Nova Spivack Semantic Web Talk, Entendiendo la web semántica
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Traducción de una fantástica presentación de Spivack acerca de la web semántica

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    Nova Spivack Semantic Web Talk, Entendiendo la web semántica Nova Spivack Semantic Web Talk, Entendiendo la web semántica Presentation Transcript

    • Nova Spivack CEO & Founder Radar Networks Entendiendo La web semántica
    • Sobre esta charla
      • Entendiendo el sector semántico
      • Haciendo la web semántica más usable
      • Perspectivas futuras
      • Twine.com
      • Preguntas y respuestas
    • La gran oportunidad… Mejores búsquedas Anuncios más enfocados, mejores targets Colaboración más inteligente Integración más profunda Contenido enriquecido Mayor personalización El gráfico social sólo conecta personas Gente Grupos El gráfico semántico lo conecta todo… Emails Compañías Productos Servicios Páginas web Multimedia Documentos Eventos Proyectos Actividades Intereses Lugares
    • La tercera década de la web
      • Un periodo de tiempo, no una tecnología….
      • Enriquece la estructura de la web
        • Mejora la calidad de las búsquedas, la colaboración, la publicación, la publicidad
        • Hace las aplicaciones más integradas e inteligentes.
      • Transforma la Web desde servidora de archivos a base de datos
        • Las tecnologías semánticas van a jugar un rol clave
    • La inteligencia está en las conexiones Connections between people Connections between Information Email Social Networking Groupware Javascript Weblogs Databases File Systems HTTP Keyword Search USENET Wikis Websites Directory Portals 2010 - 2020 Web 1.0 2000 - 2010 1990 - 2000 PC Era 1980 - 1990 RSS Widgets PC’s 2020 - 2030 Office 2.0 XML RDF SPARQL AJAX FTP IRC SOAP Mashups File Servers Social Media Sharing Lightweight Collaboration ATOM Web 3.0 Web 4.0 Semantic Search Semantic Databases Distributed Search Intelligent personal agents Java SaaS Web 2.0 Flash OWL HTML SGML SQL Gopher P2P The Web The PC Windows MacOS SWRL OpenID BBS MMO’s VR Semantic Web Intelligent Web The Internet Social Web Web OS
    • Más allá de los límites de la búsqueda en base a keywords Amount of data Productivity of Search Databases 2010 - 2020 Web 1.0 2000 - 2010 1990 - 2000 PC Era 1980 - 1990 2020 - 2030 Web 3.0 Web 4.0 Web 2.0 The World Wide Web The Desktop Keyword search Natural language search Reasoning Tagging Semantic Search The Semantic Web The Intelligent Web Directories The Social Web Files & Folders
    • Web de alta resolución Coldplay Band Palo Alto City Jane Person IBM Company Dave Person Bob Person Design Team Group Stanford Alumnae Group IBM.com Web Site 123.JPG Photo Dave.com Weblog Sue Person Joe Person Dave.com RSS Feed Lives in Publisher of Friend of Depiction of Depiction of Member of Married to Member of Member of Member of Fan of Lives in Subscriber to Source of Author of Member of Employee of Fan of
    • Cinco aproximaciones a la web semántica
      • Tagging (etiquetado, marcadores sociales)
      • Estadísticas
      • Lingüísticas
      • Web semántica
      • Inteligencia artificial
    • Etiquetado
      • Pros
        • Para el usuario es fácil añadir y leer tags
        • Los tags son sólo cadenas, sin complicados algoritmos y ontologías.
        • No es necesario aprender ninguna tecnología
      • Contras
        • Para el usuario es fácil añadir y leer tags
        • Los tags son sólo cadenas, sin complicados algoritmos y ontologías.
        • No es necesario aprender ninguna tecnología
      • Technorati
      • Del.icio.us
      • Flickr
      • Wikipedia
    • Aproximación estadística
      • Pros:
        • Algoritmos matemáticos puros
        • Masivamente escalables
        • Independientes del lenguaje
      • Contras:
        • No hay comprensión del contenido
        • Es difícil hacer buenas consultas
        • Mejores para encontrar tópicos populares, no para encontrar una aguja en un pajar
        • No son buenos para datos estructurados
      • Google
      • Lucene (software para búsquedas)
      • Autonomía
    • La aproximación lingüística
      • Pros:
        • Entienden el lenguaje natural
        • Extraen conocimiento del texto
        • Los mejores para encontrar hechos particulares o relaciones.
