Challenging the Sustainable Social Progress

The Presentation held at the ceremony for granting the title of Doctor Honoris Causa of The West University in Timisoara is based on a paper which presents a synthetic view on some economic and financial issues of our times, considering especially the crisis of the last period, and mentioning a few remarkable ideas about the mentality of humankind. The author takes into consideration in a large view, regarding economy, some aspects of physics and of other fields of modern science, such as philosophy, including irreversibility of time, suitable for our full of uncertainty and complex reality, wishing to achieve goals related to solving the economic issues and to social progress.

La minería de datos, entre la estadística y la inteligencia artificial

En la pasada década hemos asistido a la irrupción de un nuevo concepto en el mundo empresarial: el data mining (minería de datos). Algunas empresas han implementado unidades de minería de datos estrechamente vinculadas a la dirección de la empresa y en los foros empresariales las sesiones dedicadas a la minería de datos han sido las protagonistas. La minería de datos se presenta como una disciplina nueva, ligada a la Inteligencia Artificial y diferenciada de la Estadística. Por otro lado, en el mundo estadístico más académico, la minería de datos ha sido considerada en su inicio como una moda más, aparecida después de los sistemas expertos, conocida desde hacía tiempo bajo el nombre de "data fishing". ¿Es esto realmente así? En este artículo abordaremos las raíces estadísticas de la minería de datos, los problemas que trata, haremos una panorámica sobre el alcance actual de la minería de datos, presentaremos un ejemplo de su aplicación en el mundo de la audiencia de televisión y, por último, daremos una visión de futuro

PRESISTANT: Learning based assistant for data pre-processing

Data pre-processing is one of the most time consuming and relevant steps in a data analysis process (e.g., classification task). A given data pre-processing operator (e.g., transformation) can have positive, negative or zero impact on the final result of the analysis. Expert users have the required knowledge to find the right pre-processing operators. However, when it comes to non-experts, they are overwhelmed by the amount of pre-processing operators and it is challenging for them to find operators that would positively impact their analysis (e.g., increase the predictive accuracy of a classifier). Existing solutions either assume that users have expert knowledge, or they recommend pre-processing operators that are only "syntactically" applicable to a dataset, without taking into account their impact on the final analysis. In this work, we aim at providing assistance to non-expert users by recommending data pre-processing operators that are ranked according to their impact on the final analysis. We developed a tool PRESISTANT, that uses Random Forests to learn the impact of pre-processing operators on the performance (e.g., predictive accuracy) of 5 different classification algorithms, such as J48, Naive Bayes, PART, Logistic Regression, and Nearest Neighbor. Extensive evaluations on the recommendations provided by our tool, show that PRESISTANT can effectively help non-experts in order to achieve improved results in their analytical tasks

Descripció i classificació de les comarques catalanes en regions homogènies segons l'ús de la terra

