LinDaFIX - Linked Data for Fighting Inequality in Complex Societies

noescert
Descripció 

Aquest projecte té com a objectiu proposar un conjunt d'eines que facilitin la integració, l'enriquiment i l'anàlisi de les dades facilitades pel Departament de Benestar Social de l'Ajuntament de Barcelona. El nostre enfocament es basa en tecnologies semàntiques, en el raonament i en l’aprenentatge automàtics per tal de creuar les diferents fonts d’informació i descobrir relacions que indiquen probabilísticament quines són les persones en risc de pobresa i d’exclusió social.


Les principals tasques de desenvolupament corresponen als nostres principals objectius concrets: (1) un model semàntic que reflecteixi els conceptes manipulats pel domini de serveis socials, incloent-hi indicadors de desigualtat i el mapping entre el model i les dades concretes, (2) una eina semàntica d'exploració i de consulta i (3) models de predicció probabilística de vulnerabilitat i identificació de ciutadans en situació de risc.

La imatge del projecte té tots els drets reservats al seu autor Antony Theobald.

Període del projecte 
Juny, 2018 - Desembre, 2019
Entitat Finançadora 
Àrees d'expertesa aplicades al projecte 
Responsable 
Equip participant inLab 

Segueix-nos a

Els nostres articles del bloc d'inLab FIB

         
         

inLab FIB incorpora esCert

Icona ESCERT

First LogoCSIRT Logo

inLab és membre de

CIT UPC

inLab és centre TECNIO

ACCIO