@proceedings {211,
	title = {El S{\'\i}ndrome de los Datos Ricos e Informaci{\'o}n Pobre en Deportes de Competici{\'o}n: Perspectiva desde las Ciencias Computacionales y Ciencia de Datos},
	year = {2019},
	address = {Pachuca, M{\'e}xico},
	abstract = {La gran capacidad existente de capturar datos, conlleva la subsecuente responsabilidad de producir informaci{\'o}n confiable, verificable y auditable para la toma de decisiones. En el futbol, la existencia de compa{\~n}{\'\i}as y plataformas con capacidad de medir un sinn{\'u}mero de variables de desempe{\~n}o, ha generado una explosi{\'o}n de datos de dif{\'\i}cil interpretaci{\'o}n. En este sentido, las dificultades relativas al an{\'a}lisis y visualizaci{\'o}n de estos datos, ha derivado en el {\textquotedblleft}S{\'\i}ndrome de los datos ricos e informaci{\'o}n pobre{\textquotedblright}. En este contexto, esta pl{\'a}tica se centra en evaluar las lecciones aprendidas y las perspectivas futuras en el manejo de datos en el futbol, desde una perspectiva computacional y de ciencia de datos. Nuestro enfoque metodol{\'o}gico, parte de la evaluaci{\'o}n de los formatos en que se produce los datos y los tipos de reportes generados para distintos tipos de usuarios. Planteamos una forma adecuada de manejar e interpretar m{\'u}ltiples variables con soporte en t{\'e}cnicas de aprendizaje autom{\'a}tico, con t{\'e}cnicas de ordenaci{\'o}n y clasificaci{\'o}n para discriminar los factores y variables que tienen mayor contribuci{\'o}n en el juego. Finalmente, brindamos informaci{\'o}n sobre perspectivas novedosas para el modelado de los eventos espacio-temporales, que tienen lugar en los partidos, como la aplicaci{\'o}n desde la ciencia de redes, redes de latencia y modelos de gravitaci{\'o}n para el modelado. Nuestra perspectiva computacional y de ciencia de datos brinda la posibilidad de mejores visualizaciones, con el prop{\'o}sito de simplificar el gran n{\'u}mero de dimensiones y categor{\'\i}as que se inspeccionan en el futbol. De esta forma, nos enfocamos en las interacciones relevantes del juego, que dar{\'\i}an soporte a una mejor toma de decisiones por parte de distintos tipos de usuarios, como jugadores, entrenadores y directivos.},
	author = {Nelson Fern{\'a}ndez and Mart{\'\i}n Zumaya and Carlos Gershenson}
}
@unpublished {SAT2019,
	title = {Evasi{\'o}n en IVA: An{\'a}lisis de redes},
	year = {2019},
	note = {Estudio contratado por el SAT},
	url = {http://omawww.sat.gob.mx/gobmxtransparencia/Paginas/documentos/estudio_opiniones/Evasion_en_IVA_Analisis_de_Redes.pdf},
	author = {Carlos Gershenson and Gerardo I{\~n}iguez and Carlos Pineda and Rita Guerrero and Eduardo Islas and Omar Pineda and Mart{\'\i}n Zumaya}
}
@article {Pina-Garcia2016,
	title = {Exploring Dynamic Environments Using Stochastic Search Strategies},
	journal = {Research in Computing Science},
	volume = {121},
	year = {2016},
	pages = {43{\textendash}57},
	url = {http://rcs.cic.ipn.mx/2016_121/Exploring\%20Dynamic\%20Environments\%20Using\%20Stochastic\%20Search\%20Strategies.pdf},
	author = {C. A. Pi{\~n}a-Garc{\'\i}a and Dongbing Gu and Carlos Gershenson and J. Mario Siqueiros-Garc{\'\i}a and E. Robles-Belmont}
}
@inbook {Gershenson:2011,
	title = {Enfrentando a la Complejidad: Predecir vs. Adaptar},
	booktitle = {Compl{\`e}xica: cervell, societat i llengua des de la transdisciplinarietat},
	year = {2015},
	pages = {25{\textendash}38},
	publisher = {Universitat de Barcelona},
	organization = {Universitat de Barcelona},
	chapter = {1},
	address = {Barcelona},
