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    Publicado el 5.10.2011 por Ricardo Alonso Maturana

    Human-Computer Information Retrieval: Buscadores Facetados, la siguiente generación de buscadores basados en razonamiento

    La experiencia de búsqueda habitual funciona… a menudo. Basada en un cuadro de texto para buscar, consigue una lista de resultados, ordenados por una teórica relevancia, que satisfacen, en general, las expectativas del usuario. Sin embargo, hay casos, a menudo en búsquedas de mucho valor en entornos específicos (catálogos, entornos empresariales), en que este funcionamiento es insuficiente: ¿Qué ocurre si el usuario no sabe exactamente lo que busca? ¿Con qué herramientas cuenta el usuario para refinar su búsqueda?

    Los buscadores de Internet (Google, Bing y otros) obtienen un conjunto de resultados con un recall (fracción de documentos relevantes recuperados) próximo a 1, ya que todo el conjunto de documentos relevantes estará, seguramente, entre los documentos recuperados. Sin embargo, la precisión (fracción de documentos recuperados que son relevantes) puede llegar a ser baja o muy baja, ya que los documentos relevantes pueden estar acompañados por cientos o miles de resultados irrelevantes.

    Estos buscadores solucionan su falta de precisión ordenando el conjunto de resultados por una relevancia precalculada y definida por sus algoritmos, adivinando las intenciones de la persona que busca. Desde luego, son muy buenos en esa adivinación, pero tal vez no les interese tanto mejorar la precisión de los resultados: sus ingresos en publicidad pueden depender de ello.

    En cuanto al refinado de la búsqueda, estos buscadores ofrecen en el cuadro de texto un autocompletado con sugerencias, y cuentan con la habilidad e interés del usuario a la hora de añadir palabras en el cuadro de texto.

    Durante los últimos años, la confluencia de estudios en las áreas de IR (Information Retrieval) y HCI (Human Computer Interaction) ha generado un área de estudio específica, HCIR (Human–Computer Information Retrieval *), que se ocupa de las técnicas de recuperación de información que introducen la inteligencia humana en el proceso de búsqueda. Algunas de las ideas generadas, que ya se están aplicando en los buscadores más avanzados, son:

    • Dar la responsabilidad y el control de la búsqueda a la persona. Le requiere esfuerzo, pero se le recompensa.
    • No adivinar las intenciones, sino mejorar la comunicación.
    • Soportar refinamiento y exploración.
    • Responder con un conjunto de resultados ordenado y adecuado, lo que incluye ofrecer diferentes formas de presentación según el tipo de resultados: listas, mosaicos, mapas, timeline, etc.
    • Extender los resultados y la información con contextos, que son, a su vez, resultados de otras búsquedas.

    Una de las propuestas concretas es el uso, como interfaz, de buscadores facetados. Han sido pioneros, en el uso de este tipo de interfaz, sitios web como Amazon o Ebay. Por su parte, Google ha presentado, durante los últimos meses, buscadores facetados en áreas específicas, como recetas o viajes, aunque sin sumarización.

    Los buscadores facetados se caracterizan por:

    1. Ofrecer una sumarización basada en propiedades que caracterizan específicamente a los resultados mostrados. Por ejemplo, si se trata de mostrar obras de arte, podrían ser autor, museo, época, estilo, escuela, técnica, etc.
    2. Cada posible valor de la propiedad es una opción de refinamiento de la búsqueda. Por ejemplo, una vez buscadas obras de arte sobre caballos, se dispone de una lista con estilos. Eligiendo uno de ellos, Barroco, se obtendrían 33 cuadros. De ellos, observamos que uno de los autores es Velázquez, con lo que llegamos a 3 cuadros: recall y precisión.
    3. Las opciones de refinamiento ofrecen resultados posibles. En el ejemplo anterior, no es posible elegir como autor a Goya, ya que ninguna de sus obras correspondería al estilo barroco. Es un defecto frecuente de algunos sistemas de búsqueda la posibilidad de combinar opciones de búsqueda que no devuelven resultados.

    Este tipo de interfaz requiere de una correcta identificación de las propiedades de los datos a mostrar como facetas. En GNOSS, las facetas no están predefinidas en el desarrollo o definición del sistema, sino que los administradores de las comunidades GNOSS pueden:

    • Añadir campos nuevos a un conjunto de datos. Por ejemplo, en la ficha de la obra de arte, el precio (si se usara en una galería comercial).
    • Crear un nuevo tipo de conjunto de datos. Por ejemplo, una ficha biográfica de autores de obras de arte.
    • Decidir sobre que propiedades de la información son facetas para los usuarios. Por ejemplo, el precio, como un rango, podría ser una nueva faceta de búsqueda, en el caso de una galería de arte. En el caso de la ficha biográfica de autores, el nombre no es una faceta, aunque se pueda buscar por él, pero sí lo son país, estilo, época, escuela, etc.

    Si bien no es necesario el uso de estándares de la web semántica para la realización de un buscador facetado, la expresividad y extensibilidad de los datos, que dichos estándares proporcionan, facilitan la construcción de sistemas de búsqueda para humanos.

    En definitiva, estos sistemas de búsqueda ofrecen el siguiente paso en la búsqueda (web) documental, ofreciendo capacidad de exploración y descubrimiento aplicable en colaboración, creatividad, innovación, toma de decisiones y mejoras sociales. Algunas de las áreas de aplicación son: búsquedas móviles, sistemas de colaboración en salud y bienestar, registro sanitario electrónico, ciencia de la ciencia, búsqueda en redes sociales para mejorar la seguridad, análisis de logs en el área Energética, biodiversidad, patrones de modelos climáticos, búsqueda en mapas, búsqueda narrativa, búsquedas temporales,…

     

    * Marchionini, G. (2006). Toward Human-Computer Information Retrieval Bulletin, Junio/Julio 2006. Bulletin of the American Society for Information Science.

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    Publicado el 20.9.2011 por Ricardo Alonso Maturana

    GNOSS forma parte del Linking Open (LOD) Data Project: nuevos modelos de negocio con nuestros clientes

    El inicio del curso económico, educativo y político coincide con el segundo aniversario de gnoss.com. El proyecto comenzó a gestarse años atrás, pero no fue hasta septiembre de 2009 cuando decidimos que esta red social de conocimiento desarrollada con tecnología semántica fuera pública. En este tiempo hemos superado los 13.000 usuarios y ya alojamos más de 1.200 comunidades públicas y privadas. Ahora, en un momento en el que no abundan las informaciones positivas, tenemos buenas noticias: acabamos de recibir la confirmación pública y gráfica por parte de Linking Open (LOD) Data Project de que pertenecemos formalmente al reducido grupo de webs que componen la ‘nube’de los datos estructuradosSomos la primera empresa española que lo ha conseguido –enlazamos nuestros datos con Freebase en septiembre de 2010-. Además, por partida doble: Didactalia, la gran colección de recursos educativos de GNOSS, también está en la ‘nube’.

    El hecho de pertenecer a la nube de los datos estructurados nos permite pensar en nuevos modelos de negocio y conectar nuestros datos con un grupo selecto de organizaciones que forman parte de la vanguardia en Internet –Gobiernos de Estados Unidos y Reino Unido, la BBC, The New York Times…-. Al abrir, estructurar y compartir los datos se generan nuevos contextos informativos y publicitarios basados en la identificación del contenido, que posibilitan nuevas vías para el comercio electrónico, el negocio publicitario y la reutilización y aprovechamiento de la información en instituciones y empresas. Esto supone un gran beneficio para todas aquellas personas y organizaciones que trabajen con GNOSS.

    Todo esto no hubiera sido posible sin el apoyo de los usuarios y, por supuesto, de los trabajadores, socios y clientes. También quiero agradecer el apoyo de bloggers y medios de comunicación, que recogen todas nuestras novedades y noticias. Pero, todavía queda mucho trabajo por hacer. En la actualidad, estamos implantando la tecnología de GNOSS, de la que ya disfrutas en gnoss.com, en proyectos de Catálogos Semánticos y Comercio Electrónico; Empresa 2.0 (redes sociales corporativas); Gobierno Abierto; y Educación (redes sociales educativas), entre otros sectores.

    Seguimos trabajado. Gracias por tu apoyo.

    GNOSS & Didactalia in Linking Open Data Cloud (September 2011):

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    Publicado el 21.3.2011 por Rubén Vinagre Sáenz

    Presentación de gnoss.com en iRedes, I Congreso Iberoamericano sobre Redes Sociales

    En los últimos días de febrero participé en la sección ‘Proyectos Enredados’ del I Congreso Iberoamericano sobre Redes Sociales (Burgos). Antes, durante y después de estas interesantes jornadas he recibido mensajes con consultas y preguntas sobre las redes enlazadas y los datos estructurados, que son los pilares tanto del proyecto gnoss.com como de la presentación que hice en iRedes. Para ampliar el tema, me he decidido a compartir con vosotros dicha presentación. Estaré encantado de responder a cualquier comentario, idea o duda que me planteéis.

     

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    Publicado el 21.12.2010 por Ricardo Alonso Maturana

    GNOSS, alternativa para los usuarios de Delicious

    ESPAÑOLENGLISH

    En las últimas semanas se han producido comentarios bastante es.pe.cu.la.ti.vos acerca del futuro de Delicious. Distintas filtraciones sobre los planes de Yahoo! –propietario de este popular servicio de marcadores-, llegaron a provocar en algunas personas cierta desconfianza sobre su mantenimiento y, por consiguiente, sobre el destino de los contenidos de sus usuarios. Este estado de opinión se extendió por Internet. La noticia, o lo que fuera, y los consiguientes rumores generados por la comunidad de usuarios de Delicious han tenido la virtud de producir una verdadera avalancha de comentarios, post, tweets…sobre el tema. Finalmente, la fuente oficial sobre este asunto, el blog de Delicious, el pasado 17 de diciembre, en un texto ambiguo, al menos dejaba claro que el servicio continuaba pero que cualquier decisión sobre su futuro dependía de una posible venta.

