[general_dat] Defensa Tesis de Licenciatura en Ciencias de la Computación - Abi Oppenheim - 20 de diciembre, 12 hs.

[Esteban Feuerstein Feuerstein]

Tenemos el agrado de invitar a la defensa de tesis de licenciatura en
Ciencias de la Computación de Abi Oppenheim.

*Título*: *Cuantificando la Diversidad Cultural en Redes Sociales: Un
Enfoque de Embeddings de Comunidades *
*Alumno*: Abi Oppenheim
*Director*: Esteban Feuerstein
*Co-Director*: Federico Albanese
*Jurados*: Leandro Lombardi y Tomás Cicchini*Día*: Viernes 20 de diciembre,
2024
*Hora*: *12 hs*
*Lugar*: *Sala 1606, Pabellón 0+infinito*

*Resumen:* Los avances en el análisis de redes sociales y técnicas de
procesamiento de lenguaje natural (NLP) han mejorado nuestra comprensión de
las dinámicas intercomunitarias y sus impactos. Este trabajo introduce una
métrica novedosa que cuantifica la diversidad social y cultural dentro de
comunidades online, con el propósito de examinar su relación con la
toxicidad en las interacciones de los usuarios. Nuestro método se
diferencia de enfoques previos al emplear embeddings de usuarios y
comunidades generados a partir de vastos volúmenes de datos de Reddit,
capturando dimensiones culturales e ideológicas de manera precisa.
Asignamos un puntaje de diversidad tanto a nivel individual como
comunitario, y lo comparamos con el puntaje de Generalismo-Especialismo
(GS), mostrando cómo cada uno aporta información complementaria sobre las
interacciones y la diversidad temática en el ecosistema digital. La métrica
de diversidad propuesta tiene valor intrínseco, ya que permite caracterizar
y segmentar comunidades según su composición social, identificando patrones
de homogeneidad o heterogeneidad que impactan en la cohesión y resiliencia
comunitaria. Este puntaje de diversidad se convierte en una herramienta
valiosa para la investigación y la gestión de comunidades, ya que
posibilita la evaluación comparativa de grupos, incluso en ausencia de
indicadores de toxicidad, y puede informar políticas de moderación y
estrategias de diseño de plataformas. Nuestro análisis emplea modelos NLP
para evaluar el contenido conversacional y correlacionarlo con los puntajes
de diversidad, aportando un enfoque integral al estudio de las
interacciones en entornos digitales. Este trabajo contribuye tanto a la
teoría de la interacción online como a la práctica, proporcionando bases
para mejorar la moderación y fomentar espacios digitales más inclusivos y
respetuosos.

Saludos cordiales,

Esteban Feuerstein

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