Análisis evolutivo de la igualdad de género y de su impacto en los informes de sostenibilidad GRI

Este Trabajo Fin de Grado tiene como objetivo analizar la posibilidad de usar un nuevo sistema de aprendizaje automático que de mejores resultados para los informes de sostenibilidad GRI (Global Reporting Initiative). Se le hará varias pruebas a dicha red para poder analizar su efectividad. El informe de sostenibilidad GRI ha servido para que las empresas hagan informes sobre su sostenibilidad. Estos informes se centran en 3 puntos importantes: Economía, Sociedad y Medio Ambiente. La capacidad de predecir los posibles resultados de los informes de sostenibilidad que presentan las empresas puede resultar muy conveniente para posibles inversores. Pueden demostrar, estas empresas, que son viables y apuestas seguras para que estos inversores para ganar dinero, y la empresa conseguir inversión para seguir mejorando. También puede servir para la población en general, estos informes explican que avances han hecho las empresas para mejorar la sociedad en la que viven, como por ejemplo que avances en derechos humanos han hecho, como la igualdad de género de sus trabajadores, donaciones, tareas comunitarias… o como han contribuido en preservar el medio ambiente, importante si queremos sobrevivir en el futuro y evitar que debido a los cambios como la extinción de especies o la desertización traerían graves problemas que provocarían grandes cambios a nuestra sociedad para peor. Por tanto los informes nos ayudarían a conocer que avances han hecho para reducir la contaminación, su búsqueda en energías renovables o reducir su huella en la naturaleza. Estos informes podrían ayudar a los gobiernos decidir a qué empresas ayudar o premiar por sus esfuerzos en mejorar la sociedad. El método de predicción que usaremos de referencias es la red neuronal binaria, es decir, usa 2 estados para las neuronas. Podemos predecir hasta 2007 con esta red. En este trabajo nuestro objetivo es estudiar una alternativa de método de predicción usando una red neuronal ternaria, es decir, que las neuronas pueden tener 3 estados. Compararemos los resultados con los de la red neuronal binaria y haremos varios ajustes para ver si podemos mejorarla aún más. También probaremos cuan robusto es nuestra red desordenando los años y añadimos ruido a los patrones.This Bachelor Thesis has as objective analyze the possibility of using a new system of learning that give better results for the sustainability reports GRI(Global Reporting Initiative). We will make some tests to the network to analyze its effectiveness The sustainability reports GRI have served to the business as they make reports about their sustainability. These reports are centered in 3 important points: Economy, Society and environment. The capacity to predict possible new results of the sustainability reports that present business can be very convenient for possible investors. They can demonstrate, the business, that they are viable and safe bets for these investors to get money and the business to get money to continue improving. Also they can serve to the population in general, these reports explain their contributions to improve the society where they live, for example their improvements in human rights like genre equality of their workers, donations community Works… or how they contributed in preserve the environment, it is very important if we want to survive in the future and avoid that due to the changes like the extinction of species and desertification bring big problems that would provoke great changes to our society for the worse. So these reports can help us to know what advances they did to reduce their contamination, their search to renewable energy or reduce their footprint in the nature. These reports can help the government to decide to what business help or reward for their efforts in improving the society. The method of prediction that we will use of reference is the binary neural network, it uses 2 states for the neurons. We can predict to 2007 with these network In this thesis our objective is to study an alternative of prediction method using a ternary neural network, it uses 3 states for the neurons. We will compare the results with the binary neural network and we will make some adjustments to see if we can improve it further. Also we will try how strong it is our neural network against disordering years and adding noise to the patterns

Modelado de informe de corrupción con red neuronal ternaria

En el presente trabajo se evalúa la posibilidad de emplear una red neuronal de tres estados para analizar datos sobre corrupción institucional, bajo la premisa de que un estado extra podría ayudar a separar los datos irrelevantes de aquellos que aportan contenido relevante dentro del conjunto de datos de entrada. Para implementar este algoritmo se ha usado un modelo de red neuronal Hopfield al que ha dotado de una matriz de pesos binaria y otra bimodal, construyendo de esta manera dos componentes a partir de las cuales dicha red neuronal adquiere como posibles estados de sus neuronas los valores -1, 0 y 1, donde 0 representa un estado de no-información o irrelevancia. Para evaluar el rendimiento de esta red de tres estados se ha tomado como parámetro más representativo el solapamiento entre un patrón de entrada y la salida de la red para dicho patrón, el cual ha sido separado análogamente entre las componentes de la red como solapamiento binario m y solapamiento bimodal l. En las pruebas realizadas en el marco de este trabajo se evalúa cómo se comportan los valores de estas componentes conforme el algoritmo va aprendiendo nuevos patrones, y si para alguno de los dos conjuntos de indicadores de corrupción evaluados se obtiene un valor de solapamiento bimodal superior al binario, lo que indicaría que la introducción de un nuevo estado tal y como se ha definido es efectivo a la hora de detectar contenido de relevancia frente a una red neuronal de las mismas características que solamente usara dos estados. Los resultados demuestran una potencial efectividad de este algoritmo para uno de los conjuntos de datos evaluados que, no obstante, hubiere de ser investigada en el futuro en mayor profundidad con conjuntos de datos más completos.This bachelor thesis evaluates the performance provided by a three-state neural network while analyzing institutional corruption indicators, on the premise that an extra state could improve the detection of relevant content inside a data set of this kind. A Hopfield model is used as a base for implementing this network, to which two weight matrixes are added: one constitutes the standard binary weights of the network, while the other one adds a bimodal weight component. Using both matrixes to process the input signals, the network achieves three possible states: -1, 1 and the brand-new 0-state, which represents a null, irrelevant or meaningless state. Equivalence between an input pattern and the network outputs during a recovery process using that same pattern (i.e. overlap) is taken as the main parameter to assess the performance of the three-state network. In a similar fashion to the weight matrix definition, overlap is divided between binary overlap m and bimodal overlap l. Tests performed inside the scope of this thesis show how both overlap values behave as the algorithm progresses learning new patterns. The introduction of the 0-state proves to be successful if parameter l is higher than m at the end of the test, as this indicates than the process of detecting relevant content before assigning it a sign value is more effective than simpler binary classification. Test outputs show a potential improvement on performance for one of the two data sets employed as input. However, due to the incompleteness of these data sets, further investigation should be performed in order to confirm these result