Grupo de investigación centrado en el análisis de los cambios y mutaciones provocados por el proceso de digitalización en los contenidos y estructuras de los medios de comunicación y en el público. El origen del grupo es la actividad de la mayoría de sus investigadores, desde el año 2007, en el marco del "Grupo de Análisis de los Medios Digitales Valencianos" (desde 2007), que ha dado lugar a la consecución de tres proyectos de I+D (financiados por la Generalitat Valenciana y la Universitat de València) y un congreso anual (Congreso de Comunicación Digital en la Comunidad Valenciana) que comenzó a celebrarse en 2009. Producto de todo lo cual han surgido cinco monografías y un abundante número de publicaciones parciales en congresos, revistas y capítulos de libro.
Además, el grupo ha obtenido un proyecto de I+D del Plan Nacional, concedido en la convocatoria de 2013, y que abarca el período 2014-2016. El título del proyecto es el siguiente: "Los flujos de comunicación en los procesos de movilización política: medios, blogs y líderes de opinión" (referencia CSO2013-43960-R). La investigación relacionada con dicho proyecto constituye el punto neurálgico de la investigación del grupo. La investigación que se afronta en este proyecto habla, sobre todo, de influencia: de quién influye sobre quién, de qué forma, y con qué efectos. Nos centramos en los flujos por los que circula la información porque nos permitirán ver ese proceso de traslación de mensajes y combinación de agendas que intentan influir, todas ellas, sobre el espacio público. Buscamos ver cuáles son más influyentes y en qué dirección, o direcciones, se produce el flujo de transmisión de la información.
Al respecto de las motivaciones de este grupo para investigar en procesos de enseñanza y aprendizaje de música, hay que constatar que las instituciones de enseñanza musical práctica han estado apartadas de la investigación sobre procesos específicos de enseñanza y aprendizaje de la música. Esto no ha sido tanto por decisión propia o por la carencia de formación investigadora del profesorado de conservatorios españoles -que es un hecho-, sino más bien por la escasa importancia con la que los estudios de música han sido considerados en las distintas reformas del sistema educativo español hasta la LOGSE, así como por la separación tradicional entre práctica musical y la investigación, relegada la primera a los conservatorios de música y la segunda a la universidad. Es más, después de haber sido establecidas las denominadas Enseñanzas Artísticas Superiores dentro del Espacio Europeo de Enseñanza Superior, tampoco la LOE -y menos la LOMCE- han establecido mecanismos eficaces para la formación investigadora del profesorado de conservatorios de música. De ello resulta una carencia de investigación en los conservatorios y, como consecuencia, un escaso conocimiento de lo que acontece realmente en los procesos de enseñanza y aprendizaje.
Creemos que ésta es un área importantísima de experiencia en la formación de las personas, además de su importancia en la formación de músicos y profesores de música. Los miembros de este grupo de investigación tienen una trayectoria largamente consolidada en diferentes campos de la música. Así, se han realizado investigaciones sobre procesos formativos de educación musical; sobre la influencia del uso de editores de partituras en la formación de imágenes mentales sonoras en los estudiantes; sobre el efecto de presentaciones multimodales de información musical frente a presentaciones unimodales; sobre los efectos de diferentes modos de presentación de información en el aprendizaje de parámetros musicales (textura, melodía, ritmo….); sobre la creación de software específico para determinadas tareas musicales y sus efectos en el aprendizaje musical; sobre la influencia de la música en los medios de comunicación en los estereotipos del alumnado de Ed. Primaria; sobre el uso de la tecnología como mediador en el desarrollo de habilidades musicales. Todo esto se concreta en una extensa producción científica de calidad (publicaciones en revistas de impacto indexadas en JCR y Scopus) en las subdisciplinas de tecnología musical, educación musical, creatividad musical, performatividad musical y cognición musical. Asimismo, han ejecutado proyectos europeos, americanos (Organización Estados Americanos, CONICYT), nacionales (Plan Nacional i+d+i, FNEA, FONDEF-TIC-EDU (Chile), Fondo Nacional de la Cultura de Chile) y regionales (C.Valenciana, Gobierno de La Rioja, Gobierno Vasco, Junta de Andalucía). Los miembros del grupo, han dirigido tesis doctorales y trabajos relacionados con los campos mencionados, incluyendo los trabajos derivados de la capacidad formativa de los grupos ejecutores de proyectos i+d.