    En medio de este estado de cosas, Dolors Reig ha escrito un interesante post en el que habla de la utilidad del ‘bookmarking’ y sobre la conveniencia de importar los contenidos subidos a Delicious a otros lugares que ofrezcan un servicio equivalente.

     

    Puedes descargar tus marcadores de Delicious a tu espacio personal en gnoss.com

    Nosotros también creemos que la gente que tiene una buena colección de marcadores debería considerar seriamente esa posibilidad. Por ello, hemos desarrollado una herramienta para que un usuario de gnoss.com pueda descargarse sus marcadores de Delicious e integrarlos en su espacio personal.

    ¿Por qué gnoss.comgnoss.com es un espacio de redes sociales enlazadas que funciona sobre datos estructurados y enlazados; una plataforma web 3.0 pensada para aprender y trabajar que ofrece un amplio conjunto de servicios y utilidades integradas, pensadas para gestionar el conocimiento, trabajar colaborativamente y aprender de manera informal en un entorno de red. Entre estos servicios, los usuarios disponen de la posibilidad de gestionar marcadores que, en primera instancia, permite almacenar sus contenidos y clasificarlos. Este servicio dispone, además, de opciones que mejoran lo ofrecido hasta la fecha por Delicious. Las que enumero a continuación serían este conjunto de funciones avanzadas a las que me acabo de referir :

    • En gnoss.com, los marcadores no solo se etiquetan, también se categorizan, de forma que son más fáciles de recuperar y reutilizar. Esta utilidad facilita su uso en espacios de trabajo normalizados. Además, incrementa la eficacia de las estrategias de recuperación de la información basadas en razonamiento. En la actualidad, el usuario puede utilizar la búsqueda avanzada de gnoss.com; en breve, mejoraremos este servicio con un buscador facetado que permite alcanzar de manera eficaz resultados de búsqueda basados en el razonamiento.
    • Los marcadores se pueden llevar a un espacio de recursos personal –público y/o privado- y además –a diferencia de Delicious- compartir a voluntad con las comunidades de las que el usuario es miembro. Por ejemplo, una url en la que se encuentra un informe de prospectiva puede estar tanto en el espacio personal del usuario como en Innova o Prospectiva, dos comunidades en las que otros usuarios con intereses comunes la pueden disfrutar, comentar, valorar y compartir, a su vez, con otros espacios y redes.
    • Tanto en las comunidades como en el espacio personal de los usuarios de gnoss.com hablamos de algo más que de almacenar ‘bookmarks’: se pueden ‘subir’ todo tipo de archivos (Excel, Word, notas…) e incluso enviar ‘newsletters’ con los contenidos que se quieran destacar.
    • El usuario siempre puede rescatar sus datos para llevarlos donde desee a través de archivos RDF. Los datos en gnoss.com están estructurados y son enlazables. Para comprender las aplicaciones prácticas de este tipo de datos, os recomiendo recuperar el post gnoss.com enlaza sus datos con Freebase. Eso, en la práctica, significa que cuando etiqueto o categorizo cualquier clase de recurso, esos conceptos 'llaman' a sus homólogos en otros lugares de la Linked Open Data Web. En gnoss.com esto ocurre de momento con Freebase, pero ocurrirá con algunos otros lugares en breve.

     

    Consideramos que estas opciones añaden algunas ventajas dignas de consideración al servicio que ya ofrece Delicious. Como decíamos, gnoss.com es una herramienta para educar y trabajar, por eso creemos que puede resultar especialmente útil en entornos corporativos o educativos donde la gestión social del conocimiento y el trabajo colaborativo pueden producir ventajas notables. En ese sentido, nos parece que ofrece un espacio ampliado para la explotación social (educativa o laboral) del 'bookmarking'. Si quieres, ahora mismo puedes probar la aplicación para migrar marcadores de Delicious a gnoss.com.

     

    ENGLISH / ESPAÑOL

    In recent weeks there have been quite spe.cu.la.ti.ve comments about the future of Delicious. Various leaks about plans of Yahoo!- owner of this popular bookmarking service-, caused some suspicion about its maintenance and, therefore, the fate of its users’ contents. This state of opinion was spread over the Internet. The news, or whatever, and the resulting rumors generated by the Delicious user community, produced an avalanche of comments, post, tweets... on the subject. Finally, on December 17th, the official source on this subject, the Delicious blog, published an ambiguous post that at least made it clear that the servicewould continue. But any decision on its future depends on a possible sale.

    Amid this situation, Dolors Reig wrote an interesting post talking about the usefulness of bookmarking and the appropriateness of importing the Delicious content to other sites that offer a similar service.

     

    You can upload your Delicious bookmarks to your personal space on gnoss.com

    We also believe that people who have a good bookmark collection should seriously consider that possibility. Therefore, we developed a tool that allows gnoss.com users to upload their Delicious bookmarks and integrate them into their personal spaces.

    Why gnoss.com? gnoss.com is a space of linked social networks that works on structured and linked data. It’s a web 3.0 platform designed for learning and working that offers a wide range of integrated services and utilities for knowledge management, collaborative work and informal learning in a networking environment.  Among these services, users have the possibility of managing bookmarks, what allows them to store and classify their content. This service has also some options that improve what Delicious has offered so far.  Here is a set of some advanced features I’m talking about:

    • On gnoss.com, bookmarks are not only tagged, they are also categorized, so that they are easier to recover and reuse. This utility facilitates its use in standard workspaces. It also increases the effectiveness of strategies for information retrieval based on reasoning. At present, the user can use the advanced search on gnoss.com. In short, we’ll improve this service with a faceted search engine to achieve search results in an efficient way based on reason.
    • You can take your bookmarks to your personal space for resources- public and/or private-and if you want, you can also share them with the communities you’re a member of, unlike Delicious. For example, an url that contains a certain foresight report can be published on both the user's personal space and in communities, such as Innova or Prospectiva. These are two communities where other users with common interests can participate, comment, rate and share with other spaces and networks.
    • Both in the communities and gnoss.com users’ personal spaces, we’re talking about more than just store bookmarks: you can upload any file type (Excel, Word, notes...) and even send  newsletters with featured content.
    • As a gnoss.com user, you can always recover your data to take them wherever you want through RDF files. The gnoss.com data are structured and are linkable. To understand the practical applications of this data, I recommend that you read the post ‘gnoss.com links its data with Freebase’. In practice, that means that when you tag or categorize any kind of resource, those concepts ‘call’ to their counterparts elsewhere in the Open Linked Data Web. On gnoss.com this is currently happening with Freebase, but it will happen with some other places soon.

     

    We think that these options add some advantages to the existing Delicious service which are worth considering. As mentioned, gnoss.com is a tool to educate and work. So, we believe it can be especially useful in corporate or educational environments where the social knowledge management and collaborative work can produce remarkable benefits. In that sense, we feel that it offers an ample space for social exploitation (educational or employment) of bookmarking. If you want, right now you can test the application to migrate Delicious bookmarks to gnoss.com.

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    Publicado el 18.11.2010 por Ricardo Alonso Maturana

    gnoss.com enlaza sus datos con Freebase/ gnoss.com links its data with Freebase

    ESPAÑOL

    gnoss.com es un espacio de redes entrelazadas, un espacio de datos estructurados que funcionan en abierto. En las últimas semanas hemos estado trabajando para enlazar estos datos con otras webs. El resultado de esta tarea se puede visualizar desde ayer, puesto que gnoss.com ha enlazado sus datos con Freebase, proyecto adquirido recientemente por Google.

    ¿Qué significa esto? Hagamos un matiz: cuando estructuramos los datos enseñamos a las máquinas a pensar como nosotros. Así, se pueden realizar búsquedas más eficientes, basadas en los significados de los contenidos y generar contextos para la información. Os lo contamos en el siguiente vídeo.


    ENGLISH

    gnoss.com is an area of interlinked networks, a structured data space with data open to the public. In recent weeks we have been working to link these data with other websites. The result is visible since yesterday, since gnoss.com has linked its data with Freebase, a project recently acquired by Google.

    What does this mean? Let’s clarify something: when we structure data, we are teaching machines to think like us. So, you can perform more efficient searches based on the content meanings and create contexts for information. We’ll tell you about it the next video.

     

     

     

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    Publicado el 4.11.2010 por Ricardo Alonso Maturana

    En los últimos meses estamos trabajando intensamente en nuestro proyecto educativo. Sabéis que proponemos la lógica de redes como modelo de intervención educativa tanto en la Universidad como en Bachillerato, Formación Profesional  o Secundaria. No voy a abundar en ello, pero, sí me permitís, os voy a robar unos minutos de vuestro tiempo para invitaros a participar en un ejercicio de pensamiento colectivo. Bueno, más bien dos.

    Como sabéis, el uso de las redes sociales como herramienta educativa en la universidad supone un nuevo elemento para la mejora y aceleración del aprendizaje. Nosotros lo tenemos claro, pero nos gustaría conocer vuestras reflexiones. Por ello, hemos lanzado en abierto un dafo online para recoger todo tipo de ideas. Lo hemos llamado ‘Las redes sociales como herramienta educativa en la universidad’. Los primeros factores los hemos obtenido después de hacernos las siguientes preguntas: ¿es posible una universidad que no comparte su conocimiento?; ¿cuál es la apuesta de valor de la universidad del futuro?;  ¿cómo afectan las herramientas 2.0 -wikis, blogs, redes sociales...-, la inteligencia colectiva, el conocimiento abierto, la creación múltiple de contenidos a la autoridad del profesor, a los usos y formas de una universidad como institución? … Con los resultados de este dafo, en el que ya participan 70 personas, haremos público un documento que compartiremos con toda la comunidad educativa. ¿Quieres participar? Hazte miembro de la comunidad Universidad 2.0 y te daremos de alta automáticamente en el dafo.