	abstract = {Una de las presuposiciones de la ciencia desde los tiempos de Galileo, Newton y Laplace ha sido la previsibilidad del mundo. Esta idea ha influido en los modelos cient{{\'\i}ficos y tecnol{\'o}gicos. Sin embargo, en las {\'u}ltimas d{\'e}cadas, el caos y la complejidad han mostrado que no todos los fen{\'o}menos son previsibles, a{\'u}n siendo {\'e}stos deterministas. Si el espacio de un problema es previsible, podemos en teor{{\'\i}a encontrar una soluci{\'o}n por optimizaci{\'o}n. No obstante, si el espacio de un problema no es previsible, o cambia m{\'a}s r{\'a}pido de lo que podemos optimizarlo, la optimizaci{\'o}n probablemente nos dar{\'a} una soluci{\'o}n obsoleta. Esto sucede con frecuencia cuando la soluci{\'o}n inmediata afecta el espacio del problema mismo. Una alternativa se encuentra en la adaptaci{\'o}n. Si dotamos a un sistema de {\'e}sta propiedad, {\'e}ste mismo podr{\'a} encontrar nuevas soluciones para situaciones no previstas.},
	url = {http://arxiv.org/abs/0905.4908},
	author = {Carlos Gershenson}
}
@inbook {Gershenson:2011,
	title = {Enfrentando a la Complejidad: Predecir vs. Adaptar},
	booktitle = {Complejidad y Lenguaje},
	year = {2011},
	note = {In Press},
	abstract = {Una de las presuposiciones de la ciencia desde los tiempos de Galileo, Newton y Laplace ha sido la previsibilidad del mundo. Esta idea ha influido en los modelos cient{\'{\i}ficos y tecnol{\'o}gicos. Sin embargo, en las {\'u}ltimas d{\'e}cadas, el caos y la complejidad han mostrado que no todos los fen{\'o}menos son previsibles, a{\'u}n siendo {\'e}stos deterministas. Si el espacio de un problema es previsible, podemos en teor{\'{\i}a encontrar una soluci{\'o}n por optimizaci{\'o}n. No obstante, si el espacio de un problema no es previsible, o cambia m{\'a}s r{\'a}pido de lo que podemos optimizarlo, la optimizaci{\'o}n probablemente nos dar{\'a} una soluci{\'o}n obsoleta. Esto sucede con frecuencia cuando la soluci{\'o}n inmediata afecta el espacio del problema mismo. Una alternativa se encuentra en la adaptaci{\'o}n. Si dotamos a un sistema de {\'e}sta propiedad, {\'e}ste mismo podr{\'a} encontrar nuevas soluciones para situaciones no previstas.},
	url = {http://arxiv.org/abs/0905.4908},
	author = {Carlos Gershenson},
	editor = {Martorell, X. and Massip, A.}
}
@article {Gershenson:2011c,
	title = {Epidemiolog{\'{\i}a y las Redes Sociales},
	journal = {Cirug{\'{\i}a y Cirujanos},
	volume = {79},
	number = {3},
	year = {2011},
	pages = {199-200},
	url = {http://tinyurl.com/7nmt3p9},
	author = {Carlos Gershenson}
}
@article {GershensonLenaerts2008,
	title = {Evolution of Complexity},
	journal = {Artificial Life},
	volume = {14},
	number = {3},
	year = {2008},
	note = {Special Issue on the Evolution of Complexity},
	month = {Summer},
	pages = {1{\textendash}3},
	doi = {10.1162/artl.2008.14.3.14300},
	url = {http://dx.doi.org/10.1162/artl.2008.14.3.14300},
	author = {Carlos Gershenson and Tom Lenaerts}
}
@conference {GershensonLenaerts2006,
	title = {Evolution of Complexity: Introduction to the Workshop},
	booktitle = {{ALife X} Workshop Proceedings},
	year = {2006},
	pages = {71{\textendash}72},
	url = {http://uk.arxiv.org/abs/nlin.AO/0604069},
	author = {Carlos Gershenson and Tom Lenaerts}
}
@conference {Gershenson1997a,
	title = {El Juego de la Vida En 3D},
	booktitle = {Memorias X Congreso Nacional {ANIEI}},
	year = {1997},
	address = {Monterrey, M{\'e}xico},
	abstract = {Primero se introduce al lector con un poco de la historia del Juego de la Vida. Despu{\'e}s se explican sus consecuencias en dos dimensiones, y por {\'u}ltimo se discuten sus propiedades al llevar el Juego de la Vida a una tercera dimensi{\'o}n, y se muestran algunos ejemplos.},
	url = {http://tinyurl.com/y9j5ac},
	author = {Carlos Gershenson}
}
