Abdul Aziz defenderá su tesis doctoral, titulada “Promoting Inclusiveness in Open Government Data Portals through Feedback Mechanisms”, el viernes 19 de diciembre de 2025, a las 10:00 horas en el Seminario del Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas, ubicado en el Edificio Ada Byron.
La investigación de Abdul Aziz ha sido supervisada por el Dr. Francisco J. López-Pellicer y el Dr. Javier Nogueras-Iso y aborda la promoción de la inclusividad en portales de datos abiertos gubernamentales mediante mecanismos de retroalimentación.
Resumen:
El objetivo principal de esta tesis es investigar metodologías que contribuyan a mejorar la inclusividad de los portales de datos abiertos gubernamentales mediante el incremento de la capacidad de descubrimiento de los datos y el fomento de una interacción significativa entre distintos grupos de interés, tales como ciudadanos, desarrolladores, investigadores y organizaciones gubernamentales. Por un lado, los portales de datos abiertos deben facilitar el descubrimiento sencillo de los recursos de interés para los diferentes actores. Por otro lado, deben favorecer la interacción con los usuarios cuando los recursos o servicios disponibles no se ajusten plenamente a sus necesidades.
Este trabajo se guía por cuatro preguntas de investigación: ¿Qué enfoques impulsados por los publicadores pueden desarrollarse para potenciar la inclusividad de los portales de datos abiertos gubernamentales?; ¿Cómo puede mejorarse dicha inclusividad desde el diseño del back-end, mediante una adecuada curación y anotación de los conjuntos de datos?; ¿Qué enfoques impulsados por los usuarios pueden fomentar una mayor inclusividad en los portales de datos abiertos gubernamentales?; y ¿Cómo podemos transformar a los usuarios en los principales protagonistas de los ecosistemas de datos abiertos?
Esta tesis doctoral aporta nuevos enfoques a la investigación en datos abiertos mediante la introducción de: (i) un marco para la anotación temática automatizada de los datos orientado a mejorar la capacidad de descubrimiento de los datos; (ii) un modelo conceptual de mecanismo de retroalimentación que promueve la interacción bidireccional entre los usuarios y los publicadores de datos; y (iii) un método para capturar y analizar la retroalimentación de los usuarios a través de las redes sociales con el fin de comprender los patrones de participación.
Enlaces:
· https://i3a.unizar.es/es/investigadores/abdul-aziz
· https://iaaa.es/staff/fjlopez/
