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El barrio Parque Donado Holmberg es el nuevo emprendimiento inmobiliario público-privado impulsado en la zona norte de la ciudad de Buenos Aires (Argentina), específicamente en la traza nunca concretada de la ex Autopista 3, diseñada por la última dictadura militar. El proyecto promovido por el gobierno local prevé “recuperar” urbanísticamente la traza con el fin de acondicionar el barrio y vender inmuebles de dominio público. El objetivo de este artículo es analizar el impacto que la modificación a la normativa urbana y la reestructuración territorial introducida por la Ley Nº 3396/09 tuvo en el proceso de renovación urbana desplegado en el sector V del barrio. La hipótesis principal señala que en dichas modificaciones subyace una política que promueve procesos de renovación urbana con consecuencias gentrificadoras en el barrio. Por último, la estrategia metodológica adoptada es cualitativa, basada en la observación no participante en el barrio, realización de entrevistas en profundidad a informantes claves, y en la revisión de fuentes secundarias provenientes de organismos públicos y privados.

Purpose – With the rapid growth of cities, the functions of the police have been affected. The increase in the use of Information and Communication Technologies (ICT), backed by access to a large amount of public and police information, represents an opportunity for improving the fight against crime and to manage time more efficiently. Methodology/approach/design – This paper analyzes the role played by ICT as tools for reducing crime in the city of Lima (Peru). Findings – The results obtained show that a better level of ICT infrastructure and greater access to information sources through the Internet in police stations discourages the level of crime. Practical implications – In addition, these better levels of ICT presence in police stations generate a higher level of interaction and exchange of data and information between neighboring police stations.

En este artículo se implementan técnicas de minería de texto, procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático para realizar una análisis de sentimientos en Twitter; utilizando para ello el tema central del Tratado de libre comercio de América del Norte. Se muestran los resultados de aplicar diferentes algoritmos de aprendizaje automático; donde se concluye que al usar en conjunto los algoritmos se obtiene el mejor rendimiento con el 87.87 % de exactitud. Se implementó una aplicación en tiempo real para el análisis de sentimientos en Twitter.

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