Anticipos de programa

Conferencias invitadas

 

 

The spread of misinformation in social media

(Desplácese hacia abajo para la versión en español)

Filippo Menczer

As social media become major channels for the diffusion of news and information, they are also increasingly attractive and targeted for abuse and manipulation. This talk overviews ongoing network analytics, data mining, and modeling efforts to understand the spread of misinformation online and offline. I present machine learning methods to detect astroturf and social bots, and outline initial steps toward computational fact-checking, as well as theoretical models to study how truthful and truthy facts compete for our collective attention. These efforts will be framed by a case study in which, ironically, our own research became the target of a coordinated disinformation campaign.

 

Joint work with many members and collaborators of the Center for Complex Networks and Systems Research at Indiana University (cnets.indiana.edu). This research is supported by the National Science Foundation, McDonnell Foundation, and DARPA. Any opinions, findings, and conclusions or recommendations expressed in this material are those of the authors and do not necessarily reflect the views of these funding agencies.

 

Bio-sketch: http://cnets.indiana.edu/fil/bio/sketch/

 

La diseminación de información falsa en redes sociales

Filippo Menczer

Formado en física en la Univ. Sapienza, de Roma y con un PhD en CS y Ciencia Cognitiva de la UC de San Diego, es Profesor de Informática y Ciencia de la Computación en la Universidad de Indiana, en Bloomington. Es Científico Distinguido de ACM y Senior Research Fellow del Kinsey Institute. Su trabajo ha sido apoyado por la NSF, DARPA y la Fundación McDonnell, focalizándose en Web y ciencia de datos.

 

En la medida que las redes sociales se han convertido en grandes canales para la difusión de noticias e información, se vuelven crecientemente atractivas y blancos para su abuso y manipulación. Esta conferencia brinda un panorama del análisis de redes, minería de datos y esfuerzos de modelización para comprender la diseminación de información falsa o dudosa en línea y fuera de línea. Se presentan métodos de aprendizaje automático para detectar astroturfing y social bots, y planificar pasos iniciales sobre la verificación computacional de hechos, así como modelos teóricos para estudiar cómo hechos veraces y consistentes con la realidad compiten por nuestra atención colectiva. Estos esfuerzos serán ejemplificados por un caso de estudio en el cual, irónicamente, nuestra propia investigación resultó objeto de una campaña coordinada de desinformación.

 

 


 

¿Estamos en el final de la ley de Moore?

José Francisco Tirado Fernández

Formado en Física, se doctoró en la Univ. Complutense de Madrid, donde es Catedrático de Arquitectura y Tecnología de Computadores y coordina un grupo de investigación con publicaciones en los campos de Computación de Altas Prestaciones y Síntesis de Sistemas Digitales. Ha sido Decano, gestor del Programa Nacional de Robótica y del Programa Nacional de Tecnologías Avanzadas de la Producción y es Coordinador del área de Cs de la Computación y Tecnologías Informáticas de la Agencia Nacional de Evaluación y Prospectiva y Director del Centro de Supercomputación Complutense y Director del Parque Científico de Madrid

 

Desde el inicio de la década, vemos constantemente referencia al final de la ley de Moore que nos ha acompañado en los últimos 50 años. La conferencia analizará cual es el contexto actual de aplicación de la ley y dónde, previsiblemente, estará su final, ya no muy lejano. Para ese final anunciado, se analizarán el conjunto de alternativas; tecnológicas, arquitectónicas y de modelo de computación, que pueden seguir proporcionando un incremento constante de las prestaciones de los sistemas de computación.

 

 


 


Distribución en cooperativas de viviendas atendiendo preferencias personales


Héctor Cancela

Ing. de Sistemas de Computación de la Univ. de la República y Doctor en Informática de la Univ. de Rennes 1/INRIA, es Profesor del Dpto. de Investigación Operativa, INCO, Fac. de Ingeniería, Univ. de la República, Uruguay, dedicado a modelos de procesos estocásticos y Presidente actual de CLEI

 

En Uruguay, existe una larga tradición de cooperativismo en la construcción de viviendas. Usualmente las viviendas se asignan por un sistema de sorteo clásico (bolillero). En esta charla se presenta un proyecto llevado adelante por estudiantes, egresados y docentes de la Universidad de la República para desarrollar un sistema basado en modelos de programación matemática con una componente aleatoria, para mejorar la distribución de viviendas teniendo en cuenta las preferencias de los cooperativistas, optimizando criterios de equidad y de satisfacción promedio. Se discutirán también experiencias para promover el uso de estos modelos en cooperativas uruguayas, resultados obtenidos y desafíos que quedan por delante.

 

 


 


Privacidad: La Tensión entre las Capacidades Tecnológicas y las Expectativas de la Sociedad Cívica


Ernst L. Leiss

Graduado en Ingeniería y en Matemática en la TU de Viena y en computación en Waterloo, donde realizó un post doc, fue profesor en la Univ de Chile para incorporarse luego en el Dept. of Computer Science de la Univ. de Houston. Es autor de seis libros y más de 170 trabajos publicados en conferencias y revistas. Ha participado de las conferencias de CLEI desde 1992, habiendo sido Chair de Programa de la de Quito, en la cual se utilizó por primera vez el modelo de simposios. También ha dado numerosos cursos en 32 países diferentes y participado en la acreditación de carreras de informática, habiendo sido ACM Distinguished Lecturer desde 1991 hasta 2015. Ha ocupado cargos administrativos en la Univ. de Houston, entre ellos la presidencia de su Senado y en 2014 fue premiado con la Distinción CLEI al Mérito Latinoamericano en Informática.

 

En esta charla se examinan varias tecnologías que en muchos casos contradicen esas expectativas en cuanto a la privacidad. Se observan bases de datos estadísticos donde las consultas deberían guardar la privacidad de los datos de individuos y varias tecnologías que permiten el monitoreo de la ubicación o el comportamiento de una persona o de las comunicaciones de la misma. También se examinan problemas relacionados con el uso de criptografía y de marcas de agua, entre otras. En muchos casos, la tecnología compromete la privacidad, pero en algunos, brinda más privacidad de lo deseable.