        • Consultas más precisas
      • Contras:
        • Necesitan muchos recursos computacionales
        • De difícil escalabilidad
        • Bastante erráticos
        • Dependientes del lenguaje
      • Powerset
      • Hakia
      • Inxight, Attensity, y otros…
    • Enfoque semántico
      • Pros:
        • Consultas más precisas
        • Aplicaciones más inteligentes con menos trabajo
        • No requieren de tantos recursos computacionales
        • Compartir y enlazar datos entre aplicaciones.
        • Funciona en datos estructurados y desestructurados
      • Cons:
        • Ausencia de herramientas
        • Difíciles de escalar
        • ¿Quien crea todos los metadatos?
      • Radar Networks (Twine)
      • DBpedia Project
      • Metaweb
    • Enfoque de la Inteligencia artificial
      • Pros:
        • Inteligencia en dominios restringidos
        • Contestar cuestiones de forma inteligente
        • Razonamiento y aprendizaje
      • Contras:
        • Computacionalmente intensivo
        • Difícil de escalar
        • Extremadamente difícil de programar
        • No funciona bien fuera de dominios restringidos
        • El entrenamiento es difícil, requiere mucho trabajo
      • Cycorp
    • Los acercamientos, comparados Crear software más inteligente Crear o hacer datos más inteligentes Estadístico Lingüistico Web semántica Inteligencia Artificial Tagging- Etiquetado
    • Dos formas de añadir “significado semántico”
      • “ De abajo-arriba” (Clásico)
        • Añadir metadatos semánticos a páginas y bases de datos en la web
        • Cada website se hace semántico
        • Hay que aprender RDF/OWL
      • “ De arriba-Abajo” (Contemporáneo)
        • Generar de forma automática metadatos semánticos para dominios verticales.
        • Crear servicios que proporcionen semantización como una capa sobre la web no semántica
        • Nadie tiene que aprender RDF/OWL
              • -- Alex Iskold
    • En la práctica lo que mejor funciona es un enfoque híbrido
        • Etiquetado
        • Web semántica
        • De arriba abajo
        • estadísticas
        • Lingüístico
        • De abajo arriba
        • Inteligencia artificial
    • La web semántica establece claves
      • La inteligencia está fuera de las aplicaciones, en los propios datos
      • Los datos se convierten en auto-descriptores; El significado de los datos se convierte en parte de los mismos
      • Las aplicaciones se convierten en más inteligentes con menos trabajo porque los datos conllevan conocimiento sobre que son y cómo usarlos.
      • Los datos pueden ser compartidos y enlazados más fácilmente
    • Web semántica = Base de datos abierta, como una capa sobre la web Perfiles de usuario Contenido web Registro de datos Apps & Servicios Anuncios Y listas Mapeado abierto de datos Registro abierto de datos Reglas abiertas Ontologías abiertas Interfaces consulta abierta
    • Los estándares abiertos en la web
      • RDF – Almacena los datos como “triples”
      • OWL – Define sistemas de conceptos denominados “ontologías”
      • Sparql – Consultas en RDF
      • SWRL – Define reglas
      • GRDDL – Transforma datos a RDF
    • RDF “Triples”
      • El sujeto, que es una referencia RDF URI o un nodo vacío
      • El predicado, que es una referencia RDF URI
      • El objeto, que es una referencia RDF URI , un literal o un nodo vacío
      Source: http://www.w3.org/TR/rdf-concepts/#section-triples Sujeto Objeto Predicado
    • Los datos de la web semántica describen en sí mismos datos enlazados Data Record ID Field 1 Value Field 2 Value Field 3 Value Field 4 Value Definition Definition Definition Definition Definition Definition Definition Ontologías
    • RDBMS vs Triplestore S P O Person Table f_name jim nova chris lew ID 001 002 003 004 l_name wissner spivack jones tucker Colleagues Table SRC-ID 001 001 001 001 002 002 002 002 003 003 003 003 004 004 004 004 TGT-ID 001 002 003 004 001 002 003 004 001 002 003 004 001 002 003 004 Subject Predicate Object 001 isA Person 001 firstName Jim 001 lastName Wissner 001 hasColleague 002 002 isA Person 002 firstName Nova 002 lastName Spivack 002 hasColleague 003 003 isA Person 003 firstName Chris 003 lastName Jones 003 hasColleague 004 004 isA Person 004 firstName Lew 004 lastName Tucker
    • Mezclar bases de datos en RDF es fácil S P O S P O S P O
    • La web es la base de datos! Application A Application B Coldplay Band Palo Alto City Jane Person IBM Company Dave Person Bob Person Design Team Group Stanford Alumnae Group IBM.com Web Site 123.JPG Photo Dave.com Weblog Sue Person Joe Person Dave.com RSS Feed Lives in Publisher of Friend of Depiction of Depiction of Member of Married to Member of Member of Member of Fan of Lives in Subscriber to Source of Author of Member of Employee of Fan of
    • ¿Son los RDF/OWL la única forma de expresar la semantización?
