Philip Andrew " Phil " Schrodt (nacido el 24 de julio de 1951) es un politólogo conocido por su trabajo en codificación automatizada de datos y eventos para noticias políticas. El 1 de agosto de 2013, anunció que dejaba su trabajo como profesor en la Universidad Estatal de Pensilvania [1] para convertirse en consultor a tiempo completo. [2] [3] Schrodt es actualmente un científico investigador senior en la firma de consultoría estadística Parus Analytical Systems. [4]
Schrodt obtuvo una maestría en matemáticas y un doctorado en ciencias políticas en la Universidad de Indiana en 1976. Trabajó en la Universidad Northwestern durante 12 años, luego en la Universidad de Kansas durante 21 años y en la Universidad Estatal de Pensilvania durante 4 años, antes de dejar el mundo académico para trabajar en el sector privado en Parus Analytical Systems. [2] [4]
El trabajo de Schrodt se ha centrado principalmente en la codificación automatizada de datos de eventos para noticias políticas. En 1994, creó el Sistema de Datos de Eventos de Kansas (KEDS, por sus siglas en inglés) que ganó el “Premio al Software Informático Destacado” de la Asociación Estadounidense de Ciencias Políticas en 1995. [4] [5] [6] En 2000, creó el software de Análisis Textual por Instrucciones de Reemplazo Aumentado (TABARI, por sus siglas en inglés) que mejoró el KEDS. [5] Desarrolló el marco de codificación de datos de Observaciones de Eventos de Mediación y Conflicto (CAMEO, por sus siglas en inglés) junto con Deborah J. Gerner y otros. El software TABARI podía codificar automáticamente datos de eventos de acuerdo con el marco CAMEO.
Una modificación de TABARI, llamada JABARI-NLP, fue utilizada para la base de datos del Sistema Integrado de Alerta Temprana de Conflictos (ICEWS) por los Laboratorios de Tecnología Avanzada de Lockheed Martin . [7] TABARI y CAMEO también se utilizan para la codificación de eventos para la Base de Datos Global de Eventos, Lenguaje y Tono (Proyecto GDELT), que Schrodt co-creó con Kalev Leetaru y otros. [8]
Los modelos de regresión logística creados por Schrodt también se incorporaron con éxito en los algoritmos predictivos utilizados por Lockheed Martin para ICEWS. [9] [10]
El trabajo académico de Schrodt, así como sus opiniones (incluidas las expresadas en su trabajo académico y en sus publicaciones de blog), son frecuentemente referenciadas en otros blogs sobre ciencia de datos y análisis predictivo en ciencias políticas, como el blog de Jay Ulfelder , [11] el blog Predictive Heuristics, [12] y Bad Hessian. [13] También se ha hecho referencia a él en artículos de Foreign Policy . [14] [15]
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