    Ésta no es la única propuesta de pensamiento colectivo que me proponía haceros.

    SUPERAR LA CRISIS

    La comunidad Superar la crisis cuenta con 80 miembros que están compartiendo conocimiento sobre el diagnóstico, pronóstico y tratamiento de la situación económica actual.  Todas estas propuestas no tienen sentido si no hay reflexión. Por ello, nos gustaría que participaras en el dafo ‘La pyme en la crisis’, una proyecto de pensamiento colectivo que ha lanzado la comunidad y del que daremos detalle  en la Semana de la Calidad de Euskalit, que se celebra en noviembre.

    Tanto para el dafo de ‘La pyme en la crisis’ como para ‘Las redes sociales como herramienta educativa en la universidad’, te propongo que eches un vistazo al vídeo ¿Cómo participar en un dafo?

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    Publicado el 14.6.2010 por Ricardo Alonso Maturana

    Social data; web semántica; y datos abiertos y enlazados: ¡knowledge internet! / Social data, semantic web, opend and linked data: knowledge internet!

    ENGLISH VERSION/ TEXTO EN ESPAÑOL

    El proceso general de digitalización de la realidad está generando una capa de representación de la totalidad de las cosas y personas, pero también, y esto resulta especialmente relevante, de sus relaciones. A, por ejemplo, ‘Juan Rulfo’ y, pongamos, ‘El llano en llamas’ les une el hecho de que el primero es el AUTOR del segundo, lo que queda expresado mediante la proposición: ‘Juan Rulfo es el autor de ‘El llano en llamas’ Como veremos, la web semántica posibilita computar (deducir, razonar, buscar...) con proposiciones de ese tipo, lo que ofrece grandes posibilidades. Cuando disponemos de los datos y de sus relaciones organizados de acuerdo con los lenguajes de la web semántica (de los que he hablado en ¿Mis datos en manos de terceros? Ventajas de expresar contenidos con estándares de la web semántica), decimos que “los datos están estructurados". Por desgracia, la mayor parte de los datos de la web no están expresados de ese modo. Sin embargo también están estructurados, aunque no del modo en el que lo entienden las máquinas. Buena parte del trabajo consiste, precisamente, en convertir nuestros documentos HTML, .doc, etc...en datos estructurados. En cualquier caso y en buena medida, todos nuestros datos los estamos organizando de forma útil para las personas gracias a las redes sociales. De hecho, construir una web más inteligente parece la condición necesaria para manejar y utilizar de manera eficiente esa enorme y creciente cantidad de datos que está produciendo la actividad humana en las redes. A esta clase de datos categorizados y organizados gracias al trabajo social de las redes les llamaremos Social Data.

     

    Social Data

    Habitualmente los Social Data incorporan el punto de vista de las personas que los editan, o bien, dependiendo de su naturaleza, el de un grupo. Esta información que añade información a una información original suele conocerse con el nombre de metadatos. Los Social Data son, por tanto, metadatos construidos gracias al trabajo social en la red de las personas. Las colecciones de metadatos más habituales en las redes sociales son conocidas por el nombre de folksonomías, que expresan el punto de vista personal o la perspectiva personal con relación a una información o documento determinado. En ocasiones, las redes sociales, en especial cuando se trata de redes profesionales, incluyen puntos de vista más normativos para calificar la información: las taxonomías o los tesauros. La acción de asignar un determinado metadato a una información o documento se conoce con el nombre de etiquetar. El etiquetado social es la fuente primaria de producción de Social Data.

     

    Google es demasiado idiota para entender lo que la gente necesita

    Dado que la racionalidad humana tiene un carácter intencional o finalista, los Social Data aportan una información muy relevante a la hora de recuperar la información con una determinada finalidad o intención. Este es el modo general en el que los humanos desean recuperar información, pero no el modo en el que resuelven este problema los sistemas y buscadores. Pensemos por ejemplo en nuestra experiencia de búsqueda y recuperación de información con Google, el buscador más extendido. Google nos ofrece como resultado de una búsqueda una, habitualmente larga, lista de resultados o posibilidades ordenados en función de la relevancia que atribuye a cada uno de ellos. Eso no estaría mal en primera instancia, pero lamentablemente es todo lo que podemos hacer con Google: no podemos hacer una segunda pregunta relacionada con la primera. Imaginemos que me gustaría conocer qué hay sobre ‘buscadores semánticos que utilicen procesamiento del lenguaje natural y, además, lógica borrosa, escrito por mujeres en 2008, en alguna universidad de California o en San Francisco y alrededores’. Podemos intentarlo introduciendo en la barra del buscador "buscador+semántico+procesamiento+del+lenguaje+natural+lógica+borrosa+san+francisco+2008", pero como puede imaginar casi cualquiera el resultado puede resultar sorprendente. En todo caso, a nadie se nos ocurriría utilizar ‘mujer’ o ‘alrededores’ o ‘alguna universidad de california’ como criterio de recuperación de información, porque conociendo a Google no resulta una expectativa razonable.

     

    Google padece el síndrome del savant o del sabio. Es un idiota con algunas capacidades muy desarrolladas, un idiota inteligente capaz de comparar todos los caracteres de un texto con la secuencia que le proponemos, pero incapaz de entender lo que le solicitamos. En nuestro ejemplo, las categorías ‘documentos escritos por mujeres’ o ‘producidos en una universidad de california’ son difícilmente traducibles a una secuencia de caracteres que ofrezca la perspectiva de un conjunto de resultados aceptable. ¿Por qué no podemos interrogar a nuestro buscador sucesivamente, tal y como hacemos en nuestra vida ordinaria, para resolver problemas que requieren manejar grandes cantidades de información? Nuestro cerebro no está diseñado para manejar enormes cantidades de información, sino relativamente poca pero significativa; por eso nuestra razón produce como resultado de nuestras indagaciones largas listas ordenadas por relevancia, sino que opera estableciendo sucesivas condiciones o restricciones crecientes que nos conducen a un resultado o a unos pocos cuyo valor relativo pueda establecerse de un sólo golpe de vista. En una partida de ajedrez, nadie en su sano juicio consideraría una estrategia razonable el ordenar en una lista en función de sus posibilidades de conducir a la victoria, todas las posibles jugadas vinculadas con una posición dada de las fichas. Obviamente lo puede hacer Deep Blue, pero los humanos carecen de esa capacidad para computar. A cambio ‘saben lo que quieren’, lo que les permite considerar sólo la información útil para ese fin. 

     

    Contextos de interpretación de la información que pueden ser entendidos por las máquinas

    Los Social Data añaden un contexto explícito de interpretación a cualquier información o documento, por lo que constituyen el elemento social de la dimensión semántica de la web. La semántica de la web se construye según vemos social o colectivamente y esa información es útil porque las personas no son demasiado diferentes. 

    Una ontología concreta expresa un modo de categorizar, modelar o representar nuestro conocimiento con relación a un campo, entidad u objeto determinado. Lo normal es que las ontologías representen las entidades, que en nuestro lenguaje natural son denotadas mediante los nombres propios y comunes, y sus relaciones. Como lo hacemos en un lenguaje que puede ser ‘comprendido’ por las máquinas, éstas pueden entenderse entre sí (interoperar o intercambiar datos con independencia de los formatos de almacenamiento y de las aplicaciones de gestión), pero también ‘entendernos’ e interactuar con nosotros de manera inteligente; también podemos verlo al revés, gracias a las convenciones de la web semántica nosotros podemos conversar con ellas utilizando nuestras capacidades de un modo natural, esto es, podemos razonar con ellas. ¡Esto representa una gran oportunidad para todos, que se añade a las que ofrecía el etiquetado social!

    En la práctica, hay muchas cosas que necesitan conocer los sistemas, especialmente en el contexto de una red social, para poder comunicarse con sentido con las personas y para que interoperen con otros sistemas. Para que esto sea realmente posible,  precisamos que todos ellos hablen con las mismas palabras, esto es, que utilicen las mismas ontologías. A estas ontologías sobre las que existe un acuerdo (que puede ser universal, muy amplio o...menos amplio) las denominamos vocabularios. Algunos vocabularios de carácter muy general resultan especialmente importantes. Dado que los sistemas funcionan sobre la base de documentos digitalizados y descripciones de personas, las ontologías que representan nuestra idea general de lo que es un recurso o documento digital, las que modelan la descripción de una persona y aquellas que describen un sistema de categorías o tesauro resultan especialmente importantes porque permiten conectar a la mayor parte de las entidades que existen en la webEllas representan del modo más inclusivo a casi cualquier contenido que puede encontrarse en internet y por ello hacen que las máquinas y los sistemas puedan interoperar entre sí con pocas restricciones.

    La web semántica puede definirse como el conjunto de convenciones que hace posible estructurar los datos contenidos en los distintos formatos de documentos (que generalmente están desestructurados, lo que en realidad significa que no pueden interpretarlos las máquinas), con el fin de que tanto las máquinas como las personas puedan interactuar (interoperar) entre sí de un modo más humanizado, intuitivo, eficiente y satisfactorio que lo que sucedía con la web basada en la computación. Es la base para el desarrollo de una web más inteligente y...autoconsciente.

     

    Open Data y Linked Data

    Open Data designa una filosofía y práctica que persigue que determinados datos estén disponibles de forma libre a todo el mundo, sin restricciones de copyright, patentes u otros mecanismos de control. Los datos pueden estar abiertos y, cuando no se utilizan los estándares de la web semántica, no resultar aprovechables por terceros.