Las líneas del grupo están relacionadas con procesos formativos del profesorado de educación musical; procesos de educación musical en contextos no formales; procesos de dinamización en proyectos socioeducativos a través de la música; Tecnología en la educación musical; Diseño de software para la educación musical;Interacción Ciencia-Arte;Performatividad y creación musicales.
Los másters y programas de postgrado y de doctorado en los que han participado los miembros de este grupo son: Curso Postgrado de especialización musical: ENSENYAMENT MUSICAL MIJANÇANT L'ORDINADOR (UPV-GVA); curso Postgrado universitario de Especialización musical: INFORMÁTICA MUSICAL (Xunta Galicia-U. de A Coruña); curso Postgrado universitario de Especialización musical: LENGUAJE MUSICAL Y EDUCACIÓN AUDITIVA (Gobierno de La Rioja-U. de La Rioja); curso Postgrado universitario de Especialización musical: DIDÁCTICA DE LA EXPRESIÓN MUSICAL (Diputación Gral. de Aragón); curso de doctorado: RECURSOS PARA LA FORMACIÓN Y EL CAMBIO. ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS E INNOVADORAS dentro del programa de Doctorado del Departamento de Ciencias Humanas de la Universidad de La Rioja; I Experto Universitario en DISEÑO Y CREACIÓN DE ENTORNOS VIRTUALES DE FORMACIÓN (2004-05. U. de Málaga); II Experto Universitario de Diseño y Creación de Entornos Virtuales de Formación (2005-06. U. de Málaga); III Curso de Experto Universitario en Métodos y Recursos de Educación Musical (2005. u. de La Laguna); Programa de Doctorado Métodos de Investigación e Innovación Educativa (2005. U. de Málaga); I máster Nuevas Tecnologías Aplicadas a la Educación (U. de Málaga); IV Curso de Experto Universitario en Métodos y Recursos de Educación Musical (2006. u. de La Laguna); II máster Nuevas tecnologías aplicadas a la educación (U. de Málaga); IV Experto en Entornos Virtuales de Teleformación (U. de Málaga); Master en Pedagogía Musical (2009. U. de Valencia); Master en Investigación en Didácticas Específicas (Universidad de Valencia. Ediciones 2010 hasta la actualidad); Doctorado en Didácticas Específicas (U. de Valencia. Desde 2010 hasta la actualidad); Máster de Investigación en Desarrollo de las Capacidades Musicales (2010. U. Pública de Navarra); Curso de doctorado Tecnología y Procesos de Aprendizaje Musical (U. Nacional Autónoma de México. 2011); Máster de Investigación en Desarrollo de las Capacidades Musicales (2011. U. Pública de Navarra); Programa de Maestría y Doctorado en Música. Curso Tecnología y Procesos de Aprendizaje Musical. (U. Nacional Autónoma de México. 2012); Máster de Investigación en Desarrollo de las Capacidades Musicales (2012. U. Pública de Navarra); Master Profesorado Ed. Secundaria (U. de Valencia. Varias ediciones hasta la actualidad).
Se trata de la aplicación de técnicas de trabajo y recuperación de las lesiones músculo-esqueléticas mediante del uso de metodología científica y manejo tecnológico y estadístico moderno y actualizado. En este grupo se encuentran expertos de los ámbitos de fisioterapia, educación física, ingeniería electrónica, físicos y expertos en salud pública. Se estudiará el comportamiento de tendón y músculo por medio de la valoración antropométrica, estudio de sangre y genética, ecografía y dinamometría por medio de análisis estadístico de redes neuronales y mapas organizados.
La actividad investigadora del grupo se centra en el diseño de la instrumentación y medida para sistemas detectores de radiación. Concretamente, el grupo aplica la investigación en dos campos científico-técnicos: la física nuclear experimental (experimentos AGATA, NEDA y TRACE correspondientes a sendas colaboraciones europeas) y la física médica hospitalaria (colaboraciones con el Hospital La Fe, Servicio de Radiofísica, y empresas del sector, concretamente de radioterapia y dosimetría).
En cuanto a la actividad en física nuclear experimental (actividad mayoritaria del grupo), el grupo tiene una amplia experiencia en el diseño de la instrumentación electrónica para experimentos de física nuclear (originariamente en experimentos de física experimental de partículas desarrollados al CERN, concretamente en los experimentos DELPHI / LEP y ATLAS / LHC) y participa, de forma ininterrumpida en el Programa Nacional de Física de Partículas y Aceleradores.