Cet article se réfere à l'utilisation des techniques d'analyse des données de recherche nécessaires à l'étude des grands tableaux numériques qui correspondent à des données de type spatial. Fréquemment, face à un grand volume de données sur un territoire, par exemple dans l'élaboration d'un recensement de population, il est difficile d'assimiler toute l'information obtenue. Nous allons montrer comment ces techniques permettent une connaissance plus approfondie des données utilisées, sans référence directe aux tableaux de données. Les objectifs fixés sont normalement: (I) mettre en relief les traits les plus caractéristiques des données, comme par exemple, associations etl/ou oppositions des objects étudiés, ce qui est facilement obtenu à l'aide de méthodes d'analyse factorielle descriptive; (2) faire une classification des object étudiés en peu de classes représentatives, ce qui est facile à obtenir en appliquant un algorithme rapide de classification ascendante hierarchique. L'application des techniques en question nous montre la compatibilite des deux types de résultats. Normalement, celle-là est la derniere étape de l'étude d'une table de données, en geographie et aussi dans d'autres sciences ou les observations correspondent à des petites surfaces dans l'espace, comme la géologie. l'écologie... II est normal d'essayer de faire correspondre les classes obtenucs avec des regions géographiques. Pour cette raison, il a fallu introduire une relation de continuité dans l'algorithme de classification ascendante hierarchique. Leur application nous permet de voir comment peut s'améliorer l'interpretation des classes obtenues.The theme of this article is the application of techniques of exploratory statistics to the study of comprehensive numerical tables consisting of statistics of a spatial nature. The immensity of statistics compiled over a large area, as in the case of a population census, frequently makes it difficult to assimilate all the information contained therein. It is shown that the mentioned techniques of analysis make possible a profound understanding of such statistics without resorting to the inspection of the said tables. The objectives usually pursued are: (1) to emphasize the most outstanding characteristics of the statistics, such as associations and/or contrasts in the elements under study, an objective which is easily fulfilled through methods of descriptive factorial analysis; (2) to group the basic elements of study into a limited number of representative classes, which can likewise be easily achieved through a simple algorithm of ascendent hierarchical classification. The aplication of this method demonstrates the compatibility of the two results. This normally corresponds to the final stage in the study of statistical tables, in which observations relate to small areas points. The natural desire to make the classes obtained coincide with gegraphical regions made necessary the introduction of the content relationship within the algorithm of ascendent hierarchical classification. The application undertaken makes it possible to identify improvements in the interpretation of the classes obtained.Este articulo trata de la utilización de las técnicas de análisis de los datos exploratorios para el estudio de grandes tablas numéricas, correspondientes a datos de tipo espacial. Muy a menudo la gran cantidad de datos recogidos sobre un territorio, por ejemplo en la confección de un Padrón de habitantes, hace difícil asimilar toda la información que contienen. Veremos como las técnicas mencionadas, permiten un conocimiento profundo de los datos puestos en juego sin necesidad de ninguna inspección de la tabla de los mismos. Los objetivos que normalmente se persiguen son: Poner de manifiesto las caracteristicas más destacadas de los datos, tales como asociaciones y/o oposiciones de los objetos bajo estudio, que es obtenido cómodamente mediante los métodos del anáiisis descriptiva factorial. Efectuar una clasificación de los objetos base del estudio, en unas pocas clases representativas, que asi mismo también es obtenido fácilmente haciendo uso de un rápido algoritmo de clasificación jerárquica ascendente. La aplicación del método, muestra la compatibilidad de ambos resultados. Normalmente esta es la última fase del estudio de una tabla donde las observaciones corresponden a puntos o pequeñas superfícies en el espacio, como Geologia, Ecologia... es normal querer hacer corresponder las clases obtenidas con regiones geográficas, por lo que ha sido necesario introducir la relación de contenido dentro del algoritmo de clasificación jerárquica ascendente. La aplicación efectuada permite ver en qué forma mejora la interpretación de las clases obtenidas

La minería de datos, entre la estadística y la inteligencia artificial

En la pasada década hemos asistido a la irrupción de un nuevo concepto en el mundo empresarial: el data mining (minería de datos). Algunas empresas han implementado unidades de minería de datos estrechamente vinculadas a la dirección de la empresa y en los foros empresariales las sesiones dedicadas a la minería de datos han sido las protagonistas. La minería de datos se presenta como una disciplina nueva, ligada a la Inteligencia Artificial y diferenciada de la Estadística. Por otro lado, en el mundo estadístico más académico, la minería de datos ha sido considerada en su inicio como una moda más, aparecida después de los sistemas expertos, conocida desde hacía tiempo bajo el nombre de "data fishing". ¿Es esto realmente así? En este artículo abordaremos las raíces estadísticas de la minería de datos, los problemas que trata, haremos una panorámica sobre el alcance actual de la minería de datos, presentaremos un ejemplo de su aplicación en el mundo de la audiencia de televisión y, por último, daremos una visión de futuro

Descripció i classificació de les comarques catalanes en regions homogènies segons l'ús de la terra