    Aún cuando los datos de una determinada aplicación web se expresen de acuerdo con los estándares de la web semántica caben diversas posibilidades:

    • Los datos pueden ser abiertos, pero no estar enlazados
    • Los datos pueden ser enlazados, pero no estar abiertos

    La posibilidad de datos que sean tanto abiertos como enlazados es cada vez más viable, tanto desde el punto de vista tecnológico, como de negocio. La Web Semántica sólo puede funcionar con datos que sean tanto abiertos como enlazados. Nos referimos a esto en un post anterior. En esta entrada, la figura representa el grafo del conjunto de iniciativas y aplicaciones enlazadas que constituyen la Linked Data Web o de la Web de los datos abiertos y enlazados

    Linked Data Web implica una manera de publicar contenidos en la Web que:

    •  favorece la reutilización
    •  reduce la redundancia
    •  maximiza la conectividad (real y potencial)
    •  hace posible el “efecto red” a la hora de añadir valor a los datos

     

    En definitiva:                                                    Linked Data = Open Data + Open Standars

     

    La web semántica tiene ya un tamaño considerable, que irá aumentando a medida en la que se vayan estructurando los datos de más espacios de la web (a la par que se crean espacios con los datos ya estructurados). Los datos estructurados permiten estrategias de búsqueda que en lugar de ordenar una lista de posibles soluciones en función de la relevancia (en lugar de obligar a los humanos a entender la lógica de las máquinas), permite ir razonando hasta localizar el resultado o pequeño número de resultados que responde a las restricciones o condiciones del razonamiento. En definitiva, permiten las búsquedas basadas en el razonamiento o búsquedas facetadas.

    Por otro lado, la web semántica posibilita ofrecer como resultado de una determinada búsqueda el conjunto de contextos relacionados con ella, como por ejemplo personas relacionadas, documentos relacionados, imágenes relacionas, etiquetas o metadatos relacionados, etc…Esto posibilita el poder desarrollar y evolucionar las búsquedas desde la perspectiva humana de la exploración.

    En resumen, Linked Data Web sería:

    •          Base de datos global
    •          Diseñada para que las máquinas ‘hablen’ y ‘piensen’ al modo humano·        
    •          Los objetos que maneja y conecta representan cosas (como personas, películas, imágenes, libros, plantas, etc…, esto es, cualquier cosa que podamos representar mediante una ontología) y no, como ocurre en la web HTML, documentos (páginas web)
    •          Los enlaces representan relaciones entre entidades o 'cosas'
    •          Para ello se precisa de un alto grado de estructuración en las descripciones de esas entidades
    •          Es preciso, por tanto, que la semántica de las cosas sea explícita

    Las tecnologías o estándares asociados con su desarrollo serían: URIs, HTTP, RDF, RDFS/OWL

     

    El siguiente grafo muestra el conjunto de iniciativas que forman parte de la web semántica y sus diferentes grados de interacción

     

     

     

    Imagen: linkeddata.org

     

    www.gnoss.com es un sistema de redes sociales enlazadas cuya ontología se expresa de acuerdo con los estándares de la web semántica. gnoss.com, además de ser un espacio Open Data, es un espacio de Linked Data, esto es, sus datos son enlazables, interpretables y expresables desde cualquier web que trabaje dentro de los estándares de la web semántica. Pero la web semántica son, en el fondo, social data pues la semántica expresa siempre un acuerdo formal o informal entre personas: no hay posibilidades de entendernos sin una idea común acerca del significado de las palabras. Esta semántica se va construyendo, es un ‘work in progress’ que se puede expresar de diferentes modo, pero que finalmente, dentro de la lógica evolutiva de la web semántica, tiende a concretarse en vocabularios estándar. Estos estándares son los que en el corto y medio plazo se irán imponiendo para resolver los profundos problemas de aislamiento a los que nos somete el no hacerlo así. Los sistemas de salud, las administraciones públicas y las grandes corporaciones están asumiendo la necesidad de trabajar con ellos si quieren aprovechar el potencial de sus sistemas y de la relación entre ellos y las personas. Poco a poco lo irán haciendo el resto de las empresas y personas. 

     

    ENGLISH VERSION/ TEXTO EN ESPAÑOL 

     

    The general process of reality digitalization of is creating a layer of representation of all things and people, but also of their relationships, and this is particularly important. For example, ‘Juan Rulfo’ and, let’s say, ‘The Burning Plain and Other Stories’ are linked by the fact that the first one is the author of the second one. This is expressed by the proposition: “Juan Rulfo is the author of The Burning Plain”. As we shall see, the semantic Web enables compute (deduce, reason, search...) with proposals of this kind, which offers great possibilities. When you have the data and their relationships organized according to semantic web languages (I have spoken about them in My data in the hands of others? Advantages of expressing content with semantic web standards), we say that “data are structured”. Unfortunately, most web data are not expressed in that way. However, they are structured too, but not in the way that the machines understand. Much of the work involves specifically converting our HTML, doc, etc. documents into structured data. In any case and to a large extend, we are organizing all our data in a useful way for people thanks to social networks. In fact, building a smarter web seems the necessary condition to efficiently manage and use the huge and growing amount of data that human activity is generating on the networks. This kind of data which are categorized and organized through the social work on social networks will be called Social Data.

     

    Social Data

    Social Data usually incorporate the perspective of people who edit them, or, depending on their nature, that of a group. This information that adds information to original information is generally known as metadata. Therefore, Social Data are metadata built thanks to social work in the people network. The most common metadata collections on social networks are known by the name of folksonomies, which express a personal view or personal perspective in relation to a particular information or document. Social networks, especially when it comes to professional networks, sometimes include regulatory viewpoints to describe the information: taxonomies or thesauri. The action of assigning a particular metadata to some information or to a document is known as tagging. Social tagging is the primary source of Social Data production.


    Google is too stupid to understand what people need

    Given that human rationality has an intentional or finalist nature, the Social Data provide very important information when retrieving information with a specific purpose or intent. This is the general way in which humans want to retrieve information, but not the way in which systems and search engines solve this problem. For instance, let’s consider our experience of information search and retrieval with Google, the most widespread search engine. As a result of a search, Google shows us a typically long list of potential results sorted according to the relevance it gives to each of them. At first, that would not be a bad option, but unfortunately that’s all we can do with Google: we cannot ask a second question related to the first one. Imagine that  you would like to know what’s on ‘semantic search engine using natural language processing, and also fuzzy logic, written by women in 2008 in any university in California or in San Francisco and surroundings’. We can try entering into the search bar: "search+engine+semantic+processing+of+natural+language+fuzzy+logic+san+Francisco+2008". But almost anyone can imagine that the result might be rather surprising. In any case, no one would use ‘woman’ or ‘surroundings’ or ‘any university of california’ as a criterion for information retrieval, because it is not a reasonable expectation when you know Google.

    Google has the savant syndrome. It’s an idiot with some highly developed skills, an intelligent fool that can compare all the characters in a text with the sequence that we are proposing, but unable to understand what we are asking. In our example, the categories ‘documents written by women’ or ‘produced in any university of california’ are difficult to translate into a sequence of characters that offers the prospect of an acceptable result set. Why can’t we query our search engine successively, as we do in our ordinary life, to solve problems that require handling large amounts of information?

    Our brain is not designed to handle huge amounts of information, but relatively small, but significant. That’s why our reason doesn’t produce long lists sorted by relevance as a result from our inquiries, but it operates establishing successive conditions or restrictions that lead to one result or to a few ones of which relative value can be established at a glance. In a game of chess, nobody in his right mind would consider as a reasonable strategy ordering in a list, according to their ability to lead to victory, all the possible moves associated with a given position of the chess pieces. Obviously, Deep Blue can do it, but humans lack the ability to compute. In turn, they ‘know what they want’, what allows them to consider only the relevant information for their purpose.

     

    Contexts of information interpretation that can be understood by machines

    Social Data add an explicit context of interpretation to any information or document, so they are the social element of the semantic dimension of the web. The Semantic Web is built according to social or collectively perspective and that information is useful because people are not too different.

    A specific ontology expresses a way of categorizing, modeling or representing our knowledge in relation to a determined field, entity or object. Ontologies normally represent the entities, which in our natural language are denoted by proper and common names, and their relationships. As we do it in language which can be ‘understood’ by the machines, these ones can understand each other (interoperate or interchange data regardless of storage formats and management applications), but also ‘understand’ us and interact with us intelligently. We can also see the opposite: thanks to the conventions of the Semantic Web, we can talk with them using our skills in a natural way, that is, we can reason with them. This represents a great opportunity for all, in addition to those offered by the social tagging!

    In practice, there are many things systems need to know, especially in the context of a social network, to communicate meaningfully with people and to interoperate with other systems. For this to be really possible, they all must speak the same words, that is, using the same ontologies. These ontologies for which there is an agreement (which may be universal, broad or… narrower) are called vocabularies. Some very general vocabularies are particularly important. As the systems operate on the basis of digital documents and descriptions of people, the following ontologies related to them are specially important because they allow you to connect most of the entities that exist on the web: a) ontologies that represent our general idea about a resource or a digital document, b) the ones that shape the description of a person and c) those that describe a system of categories or thesaurus. They represent the most inclusive way to almost any content that can be found on the Internet. Thus, they make the machines and systems to interoperate with each other with few restrictions.

    The Semantic Web can be defined as the set of conventions that makes it possible to structure the data in different document formats (which are usually unstructured, what actually means that machines can’t interpret them), so that both machines and people can interact (interoperate) with each other in a more humane, intuitive, efficient and satisfying way than what happened with the computer-based web. This is the basis for the development of a more intelligent and… self-aware web.

     

    Open Data and Linked Data

    Open Data means a philosophy and practice that pursues that certain data are freely available to everyone without restrictions of copyright, patents or other control mechanisms. Data can be open but not usable by others, when semantic web standards aren’t used.

    Even when data from a particular web application are expressed in accordance with the standards of the Semantic Web, there are several possibilities:

    • Data can be open, but not be linked
    • Data can be linked, but not be open

     The possibility of data being both open and linked is increasingly viable, both from a technological and business standpoint. The Semantic Web can only work with data that are both open and linked. I referred to this in a previous post. The below figure represents the graph of all the linked initiatives and applications which form the Linked Data Web.

