Clusterización de animes para clasificación automática y configuración de demografías - Julio Cesar Valente Ferreira; Thiago Ribeiro Furtado; Rafael Dirques David Regis; Gabriela Rodrigues Diniz; Paula Gonçalves; Vitor Pedro da Silva Castelo Tavares (Cuadernos.info)
La industria cultural asumió mayor relevancia como sistema productivo y amplió su cuota de mercado con distintas formas de recepción, transmisión y comunicación con el público, con un creciente uso de los llamados algoritmos de clasificación, recomendación y manipulación de datos procesados en masa, que no requieren sistemas ciber-físicos para la catalogación ni una retroalimentación constante de todas las partes involucradas. En este sentido, este trabajo propone una metodología para apoyar la clasificación y creación de grupos correspondientes de forma automática de obras y producciones culturales de determinados segmentos mediante técnicas de Robot Process Automation (RPA) para extraer, primeramente, datos públicos creados por fans de determinados segmentos culturales, y Latent Dirichlet Allocation (LDA), para la agrupación de estos trabajos a partir de los datos de los términos extraídos por RPA. Como caso de estudio para se observó específicamente el mercado de animes, definido como un producto cultural originariamente japonés con un fuerte compromiso y apoyo de los fans y alta escala de producción anual, sustentado en datos obtenidos de dos bases de datos de carácter público construidos en colaboración por fans: MyAnimeList y AniDB. La aplicación de la metodología propuesta permitió la clasificación automática de animes, agrupándolos en temas que permiten proponer una nueva demografía de obras de este género diferente de la actual, proporcionando un mayor nivel de detalle y permitiendo contemplar la expansión de temas nuevos.