https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/issue/feedInnovación y Software2024-04-04T09:59:33-05:00Revista Innovación y Softwarefacin.innosoft@ulasalle.edu.peOpen Journal Systems<p>Revista científica, con sistema de arbitraje por pares académicos, especializada en Ciencia de la Computación e Informática. Es publicada por la <a title="Universidad La Salle" href="http://www.ulasalle.edu.pe" target="_blank" rel="noopener">Universidad La Salle</a> de Arequipa, con periodicidad semestral y acepta el envío de artículos durante todo el año. Actualmente, la revista está indexada/registrada en: Google Scholar, ResearchBib, OpenAIRE, CiteFactor, BASE, DRJI, ICI World of Journals, Scientific Indexing Services entre otras bases de datos. ISSN: 2708-0927. ISSN-e: 2708-0935. </p>https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/116Diseño, Construcción y Pruebas de una Estación Terrena de Bajo Costo para CubeSat con Tecnología IoT-LoRa 2024-04-04T09:59:33-05:00Gary Fernando Flores Cadenagary.flores@epn.edu.ecPablo Aníbal Lupera Morillopablo.lupera@epn.edu.ecDarwin Antonio Menadarwin.mena@epn.edu.ecDavid Benalcazar Rojasdavid.benalcazar@epn.edu.ecHenry Paul Llumiquinga Loyahenry.llumiquinga@epn.edu.ecSantiago Sandobalin Guamansantiago.sandobaling@epn.edu.ecEricson Daniel Lopez Izurietaericsson.lopez@epn.edu.ec<p>En esta investigación se presenta el diseño y construcción de una estación terrena de bajo costo, compuestas por una antena Yagi, Amplificador de bajo ruido (LNA) y un nodo receptor LoRa que permite recepción de señales de CubeSats basadas en tecnología LoRa, para lo cual se emplearon conceptos de diseño general de antenas y amplificadores electrónicos y se comprobó el diseño mediante pruebas de laboratorio de características eléctricas, radiación de señal y respuesta en frecuencia con lo que se pudo recibir datos de telemetría de los satélites CubeSat LoRa.</p>2024-03-30T00:00:00-05:00Derechos de autor 2024 Innovación y Softwarehttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/119Reconocimiento y clasificación de comentarios de productos de Amazon2024-04-04T09:59:26-05:00Luisfelipe Rodrigo Mamani Arosquipalmamania@ulasalle.edu.peFrank Jhoseph Duarte Orurofduarteo@ulasalle.edu.pe<p>El flujo de información surge día a día mediante internet de manera continua gracias a las constantes interacciones presentes entre los usuarios, estas interacciones se presentan en comentarios que pueden ser positivos o negativos. Esto puede ayudar mucho al servicio que ofrece Amazon en sus productos para poder comprender si esta´ en buen estado o no, para que sus usuarios de la plataforma se puedan convencer al momento de comprar un producto, y es que, si estos son un gran número, un análisis hecho por una sola persona no es suficiente. Para ello es necesario el uso de herramientas que operan con grandes cantidades de datos como (nombre del procesamiento de datos), que es un modelo que ayuda al análisis de clasificación de comentarios basados en lo que expresan los usuarios. En este trabajo se usará´ este modelo para la clasificación de comentarios de productos de Amazon, valorando estos comentarios según su descripción. Se harán además uso de métricas y de sugerencias futuras para la propuesta mencionada en este trabajo. El análisis de los comentarios ayudara´ a entender cómo es que las personas clasifican estas diferentes situaciones de su vida cotidiana. Los datos de las redes sociales se utilizan durante todo el proceso de análisis y clasificación, que consiste en datos de texto. Utilizando las redes sociales, se puede monitorizar o analizar los comentarios. En este trabajo de investigación clasificaremos los datos de los comentarios que se realizan en Amazon relativos a su calificación en cada comentario.