ABSTRACT
RESUMEN La situación de violencia en Colombia ha producido dinámicas que escapan al control del Estado y dificultan la construcción de la agenda pública de las instituciones estatales, ya que estas poseen limitaciones para describir el entorno social y político que influye en el territorio. Para suplir estas limitaciones, es pertinente generar redes semánticas que describan información sobre las comunidades víctimas del conflicto armado. Lo anterior permitirá generar un insumo que las instituciones y autoridades locales puedan emplear para reconocer pilares en la formación de políticas públicas coherentes a las necesidades de cada comunidad. En el presente artículo, se expone el proceso para la generación semiautomática de una red semántica a partir del tratamiento de datos textuales. Para tal fin, se han empleado herramientas de minería de textos y técnicas de análisis multivariado. La red semántica generada es una primera aproximación para la descripción de las características del caso de estudio de la comunidad de Arauca durante los años 2013-2018.
ABSTRACT The situation of violence in Colombia has produced dynamics that are beyond the control of the State and make it difficult for state institutions to build the public agenda. These institutions have limitations to describe the social and political environment that influence the territory To overcome these limitations, it is pertinent to generate semantic networks that describe information about communities victims of the armed conflict and, thus, generate an input that local institutions and authorities can use to recognize pillars in the formation of public policies consistent with the needs of each community. In this document is presented the process for the semi-automatic generation of a semantic network from the processing of textual data, using text mining tools and multivariate analysis techniques. The semantic network generated is a first approximation for the description of the characteristics of the Arauca community during the years 2013-2018, which was selected as a case study.
RESUMO A situação de violência na Colômbia tem produzido dinâmicas que estão além do controle do Estado e dificultam a construção de uma agenda pública por parte das instituições estatais, já que estas têm limitações na descrição do ambiente social e político que influencia o território. Para superar essas limitações, é pertinente gerar redes semânticas que descrevam as informações sobre as comunidades vítimas do conflito armado. Isto permitirá gerar um input que as instituições e autoridades locais possam utilizar para reconhecer pilares na formação de políticas públicas que sejam consistentes com as necessidades de cada comunidade. Neste artigo, é apresentado o processo para a geração semiautomática de uma rede semântica baseada no processamento de dados textuais. Para isso, foram utilizadas ferramentas de mineração de texto e técnicas de análise multivariada. A rede semântica gerada é uma primeira abordagem para descrever as características do estudo de caso da comunidade Arauca durante os anos 2013-2018.
ABSTRACT
A análise de componentes principais é uma técnica de análise multivariada que tem sido usada com pouca frequência na pesquisa com plantas forrageiras. Dessa forma, o objetivo do presente trabalho foi verificar se as hipóteses já testadas de acordo com técnicas univariadas podem ser validadas por meio de análise de componentes principais. Assim, duas análises foram realizadas. Na primeira, mais de 80 por cento da variação do conjunto de dados foi explicada pelos primeiros três componentes principais, os quais relacionaram, basicamente, padrões de compensação tamanho/densidade populacional de perfilhos e discrepâncias na forma de se avaliar a forma do perfilho (relação folha: colmo ou razão área foliar: volume por perfilho). Na segunda, os três primeiros componentes principais explicaram 91,4 por cento da variação total, relacionando-se, basicamente, com o processo de economia de recursos e alocação sazonal de assimilados para diferentes estruturas como forma de garantir sobrevivência e persistência das plantas na área. Os resultados mostram a potencialidade do uso da análise de componentes principais na interpretação de dados de pesquisa com plantas forrageiras. As conclusões obtidas são semelhantes àquelas obtidas com técnicas univariadas convencionais, com a vantagem de reduzir o número de variáveis globais em alguns poucos componentes principais.
The principal component analysis is a multivariate analysis technique that has not been frequently used in the interpretation of research data on forage plants. Thus, the aim of this study was to use data already published and interpreted according to univariate analysis and verify if their hypotheses could also be validated through the principal component analysis. Two principal components analysis were performed. For the first one, the following variables were considered: tiller population density, individual tillers mass, leaf area index, leaf area/tiller volume ratio and tiller appearance and survival rates. In the first analysis more than 80 percent of of the data set variation was explained by the first three main components, which, basically, showed patterns of tiller size / density compensation mechanisms and revealed discrepancies in the way of evaluating tiller shape (leaf : stem ratio or leaf area: volume ratio per tiller). In the second analysis, the first three principal components explained 91.4 percent of the total variation, which was related basically to the process of resources economy and seasonal allocation of assimilates for different plant structures as a mean of ensuring survival and persistence of plants. The results show the potential of using the principal component analysis in the interpretation of research data on forage plants and corroborates conclusions obtained using univariate methods, with the advantage of reducing the number of global variables