    Linked Data Web involves a way to publish content on the Web that:

    • promotes reuse
    • reduces redundancy
    • maximizes connectivity (real and potential)
    • makes possible the ‘network effect’ when it comes to adding value to data

    In short:  Linked Data = Open Data + Open Standars

    The Semantic Web has already a considerable size, which will increase as data from more web sites get structured (at the same time that spaces with already structured data are being created). Structured data allow search strategies to reason until they reach the result or small number of results according to restrictions or conditions of reasoning, instead of ordering a list of possible solutions depending on the relevance (rather than forcing humans to understand the logic of the machines). In short, they allow searches based on the reasoning or faceted search.

    On the other hand, the semantic web enables to offer as a result of a particular search a context set associated with it, such as related people, documents, images, tags or metadata, etc... This makes it possible to develop and evolve search from the human exploration perspective.

    To sum up, Linked Data Web would be:

    • Global database
    • Disigned for machines to ‘talk’ and ‘think’ the human way.
    • Objects that it manages and connects represent things (like people, movies, images, books, plants, etc…, that is, anything that can be represented by an ontology), but not documents (web pages) as it occurred in the HTML web
    • Links represent relations between entities or ‘things’.
    • This requires a high degree of structure in the descriptions of these entities.
    • Therefore, it is necessary that the semantics of things is explicit.

    Technologies or standards associated with its development would be: URIs, HTTP, RDF, RDFS/OWL

    The following graph shows the set of initiatives that are part of the semantic web and their different degrees of interaction

     

    Image: linkeddata.org
     

     www.gnoss.com is a system of linked social networks whose ontology is expressed in accordance with the standards of the semantic web. gnoss.com, besides being an Open Data space, is a Linked Data space, that is, its data can be linked, interpreted and expressed by any site that works within the standards of the semantic web. But the semantic web is in the background, social data, since the semantics expresses always a formal or informal agreement between people: there is no chance of understanding without a common idea of the meaning of words. This semantics is being built, is a work in progress which can be expressed in different ways, but finally tends to be translated into standard vocabularies, within the evolutionary logic of the Semantic Web. Those standards are the ones that will go imposing in the short and medium term to solve the deep problems of isolation generated when not doing it so. Health systems, public administrations and large corporations are taking the need to work with them if they want to exploit the potential of their systems and the relationship between them and people. The rest of the companies and individuals will be doing it little by little.

     

     

     

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    Artículo

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    Publicado el 10.6.2010 por Ricardo Alonso Maturana

    Remixing Social and Search: el futuro de las estrategias de búsqueda y recuperación de la información

    ENGLISH VERSION/ TEXTO EN ESPAÑOL

    Todavía hoy, nuestra experiencia corriente de búsqueda tiene que ver con la presentación en una simple lista de contenidos ordenados de acuerdo con un cierto criterio de relevancia. Por otro lado, la experiencia de búsqueda en redes sociales es, por lo general, insuficiente cuando no pobre.

    El pasado 5 de mayo, en el marco de la Web 2.0 Expo celebrado en San Francisco, Matt Maclaurin, director del FUSE Lab de Microsoft realizó una conferencia titulada: FUSE Labs: Remixing Social Search. No fue la única que se interrogaba sobre la futura naturaleza de las búsquedas en internet, pero sí, a mi jucio, la mejor de todas en este campo concreto. Lamentablemente no colgó la presentación, por lo que no puede encontrarse entre la documentación del Congreso.

    En gnoss.com estamos trabajando en el desarrollo de soluciones de descubrimiento, exploración y recuperación de información que van un paso más allá de lo que podemos denominar 'experiencia Google'. El objetivo es construir soluciones de recuperación y búsqueda de información que exploten las enormes posibilidades derivadas del crecimiento acelerado de la web social. Estamos investigando y trabajando sobre los modos en los que pueden relacionarse la web social y las estrategias de búsqueda basadas en ella, lo que podemos llamar #SOCIAL and #SEARCH;  y ello con el objetivo de descubrir nuevas estrategias que conecten la web de los datos (lo que será la web semántica) con su desarrollo social.

    Aunque resulta difícil establecer con exactitud en qué consistirá nuestra experiencia de búsqueda dentro de no tanto tiempo, no lo es tanto describir cuáles serán algunos de sus aspectos fundamentales. Probablemente, el más relevante de todos ellos tendrá que ver con el hecho de que el proceso de descubrimiento y exploración de la información será menos documental y más social, más inteligente, razonado y restrictivo y, sobre todo, más contextual y personal. 

    La riqueza social de la web precisa de nuevos modos de descubrir y presentar la información, de nuevas herramientas que provean de vistas y perspectivas de lo que ocurre y nos interesa en los espacios sociales en los que participamos, que nos ofrezcan, en suma, nuevos modos de acceder, agregar, categorizar y presentar, todo ello del modo más automático posible, la información cuando exploramos nuestras redes sociales; que faciliten, por último, el descubrimiento de información, junto con sus contextos, mediante procesos de inferencia y razonamiento, en lugar de ofrecer como resultado desmesuradas listas ordenadas por relevancia.

     

    #SEARCH y #SOCIAL

    Llamaremos #SEARCH a nuestra experiencia corriente de búsqueda y recuperación de información tal y como está construida de un modo general en la actualidad. #SEARCH designa lo que antes hemos denominado la “experiencia google”. Por su parte, #SOCIAL designará nuestra experiencia de vida digital entendida de la manera habitual en la que la gente la desarrolla en entornos digitales tales como Facebook, Tuenti, Twitter, Flickr o gnoss.com

    Indudablemente, #SEARCH hace referencia de manera inmediata a un aspecto esencial de nuestra experiencia de la web. Hasta hace relativamente poco tiempo la experiencia común de la web estaba determinada por la satisfacción que producía en el usuario su experiencia de búsqueda.

    En los últimos años, sin embargo, la web social ha incorporado una dimensión nueva a nuestra experiencia común de internet. Para muchas personas, #SOCIAL representa ahora su experiencia cotidiana de la web, una experiencia en muchos casos más intensa y continuada que la que puede ofrecer #SEARCH. El acelerado crecimiento y evolución de #SOCIAL está ligado de manera muy profunda al  modo en el que las personas se enfrentan y resuelven los procesos de búsqueda, exploración, descubrimiento y recuperación de la información.

    El concepto de #SOCIALSEARCH está en el fondo de todos los proyectos que se están replanteando la experiencia humana con la tecnología. Matt Maclaurin consideraba, en la conferencia a la que nos hemos referido, que sin duda va a ser uno de los conductores tecnológicos de los próximos 3 años; sin embargo ¿a qué nos referimos exactamente con él? ¿A buscar información y documentación en nuestras redes sociales? ¿A buscar información y documentación a través de nuestra red social, por ejemplo preguntando o suscribiéndome a lo que hacen determinadas persona o grupos de trabajo? ¿O bien a suscribirme a conceptos o ideas, como puede ser un #hastag, en el marco de una red social? ¿A buscar personas o amigos con intereses parecidos o conexos con los nuestros en sitios como Delicious o GNOSS, en los cuáles los usuarios muestran información etiquetada y organizada sobre sus hallazgos en internet?

    A diferencia de lo que ocurre con #SEARCH, en  #SOCIAL los contenidos y datos llevan incorporados un contexto social, que los caracteriza y enriquece y que, además, puede funcionar muy bien como criterio de búsqueda. Esta nueva clase de búsquedas sociales requieren de herramientas que incluyan procedimientos de interrogación y razonamiento humanos, más sofisticados e inteligentes que los que funcionaban en #SEARCH, como son los que proporciona la web semántica. En efecto, estamos fusionando o remezclando nuestras experiencias de búsqueda, exploración y descubrimiento de conocimiento con nuestra vida social en la red. En este nuevo escenario, #SEARCH necesita de #SOCIAL para crear y dar sentido a los datos. En el futuro, #SOCIAL y #SEARCH no serán actividades separadas: #SEARCH buscará en #SOCIAL y #SOCIAL dará sentido e interpretará a #SEARCH. Por último, #SEARCH necesita de #SOCIAL para generar contextos, especialmente, contextos personales de trabajo y aprendizaje. 

     

    Conectividad social e integración de la información

    Los siguientes gráficos muestran la relación entre la conectividad social y la conectividad de la semántica de la información (del modo en el que los humanos "acordamos" una interpretación común de las cosas) en el marco más amplio de la evolución de la web. Como se ve, la fusión de  #SOCIAL and #SEARCH aparece como una construcción inevitable en ese marco más amplio (se trata del mismo fenómeno que es observable en evolución de los lenguajes naturales: ¿cómo, si no, resulta posible que un grupo humano grande o muy grande haya llegado a interpretaciones tan comunes acerca del uso de las palabras?)

     

     

    La segunda figura abunda en esta idea de conectividad entre personas e información conforme avanzamos colectivamente en los procesos de digitalización de la información. En la parte correspondiente a la tercera década de la web, se muestra un grafo con algunos de los proyectos que están colaborando en la construcción de la web semántica abriendo y enlazando sus datos.

     

     

     

     

     

     

    ENGLISH VERSION/ TEXTO EN ESPAÑOL

    Even today, our common search experience has to do with the presentation in a simple list of contents sorted according to some relevance criterion. On the other hand, the search experience on social networks is usually insufficient if not poor.

    On 5th May, in the context of the Web 2.0 Expo in San Francisco, Matt Maclaurin, director of the FUSE Lab at Microsoft held a conference called: FUSE Labs: Remixing Social Search. It was not the only one who wondered about the future nature of Internet search, but, in my opinion, it was the best of all in this particular field. Unfortunately he didn’t upload his presentation, so it can’t be found among the documents of the Conference 

    In  gnoss.com, we are working on developing solutions for discovery, exploration and retrieval of information that go a step beyond what can be called 'Google experience’. The aim is to build search and retrieval information solutions that exploit the enormous opportunities arising from the rapid growth of the social web. We are investigating and working on ways of relating the social web and search strategies based on it. This is what we can call #SOCIAL and #SEARCH; all that with the aim of finding out new strategies to connect the web of data (what the semantic web will became) with its social development.

