Métricas de calidad para validar los conjuntos de datos abiertos públicos gubernamentales

Ficha técnica

Resumen

Este trabajo se enfoca en el contexto de Gobierno Abierto para colaborar con el cumplimiento, divulgación y mejora de los distintos criterios y principios en aspectos del tratamiento del dato público y abierto que proponen entidades mundialmente reconocidas. Con el fin de identificar mejoras en los aspectos de calidad de los datasets abiertos, esta tesis plantea métricas críticas y no críticas para su análisis y validación de contenido, por lo que, como parte de la propuesta, se presenta un prototipo de desarrollo propio, llamado HEVDA (HErramienta de Validación de Datos Abiertos). A modo de caso de estudio, se extrae una muestra de datasets públicos estatales que son validados con HEVDA, para obtener un análisis sobre las mediciones utilizadas y realizar así, un estudio cuantitativo sobre los resultados arrojados. Esta herramienta de validación permite detectar en forma más sencilla y rápida, las falencias y errores en las fuentes de datos abiertas que podrían complicar la interoperabilidad para su utilización en diversos orígenes de bases de datos y softwares externos de otros organismos

Publicaciones

Martínez, R., Pons, C., Rodríguez, R., & Vera, P. (2022). "Quality Study of open government data related to COVID-19 in Latin America" Journal of the School of Engineering of the Antioquia University, Colombia. Redin ISSN (online) : 2422-2844 | ISSN (print) 0120-6230 https://doi.org/10.17533/udea.redin 

Proyectos

Desarrollo de herramientas inteligentes para la gestión y toma de decisiones en el ámbito de la ciencia abierta y ciudadana. Financiado por CICPBA. Dirigido por Claudia Pons. Duración: 1/7/2019-31/7/2021

Técnicas de Inteligencia Artificial Neuro-simbólica. Financiado por Comisión de Investigaciones Científicas y Facultad de Informática y Universidad Abierta Interamericana. Dirigido por Claudia Pons. CoDirigido por Roxana Giandini. Duración: 1/1/2019-31/12/2023