Task: Paper Review
Input (Spanish, English): Review_1: Loa autores siguen las metodologías SEMMA y CRISP-DM para el desarrollo del proyecto. A lo largo del paper los autores van describiendo la fase de la metodología, el trabajo realizado y los resultados obtenidos en esa fase, excepto en la fase de minería de datos (y clustering) que los autores posponen la descripción del trabajo y de los resultados a la sección 5 del paper. Esto hace que la estructura del paper no sea del todo clara.  Otro cosa, es la simplificación de las variables a tener en cuenta a la hora de hacer el proceso de data mining, puesto que habría que tener en cuenta otros aspectos relativos al cliente, al receptor, ... Review_2: El artículo trata de un proceso de data mining orientado a describir agrupamientos para el análisis de lavados de activos en el rubro bancario. Utiliza como referencia metodológica el proceso CRISP-DM y lo sigue con cierta dedicación.  En cuanto al fondo: detalla demasiados aspectos que guardan relación con la parte descriptiva del tema financiero y del banco en particular donde se circunscribe el desarrollo del trabajo. También enfatiza la obtención de la vista minable que está bien, pero descuida la generación del modelo data mining, específicamente no muestra el modelo de clustering, tampoco los niveles de cobertura y confianza en cada regala de cada clúster, no realiza un análisis estadístico acerca de los patrones y tampoco se observa un validación del modelo y patrones obtenidos. Esto último es la mayor debilidad del trabajo.  En referencia a la forma: hay muchos errores de ortografía y redacción, excesivo el largo de algunos párrafos y redacción de algunos tópicos que se debieran resumir, también redacta en cuarta persona y en algunas partes en tiempo futuro, debiera estandarizar la redacción a 3era persona y tiempo presente, salvo en las conclusiones que puede ocupar tiempo pasado. Excede el nro. de páginas establecidas como máximo. Finalmente, presenta poca bibliografía (sólo 4) y además no las referencias en ningún lado.  Es un artículo que puede ser aceptado pero requiere un re-ordenamiento profundo en cuanto a la forma, y fundamentalmente en relación al modelo de data mining, su análisis y exhaustiva evaluación, así como sus resultados. 
Output (English): accept