    Although it is difficult to establish exactly what our search experience will involve in not so long, it isn’t so much to describe what some of its basic aspects will be. The most important of all them will probably have to do with the fact that the process of discovery and exploration of information will become less documentary and more social, more intelligent, reasoned and restrictive and, above all, more contextual and personal.

    The social wealth of the Web requires new ways of discovering and presenting information and also new tools that provide views and perspectives of what is happening and what we are concerned with in the social spaces where we participate. In short, we need that it offers new ways to access, add, categorize and present information as automatically as possible when exploring our social networks. Finally, it has to facilitate the discovery of information, along with their contexts, through processes of inference and reasoning instead of offering results of enormous lists sorted by relevance.

     

    #SEARCH and #SOCIAL

    We’ll call #SEARCH to our common experience of search and retrieval of information as it is built in general way at present. #SEARCH designates what we have previously named the ‘Google experience’. For its part, #SOCIAL designates our digital life experience understood in the usual way in which people develops it in digital environments such as Facebook, Tuenti, Twitter, Flickr or gnoss.com

    Undoubtedly, #SEARCH refers to an essential aspect of our web experience. Until relatively recently, the common experience on the web was determined by the satisfaction that the search experience produced in the user.

    However, in recent years, the social web has added a new dimension to our common experience of the Internet. For many people, #SOCIAL  now represents their everyday experience of the Web, which is often a more intense and continuous experience than the one that #SEARCH can offer. The rapid growth and evolution of #SOCIAL is linked in a very deep way to the way in which people face and solve the process of search, exploration, discovery and retrieval of information.

    The #SOCIALSEARCH concept lies at the bottom of all projects that are redefining the human experience with technology. Matt Maclaurin considered at the conference commented above that it is certainly going to be one of the technological drivers of the next three years. But what do we mean exactly with that? To seek information and documentation in our social networks? To search for information and documentation through our social network, for example asking or subscribing to what certain people or workgroups do? Or to subscribe to concepts or ideas, such as a # hastag, in the context of a social network? To find people or friends with common or related interests in places like Delicious or GNOSS, where users show tagged and organized information about their findings on the Internet?

     

    In this new context, #SEARCH needs #SOCIAL to create and give meaning to data. In the future, #SOCIAL and #SEARCH will not be separate activities: #SEARCH will look for information in #SOCIAL, and #SOCIAL will give meaning and will interpret #SEARCH. Finally, #SEARCH needs #SOCIAL to generate contexts, especially personal learning and work contexts.

    Unlike what happens with #SEARCH, in #SOCIAL data and content carry a social context that characterizes and enriches them, and it also can work very well as a search criterion. This new kind of social search requires tools that include query procedures and human reasoning, more sophisticated and intelligent than those which worked in  #SEARCH, such as those provided by the semantic web. In fact, we are merging or remixing our search, exploration and knowledge discovery experiences with our social life on the Net. In this new scenario, #SEARCH needs #SOCIAL to create and give meaning to data. In the future, #SOCIAL and #SEARCH won’t be separate activities: #SEARCH will look for information in #SOCIAL and #SOCIAL will interpret and give meaning to #SEARCH. Finally, #SEARCH needs #SOCIAL to generate contexts, especially personal contexts of work and learning.

     

     

    Social connectivity and integration of information

    The following charts show the relationship between the social connectivity and the connectivity of the semantic information (the way in which humans ‘agreed’ a common understanding of things) in the broadest context of the evolution of the web. As shown, the fusion of #SOCIAL and #SEARCH appears as an inevitable construction in that broader context (this is the same phenomenon that can be observed in the evolution of natural languages: otherwise, how is it possible that a large or very large human group has come to so common interpretations about the use of words?).

     

     

    The second figure goes on about this idea of connectivity between people and information as we move forward collectively in the process of information digitalization. The share of the third decade of the Web shows a graph with some of the projects that are collaborating to build the semantic web opening and linking their data.

     Figure 2. Evolution of web tools from web 1.0 to 3.0

     

     

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    Artículo

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    Publicado el 26.5.2010 por Ricardo Alonso Maturana

    ¿Mis datos en manos de terceros? Ventajas de expresar contenidos con estándares de la web semántica/ My data in third parties’ hands? Advantages of expressing content with semantic web standards

    ENGLISH VERSION/ TEXTO EN ESPAÑOL

    gnoss.com es un espacio de redes sociales que pueden enlazarse Open Data, lo que significa que sus datos están disponibles, para cualquiera que lo desee, en un formato estándar. Para ello, los datos en gnoss se expresan en una clase de ficheros denominados RDF (Resource Description Framework), que son uno de los estándares de W3C para la web semántica. En nuestro caso, un RDF es un modelo semántico de descripción de un recurso concreto cuya forma viene determinada en un lenguaje de marcado o etiquetado denominado OWL (Ontology Web Language).

    Una ontología concreta expresa un modo de categorizar, modelar o representar nuestro conocimiento con relación a un campo, entidad u objeto determinado. Lo normal es que las ontologías representen las entidades, que en nuestro lenguaje natural son denotadas mediante los nombre propios y comunes, y sus relaciones. Como lo hacemos en un lenguaje que puede ser "comprendido" por las máquinas, éstas pueden "entendernos" a nosotros o, visto al revés, nosotros podemos conversar con ellas utilizando nuestras capacidades de un modo natural, esto es, podemos razonar con ellas. ¡Y esto representa una gran oportunidad para todos!

    El problema es que con las ontologías pasa lo mismo que con nuestras palabras: no todo el mundo les atribuye el mismo significado. En el mundo offline casi cualquier acuerdo entre personas termina derivando en una cuestión terminológica. Cuando firmamos un acuerdo o un contrato, nos tomamos mucho tiempo para especificar que significa en concreto cada palabra. De lo contrario, pueden surgir conflictos que precisan de alguien que interprete el texto desde una posición neutral, esto es, que ejerza un arbitraje. Lo mismo pasa casi con cualquier código o sistema de normas. ¡Por eso el lenguaje jurídico se parece tanto al de los informáticos, aunque ellos no lo sepan!

    Con los sistemas y las máquinas sucede lo mismo: si no utilizan la misma ontología, si no atribuyen el mismo significado y relaciones a una entidad, no pueden entenderse; y, si no se entienden, no pueden comunicarse, lo que en términos un poco más técnicos quiere decir que no pueden interoperar. Imaginemos, por ejemplo, que para un sistema la ontología de "persona" (el conjunto mínimo de atributos que permite a un sistema identificar a un humano en concreto) son: nombre, apellido del padre, apellido de la madre y fecha de nacimiento. Parece un descripción muy lógica e intituitiva, pero no se entenderá con otra que la describa en estos términos: nombre, primer apellido, segundo apellido, fecha de nacimiento y mucho menos con una tercera que lo haga de este modo: first name, last name, etc... Los sistemas pueden tener sus datos abiertos, pero como no se entiendan...Para ello se necesitan acuerdos, formas normalizadas de definir una determinada entidad.

    Hay muchas cosas que necesitan conocer los sistemas, especialmente en el contexto de una red social, para poder comunicarse con sentido con las personas: para ser "inteligentes"; y si, además, queremos que se entiendan e interoperen con otros sistemas, precisamos que todos ellos hablen con las mismas palabras, esto es, que utilicen las mismas ontologías. A estas ontologías sobre las que existe un acuerdo (que puede ser universal, muy amplio o...menos amplio) las denominamos vocabularios. Algunos vocabularios de carácter muy general resultan especialmente importantes. Dado que los sistemas funcionan sobre la base de documentos digitalizados y descripciones de personas, las ontologías que representan nuestra idea general de lo que es un recurso o documento digital, las que modelan la descripción de una persona y aquellas que describen un sistema de categorías o tesauro resultan especialmente importantes. Ellas representan del modo más inclusivo a casi cualquier contenido que puede encontrarse en internet y por ello hacen que las máquinas y los sistemas puedan interoperar entre sí. Por supuesto, existen muchas más ontologías y vocabularios, generalmente pertenecientes a dominios más concretos o sectoriales (como las que representan el conjunto de patologías clínicas, por ejemplo). 

     

    ONTOLOGÍA DE GNOSS.COM

    La ontología de gnoss.com la hemos ido construyendo nosotros, lo que quiere decir que no nos hemos fijado en el modo en el que otras personas o grupos entendían tal o cual concepto, objeto o cosa. Responde a nuestra visión del mundo. El problema en este caso radica en que, aunque se trata de una ontología abierta, las personas que la interpreten deben asumir nuestra visión para poder expresar nuestros datos en sus páginas web. Evidentemente se trata de un gran problema. Aunque no paramos de, por así decirlo, "hablar", lo hacemos en un lenguaje privado. Esto suele ser así en los albores de una tecnología, cuando no se conocen bien ni sus límites, ni sus posibilidades.

    En efecto, la web semántica es algo muy nuevo y no existían acuerdos previos sobre cómo describir un tesauro o una patología clínica, del mismo modo que durante muchos años no existía un estándar que regulara el sentido de la rosca de los tornillos. Como es sabido, la estandarización industrial corrió de la mano de una oficina de estandarización (la ISO), pues bien, la de la web corre a cargo de W3C. Somos conscientes de la importancia de trabajar con estándares ontológicos si realmente queremos no sólo que nuestros datos estén abiertos y disponibles, sino que sean de verdad enlazables desde otras aplicaciones.

    Como ya hemos señalado, W3C ha avanzado en la estandarización de algunas ontologías muy generales. Como son muy generales, resultan de aprovechamiento casi universal y por tanto muy útiles para resolver problemas de interoperabilidad de muy amplio espectro. Estas ontologías se refieren a:

    ·           El modo en el que debemos describir a una persona para que los sistemas sepan que se trata de una persona (FOAF).

