Los electrodomésticos inteligentes son el futuro que ya está aquí. Y su uso puede estar mediado por el que el usuario haga de las redes sociales. David Núñez, del Grupo de Inteligencia Computacional de la Facultad de Informática de la UPV/EHU, ha investigado la interacción del usuario con electrodomésticos conectados a un módulo inteligente y desarrollado métodos computacionales en los que apoyarse para fiarse de las redes sociales. Este trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación europeo Social and Smart (SandS) y ha resultado en la tesis doctoral de Núñez titulada Computational intelligent methods for trusting in social networks. El resultado ha sido una propuesta de algoritmo nuevo que selecciona, en menor tiempo, el conjunto mínimo de usuarios de una red social que es capaz de influir sobre el máximo número de usuarios posibles de la red.
Se trata de electrodomésticos (sistemas) a los que el usuario describe en lenguaje natural el problema que quiere resolver (como «cocinar un pan», «limpiar una mancha de un pantalón», etc. dependiendo del tipo de electrodoméstico); el sistema analiza el problema que hay que resolver y busca en la base de datos si existe alguna solución al problema (receta) descrito por el usuario. Si existe, se la facilita; si no, el sistema le entrega la descripción del problema a un módulo inteligente para que genere una solución nueva, y se la entrega al usuario. El usuario puede ejecutar la solución propuesta o bien reajustar sus parámetros. Una vez finalizada la ejecución del problema, el usuario expresará su satisfacción por el resultado obtenido. Los usuarios pueden relacionarse a través de la red social del sistema y proponer recetas que podrán ser evaluadas por otros usuarios.
La tesis de Núñez ha aportado nuevas técnicas inteligentes en el área de las redes sociales. En concreto, ha cubierto tres líneas de investigación en esta área: la confianza, los sistemas de recomendación y la maximización de la influencia.
En la primera línea de investigación, se intenta predecir la confianza que depositará un usuario sobre otro que pertenece a su entorno social, a partir de las opiniones que han vertido otros contactos sobre el usuario objetivo. En esta línea, el investigador ha conseguido desarrollar unas herramientas para predecir la confianza, más sencillas que las que se encuentran en la literatura, más basadas en el álgebra.
La segunda línea de investigación se centra en los sistemas de recomendación, y se han llevado a cabo dos experimentos. El primero se relaciona con la generación de recetas para cocinar pan en una panificadora inteligente. Se ha tratado de simular la predicción de la receta del pan (solución del problema) a partir de la satisfacción dada (descripción del problema), e incluso, en sentido contrario, predecir una satisfacción (solución del problema) a partir de una receta dada (descripción del problema). El segundo trabajo en esta segunda línea de investigación trata de hacer recomendaciones sobre productos. La recomendación se basa en las evaluaciones previas de los usuarios. Se proponen técnicas basadas en la Web of Trust (Web de confianza) del usuario objetivo al que se quiere realizar una recomendación y también en similitudes entre usuarios y la forma que tienen de evaluar.
La tercera línea de investigación está relacionada con la maximización de la influencia. El objetivo de esta línea ha sido detectar cuál es el conjunto mínimo de usuarios de una red social que es capaz de influir sobre el máximo número de usuarios posibles de la red. En este sentido, «hemos propuesto un algoritmo nuevo que mejora con respecto al tiempo el algoritmo que hay en la literatura: el método clásico Greedy —explica David Núñez—. Nuestro método consigue acercarse al óptimo igual que el Greedy, pero lo hace más rápido».
Referencia:
J. David Nuñez-Gonzalez, Borja Ayerdi, Manuel Grana, Michał Wozniak. «A new heuristic for influence maximization in social networks». Logic Journal of IGPL 2016. DOI: doi: 10.1093/jigpal/jzw048.
Edición realizada por César Tomé López a partir de materiales suministrados por UPV/EHU Komunikazioa