</p>2024-03-30T00:00:00-05:00Derechos de autor 2024 Innovación y Softwarehttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/125Análisis de sentimiento en Twitter en relación a la tecnología IA para generación de imágenes2024-04-04T09:59:11-05:00Antony Pyero Rosales Espinoza2015101350@ucss.edu.peJuan Carlos Gonzales Suarezjgonzaless@ucss.edu.pe<p>El avance en la tecnología de inteligencia artificial (IA) ha llevado a mejoras significativas en la generación de imágenes en términos de velocidad y calidad. Sin embargo, se ha generado preocupación e incertidumbre entre los artistas, quienes temen ser reemplazados por la IA en su campo de trabajo. En este contexto, se tuvo como objetivo el análisis de los Tweets donde se define el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la adopción de tecnologías de generación de imágenes. Para ello, se llevó a cabo la recopilación, creación y evaluación de una red neuronal convolucional que clasifique los datos según un análisis de sentimiento entre positivo y negativo. Finalmente, la investigación se determinó la tasa de pérdida de un 63%, la precisión con un 61% y la curva ROC alrededor de un 64% de una red neuronal convolucional para la predicción de Tweets.</p>2024-03-30T00:00:00-05:00Derechos de autor 2024 Innovación y Softwarehttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/124Clasificador de Comentarios Toxicos en los Videojuegos2024-04-04T09:59:16-05:00Luis Fernando Luque Nietolluquen@ulasalle.edu.peElmerson Ramith Portugal Carpioeportugalc@ulasalle.edu.pe<p>La toxicidad puede tener un gran impacto en el compromiso y la satisfacción del jugador. Se trata de un fenómeno complejo que tiene causas y consecuencias diversas. Entre las causas más comunes se encuentran la anonimidad, la competitividad y la frustración. Las consecuencias pueden ser graves, como el acoso, el abandono del juego y el daño psicológico. Las empresas de juegos están trabajando para encontrar formas de abordar las formas de toxicidad en sus plataformas. Una de las interacciones más comunes con la toxicidad se produce en las ventanas de chat o en los sistemas de mensajería del juego. El trabajo propuesto es sacar algunos mensajes de chat que se dan en estos “lobby” o sacarlos de internet para así poder clasificarlos y determinar si el jugador que escribió en el chat cometió una infracción y dependiendo de la categoría tomar acciones en el caso.</p>2024-03-30T00:00:00-05:00Derechos de autor 2024 Innovación y Softwarehttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/123Clasificación de comentarios suicidas en Reddit2024-04-04T09:59:19-05:00Aron Josue Hurtado Cruzahurtadoc@ulasalle.edu.peIsabel Karina Ttito Camposittitoc@ulasalle.edu.pe<p>El proyecto se enfoca en el desarrollo de un algoritmo de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés) diseñado para detectar comentarios suicidas en la plataforma Reddit y posteriormente realizar un análisis de sentimientos negativos con el propósito de brindar apoyo a los usuarios que puedan encontrarse en riesgo de suicidio. Para lograr este objetivo, el proyecto combina conceptos y técnicas de inteligencia artificial, procesamiento de lenguaje natural y psicología/psiquiatría. Para evaluar la eficiencia del proyecto aplicamos la métrica F1 obteniendo un resultado bastante aceptable respecto a una clasificación textual.</p>2024-03-30T00:00:00-05:00Derechos de autor 2024 Innovación y Softwarehttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/117Clasificador de Reseñas de Videojuegos de la Plataforma Steam2024-04-04T09:59:30-05:00Luis Alberto Gonzáles Uscalgonzalesu@ulasalle.edu.peKevin Joel Linares Salinasklinaress@ulasalle.edu.peJose Alfredo Pinto Villamarjpintov@ulasalle.edu.pe<p>Este documento utiliza un dataset ofrecido por la comunidad de Steam, el cual recopila m´as de 37 millones<br>de recomendaciones de usuarios de distintos videojuegos, estos datos datos est´an cuidadosamente limpiados<br>y preprocesados, y todos ellos son provenientes de la Steam Store, la cual es una plataforma de contenido<br>descargable de videojuegos en l´ınea. Lo que se har´a con este dataset ser´a un an´alisis de comentarios de cada<br>usuario de la Steam Store con la finalidad de clasificar emociones, tanto negativas como positivas. El dataset<br>est´a constituido por tres conjuntos de datos, donde utilizaremos solo las recomendaciones para realizar este<br>trabajo.