The theme of this article is the application of techniques of exploratory statistics to the study of comprehensive numerical tables consisting of statistics of a spatial nature. The immensity of statistics compiled over a large area, as in the case of a population census, frequently makes it difficult to assimilate all the information contained therein. It is shown that the mentioned techniques of analysis make possible a profound understanding of such statistics without resorting to the inspection of the said tables. The objectives usually pursued are: (1) to emphasize the most outstanding characteristics of the statistics, such as associations andlor contrasts in the elements under study, an objective which is easily fulfilled through methods of descriptive factorial analysis; (2) to group the basic elements of study into a limited number of representative classes, which can likewise be easily achieved through a simple algorithrn of ascendent hierarchical classification. The aplication of this method demonstrates the compatibility of the two results. This normally corresponds to the final stage in the study of statistical tables, in which observations relate to small areas points. The natural desire to make the classes obtained coincide with geographical regions made necessary the introduction of the content relationship within the algorithm of ascendent hierarchical classification. The application undertaken makes it possible to identify improvements in the interpretation of the classes obtained.Postprint (published version

Génesis de una Teoría de la incertidumbre

El contenido de este artículo constituye fundamentalmente el Discurso pronunciado por el profesor Gil Aluja en el Acto en el que se le impuso la Gran Cruz de la Orden Civil de Alfonso X el Sabi

In memoriam of Marvin Zuckerman: His impact on Spanish Psychology

The work of recently deceased Marvin Zuckerman is wellknown in Psychology. Zuckerman is mainly known around the world for describing the nature of the Sensation Seeking personality trait (with a strong biological basis related to physiology, endocrinology, brain biochemistry and genetics), and its practical usefulness in explaining many human behaviors, especially high-risk behaviors. Method: The article refers to biographical aspects of Zuckerman’s career, and presents and presents an outline of results produced in Spain within the Zuckerman framework. Results: We summarize studies conducted in our context with the Sensation Seeking Scale, form V (SSS-V), the ZuckermanKuhlman Personality Questionnaire (ZKPQ), the new ZuckermanKuhlman-Aluja Personality Questionnaire (ZKA-PQ) and its short form (ZKA-PQ/SF) about psychometric and biological aspects of Zuckerman’s theory. Conclusions: Results support the good psychometric properties of the Zuckerman instruments, the transcultural viability of his personality model, and their multiple biological correlates (gonadal hormones, genetic polymorphisms, and electrophysiological variables such as the startle refl ex and frontal spectroscopy [fNIR]). The whole picture demonstrates the great usefulness of Zuckerman’s theoretical framework in personality psychology researchEn recuerdo de Marvin Zuckerman: su impacto en la psicología española. Antecedentes: Marvin Zuckerman, recientemente fallecido, ha sido un investigador muy conocido en Psicología. De hecho, Zuckerman es principalmente reconocido por el rasgo de Búsqueda de Sensaciones (con una base biológica relacionada con la fi siología, endocrinología, bioquímica cerebral y la genética), y su gran relevancia práctica para la comprensión de numerosas conductas humanas, especialmente conductas de riesgo. Método: en el artículo se hace referencia a aspectos biográfi cos de la trayectoria de Zuckerman y se expone una síntesis de resultados obtenidos por nuestro grupo en España a partir de las propuestas teóricas de Marvin Zuckerman. Resultados: se resumen los trabajos psicométricos y biológicos realizados con los instrumentos de evaluación generados a partir del modelo de Zuckerman: Sensation Seeking Scale forma V (SSS-V), ZuckermanKuhlman Personality Questionnaire (ZKPQ), el nuevo ZuckermanKuhlman-Aluja Personality Questionnaire (ZKA-PQ) y su forma reducida (ZKA-PQ/SF). Conclusiones: los resultados de estos trabajos muestran las buenas propiedades psicométricas de los instrumentos de Zuckerman, así como la validez transcultural de su modelo, y sus múltiples correlatos biológicos (hormonas gonadales, polimorfi smos genéticos, variables electrofi siológicas como el startle refl ex y espectroscopia frontal [fNIR]). Se demuestra la gran utilidad del modelo teórico de Marvin Zuckerman para el desarrollo de la investigación en psicología de la personalidad