RICT Revista de Investigación Científica, Tecnológica e Innovación

Diseño y validación psicométrico de un instrumento de la realidad virtual en el turismo

Wed, 04 Feb 2026 00:00:00 -0600

La realidad virtual se ha convertido en una herramienta innovadora dentro del turismo, al ofrecer experiencias inmersivas que fortalecen la conexión emocional entre los visitantes y el destino; sin embargo, en regiones como Huánuco su desarrollo es aún limitado y existen pocos estudios que evalúen su impacto desde una perspectiva científica. El objetivo del presente estudio fue desarrollar y validar un instrumento psicométrico para medir la experiencia del turista digital en entornos de realidad virtual. Se desarrolló una investigación de tipo instrumental, con enfoque cuantitativo y diseño no experimental, aplicando un cuestionario diseñado para 400 participantes y sometido a evaluación de contenido por expertos en el área. Los resultados mostraron adecuados niveles de validez y fiabilidad, con un alfa de Cronbach entre 0.858 y 0.960, confirmando una estructura compuesta por tres dimensiones: inmersión, satisfacción del usuario y experiencia virtual. En conclusión, el instrumento demuestra ser válido y fiable para evaluar la experiencia del turista digital en entornos inmersivos, constituyéndose en una herramienta metodológica pertinente para futuras investigaciones en turismo y tecnologías inmersivas.

Síntesis directa de un nuevo tensoactivo tipo Gemini basado en polidimetilsiloxano

Vanessa Martínez Cornejo, Salvador López Morales, Gerardo Cedillo Valverde — Mon, 09 Feb 2026 00:00:00 -0600

La recuperación mejorada de petróleo (EOR) en yacimientos no convencionales requiere el desarrollo de tensoactivos con alta estabilidad térmica y química en condiciones extremas. En este trabajo se reporta la síntesis de un novedoso tensoactivo tipo Gemini a base de polidimetilsiloxano (PDMS) con un rendimiento del 60%. La síntesis se realizó en un solo paso sin catalizador metálico, ofreciendo una ruta simplificada frente a métodos convencionales, a partir de PDMS con grupos terminales diglicidil éter (PDMS-DGE) y 1-octanol. La estructura fue confirmada mediante Resonancia Magnética Nuclear de protón (¹H-RMN) y espectroscopia infrarroja (FT-IR). Las propiedades superficiales, evaluadas por el método de ángulo de contacto sésil, determinaron una Concentración Micelar Crítica (CMC) de 0.88 mM. Este valor indica una alta eficiencia o rendimiento en la formación de micelas y en la reducción de la tensión interfacial utilizando bajas concentraciones del tensoactivo.

Análisis Cluster para detectar patrones específicos entre usuarios de la banca de seguros para identificar posibles fraudes

Thu, 12 Feb 2026 00:00:00 -0600

Este artículo presenta un enfoque analítico basado en técnicas de aprendizaje no supervisado orientado a la identificación temprana de comportamientos atípicos asociados a posibles fraudes en la banca de seguros. La creciente digitalización de los servicios financieros ha incrementado significativamente la complejidad y el volumen de los datos generados por los usuarios, reduciendo la eficacia de los métodos tradicionales de detección basados en reglas fijas. En este contexto, las técnicas de clustering permiten segmentar a los usuarios a partir de similitudes en sus patrones de comportamiento, sin requerir información previa sobre la naturaleza fraudulenta de los registros. El estudio emplea los algoritmos k-means y clustering jerárquico para analizar datos obtenidos de una encuesta aplicada a más de mil usuarios de servicios de banca de seguros. Los resultados evidencian la existencia de grupos diferenciados de comportamiento, donde los clusters minoritarios y alejados de los centroides principales constituyen señales de riesgo de fraude que pueden apoyar a procesos de auditoría, control interno y análisis especializado.

Análisis para la implementación de un sistema de soporte técnico automatizado basado en LLM y Docker

AMAURY CASTILLO CRUZ, Emmanuel Tonatihu Juarez Velázquez — Fri, 01 May 2026 00:00:00 -0600

En este trabajo se presenta el diseño e implementación de un sistema de soporte técnico automatizado basado en un modelo de lenguaje de gran escala (LLM), desplegado mediante contenedores Docker e integrado con una interfaz web desarrollada en Python. El objetivo es optimizar la gestión de incidencias técnicas mediante la automatización del primer nivel de atención. El sistema interpreta solicitudes en lenguaje natural, clasifica tickets según su nivel de complejidad y genera respuestas contextualizadas. La arquitectura propuesta permite escalabilidad, aislamiento de servicios y mantenimiento eficiente. Los resultados experimentales muestran una reducción significativa en los tiempos de respuesta y una mejor distribución de cargas entre niveles de soporte. Finalmente, se discuten limitaciones relacionadas con la clasificación automática y el rendimiento dependiente de recursos computacionales, proponiendo líneas futuras de mejora en modelos especializados y optimización del sistema.