</p>2024-03-30T00:00:00-05:00Derechos de autor 2024 Innovación y Softwarehttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/156Concientización sobre la obesidad en Latinoamérica en los centros de salud utilizando un árbol de decisión2024-04-04T09:59:01-05:00Diego Moises Chuctaya Ruizdchuctayar@unsa.edu.peLuis Pablo Condori Villalbalcondorivill@unsa.edu.peGilbert Wil Ramos Ticonagramosti@unsa.edu.peEsteba Cruz Santos Adilsonsestebac@unsa.edu.pe<p>El presente documento busca concientizar acerca de la obesidad localizada en Latinoamérica y sus centros de salud, incitando a reducir la obesidad en la población, tomando como herramienta un software que a partir de los datos tomados en la investigación pueda determinar los niveles de obesidad en un paciente utilizando técnicas relacionadas a la Inteligencia Artificial donde el modelo aplicado a los datos se puede observar cuales son las personas con un mayor grado de obesidad y analizar sus respectivas causas.</p>2024-03-30T00:00:00-05:00Derechos de autor 2024 Innovación y Softwarehttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/120Clasificación de comentarios de Android usando BERT2024-04-04T09:59:23-05:00Susana Rosa Elizabeth Mansilla Anccosmansillaa@ulasalle.edu.peMarcelo Antony Pérez Treviñosmperezt@ulasalle.edu.pe<p>Este proyecto se centra en desarrollar una herramienta de análisis de texto basada en NLP para evaluar comentarios de usuarios de aplicaciones Android, específicamente recopilados de F-Droid. La falta de una solución automatizada para analizar y entender estas opiniones, clasificándolas en tópicos específicos, motiva la investigación. El objetivo es proporcionar a desarrolladores, usuarios y analistas de datos una visión detallada de las preferencias y percepciones de los usuarios. Utilizando conjuntos de datos en inglés entre 2014 y 2017, la propuesta se implementa en Python con la librería Pandas. Se emplea el modelo BERT para la clasificación, con un enfoque específico en la comparación de diferentes modelos. La interfaz gráfica se construye en Visual Studio, permitiendo a los usuarios ingresar comentarios y obtener clasificaciones de tópicos, junto con visualizaciones de nubes de palabras.</p>2024-03-30T00:00:00-05:00Derechos de autor 2024 Innovación y Softwarehttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/157IA evaluadora de manos de poker2024-04-04T09:58:57-05:00Estith Bryan Vargas Quispeevargasq@unsa.edu.peEybert Macedo Pillcoemacedop@unsa.edu.peJuan Carlos Quispe Ttitojquispett@unsa.edu.peJose Miguel Cano Vilcapazajcanov@unsa.edu.pe<p>Nuestro objetivo es la predicción de manos de poker, la probabilidad de que pueda sacar una buena mano cuando se hace 5 robos de una baraja de poker de 52 cartas, aplicamos la redes neuronales para realizar dicha predicción conjunto con diferentes librerías que ayudan a que el proceso sea más simplificado y los resultados sean más fiables, por lo tanto en el uso de esta metodología logramos obtener un average de 97% en la mayoría de los casos con una desviación de 2.5% lo cual consideramos aceptable debido a la cantidad muy desbalanceada de los datos de este dataset, por lo tanto este método de inteligencia artificial nos sirve para predecir nuevas manos y tomar mejores decisiones conforme te encuentres en una situación del juego.</p>2024-03-30T00:00:00-05:00Derechos de autor 2024 Innovación y Softwarehttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/147Sistema Web para mejorar la gestión comercial y de talento humano utilizando la metodología Scrum2024-04-04T09:59:04-05:00Maricielo Estefany Caciano Arroyot513300120@unitru.edu.peAntony Fernando Vasquez Cabrerat013300420@unitru.edu.peJuan Pedro Santos Fernándezjsantos@unitru.edu.peLuis Enrrique Boy Chavillboy@unitru.edu.peJuan Luis Córdova Oterojcordovao@unitru.edu.pe<p>Este estudio se enfocó en implementar un Sistema Web para desarrollar la administración de talento humano y comercial en un supermercado, empleando la metodología Scrum. Se integraron sistemas de ventas y recursos humanos para optimizar la percepción del cliente y los resultados económicos, destacándose la eficacia de Scrum en casos prácticos, como la implementación de un sistema de ventas en línea para MIPYMES ocasionado por la crisis de salud originada por la propagación del COVID-19. Los resultados económicos, respaldados por indicadores clave como VAN, B/C y TIR, fortalecieron la viabilidad del proyecto. El sistema se estructuró en tres Sprints, cada uno enfocado en etapas específicas, utilizando el framework Laravel y pruebas de rendimiento con JMeter, además la fase de desarrollo incluyó la codificación de todas las actividades planificadas. En conclusión, este sistema promete ser altamente beneficioso para mejorar la gestión de talento humano y de ventas. La eficacia de la implementación se respalda mediante pruebas de rendimiento, evidenciando su capacidad para gestionar un considerable volumen de solicitudes. La factibilidad financiera, respaldada por indicadores positivos, junto con un enfoque ágil, promete mejorar significativamente la operación y competitividad de un supermercado.