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El conocimiento creado a partir de una inteligencia colectiva que define las capacidades cognitivas de los individuos y los establece como parte de un gran cerebro compartido, se establece en una web social mediante una organización semántica basada en etiquetas (tagging), aunque muestra cierto significado en la organización de la información, no representa un mecanismo que pueda simular un razonamiento humano, careciendo completamente de relaciones semánticas que constituyen una estructura reticular de un pensamiento compartido.
La representación de un conocimiento social propio de una Web 2.0 nos conduce a la producción de redes semánticas, estas representan conceptos y relaciones existentes a través de enlaces y nodos que dan lugar a un grafo aciclico dirigido de conocimiento, donde su implementación se basa en estructuras estandarizadas que permiten a un razonador inferir automáticamente en los dominios de una web con significado resultados inteligentes, según Tim Berners-Lee [5] la Web semántica es una extensión de la Web actual en la que se expresa el significado de la información mediante metainformacion o anotaciones semánticas, que las máquinas pueden procesar de forma automática. En pocas palabras redes semánticas en la información.
Las redes semánticas originalmente estaban estructuradas y organizadas a partir de sus constructores, sin embargo, estas limitaciones fueron disminuyendo al adoptar un objetivo común basado en la lógica (lenguaje genérico) para la representación del conocimiento basado en su entorno, uno de los primeros logros se alcanzaron con la aparición de KL-ONE, un lenguaje basado en marcos y que constituye la primera conceptualizacion de una red semántica[14]
Formalismos para la representación del conocimiento
Existen diversos formalismos para la representación del conocimiento, cada uno de estos posee arraigado un lenguaje simbólico que permite expresar de manera explicita información con sentido semántico, sin embargo, cada uno de estos lenguajes es dependiente del contexto, debido a que su aplicación difiere el grado de complejidad o simplicidad que quiera expresarse y por lo tanto, su selección esta relacionada con la mejor manera para solucionar un problema.
Los lenguajes para la representación de un conocimiento explicito constituyen las bases genéricas para la creación de redes semánticas que modelen un verdadero mapa cognitivo del conocimiento colaborativo; es posible el uso de diferentes lenguajes en diferentes ámbitos, siempre y cuando se adapten a las estandarizaciones y reglas impuestas en la estructuración de una web semántica, sino es posible que afecte la interoperabilidad de los sistemas.
Históricamente han surgido varios formalismos y en consecuencia diferentes tipos de lenguajes para la representación del conocimiento, su estudio permitirá comprender la estructuración y organización de la información , entre estos tenemos:
Lenguajes basados en lógica formal: La lógica formal se refiere al estudio de argumentos racionales en forma estrictamente esquematizada y organizada [16], su estudio plantea el uso de un raciocinio complejo y de gran alcance, los lenguajes basados en este tipo de lógica representan un razón correcta que establece relaciones abstractas entre las ideas.
Lógica proposicional: cada sentencia tiene asignado un símbolo, el uso de operadores lógicos para unir los símbolos, representan proposiciones mas complejas de un razonamiento ordenado. Entre los operadores comunes están : AND , OR, NOT, IMPLIES, y EQUIVALENCE[15].
Lógica de primer orden: representa una extensión de la lógica proposicional, mas el cuantificador universal " y el existencial $. Utiliza también símbolos para representar conocimiento y operadores lógicos para construir sentencias más complejas, pero a diferencia de la lógica proposicional, los símbolos pueden representar constantes, variables, predicados y funciones.[15], la lógica de primer orden representa entre sus diversas particularidades las inferencias y axiomas de una web semántica.
KIF: Está basado en la lógica de predicados con extensiones para definir términos, metaconocimiento, conjuntos, razonamientos no monotónicos, etc; y pretende ser un lenguaje capaz de representar la mayoría de los conceptos y distinciones actuales de los lenguajes más recientes de representación del conocimiento.[16], este lenguaje fue diseñado con el propósito de crear particularidades de interoperabilidad entre los sistemas semánticos.
Lógicas descriptivas (DL): este tipo de lógica este relacionada con la estructura base utilizada en el desarrollo de ontologías, La lógica descriptiva se basa en representar el conocimiento utilizando una terminología o vocabulario del dominio TBOX (caja terminologica) y por otra un conjunto de afirmaciones ABOX (caja de aserciones).[15]
TBOX contiene sentencias describiendo conceptos jerárquicos (relaciones entre conceptos) mientras la ABOX contiene sentencias "ground" indicando a donde pertenecen los individuos en la jerarquía (relaciones entre individuos y conceptos).[17], por ejemplo la frase
o Cada usuario es un colaborador del conocimiento (pertenece al TBOX)
o Raúl es un usuario (representación del ABOX)
Este tipo de lógica representa descripciones de conceptos para describir un dominio, Un concepto en la jerga de DL se refiere a una clase en OWL. Un rol en la jerga de DL es una propiedad en OWL.[17]
Lenguajes Basados en Frames o Marcos
Los marcos son simplemente estructuras de datos que permiten representar conceptos (llamados clases) y relaciones entre ellos (llamados slots).[14], los atributos se denominan como propiedades que posee cada clase, dichas particularidades permiten especificar relaciones de un determinado dominio.
Estos lenguajes son similares a los lenguajes de programación orientados a objetos, donde el conocimiento de un dominio está representado mediante entidades, referidas tanto a las clases del dominio como a sus instancias. Entre sus características destacan:
- la organización jerárquica de las clases,
- la posibilidad de que una clase tenga varias superclases,
- la capacidad de que las instancias hereden todas las propiedades y sus atributos desde la(s) clase(s) a la(s) que pertenecen,
- la posibilidad de declarar valores por defecto para dichos atributos.
