Merging Social Web Semantic Web

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Merging Social Web Semantic Web

  1. 1. or ad u Ec 08 o, 20 uit el e Q dd rzo ca ma atóli de C 9 21 ad to0 to rsid Qui i Qu ive mp Un rCa Ba Inteligencia Colectiva: Merging Social Web & Semantic Web Nelson Piedra http://nopiedra.wordpress.com http://twitter.com/nopiedra
  2. 2. Doug Engelbart, 1968 quot;The grand challenge is to boost the collective IQ of organizations and of society. quot; http://tomgruber.org/
  3. 3. Semantic Technology http://2007, 2008 MILLS-DAVIS
  4. 4. Tim Berners-Lee, 2001 “The Semantic Web is not a separate Web but an extension of the current one, in which information is given well-defined meaning, better enabling computers and people to work in cooperation.” Scientific American, May 2001
  5. 5. Tim O’Reilly, 2006, on Web 2.0 quot;The central principle behind the success of the giants born in the Web 1.0 era who have survived to lead the Web 2.0 era appears to be this, that they have embraced the power of the web to harness collective intelligencequot; http://tomgruber.org/
  6. 6. Web 2.0 is about The Social Web “Web 2.0 Is Much More About A Change In People and Society Than Technology” -Dion Hinchcliffe, tech blogger 1 billion people connect to the Internet  100 million web sites  over a third of adults in US have  contributed content to the public Internet. - 18% of adults over 65 source: Pew Internet and American Life Project via futureexpolporation.net diagram source: http://web2.wsj2.com/
  7. 7. Tim Berners-Lee, 2006 “The Web isn’t about what you can do with computers. It’s people and, yes, they are connected by computers. But computer science, as the study of what happens in a computer, doesn’t tell you about what happens on the Web.” NY Times, Nov 2, 2006
  8. 8. What is the Evolution of the Internet to 2020
  9. 9. Qué es “inteligencia colectiva” en el sentido de la Web Social ¿colección inteligente?  bookmarking colaborativo, búsqueda  “Base datos de consulta social”  clicking, rating, tagging, buying  lo que todos conocemos pero no hemos  logrado decir antes en público blogs, wikis, discussion lists  “database of intentions” – Tim O’Reilly
  10. 10. sabiduría de masas? http://flickr.com/photos/tags/
  11. 11. Los Sistemas de “Conocimiento Colectivo” • Capacidad para proveer información útil • basada en contribuciones humanas • que mejora mientras más gente participa. • típicamente • mezcla de datos estructurados, leíbles por la máquina y datos no estructurados proporcionados por humanos.
  12. 12. Conocimiento Colectivo es Real • Periodismo ciudadano “nosotros somos el medio” #ACCIDENTEAEREOQUITO • Revisiones de productos, hoteles, viajes • Filtrado colaborativo de libros, música, películas • Recursos Educativos Abiertos (OER, OCW-MIT) • Solución social de problemas - FAQ • Habilitadores: WEB SOCIAL & CREATIVE COMMONS
  13. 13. C ba Los contenidos ahora pueden ser libres y abiertos, el fin de los intermediarios
  14. 14. ¿Qué hay de la Web Semántica?
  15. 15. Roles de la tecnología capturar  almacenar  distribuir  habilitar comunicación muchos a muchos  creación de valor a partir de los datos  no estructurados y estructurados proporcionados por los usuarios
  16. 16. From Searching to Knowing
  17. 17. The Semantic Web “layer cake” as presented by Tim Berners-Lee
  18. 18. Potenciales Roles para Tecnologías Semánticas de Red Composicion e integración de las  contribuciones del contenido de usuarios a través de las aplicaciones ejemplo: tagging data  Creación de valor agregado desde un  mix de datos estructurados y no estructurados ejemplo: blogging data 
  19. 19. pero... las ontologías no son taxonomías  son para compartir, pero no para  encontrar permiten agregación de valor a través de  aplicaciones y servicios de valor agregado
