Lineas de Investigación

En el siguiente esquema se muestran los diferentes campos de investigación y líneas estratégicas del Instituto. La investigación que se está desarrollando tiene dos vertientes: El estudio de las técnicas más novedosas en el marco de la Estadística y de la Ciencia de los Datos y sus aplicaciones en cualquier campo del conocimiento donde pueda actuar como soporte. Cada una de estas vertientes se subdivide en diferentes líneas de investigación que se detallan a continuación. 

1. Ciencia de los Datos y aplicaciones

1.1) Análisis de Redes Sociales
• Problemas en redes: Centralidad, cohesividad y detección de comunidades.
• Estudio de fenómenos sociales a través de técnicas de Big Data y Análisisde Redes Sociales, así como a través de técnicas Estadísticas tradicionales.
• Polarización en la red.
• Procesamiento del lenguaje natural, análisis de opiniones y sentimientos.

1.2) Soft Computing.

1.3) Ciencia de los Datos en Salud-BioEstadística

• Health Care.
• Problemas de epidemiología.
• Redes bayesianas en predicción de enfermedades.
• Diagnóstico basado en Machine Learning.
• Ciencia de los Datos y Biología.

1.4) Ciencia de los Datos, Big data, Inteligencia Artificial y de Negocios.

• Ciencia de los Datos aplicada al tratamiento de imágenes.
• Programación concurrente y distribuida.
• Algoritmia, valuación de programas, corrección y rendimiento.
• Machine Learning y aprendizaje automático.
• Cloud Computing.

1.5) Ciencia de los Datos en Marketing Relacional y Cienciometría.

• Modelos RFM y sus extensiones.
• Electronic Word of Mouth (eWOM).
• Medición y gestión de la reputación digital de las marcas.
• Modelos de decisión multicriterio aplicados al Marketing.
• Medición y gestión del Customer Lifetime Value (CLV).

 

2. Estadística y aplicaciones

2.1) Inferencia Estadística y aplicaciones.
• Análisis multivariante.
• Problemas de clustering.
• Redes bayesianas.
• Series Temporales, datos de panel y modelos multinivel.
• Teoría del Caos y series temporales no-lineales: modelización, detección, predicción y control.

2.2) Problemas de decisión.
• Decisión multicriterio.
• Resolución de problemas de logística y enrutamiento.
• Problemas de Teoría de Grafos y Teoría de Juegos.

2.3) Análisis de datos en Economía.
• Gestión y evaluación de riesgos.
• Problemas de transporte urbano y movilidad sostenible.
• GeoEstadística y Economía espacial.
• Revolución 4.0.

 

2.4) Análisis de Datos en Estudios Sociales

• Inferencia causal, experimentación en Ciencias Sociales y evaluación de impacto de políticas públicas.
• Problemas de segregación social y pobreza.
• Análisis de diversidad y racismo.
• Análisis de datos en Estudios de Género y Políticas de Igualdad.
• Liderazgo y desarrollo de equipos.
• Brecha digital y polarización de la sociedad.

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