Desarrollo de un sistema web para la generación automática de revisión de literatura, aplicando técnicas de inteligencia artificial

Abstract

Actualmente, la revisión de bases de datos bibliográficas en la comunidad científica y/o educativa es un proceso arduo que conlleva mucho tiempo y esfuerzo por parte del investigador, por ello muchas investigaciones tienden a tener bajo impacto, ya que poseen información poco relevante o deficiente. Para mitigar esto es muy importante identificar la información existente en la literatura que pueda contribuir para el desarrollo y éxito de cualquier investigación de calidad. El presente trabajo de titulación tiene como objetivo el desarrollo de una aplicación web que permita automatizar parte del proceso que se realiza en una revisión de literatura, enfocado principalmente en la generación de una matriz de conceptos a partir de artículos implementando técnicas de inteligencia artificial. Como primera parte se realizó una revisión bibliográfica referente al procesamiento y análisis de texto con el uso de inteligencia artificial, así como también algunos métodos que se podían utilizar para dar solución al problema. Previo al desarrollo del sistema se configuró el entorno de trabajo, en donde se usó Python como lenguaje de programación con el framework Flask, como motor de base de datos se utilizó MySQL y el IDE de Visual Studio Code. Para el desarrollo de la aplicación usamos la metodología Scrum, para lo cual se definió los roles, las historias de usuario y se planificó los distintos sprints hasta terminar con el desarrollo. Para la validación del sistema en general se aplicó una encuesta basada en el modelo de éxito de los sistemas de información planteado por Delone y MacLen en donde se evalúa la calidad del sistema, calidad de la información, calidad del servicio, uso, intención de uso, satisfacción de uso y los beneficios netos, de lo cual se obtuvo respuestas positivas con respecto al sistema.