En cuanto a la actividad en física médica (actividad más reciente), el grupo colabora actualmente con el centro hospitalario La Fe (a través de la Unidad Mixta de Investigación IRIMED IIS La Fe-UV, así como con empresas europeas líderes en radioterapia intraoperatoria y en dosimetría. De forma paralela a estas dos actividades investigadoras, el grupo ha transferido tecnología al sector productivo valenciano, a través de colaboraciones con empresas.
Como consecuencia de la investigación desarrollada en el seno del grupo, algunos de sus miembros son coautores de más de 100 artículos indexados, además de ser coautores de 2 patentes en explotación y haber publicado varios capítulos de libro en importantes editoriales norteamericanas.
IDAL tiene como principal objetivo el estudio y aplicación de métodos inteligentes de análisis de datos para el reconocimiento de patrones, con aplicaciones en problemas de predicción, clasificación o determinación de tendencias.
Sus miembros aplican, a grandes bases de datos, métodos estadísticos clásicos y técnicas de aprendizaje automático: contraste de hipótesis, modelos lineales, selección y extracción de características más relevantes, redes neuronales, algoritmos de clustering, árboles de decisión, máquinas de vectores soporte, modelos gráficos probabilísticos, visualización por manifolds, lógica borrosa, aprendizaje reforzado, etc.
El fin último de la aplicación de estos métodos es la generación de modelos matemáticos que permitan la optimización de procesos y recursos, así como llegar a la toma de decisiones óptimas. Un claro ejemplo de lo comentado es el área de salud, donde IDAL ha desarrollado aplicaciones de ayuda a la decisión clínica basadas en el análisis de datos. Estas aplicaciones permiten mejorar la calidad de vida del paciente (estableciendo pautas de actuación clínica óptimas) al tiempo que reducen costes en el gasto sanitario.
Complementando este conocimiento, el grupo tiene una amplia experiencia en el procesado de señales (análisis espectral, filtrado digital, procesado adaptativo, etc.) por su trabajo de más de 10 años en el procesado de bioseñales (ECG y EEG principalmente). Con todo este background IDAL es capaz de analizar un amplio abanico de datos y señales. Este hecho queda refrendado por el gran número de contratos tanto privados como públicos que ha desarrollado en diferentes áreas del conocimiento. Además, la mayor parte de los trabajos prácticos realizados se han reflejado en importantes publicaciones científicas con altos parámetros de impacto y en un gran número de comunicaciones a congresos internacionales dentro del área de análisis de datos.
Entre las aplicaciones desarrolladas, (fuera del área de salud ya comentadas) se encuentran, entre otras, las siguientes: recomendadores web, modelos para la administración óptima de incentivos con el fin de fidelizar clientes, recomendadores de calzado basados en medidas, y otros trabajos de consultoría de análisis de datos. Además de su vertiente práctica IDAL, desarrolla nuevos algoritmos de análisis de datos mejorando las prestaciones de los existentes. Este trabajo de investigación se refleja también en una amplia difusión en forma de diferentes publicaciones en revistas de impacto y congresos relevantes para la comunidad científica del análisis de datos.
El grupo de investigación ISP, http://isp.uv.es, tiene una larga tradición en el análisis estadístico de datos procedentes de sistemas de imágenes. Estas mediciones dependen de las propiedades de las escenas y de la física del proceso de obtención de imágenes, y su relevancia depende del observador (natural o artificial) que vaya a analizar los datos. Nuestro enfoque diferenciado del procesamiento de señales, imágenes y visión combina la teoría del aprendizaje automático con la comprensión de la física subyacente y la visión biológica. Las aplicaciones se centran principalmente en la teledetección óptica y la neurociencia visual computacional. La inferencia estadística empírica, también conocida como aprendizaje automático, es un campo de la informática interesado en hacer predicciones y modelos a partir de observaciones y datos sensoriales. Las herramientas de procesamiento de información en el aprendizaje automático son fundamentales para entender la función de las redes neuronales naturales involucradas en la visión biológica, así como para hacer inferencias en sistemas de redes dinámicos complejos, como la biosfera, la atmósfera y los ecosistemas terrestres.
