Estudio de la evolución de los derechos LGBT con aprendizaje automático
Author
Aguilar Sotos, AresAdvisor
Domínguez Carreta, David RenatoEntity
UAM. Departamento de Ingeniería InformáticaDate
2017-01Subjects
Análisis de escenarios; Aprendizaje automático; Big data; InformáticaEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
En las últimas décadas, Europa ha sido testigo de la consecución de los logros más importantes
en materia de derechos LGBT. Sin embargo, la lucha por la igualdad se remonta siglos atrás,
y en la mayor parte de los casos los países muestran una progresión similar en el reconocimiento
de estos derechos.
En la era del big data, son numerosas las herramientas y algoritmos de aprendizaje automático
que permiten analizar un número elevado de datos de gran complejidad. Concretamente,
este trabajo aplica estas técnicas para la predicción de series temporales.
Este proyecto tiene tres objetivos fundamentales: recoger la información disponible en materia
de derechos LGBT y procesarla para obtener series temporales, desarrollando mientras tanto
una escala que permita medir el estado legal de las personas LGBT en un país determinado;
analizar dicha información y establecer predicciones para el futuro con distintos algoritmos de
aprendizaje automático y, finalmente, permitir la visualización de dichos datos mediante una
interfaz gráfica con mapas interactivos.
Adicionalmente se han empleado algoritmos de clusterización para detectar los países pioneros
en cada región geográfica y se ha aplicado el método de los escenarios para evaluar los retos
a los que se podría enfrentar nuestra sociedad en el futuro.
Los resultados obtenidos muestran una tendencia al alza en la legislación a favor de la igualdad
de las personas LGBT en Europa y América, mientras que en las regiones que actualmente
castigan las relaciones homosexuales no se predicen mejoras en el futuro. Over the last few decades Europe has witnessed the achievement of the most important
milestones in terms of LGBT rights. However, the fight for equal rights started centuries ago,
and most countries go through a more or less standard sequence of steps legally recognising
homosexuality.
In the age of big data, there are numerous tools and machine learning algorithms to analize
a huge number of highly complex data. In particular, this work applies these techniques to time
series prediction.
This project has three main objectives: to gather up the available information in terms of
LGBT rights and process it to obtain time series, while developing an index to measure the legal
state of LGBT people in a particular country; to analize such data establishing predictions for
the future using different machine learning algorithms and -eventually- to display those data
through a graphical user interface with interactive maps.
Besides, clustering algorithms have been used in order to detect the pioneer countries in
every geographical region and scenario analysis has been applied with the purpose of evaluating
the different challenges that our society may face in the future.
The results obtained show an increasing trend in the legal recognition of LGBT equality
in Europe and America, whereas no improvement is predicted in those regions that currently
punish homosexual orientation.
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