Lenguajes basados en reglas
Posibilita el uso de una estructura procedural, así como el uso de lógica difusa; son fáciles de utilizar debido a que se basan en un sistema de marcas parecido al XML, su utilización en la web semántica facilitaría el intercambio de información entre los sistemas, es por ello que se a establecido un lenguaje RULEML cuyo objetivo primordial es garantizar la interoperabilidad.
Este nuevo lenguaje incluye las siguientes características[15]:
- Reglas de producción: reglas del tipo IF-THEN habituales en los sistemas expertos.
- Reglas de integridad: afirmaciones que se deben cumplir en cualquier estado del sistema
- Reglas reactivas: reglas que realizan acciones cuando se cumple un evento o se dan unas determinadas circunstancias
- Reglas de derivación: reglas para definir conceptos derivados a partir de otros
- Reglas de transformación: permiten crear reglas a partir de un llamador, una condición, y una transformación.
Organización del conocimiento
La organización de un conocimiento colaborativo en una web social mediante especificaciones semánticas, posibilita un mayor acceso y como contraparte una mayor colaboración en el mejoramiento continuo. El objeto de estudio de la Organización del Conocimiento es el conocimiento socializado o registrado, y en lo que hace a Bibliotecología y Documentación, da cuenta del desarrollo teórico-práctico para la construcción, la gestión, el uso y la evaluación de clasificaciones científicas, taxonomías, nomenclaturas y lenguajes documentales. Asimismo, ampara el conjunto de conocimientos vinculados al análisis de información en general, considerando aspectos semánticos, cognitivos e informáticos[18].
La web semántica concibe varias propuestas para la organización del conocimiento, en orden de complejidad: taxonomias, tesauros, mapas temáticos, ontologías.
Taxonomias: se basa en la clasificación jerárquica de la información a través de árboles, donde una única raíz representa una total generalización.
Mapas temáticos (topic maps): representan una colección de temas enlazados basándose en su contenido. Los mapas temáticos son una tecnología implantada con éxito en la Web que permite modelar y representar el conocimiento de forma intercambiable y procesable por las máquinas y, a la vez, ofrece un marco unificado para la gestión del conocimiento y de la información que también es comprensible para los humanos. Este tipo de tecnologías permiten, además, describir estructuras de conocimiento y asociarlas con otros recursos de información.[14]
Tesauros: Este sistema de organización del conocimiento se basa en conceptos, y demuestran relaciones entre los términos; incluyen conceptos como asociación, jerarquía y equivalencia, se representa generalmente por la notación BT (un término más amplio), NT (un término más específico), SY (sinónimo), y RT (asociado o relacionado).
“Un tesauro es un vocabulario controlado y estructurado formalmente, compuesto por términos entre los que se establecen relaciones semánticas genéricas. Los términos contenidos en un tesauro responden al análisis del texto o materia tratada en la colección de documentos considerados. Así, un único tema se representa mediante una serie de ideas o conceptos que se pueden describir por medio de términos o descriptores. El tesauro incorpora todos esos términos en una base de datos y cada uno de ellos se convierte en un punto de acceso para la recuperación del documento. La potencia de un tesauro radica en la posibilidad de combinar todos los términos o descriptores, lo que le convierte en un lenguaje rico y potente.”[14]
Ontologías: Este concepto nace en el área de Inteligencia Artificial define el vocabulario o dominio de un área mediante un conjunto de términos básicos y relaciones entre dichos conceptos, así como las reglas (axiomas) que combinan términos y relaciones para inferir resultados en las búsquedas. Gruber la definió como una “especificación explícita y formal de una conceptualización compartida”. [15]
“conceptualización se refiere a un modelo abstracto del dominio de aplicación específico que se representa en la ontología; explícita hace referencia a la necesidad de especificar los diferentes conceptos incluidos en la misma; formal indica que la especificación debe llevarse a cabo mediante un lenguaje formalizado, y compartida alude al hecho de que una ontología debe representar conocimiento consensuado, ampliamente aceptado, al menos en la comunidad de usuarios en la que ésta vaya a ser utilizada”.[14]
Su potencial radica en los axiomas y reglas que no poseen los tesauros, dichas particularidades permiten la representación de relaciones mas complejas, estas particularidades son las que han establecido a las ontologías como los artefactos primordiales en la construcción de una web semántica. Una ontología consta de elementos clave siendo estos: las clases y las propiedades, Las clases identifican los conceptos representativos del dominio de la ontología, mientras que las propiedades se refieren a las relaciones existentes entre dichos conceptos.
Bibliografía:
[14]: “Propuesta metodologica para el razonamiento semántico en sistemas de recomendación personalizada y automática. Aplicación al caso de contenidos audiovisuales”, Tesis doctoral por: Yolanda Blanco Fernández
[15]: Fundamentos y Lenguajes para la representación del conocimiento en una web semántica, por Francisco Echarte Enlace Web: http://www.eslomas.com/index.php/archives/2006/12/14/tecnicas-y-lenguajes-para-la-representacion-del-conocimiento/
[16]: Articulo “Lenguajes ” por: laWebSemantica.com, Enlace web: http://www.lawebsemantica.com/contents/webSemantica/ontologias4.html
[17]: “Lógica Descriptiva” Enlace Web: http://es.wikipedia.org/wiki/L%C3%B3gica_de_descripci%C3%B3n#Diferencias_con_OWL
[18]: Definición “Organización del conocimiento”, Enlace Web: http://www.eubca.edu.uy/diccionario/letra_o.htm
