En un mundo caracterizado por el cambio rápido, la incertidumbre y la creciente interconexión, cada vez es más necesario que la ciencia resuelva problemas persistentes y complejos. Uno de estos problemas tiene un profundo impacto social y se refiere a las desviaciones operativas o de comportamiento de los profesionales de la seguridad y de los agentes del orden, que, debido a la naturaleza inherente de sus actividades, suelen estar expuestos a diversas situaciones de estrés agudo y de riesgo vital.
Tales situaciones suelen forzar, además de decisiones rápidas, juicios correctos por parte de los profesionales, que, precisamente por ello, necesitan formarse en aspectos técnicos, operativos y psicológicos constantemente. Sin embargo, la formación policial es cara, entraña riesgos y tiene poca flexibilidad de escenarios. En muchos casos, además de insuficiente, también es ineficaz en términos de formación y evaluación del rendimiento del profesional formado.
Esta investigación partió precisamente de este punto, y evaluando el contexto expuesto, pretendió proponer una solución que pudiera contribuir a resolver los problemas relacionados con la formación de los profesionales de la seguridad y de los agentes del orden. Para ello, esta investigación propuso una combinación única de tecnologías, técnicas y métodos para contribuir a la solución del problema.

Para abordar estos retos, propuse un método para guiar el desarrollo de simuladores de Realidad Virtual (RV) que combinan la Biorretroalimentación y los Juegos Serios para la formación especializada de profesionales de la seguridad y agentes del orden. El método considera la Experiencia del Usuario como el factor predominante. Basé el método en la metodología de Investigación de la Ciencia del Diseño y desarrollé un prototipo de simulador de RV para generar conocimientos que respaldaran la propuesta del método. Presenté el método y el prototipo a tres ciclos de evaluación, dos con especialistas y un tercero con un público más amplio de 141 profesionales y académicos de 11 países.
Tras analizar las respuestas a la encuesta, identifiqué distintos niveles de relevancia de las 31 actividades en cada uno de los 7 ciclos, determinados por el número de actividades definidas como muy relevantes o altamente relevantes por los encuestados. Creo que el método de desarrollo propuesto puede contribuir a mejorar la formación policial, haciéndola más accesible, segura y flexible.

La relación entre clientes y empresas ha cambiado con la popularización de Internet y las tecnologías móviles. Los comentarios sobre empresas, productos o servicios, antes restringidos a círculos de amistad, ahora se comparten de forma constante y prolífica en redes sociales y sitios web que reciben las opiniones de los clientes sobre sus experiencias. Este fenómeno proporciona oportunidades para descubrir conocimiento a partir de estas opiniones, pero también retos, teniendo en cuenta que, dada su naturaleza y forma, las opiniones de los clientes consisten en datos no estructurados, que a su vez requieren un procesamiento específico. Esta investigación presentó un marco de minería de opiniones para descubrir el conocimiento de los clientes sobre sus experiencias en empresas (restaurantes) a partir de datos no estructurados extraídos de redes sociales aplicables a la realidad de las pequeñas y medianas empresas. La red social abordada en esta investigación fue TripAdvisor, de la que se extrajeron datos de cuatro empresas (restaurantes) mediante la técnica del web scraping.

Los principales resultados fueron la generación de resúmenes y visualizaciones gráficas que ayudaron a poner de relieve conocimientos sobre las relaciones entre diversas expresiones y términos que no eran evidentes. Éstas, a su vez, se descubrieron a partir del análisis, lo que permitió encontrar relaciones latentes entre los términos mencionados por distintos clientes. El Análisis de Sentimiento combinado con el Modelado Temático reveló que los aspectos más mencionados por los clientes se refieren a la comida, el lugar y el servicio, variando en intensidad y polaridad. La aportación práctica de este trabajo reside en la aplicación de la Minería de Textos para revelar patrones y permitir el descubrimiento de conocimiento a partir de las opiniones de los clientes extraídas de las redes sociales. El marco utilizado resultó útil como herramienta para comprender mejor al cliente, sus expectativas e incluso sus frustraciones, generando así conocimientos sobre los clientes en beneficio de la empresa.