</p>2024-03-30T00:00:00-05:00Derechos de autor 2024 Innovación y Softwarehttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/158Aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial para la diferenciación del nivel socioeconómico2024-04-04T09:58:53-05:00Crhistian Ziegler Pacori Paucarcpacori@unsa.edu.peMoises Enrique Mayta Condorimmaytac@unsa.edu.peLuis Fernando Quispe Sanomamanilquispesan@unsa.edu.peDiego Gustavo Montana Neyradmontanan@unsa.edu.pe<p>En este proyecto se hace una diferenciación entre personas a travez de diferentes parametros como edad,sexo,nivel educativo entre otros,para tratar de calcular a cuanto podria asender su salario. Este problema es importante a resolver por que así una persona podría predecir su futuros ingresos a través de las decisiones que tomaría en el presente, como por ejemplo hasta qué grado de educación debe recibir y cuando ya comenzar a trabajar para obtener experiencia. Nuestro procedimiento para resolver este problema han sido dos análisis estadísticos ,el primero regresión lineal y un árbol de decisión para poder hacer una comparativa entre estos, las hemos probado usando herramientas como Colab (Python) y un dataset. Nuestra población de nuestro trabajo fue de 32000 registros (filas).Los resultados fueron que a través del árbol de decisión hubo una precisión de 0.879 y un accuracy de 0.817 .Y con respecto a la regresión logística obtuvimos una precisión de 0.80 cuando para el sueldo <=50K y 0.72 cuando el sueldo es >50K, el accuracy obtenido es de 0.7912. Dando por conclusión que entre estas dos herramientas nos quedamos con el Árbol de decisión.</p>2024-03-30T00:00:00-05:00Derechos de autor 2024 Innovación y Softwarehttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/130Explorando los Principales Atributos de Blockchain para la protección de Datos médicos: Una Revisión Sistemática2024-04-04T09:59:08-05:00Anderson Jhanyx Reyes Riverosajreyesr@unitru.edu.peJean Marco Cárdenas Iglesiasjcardenasi@unitru.edu.peAlberto Carlos Mendoza de los Santosamendozad@unitru.edu.pe<p>Este artículo aborda la protección de datos médicos en sistemas de información médica, centrándose en la creciente adopción de registros médicos electrónicos (EHR). Reconoce los desafíos de seguridad inherentes a los sistemas centralizados y aboga por un intercambio seguro de datos médicos. La metodología sigue los principios de la declaración PRISMA, utilizando motores de búsqueda como SCOPUS, PUBMED e IEEE XPLORE para identificar 20 documentos relevantes. Estos documentos se centran en atributos clave de la tecnología Blockchain: control de acceso, privacidad de datos, seguridad de datos y encriptación. Los resultados indican que el control de acceso es el atributo más recurrente, seguido por la privacidad de datos, seguridad de datos y encriptación. La discusión resalta la aplicabilidad práctica de estos atributos, mejorando la confianza del paciente y la eficiencia del flujo de trabajo médico. Las conclusiones afirman la relevancia de la Blockchain en la protección de datos médicos, señalando oportunidades para investigaciones futuras, especialmente en entornos de salud menos desarrollados. El estudio proporciona un marco integral para profesionales de la salud y desarrolladores, subrayando la necesidad de una mayor aplicación y exploración de estrategias de implementación mediante casos de estudio específicos. En resumen, la revisión sistemática aporta de manera significativa al conocimiento y aplicación de blockchain en la gestión segura de la información médica a nivel global. Destaca la importancia de atributos clave de blockchain en la mejora de la seguridad, privacidad e integridad de los datos médicos, ofreciendo una perspectiva completa para profesionales y desarrolladores interesados en este ámbito.</p>2024-03-30T00:00:00-05:00Derechos de autor 2024 Innovación y Software