Desarrollo de una herramienta inteligente con técnicas de aprendizaje automático para la aplicación de entrevistas de trabajo.

Adriana Mansilla Hermosillo

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/9346

Registro completo de metadatos

Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.rights.license	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	es_ES
dc.creator	Adriana Mansilla Hermosillo	es_ES
dc.date	2019-04-13	-
dc.date.accessioned	2023-09-28T16:51:13Z	-
dc.date.available	2023-09-28T16:51:13Z	-
dc.date.issued	2019-04-13	-
dc.identifier.uri	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/9346	-
dc.description	Hoy en día el Internet contiene una cantidad impresionante de material útil para explotar por medio de la minería de personalidad, sin embargo, muchas compañías no aprovechan la información que los candidatos tienen de sí mismos en línea y utilizan pruebas psicométricas tradicionales, que, si bien pueden determinar ciertos rasgos de la personalidad de los candidatos, los resultados de estas tienden a estar sesgados por la impresión que los candidatos quieren dar al empleador. El objetivo de esta investigación consiste en desarrollar una herramienta de aprendizaje automático que pueda ser utilizada para predecir la personalidad de un candidato basándose en el contenido escrito que se encuentra en sus redes sociales. Para evaluar la precisión de la herramienta se les pidió a los candidatos que participaron en esta investigación realizar la prueba de personalidad de Myers-Briggs de manera tradicional y después se compararon los resultados de los participantes y se compararon contra los resultados obtenidos por el clasificador automático. Para evaluar el desempeño de la herramienta se realizaron una serie de pruebas con las métricas más importantes como exactitud, precisión, y exhaustividad. Como resultado se obtuvo un mayor grado de exactitud con el clasificador basado en el algoritmo de bosque aleatorio, ya que, este logro un 69.0% de exactitud promedio además de obtener las mejores métricas.	es_ES
dc.format	Adobe PDF	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.publisher	Informática	es_ES
dc.relation.requires	Si	es_ES
dc.rights	Acceso Abierto	es_ES
dc.subject	Ingeniería y Tecnología	es_ES
dc.subject	Matemáticas	es_ES
dc.subject	Ciencia de los Ordenadores	es_ES
dc.title	Desarrollo de una herramienta inteligente con técnicas de aprendizaje automático para la aplicación de entrevistas de trabajo.	es_ES
dc.type	Tesis de maestría	es_ES
dc.degree.name	Maestría en Ciencias de la Computación	es_ES
dc.degree.department	Facultad de Informática	es_ES
dc.degree.level	Maestría	es_ES
Aparece en:	Maestría en Ciencias de la Computación

Ficheros en este ítem:

Fichero	Descripción	Tamaño	Formato
IFMAC-197414.pdf		935.85 kB	Adobe PDF	Visualizar/Abrir

Mostrar el registro sencillo del ítem