    ·           El modo en el que deben estar descritos la información y los recursos en una red social, comunidad o grupo de trabajo colaborativo para que puedan ser interpretados y mostrados desde otra; esto es, el modo en el que debemos describir la información para que las redes sociales puedan intercambiar información o interoperar semánticamente sobre la base del conocimiento o interpretación automática de la misma por parte de los sistemas (SIOC).

    ·           El modo en el que organizamos o categorizamos la información (el modo en el que creamos tesauros o taxonomías) (SKOS).

    En gnoss.com estamos migrando nuestra ontología con el fin de expresarla de acuerdo con estos estándares. Este trabajo estará finalizado para principios de junio de 2010 (en una semana aproximadamente), con lo que gnoss.com, además de ser un espacio Open Data, será un espacio de Linking Data, esto es, sus datos serán enlazables, interpretables y expresables desde cualquier web que trabaje dentro de los estándares de la web semántica. Estos estándares son los que en el corto y medio plazo se irán imponiendo para resolver los profundos problemas de aislamiento a los que nos somete el no hacerlo así. Los sistemas de salud, las administraciones públicas y las grandes corporaciones están asumiendo la necesidad de trabajar con ellos si quieren aprovechar el potencial de sus sistemas y de la relación entre ellos y las personas. Poco a poco lo irán haciendo el resto de las empresas y personas. Aparte de poder disponer de mis datos PARA SIEMPRE en forma segura, el hecho de que las máquinas puedan interpretar documentos en “modo casi humano” presenta grandes ventajas cuando de lo que se trata de buscar o rescatar la información o de descubrir relaciones ocultas en ella.

     

    LINKED DATA vs OPEN SOURCE: POR QUÉ LAS ALTERNATIVAS BASADAS EN DATOS ABIERTOS SON SUPERIORES A LAS DE CÓDIGO ABIERTO

    Jon Bishop ofrece en 9 Free Ning Alternatives And Some Open Source Solutions un resumen de las alternativas gratuitas a Ning sobre plataformas de terceros. De muchas de ellas, y de las dificultades de trasladar los contenidos a dichas plataformas ya hemos hablado. El post propone también un conjunto de soluciones Open Source (Código Abierto): BuddyPress [Message from Buddypress]Elgg - [Message from Elgg]; PliggDolphinLovdByLess; InsoshiAstrospaces. Algunas personas han reflexionado, como nosotros, sobre los riesgos de poner los datos en manos de terceros y han llegado a la conclusión de que la solución consiste en ser propietario de la plataforma y de su código.

    Se trata de una alternativa aparentemente razonable porque evitaría esa dependencia  de terceros que tantos quebraderos de cabeza nos puede llegar a dar, como se ha visto. Ahora bien, para empezar, construir una plataforma con algunas de las soluciones Open Source que existen en el mercado y que acabamos de enumerar, siempre será un trabajo y…la comunidad de desarrolladores podría abandonar en algún momento su mantenimiento. Es un riesgo, pero menor que el que supone que nuestros datos se queden en un silo del que no podamos sacarlo, pensarán algunos. Aparte del hecho de que deberemos en algún momento superar la cultura del bricolaje informático, parece necesario expresar con toda claridad algo que con frecuencia queda oculto en el debate OpenSource: el problema no está en el código, está en los datos, en poder interoperar con ellos y no simplemente en tenerlos.

    Mis datos abiertos se pueden expresar en otros lugares, a través de otros ‘frames’ y, sobre todo, pueden conectarse con otros para producir una experiencia de conocimiento más expresiva, evolutiva y extensible. Porque una solución de datos abiertos tiene más extensibilidad, flexibilidad y expresividad que cualquier otra que consideremos. El código es infoestructura y por tanto tratar con él podríamos considerarlo como fontanería o bricolaje de la web. Es el equivalente a la caja de herramientas del Ford T (entonces no había muchos talleres y se asumía que el que se comprara un coche debería dedicar un buen rato a mantenerlo y, eventualmente a repararlo). Hoy día a nadie se le pasa por la cabeza que tendrá que meter mano el el motor de su coche. Pues bien, del mismo modo que no se nos ocurre, cuando compramos un piso, picar la pared  para comprobar de qué están hechas las cañerías, tampoco nos debería preocupar el código, sino sólo el hecho de que nuestros datos estén fácilmente disponibles cuando los necesite y para lo que los necesite.

    Por supuesto, las soluciones menos recomendables son aquellas cuyos datos están cerrados y que, además, no son Open Source (como lamentablemente es el caso de Ning, y…de la mayor parte de las redes sociales, incluidas las muy populares); en segundo lugar, en esta lista que va de menos a más en "recomendabilidad", estarían las redes verticales construidas con Código Abierto; pero sin duda, las mejores o más recomendables serían aquellas cuyos datos están abiertos y pueden ser enlazables, esto es, las soluciones expresadas de acuerdo con los estándares de la web semántica que incluyen, a su vez, sistemas de representación del conocimiento u ontologías que son también estándar.

    gnoss.com representa una solución de esa naturaleza. Es un espacio para alojar redes cuyos datos pueden conectarse con otras redes, por supuesto de las que están albergadas dentro del propio gnoss.com, pero eventualmente también con aquellas otras que estén fuera, pero que compartan la misma ontología. De las que aparecen en la gráfica de abajo, Twine, la solución conceptualmente más próxima a la nuestra, ha sido recientemente comprada por Evri y está en trance de extinción.

    Conviene hacerlo notar una vez más: ¡Son los datos! Si de algo debemos preocuparnos es de ser los absolutos propietarios de los datos; una vez asegurado esto, lo demás debería darnos un poco lo mismo. Las gráficas de abajo expresan con claridad la superioridad de las soluciones Linked Open Data con relación a cualquier otra que podamos considerar y, en particular, las ventajas asociadas con nuestro proyecto.

    Open Linked Data es la solución más escalable y flexible.

      

    Y la más expresiva y extensible

    • Expresividad: es la medida de capacidad de un lenguaje para definir la semántica de un dominio de conocimiento, esto es, para representar conceptos y relaciones entre conceptos.
    • Extensibilidad: es la medida de capacidad de un lenguaje para permitir el futuro crecimiento de un sistema, es decir, la inclusión de nuevos conceptos y relaciones, y del esfuerzo requerido en el sistema para implementar la extensión.


    Información relacionada:

    -Si te quieres ir de Ning, deberías conocer por qué una solución Open Data puede resultar superior

    -Usabilidad débil y usabilidad fuerte

    Los gráficos de este post poseen Copyright de RIAM Intelearning Lab. 

     

    ENGLISH VERSION/ TEXTO EN ESPAÑOL


    gnoss.com is a space of social networks that can be Open Data linked, which means that their data are available to anyone who wants in a standard format. To this end, GNOSS data are expressed in a file type called RDF (Resource Description Framework), which are one of the W3C standards for the semantic web. In our case, a RDF is a semantic model for describing a particular resource whose form is determined by a marking or tagging language called OWL (Web Ontology Language).

    A specific ontology expresses a way of categorizing, modeling or representing our knowledge in relation to a field, an entity or an object. Ontologies normally represent the entities, which in our natural language are denoted by proper and common names, and their relationships. As we do so in a language that can be ‘understood’ by machines, they can ‘understand’ us. From the opposite perspective, we can talk with them using our skills in a natural way, that is, we can reason with them. And this is a great opportunity for everyone!

    The problem is that what happens with ontologies is similar to what happens with our words: not everyone gives them the same meaning. In the offline world, almost any agreement between people ends up drifting into a question of terminology. When we sign an agreement or contract, we take a long time to specify what each word means in particular. Otherwise, some conflicts that require someone to interpret the text from a neutral position may arise, ie someone who acts as an arbitrator. The same thing happens with almost any code or set of standards. That is why legal language is so much like the computer one, although they don’t know it!

    The same thing happens with systems and machines: if they don’t use the same ontology, if they don’t give the same meaning and relations to an entity, they can’t understand each other. And if they don’t understand each other, they can’t communicate, what in some more technical terms means that they can’t interoperate. Imagine, for example, that the ontology of "person" (the minimum set of attributes that allows a system to identify a particular human) for a system includes: name, father’s surname, mother’s surname and date of birth. It seems a very logical and intuitive description, but it won’t be understood by another one that describes it in these terms: name, first surname, second surname, date of birth, and even less with a third one that to does it this way: first name, last name, etc... The systems can have their data open, but if they don’t understand each other... It requires agreements, standard ways to define a particular entity.

    There are many things that systems need to know, especially in the context of a social network, to communicate meaningfully with people: to be ‘smart’. And if we also want them to understand other systems and interoperate with them, we need all them to speak the same words, that is, to use the same ontologies. In practice, there are many things systemes need to know, especially in the context of a social network, to communicate meaningfully with people and to interoperate with other systems. For this to be really possible, they all must speak the same words, that is, using the same ontologies. These ontologies for which there is an agreement (which may be universal, broad or… narrower) are called vocabularies. Some very general vocabularies are particularly important. As the systems operate on the basis of digital documents and descriptions of people, the following ontologies related to them are specially important because they allow you to connect most of the entities that exist on the web: a) ontologies that represent our general idea about a resource or a digital document, b) the ones that shape the description of a person and c) those that describe a system of categories or thesaurus. They represent the most inclusive way to almost any content that can be found on the Internet. Thus, they make the machines and systems to interoperate with each other. Of course, there are many other ontologies and vocabularies, usually with more specific or sectorial domains (such as those representing the set of clinical pathologies, for example).

     

    ONTOLOGY OF GNOSS.COM

    We have been building the ontology of gnoss.com ourselves, which means that we haven’t looked at the way other people or groups understand this or that concept, object or thing. It reflects our worldview. The problem here is that, although it is an open ontology, the people who interpret it must take our vision in order to express our data on their websites. Obviously this is a big problem. Although we do not stop ‘talking’, so to speak, we do it in a private language. This is usually the case at the dawn of a technology, when nor its limits, not it possibilities are well understood.