  20. 20. Ontologías de folksonomías ¿Qué puede ser parecido a formalizar una  ontología desde un sistema de tagging? Propósito Funcional: aplicaciones que usan tags  desde múltiples sistemas búsqueda de tags através de múltiples sitios  búsqueda filtrada colaborativa  tags de tags.  combinación de tags con consultas combine tags with  structured query “Encuentre todos los hoteles de Quito que tengan Tag  “romantico” http://tomgruber.org/writing/ontology-of-folksonomy.htm
  21. 21. Ingieniera el tag ontology Trabajar en tags comunitarios  Usar el proceso de ingeniería ontológica  para resolver las cosas que necesiten clarificación. Acomplar ontologías propuestas con  implementaciones referentes y APIs
  22. 22. Conceptos clave Term – una palabra o frase que sea reconocida  por personas y computadoras Document – una cosa que puede ser taggeada,  identificada por un URI o algún servicio de nombrado Tagger – alguien o un algo que este haciendo  tagging, un usuario o una aplicación Tagged – el Document taggeado usando un  Term.
  23. 23. se buscan voluntarios  Aplicaciones que compartan tagging  tag spaces  Ingenieros en ontologías que se vinculen  a proyectos del estilo OPEN/FREE http://www.tagcommons.org
  24. 24. rol de la web semántica: crear valor agregado a partir de datos estructurados y no estructurados
  25. 25. Crear valor agregado a partir de datos estructurados Problema: En un sistema de conocimiento  colectivo, el valor del contenido agregado debe ser más que la suma de las partes Aproximación: Crear valor agregado  integrando contribuciones de contenido no estructurado proporcionado por usuarios con datos estructurados
  26. 26. Ejemplo: microformatos una forma ligera de incorporar semántica socialmente son los microformatos
  27. 27. Ejemplo: Inteligencia Colectiva sobre viajes Gente que escribe sobre sus viajes,  comparte historias, fotos, etc. Viajeros/agencias obtienen valor a partir  de las experiencias relevantes. tomgruber.org/technology/realtravel  travel.com   http://tomgruber.org/technology/realtravel.htm
  28. 28. http://travel.com
  29. 29. Surfeando contenido no estructurado a través de líneas estructuradas Datos estructurados proveen dimensiones de un  hypercube location  author  type  date  quality rating  Se puede examinar a través de cualquier dimensión.  Los datos estructurados son la jerarquía destino  Los Contribuidores colocan su contenido en la jerarquía destino,  las otras dimensiones son automáticas.
  30. 30. En este caso los datos destino son la médula del asunto Agrupar anécdotas/historias por destino  Agregar ciudades, lugares a países.  Ubicación de fotos/videos/etc por localización  Desde destinos inferir geocordenadas, que  permitan establecer rutas dinámicas Los destinos deben mapear con fuentes de  contenido externo
  31. 31. nuestra estrategia para la web semántica y social: sinergia entre competencias humanas y capacidades de las máquinas/IA
  32. 32. Tagging Contextual Tags son etiquetas/palabras “bottom up”  sin contexto. Un frameworkde datos estructurados  provee contexto. Combinar contexto y tags es una de las  claves
  33. 33. Problemas en los que la Web Semantica podría ayudar No existencia de fuentes estructurado  or way to map among alternative hierarchies  Integrating with other destination-based sites is  expensive e.g. travel guides  No standard collection of travel tags  or way to share RealTravel’s folksonomy  Integrating with other tagging sites is ad hoc  need a matching / translation service 
  34. 34. Recursos que ayudarían Software Open source y servicios libres  APIs abiertas: Google (maps), Flickr (photos)  Ontologías comunes y libres  Folksonomías, tag spaces  Sistemas Identificación y reputación de  usuario portable Sistemas portables deIdentificación y  reputación de usuario
  35. 35. Retos De que forma se puede obtener  conocimiento de todas aquellas personas inteligentes a través de Internet Cómo dar a cada uno el beneficio de  todos además de la experiencia Cómo apalancar y contribuir al  ecosistema que ha creado la web
  36. 36. pasar de colectar inteligencia a inteligencia colectiva Social Web Social + Semantic Web WEB SEMANTICA SOCIAL
  37. 37. @nopiedra

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