      • Otras formas:
        • Cadenas de etiquetas
        • Taxonomías y vocabularios controlados
        • Microformatos
        • Ad hoc [nombre, valor] pares
        • Notación semántica de metadatos alternativa
    • ¿Una o varias web semánticas?
      • Ambas cosas.
      • La web semántica es una web de webs semánticas
      • Cada uno de nosotros tiene su propia web semántica…
    • ¿Porque está tardando tanto?
      • El sueño de la web semántica está tardando en llegar
      • La visión original estuvo demasiado focalizada en la Inteligencia Artificial.
      • Las tecnologías y herramientas eran insuficientes.
      • La necesidad de datos abiertos no era lo suficientemente fuerte.
      • La bísqueda por palabras clave y el etiquetado no eran lo suficientemente buenos.
      • Ausencia de aplicaciones para el usuario final.
      • Muchas confusiones que aclarar.
    • Cruzando la brecha…
      • Comunicando la vision
        • El foco está en los datos abiertos, no en la I.A (Inteligencia artificial).
      • Progreso tecnológico
        • Los estándares y herramientas finalmente maduran
      • Las necesidades no eran lo suficientemente fuertes
        • La búsqueda por keywords y etiquetas no es ya tan productiva
        • Las aplicaciones necesitan formas mejores de compartir datos
      • Aplicaciones y contenidos
        • Varias empresas empiezan a exponer daots a la web semántica. Pronto habrá muchos datos.
      • Educar al mercado
        • Mostrar los beneficios de la web semántica al mercado
    • Futuro, perspectivas:
      • 2007 – 2009
        • Inicio incipiente
        • Emergen algunas killer apps (aplicaciones)
        • Otras aplicaciones inician el proceso de integración
      • 2010 – 2020
        • Adopción mayoritaria
        • Los contenidos semánticos son usados de forma mayoritaria en webs y herramientas
      • 2020 +
        • El próximo gran ciclo: Razonamiento y Inteligencia Artificial.
        • La web inteligente
        • La web aprende y piensa de forma colectiva
    • El futuro de la plataforma….
      • 1980’s -- El escritorio es la plataforma
      • 1990’s -- El explorador es la plataforma
      • 2000’s -- La web es la plataforma
      • 2010’s -- El gráfico es la plataforma
      • 2020’s -- La red es la plataforma
      • 2030’s -- ¿El cuerpo es la plataforma…?
    • Una de las principales aplicaciones de la web semántica…
    • ¿Qué es Twine?
      • Twine es un nuevo servicio de gestión compartida de información en la web
      • Trabaja con contenido, conocimiento, datos o cualquier otro tipo de información.
      • Diseñado para individuos y grupos que quieran organizar, buscar, compartir y ser informados de su información de una forma más efectiva.
    • Funcionamiento de Twine
      • Colección de información estructurada o desestructurada sobre el autor en Twine via email, Web o escritorio
      • Twine crea automáticamente conocimiento en web
        • Entiende los tags & links de forma automática
        • Busca de forma automática en la Web
        • Organiza de forma automática la información
      • Proporciona búsquedas semánticas, descubrimientos y registro de términos de interés
      • Ayuda a conectar con otra gente y grupos para hacer crecer el conocimiento compartiendo lugares con intereses comunes
    • Casos de uso
      • Individuales
        • Información colectiva y de autor para distintos intereses.
        • Compartir con colegas y amigos
        • Encontrar y descubrir cosas más relevantes
      • Groups & Teams
        • Gestionar contenido & conocimiento relativos a intereses comundes, objetivos o actividades.
        • Aumentar, contribuir a la inteligencia colectiva
        • Colaboracíon más productiva
    • Información de contacto
      • Visita www.twine.com para solicitar una invitación.
      • Email: [email_address]
      • Blog del autor: http://www.mindingtheplanet.net
      • Traducción al castellano: http://elcaparazon.net
      • Gracias!
    • Derechos
      • This presentation is licensed under the Creative Commons Attribution License.
        • Details: This work is licensed under the Creative Commons Attribution 3.0 Unported License. To view a copy of this license, visit http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/ or send a letter to Creative Commons, 171 Second Street, Suite 300, San Francisco, California, 94105, USA.
      • If you reproduce or redistribute in whole or in part, please give attribution to Nova Spivack, with a link to http://www.mindingtheplanet.net