Descripción del proyecto
EL OBJETIVO DE ESTE PROYECTO ES DESARROLLAR MODELOS DE LA TEORIA DE JUEGOS PARA EL PROBLEMA GENERAL DE ATRIBUCION SIGUIENTE: DADO UN CONJUNTO DE ELEMENTOS QUE SE INTERRELACIONAN PARA PRODUCIR CONJUNTAMENTE UN RESULTADO MENSURABLE, ¿COMO ATRIBUIR A CADA UNO DE ELLOS LA IMPORTANCIA EN LA OBTENCION DE DICHO RESULTADO? POR EJEMPLO: ¿CUAL ES LA IMPORTANCIA DE UN NODO O UN ENLACE EN UNA RED SOCIAL?, ¿CUAL ES LA CONTRIBUCION DE CADA CARACTERISTICA (FEATURE) EN LAS PREDICCIONES O CLASIFICACIONES PRODUCIDAS POR UN MODELO DE MACHINE LEARNING TIPO CAJA NEGRA?, ¿EN QUE MEDIDA CONTRIBUYEN LOS DIFERENTES CANALES UTILIZADOS EN UNA CAMPAÑA DE MARKETING A LOS BENEFICIOS OBTENIDOS? ESTOS PROBLEMAS ESTAN EN LA BASE DE LOS JUEGOS COOPERATIVOS CON UTILIDAD TRANSFERIBLE (JUEGOS TU). UN PROBLEMA CENTRAL EN ESTE AMBITO ES EL DE ASIGNAR A CADA JUGADOR UNA CANTIDAD QUE SATISFAGA CIERTAS PROPIEDADES O AXIOMAS. EXISTEN EN LA LITERATURA UN GRAN NUMERO DE SOLUCIONES PARA MUY DIFERENTES SITUACIONES. EL OBJETIVO DE ESTE PROYECTO ES EL DE DESARROLLAR NUEVAS SOLUCIONES EN DIFERENTES CONTEXTOS Y EMPLEARLAS -NO EXCLUSIVAMENTE- PARA ABORDAR PROBLEMAS TIPICOS DE OTRAS AREAS COMO SON LAS REDES SOCIALES, ALGUNOS PROBLEMAS DE MARKETING Y DE MACHINE LEARNING. SIN DUDA, LAS REDES SOCIALES SON UNA FUENTE DE INFORMACION CADA VEZ MAS IMPORTANTE EN LA SOCIEDAD Y LA OBTENCION DE HERRAMIENTAS QUE CONTRIBUYAN A CONOCERLAS MEJOR ES DE LA MAYOR IMPORTANCIA. EL DESARROLLO DE CAMPAÑAS DE MARKETING EN EL ENTORNO WEB ES UN ELEMENTO CRUCIAL EN EL DESEMPEÑO DE TODO TIPO DE MERCADOS POR LO QUE ES NECESARIO DISPONER DE PROCEDIMIENTOS PARA UNA ADECUADA TOMA DE DECISIONES. POR ULTIMO, LAS TECNICAS DE MACHINE LEARNING SE ESTAN UTILIZANDO DE FORMA INTENSIVA PARA TODO TIPO DE PREDICCIONES Y CLASIFICACIONES, UTILIZANDO GRANDES VOLUMENES DE DATOS Y ALGORITMOS MUY EFICIENTES PERO QUE, POR SER ALTAMENTE OPACOS, NO PERMITEN EXPLICAR DICHAS PREDICCIONES. A CONTINUACION, PASAMOS A DETALLAR CADA UNA DE ESTAS LINEAS A PARTIR DE LOS OBJETIVOS GENERALES SIGUIENTES: A) DESARROLLAR MODELOS Y SOLUCIONES EN EL CONTEXTO DE LOS JUEGOS TU, LO CUAL SIGUE SIENDO NECESARIO PARA EL AVANCE DEL CONOCIMIENTO Y, MAS ADELANTE, PUEDE PROBAR SU UTILIDAD EN CAMPOS DE APLICACION MUY DIVERSOS. EN ESTE SENTIDO NOS PROPONEMOS CONSIDERAR NUEVOS MODELOS DE COOPERACION (COALICIONES RESTRINGIDAS POR EL TAMAÑO, JUGADORES CON DIFERENTES HABILIDADES DE REGATEO Y SU EFECTO EN EL CASO DE COMUNICACION RESTRINGIDA) O ANALIZAR EL IMPACTO DEL MARGINALISMO EN JUEGOS RESTRINGIDOS POR UN GRAFO.B) MEJORAR EL CONOCIMIENTO DE CARACTERISTICAS DE LAS REDES SOCIALES, ASI COMO DESARROLLAR METODOLOGIAS QUE PERMITAN INTERACTUAR CON ELLAS. EN EL PRIMER CASO, SE TRATA DE CONTRIBUIR AL CONCEPTO DE CENTRALIDAD DE NODOS Y ARISTAS EN DIFERENTES TIPOS DE REDES SOCIALES (REDES DIRIGIDAS, CON RELACIONES DE AFINIDAD-AVERSION O JERARQUICAS) PREGUNTANDOSE, ADEMAS, POR LA EFICIENCIA Y RESILIENCIA DE DICHAS REDES. EN EL SEGUNDO CASO, EL OBJETIVO ES ESTUDIAR PROBLEMAS DE DIFUSION DE LA INFORMACION, ASI COMO DISEÑAR SIMULADORES DE INTERACCION SOCIAL QUE PERMITAN OBSERVAR LA EVOLUCION DE COMPORTAMIENTOS COLECTIVOS EN EL TIEMPO.C) DISEÑAR NUEVOS METODOS, MEJOR FUNDAMENTADOS, DE ATRIBUCION EN MARKETING A TRAVES DE MODELOS Y SOLUCIONES DE LA TEORIA DE JUEGOS. D) OFRECER NUEVAS SOLUCIONES A UNO DE LOS PROBLEMAS CENTRALES DE MUCHOS DE LOS MODELOS DE MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING: LA EXPLICABILIDAD O INTERPRETABILIDAD DE LAS PREDICCIONES O CLASIFICACIONES QUE PRODUCEN. EORIA DE JUEGOS\BOOSTING\ATRIBUCION DE MEDIOS\DIFUSION DE LA INFORMACION\CENTRALIDAD\MACHINE LEARNING\MARKETING\REDES SOCIALES\JUEGOS COOPERATIVOS\MODELOS DE ATRIBUCION