    In fact, the semantic web is something very new and there were no previous agreements on how to describe a thesaurus or a clinical pathology, just as for years there was no standard to regulate the direction of the screw threads. As is known, the industrial standardization went hand in hand with an office for standardization (ISO). Well, that one of the web depends on W3C. We understand the importance of working with ontological standards if we really want not only that our data are open and available, but also really linkable from other applications.

    Como ya hemos señalado, W3C ha avanzado en la estandarización de algunas ontologías muy generales. Como son muy generales, resultan de aprovechamiento casi universal y por tanto muy útiles para resolver problemas de interoperabilidad de muy amplio espectro. Estas ontologías se refieren a:

    As already noted, W3C has made progress in the standardization of some very general ontologies. As they are very general, they have almost universal utilization, therefore they are very useful for resolving interoperability issues in a very wide range. These ontologies refer to:

    • The way we should describe a person so that systems know that it is a person (FOAF).
    • The way in which information and resources must be written on a social network, community or collaborative workgroup, so they can be interpreted and displayed on another network, in other words, the way we should describe information so that social networks can exchange information and interoperate semantically on the basis of knowledge or automatic interpretation of that information by systems (SIOC).
    • The way we organize or categorize information (the way we create thesauri or taxonomies) (SKOS).

    In gnoss.com, we are migrating our ontology in order to express it in accordance with those standards. This work will be completed in early June 2010. Then gnoss.com, besides being an Open Space Data, will become a Linking Data space, that is, its data can be linked, interpreted and expressed by any website that works within the standards of the Semantic Web. Those standards are the ones that will go imposing in the short and medium term to solve the deep problems of isolation generated when not doing it so. Health systems, public administrations and large corporations are taking the need to work with them if they want to exploit the potential of their systems and the relationship between them and people. The rest of the companies and individuals will be doing it little by little. Apart from having your data available FOREVER and securely, the fact that machines can read documents in an ‘almost human way’ has great advantages when you are seeking or retrieving information or trying to discover hidden relationships in it.

     

    LINKED DATA vs OPEN SOURCE: WHY THE ALTERNATIVES BASED ON DATA ARE SUPERIOR TO THE OPEN SOURCE ONES

    Jon Bishop offers a summary of the free alternatives to Ning on third parties’ platforms in 9 Free Ning Alternatives And Some Open Source Solutions. We have already talked about many of them and the difficulties of transferring the content to such platforms. The post proposes a set of Open Source solutions: BuddyPress [Message from Buddypress]Elgg - [Message from Elgg]; PliggDolphinLovdByLess; InsoshiAstrospaces. Some people have thought about the risks of putting data in third parties’ hands and have come to the conclusion that the solution is to own the platform and its code.

    This seems a reasonable alternative because it would avoid the dependence on third parties that can give us so many headaches, as we have seen. But to start with, building a platform with some of the just listed existing Open Source solutions will always mean some work and ... the community of developers might leave at some point its maintenance. It’s a risk, but lower than that assuming that our data could stand in a silo from which we cannot remove it, some people will think. Apart from the fact that we should overcome the culture of computer DIY at some point, it seems necessary to clearly express something that is often hidden in the Open Source debate: the problem is not in the code but in the data, in being possible to interoperate with them and not just having them.

    My open data can be expressed in other sites, through others frames and, especially, they can connect with others to produce a more expressive, evolutionary and extensible knowledge experience. This is so because open data solutions have more extensibility, flexibility and expressivity than any other solution you can take into account. The code is ‘infostructure’ and therefore we could consider that dealing with it as plumbing or DIY on the Web. It’s equivalent to the toolbox of the Ford T (by then there weren’t many workshops and it was assumed that someone we bought a car should spend some time to maintain it and possibly repair it). Today nobody thinks about handling with his car engine. Well, just as we don’t think about chipping the walls of a newly bought apartment to check what the pipes are made of, we shouldn’t either be concerned about the code, but only that our data are readily available when needed.

    Of course, the least suitable solutions are those which data are closed and, moreover, are not Open Source (as it is unfortunately the case of Ning, and... most social networks, including the most popular ones). Secondly, that list would contain the vertical Open Source networks, ordered by advisability (from least to most advisable). But without any doubt, the best or most desirable ones would be those which data are open and can be linked, i.e., solutions expressed according to the semantic web standards including, in turn, knowledge representation systems or ontologies that are also standard.

    gnoss.com representa una solución de esa naturaleza. Es un espacio para alojar redes cuyos datos pueden conectarse con otras redes, por supuesto de las que están albergadas dentro del propio gnoss.com, pero eventualmente también con aquellas otras que estén fuera, pero que compartan la misma ontología. De las que aparecen en la gráfica de abajo, Twine, la solución conceptualmente más próxima a la nuestra, ha sido recientemente comprada por Evri y está en trance de extinción.

    gnoss.com represents a solution of this nature. It is a space to host networks which data can connect to other networks, if they are hosted inside the gnoss.com of course, but possibly also to others that are outside but share the same ontology. Of those that appear in the chart below, Twine, the solution conceptually closer to ours, was recently purchased by Evri and is on the verge of extinction.

    It is to notice once again: It’s the data! If we should be concerned about something, it is about being absolute owners of the data. Once this is assured, we shouldn’t care too much about the rest. The graphics below clearly express the superiority of the Linked Open Data solutions with respect to any other that we can consider and, in particular, the advantages associated with our project.

     

    Open Linked Data is a more scalable and flexible solution.

      

    And the most expressive and extensible one.

     

    • Expressiveness: the extent of the capacity of language to define the semantics of a domain of knowledge, that is, the capacity to represent concepts, and relationships between concepts.
    • Extensibility: is the measure of the capacity of a language to enable future growth of a system, that is, the inclusion of new concepts and relationships, and the effort required in the system to implement the extension.



    Related information:

    - If you want to leave Ning, you should know why an Open Data solution can be superior.

    Weak usability and strong usability.

     

    The graphics on this post have RIAM Intelearning Lab Copyright. 

     

     

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    Artículo

    /

    Publicado el 26.5.2010 por Ricardo Alonso Maturana

    ENGLISH VERSION/ TEXTO EN ESPAÑOL

    Los usuarios de redes sociales deberían estar preocupados acerca de la propiedad efectiva, y no sólo legal o jurídica de sus datos. La propiedad efectiva creemos que tiene que ver con un atributo que deberían cumplir los sitios web, especialmente aquellos que son sociales: la usabilidad fuerte.

    Se ha asociado con usabilidad los conceptos de navegación, disposición de los elementos en la página y, en general, el esfuerzo que debía hacer el usuario para recuperar la información o entender la lógica con la que estaba organizada. Es obvio, que todo ello es relevante y, sobre todo, determina la experiencia de los usuarios en el día a día.

    Casos como el de Ning revelan que nuestro concepto de usabilidad es demasiado incipiente como para entender algunas cosas profundas que están ocurriendo con la tecnología. Probablemente, muchos cambiarían ciertas dificultades en la navegación por tener asegurada para siempre la disponibilidad de sus datos. El concepto de usabilidad fuerte añade al de usabilidad las siguientes condiciones:

    •       Los datos deben poder ser reutilizables (en otros ‘frames’)

    •       Deben estar disponibles

    •       Deben no ser redundantes

    •       Deben ser potencial y realmente conectables y, además, esta condición debe cumplirse ‘maximalmente’ (para todos los datos)

    La usabilidad fuerte hace posible el ‘efecto red’ o, lo que es igual, que terceros ajenos a mí conecten sus datos con los suyos y les añadan valor.

    Si alguien tiene que tomar decisiones de migración o de establecimiento de su red social este debería ser uno de los criterios: que el espacio que albergue su proyecto y sus datos sea usable en su acepción fuerte. Porque sólo así me aseguro la efectiva propiedad de los mismos, su disponibilidad, reutilización y conectividad.

    gnoss.com es un proyecto que se ha construido desde estas premisas que, como se ve, en primer lugar ponen su acento en el derecho de las personas a ser dueños de sus datos y, por ende, de su identidad digital; y en segundo lugar, en el negocio. 

     

    Información relacionada:

    -Si te quieres ir de Ning, deberías conocer por qué una solución Open Data puede resultar superior

    -¿Mis datos en manos de terceros? Ventajas de expresar contenidos con estándares de web semántica

     

    ENGLISH VERSION/ TEXTO EN ESPAÑOL

     

    Social network users should be concerned about the effective property of their data, not only about the legal or one. We think that effective property has to do with an attribute that every website should meet, especially the social ones: strong usability.

    Usability has been associated with the concepts of navigation, layout of elements on the webpage and, generally, the effort that the user had to do to retrieve information or understand the logic with which it was organized. Obviously, all this is relevant and, above all, determines the daily user experience.

    Cases like Ning show that our concept of usability is too nascent to understand some deep things that are happening with technology. Many people would probably change some difficulties in navigating for having the availability of their data forever assured. The concept of strong usability adds the following conditions to the one of usability:

    •      Data must be reusable (in other frames)

    •      Data must be available.

    •      Data shouldn’t be redundant.

    •      Data must be potentially and truly linkable. Moreover, this condition must be met at maximum extension (for all data)

    Strong usability makes possible the ‘network effect’, in other words, that third parties connect their data with each other and add value to them.

    If someone has to make decisions about the migration or the establishment of his social network, this should be one of the criteria: that the space to host his project and his data is usable in its strong meaning. This is the only way to assure the effective property of data, their availability, reuse and connectivity.

    gnoss.com is a project that has been built from these premises that put the accent firstly on the right of individuals to own their data and, consequently, their digital identity, and secondly on the business.

     

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    - If you want to leave Ning, you should know why an Open Data solution can be superior

    - My data in third parties’ hands? Advantages of expressing content with semantic web standards

     

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