Vitruvius: ingeniería dirigida por modelos para la generación de aplicaciones basadas en sensores de vehículos interconectados

Abstract

Este trabajo de tesis está desarrollado para desarrollar y comprobar el soporte efectivo que le pueden dar las redes sociales y la computación en la nube a la Gestión de Conocimiento. La Gestión de Conocimiento Personal (GCP) debe estar contextualizada y descrita para lograr la Gestión de Conocimiento Organizacional (GCO), de allí, que en este trabajo para comprobar la hipótesis establecida, se describirá el desarrollo de un Metamodelo de Gestión de Conocimiento que se desarrolla a través de una arquitectura funcional soportada en las redes sociales y en la computación en la nube. La arquitectura a la vez, es implementada en un prototipo que soporta el registro de lecciones aprendidas que se registran en una red social de uso masivo (Facebook). El proceso inicia con la adquisición de datos (lecciones aprendidas) a partir de una aplicación desarrollada para Facebook, que tiene una conexión a una base de datos no relacional (NoSql) en SimpleDB de Amazon (computación en la nube). Una vez registrados datos de forma masiva (o suficiente), se programa y se le aplica un algoritmo de análisis complementario para realizar el análisis semántico de la información registrada de dichas lecciones y de esta forma concluir la posibilidad de la generación de Gestión de Conocimiento Organizacional (GCO) desde la Gestión de Conocimiento Personal que ha dado cada participante. El prototipo es aplicado con datos reales de perfiles que se han configurado a través de categorías y subcategorías de lecciones aprendidas en la aplicación de Facebook y sobre estas se aplicó una técnica de procesamiento avanzado como metadatos para ser aplicados a través de técnicas de Lenguaje Natural llevando a un establecer un tablero de control de los resultados de dichos análisis.