad de análisis del conocimiento son los temas o categorías en los primeros tres niveles que se encuentran dentro del sistema de clasificación de ACM.

Las gráficas pueden ayudar a mostrar la contribución en la producción de los temas o categorías de la disciplina en un lapso de tiempo, mostrando comparativos en la producción de sus descriptores afines. También permite identificar en los temas si su "popularidad" va en aumento o en caso contrario de otras que ya no son de interés o están abandonadas en su estudio o investigación y por cuánto tiempo.

La contribución de este trabajo es el software que permite visualizar gráficas para identificar tendencias en una categoría de una disciplina científica y que se puede extender a cualquier otra que esté debidamente clasificada y con el tratamiento adecuado para registrar en la base de datos de este software. Otra contribución es que el diseño de la base de datos está acorde a como la trabaja la web de la ciencia y algunas herramientas que se dedican a aplicar la Bibliometría y Cienciometría entre otras ciencias afines.


Palabras Clave. The 1998 ACM Computing Classification System: H.2 Administración de bases de datos; H.2.8 Minería de datos; Tendencias en la evolución del conocimiento científico; herramienta de software.

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