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[EX Q]: Muchos son los estudios sobre el efecto de las redes sociales, las oportunidades que pueden generar y de influencia en el comportamiento del consumidor. Quizás la más grande contribución de las redes sociales sean recriar la realidad en un Universo que puede ser mejor observable. Sin embargo mucho antes de las redes sociales, de la Internet y de los últimos avances tecnológicos, el comportamiento del consumidor ya era observado e investigado por diferentes áreas del conocimiento. Así, estudiar el marketing boca a boca, uno de los registros más antiguos y fiables aplicados a las redes sociales es de gran importancia. Entender las redes sociales y su múltiple variedad es posibilitar ampliar los estudios a través de otras dimensiones. El uso de las correlaciones y el modelo adoptado abre la posibilidad de su uso en otras realidades, otros países. Por estos motivos me parece conveniente recomendar el artículo según el criterio de "fuertemente aceptado" al cumplir con el rigor metodológico, ampliar las cuestiones, probar un modelo y despertar interés para otros investigadores.
[EX A]: es

[EX Q]: Este paper presenta una herramienta (SAVE) para la verificación de arquitectura de software. SAVE realiza un chequeo estático de reglas asociadas a dependencias permitidas y prohibidas entre elementos del diseño y del código, y permite entregar un reporte sobre la consistencia entre ambos niveles respecto a dichas reglas.  En general la herramienta parece bastante poderosa por dos motivos: el uso de reglas sencillas y la inclusión de sets de reglas pre-definidas para patrones de diseño de amplia utilización. Esto, a mi juicio, es la diferencia más importante con otros frameworks similares.  La redacción es, en algunos lugares, poco objetiva. En particular sugeriría evitar el uso excesivo de adjetivos para los cuales no se provee de evidencia que los soporte. Por ejemplo, en varios lugares noté el uso de "poderosa herramienta", "herramienta intuitiva" o similares (no solamente referidos a SAVE, sino a otros trabajos). En todos esos casos, no se provee en forma explícita una evidencia que soporte el uso de dichos adjetivos.  Otro detalle que requiere arreglo es el título que aparece en el archivo PDF: "Predicción de la dinámica del comportamiento...", el cual no coincide con el título del paper. Probablemente los autores utilizaron una plantilla de un paper anterior con dicho título.
[EX A]: es

[EX Q]: This work proposes a convolutional architecture for any graph-like input data (where the structure is example-dependent), or more generally, any data where the input dimensions that are related by a similarity matrix. If instead each input example is associated with a transition matrix, then a random walk algorithm is used generate a similarity matrix.  Developing convolutional or recurrent architectures for graph-like data is an important problem because we would like to develop neural networks that can handle inputs such as molecule structures or social networks. However, I don't think this work contributes anything significant to the work that has already been done in this area.   The two main proposals I see in this paper are: 1) For data associated with a transition matrix, this paper proposes that the transition matrix be converted to a similarity matrix. This seems obvious. 2) For data associated with a similarity matrix, the k nearest neighbors of each node are computed and supply the context information for that node. This also seems obvious.  Perhaps I have misunderstood the contribution, but the presentation also lacks clarity, and I cannot recommend this paper for publication.   Specific Comments: 1) On page 4: "An interesting attribute of this convolution, as compared to other convolutions on graphs is that, it preserves locality while still being applicable over different graphs with different structures."  This is false; the other proposed architectures can be applied to inputs with different structures (e.g. Duvenaud et. al., Lusci et. al. for NN architectures on molecules specifically).
[EX A]:
en