Softse: un sistema para localizar talentos

Existen múltiples áreas de desarrollo en las que se puede especializar un ingeniero de software. Por esta razón, entre colegas y empresarios surgió la necesidad de identificar aquellos talentos con especialidades específicas, ya sea para realizar trabajos de colaboración o contratación de personal. Esta inquietud es abordada por un equipo de ingenieros de la Universidad Autónoma de Zacatecas (UAZ) que generaron Softse, un sistema capaz de identificar perfiles con determinadas habilidades y desarrollos de ingeniería de software.

“Al ser tan amplia la ingeniería de software es difícil localizar personas con ciertas capacidades, habilidades o experiencia. Después de asistir a varios congresos y reuniones con colegas, identificamos la necesidad de Softse, como un buscador que permita a cualquier persona de manera rápida encontrar perfiles con habilidades y experiencias específicas por área”, indicó la doctora Alejandra García Hernández, docente e investigadora en el programa de Ingeniería de Software de la UAZ.

La también miembro nivel I del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt) explicó que Softse es un sistema web que en diferentes plataformas, como GitHub y redes sociales como Twitter y LinkedIn, localiza personas con habilidades específicas. Los usuarios de Softse pueden ser empresas interesadas en contratar gente o buscar colegas con determinado perfil para realizar proyectos colaborativos; en otras palabras, Softse es para toda aquella persona que desee localizar este tipo de talentos con un alto grado de especificidad.

Se comenzó por diseñar una base de datos alimentada por algoritmos que utilizan las API de las redes sociales. El sistema Softse cuenta con un campo en donde el usuario puede realizar la consulta proporcionando información de las características o habilidades requeridas; enseguida, mediante un motor de búsqueda Elasticsearch, la procesa para arrojar la información que coincida con lo que busca el usuario; es decir, muestra los perfiles que tengan mayor cantidad de coincidencia en habilidades o proyectos desarrollados en función de la consulta solicitada. En Twitter, hace la búsqueda por coincidencia del contenido de los comentarios recientemente publicados”, especificó la ingeniera Joyce Selene Anaid Lozano Aguilar.

La actual estudiante de la maestría en ciencias de la ingeniería y becaria Conacyt especificó que Softse fue registrado en Indautor, con el número de registro 03-2017-031410545000-01, además de haber dado como resultado la publicación de dos artículos científicos. El primero titulado Implementación de mapping personalizado para determinar la relevancia en elasticsearch, presentado en el Encuentro Nacional de Ciencias de la Computación, en la ciudad de Chihuahua, Chihuahua, en 2016; y el segundo, llamado Aplicando tecnologías big data para realizar búsquedas específicas en redes sociales, aceptado en la revista de divulgación de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial Komputer Sapiens, en 2017.

Por su parte, el doctor Alejandro Mauricio González, también docente investigador en el programa de Ingeniería de Software y colaborador en este proyecto, puntualizó que inicialmente Softse fue diseñado para utilizar redes sociales como LinkedIn, en donde en un inicio se trabajó con una muestra de cuatro mil cien perfiles. Desafortunadamente, cuando los dueños de esta red profesional comenzaron a limitar el acceso de información, el desarrollo de Softse fue restringido a cierta cantidad de datos, de acuerdo con la personalización de cada usuario de esta red.

“Es importante comentar esto porque Softse funciona con diferentes plataformas y redes sociales como LinkedIn, pero aclaramos que en el caso de este último, debido a las actualizaciones más recientes, nuestro sistema solo utiliza datos públicos de GitHub y Twitter. Para utilizar Softse con cualquier otra plataforma es funcional, incluso con Facebook, solo es necesario recopilar los datos en Elasticsearch de la red social que se considere, y tomar en cuenta las políticas de privacidad de cada plataforma”, indicó.

¿Cómo fue logrado Softse?

La ingeniera de software Joyce Lozano relató que Softse fue realizado con una metodología de minería de datos, que consiste en varias fases que van desde la selección, extracción, preprocesamiento, almacenamiento, análisis y visualización de datos.

“Entre los retos más grandes dentro del desarrollo de este sistema es el manejo de una gran cantidad de datos —big data—, así como la familiarización y el uso de todas las herramientas que pueden trabajar en esta área. El reto aumentó ya que Softse trabaja con distintas plataformas y cada una de ellas requiere un proceso diferente de extracción de información”.

Conjuntamente, otro de los retos más importantes al realizar Softse fue el diseño de un esquema —mapping— que permitiera almacenar y recuperar la información de una manera más óptima, tomando en cuenta todas las fuentes seleccionadas, este esquema permite ordenar los perfiles de acuerdo con su relevancia.

“En otros casos de análisis de datos, en big data, la limpieza de información es un problema muy grande, porque se deben eliminar todos aquellos caracteres que no son útiles en la lectura. Como en estas plataformas las estructuras ya están definidas, no fue tan complicado cumplir con esta característica en Softse”, indicó el docente Alejandro Mauricio.

Planes consecuentes para Softse

A raíz de la limitación sucedida por LinkedIn, el sistema de Softse fue finalizado como una prueba beta, ya que el equipo de colaboradores decidió como trabajo futuro agregar una nueva red social que permitiera tener acceso a información similar, según especificó Joyce Lozano.

“El sistema está listo para usarse y lo tenemos en un servidor de la UAZ con vista pública, al que se puede acceder desde cualquier parte del mundo, solo que por el momento proporcionamos en nuestra base de datos información actualizada de Twitter y GitHub, ya que los cuatro mil quinientos registros de LinkedIn no pueden ser actualizados, lo que quiere decir que si algún perfil hoy añade algo nuevo, aunque sirva todavía como una referencia importante, ya no se verá registrado en nuestro motor de búsqueda referente a esta plataforma”, describió Alejandro Mauricio.

Actualmente, Softse se enfoca únicamente en la búsqueda de personas y habilidades relacionadas con el área de ingeniería de software, por lo que otro de los planes a futuro del equipo de desarrolladores será buscar colaboradores para continuar con la próxima meta, que es ampliar el área de búsqueda de Softse a otras ingenierías, ciencias o áreas del conocimiento y perfiles profesionales.

“Por tratarse de nuestra área, nos enfocamos en la búsqueda de talentos en ingeniería de software, pero Softse se puede extender a cualquier otra línea, únicamente se agregaría la información de las plataformas a la base de datos; por ejemplo, si hay una plataforma en donde todos los usuarios sean fotógrafos, un usuario de Softse podría en ella buscar e identificar los mejores perfiles en fotografía sobre aspectos específicos, como los mejores en naturaleza, paisajes, modelos humanos, luz artificial, entre otros. Solo se trata de buscar la fuente que nos permita extraer esta información que sea pública y guardarla en otra base de datos”, finalizó la doctora Alejandra García.

Fuente: CONACYT.