Los problemas de la neurociencia visual y de las geociencias basadas en la teledetección requieren herramientas matemáticas similares. Por ejemplo, ambos campos científicos se enfrentan a problemas de inversión y comprensión de modelos. En ambos casos, se tiene un complejo modelo directo que es difícil de invertir (para extraer información), ya sea porque no es analíticamente invertible (indeterminado) o porque las mediciones (o respuestas) son ruidosas por naturaleza. En la teledetección, el modelo directo es el proceso de obtención de imágenes dadas ciertas condiciones de estado en la superficie y la atmósfera. En la neurociencia visual, el modelo directo incluye lo que se conoce en la vía neuronal desde la retina hasta las diferentes regiones de la corteza visual. La inversión de estos modelos es clave para hacer inferencias cuantitativas y significativas sobre el sistema subyacente que generó los datos observados. Más allá de esta evaluación cuantitativa, también es obligatoria una interpretación cualitativa de los modelos propuestos. La comprensión cualitativa es más difícil que la predicción, y la inferencia causal a partir de datos empíricos es el terreno de juego común tanto en geociencia como en neurociencia. Las observaciones y grabaciones simultáneas de un fenómeno dan lugar a señales multidimensionales que pueden mostrar una fuerte correlación estadística entre los componentes. Sin embargo, la correlación no es suficiente para establecer relaciones de causa-consecuencia. Esto es clave a la hora de analizar la activación y la inhibición en la comunicación entre las diferentes regiones del cerebro, y también es de suma importancia para estudiar las causas, los efectos y los factores de confusión de las variables climáticas esenciales para la detección y atribución en la ciencia del clima. Por último, otro paralelismo es el análisis de los grandes datos visuales: las imágenes hiperespectrales adquiridas por los sensores satelitales actuales y futuros plantean un problema de procesamiento de la información de grandes datos de forma similar al del cerebro visual. La adaptación, el reconocimiento de patrones, la inferencia y la toma de decisiones en el cerebro pueden ser bastante inspiradores para el análisis de imágenes de teledetección.
Por ello, el grupo se organiza en una rama de investigación teórica (A) y otra más aplicada (B). El núcleo de aprendizaje automático teórico aborda la inversión de modelos, la interpretación, la inferencia causal a partir de datos empíricos y la inclusión de restricciones físicas y conocimientos previos en grandes datos visuales. Las líneas de investigación aplicadas se dedican a aplicar y adaptar los desarrollos teóricos para la teledetección, las geociencias y la neurociencia visual. En aras de la simplicidad, hemos agrupado estas actividades en cinco líneas de investigación conceptuales: aprendizaje automático, neurociencia visual, procesamiento de imágenes, teledetección y procesamiento de grandes datos.
El Grupo de Procesado y Diseño Digitales de la Universitat de València centra su investigación en el procesado digital de la señal y la aplicación de técnicas de tratamiento digital en campos tales como la Ingeniería Biomédica, sistemas industriales y arquitecturas hardware para la implementación de algoritmos en tiempo real.
El equipo trabaja en cuatro líneas de investigación principales, relacionadas y a la vez complementarias:
- Técnicas de Reconocimiento de Patrones y Visión por Computador, y sus aplicaciones a diversos problemas, principalmente en la búsqueda de imágenes basada en el contenido, el aprendizaje de distancias y la detección de emociones a partir se secuencias de video.
- Procesamiento de diferentes tipos de señales, especialmente las de audio y video. Los trabajos del grupo en esta línea incluyen la captura, análisis y síntesis de señales acústicas, así como el análisis de señales de video, enlazando con la línea de Visión por Computador.
- Diseño de Sistemas de Tutorización Inteligente (STI), dotándoles de capacidad afectiva. Parte de los resultados obtenidos a partir de la primera y segunda líneas de trabajo, se utilizan para detectar emociones a partir de vídeos capturados mediante hardware de bajo coste, usando técnicas propias del campo del Procesamiento de la Señal y la Visión por Computador.
- Sistemas de computación de altas prestaciones y disponibilidad, que proporcionan una herramienta fundamental en todos los campos anteriormente mencionados (reconocimiento de patrones, sistemas inteligentes y procesamiento de señal), proporcionando la potencia necesaria en tiempo real cuando ésta es un requisito en las áreas de aplicación; o cuando existen requisitos de alta disponibilidad de los sistemas. En este sentido, las últimas tendencias se centran en los sistemas distribuidos, el manejo de grandes cantidades de información (Big Data) y la llamada computación en la "nube", siendo éstos aspectos fundamentales de investigación en el contexto de la investigación del grupo.
