Nelson Piedra

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Inteligencia Colectiva: Merging
Social Web & Semantic Web
Nelson Piedra
http://nopiedra.wordpress.com
http://twitter.com/nopiedra

2. Doug Engelbart, 1968
quot;The grand challenge is to
boost the collective IQ of
organizations and of
society. quot;
http://tomgruber.org/

3. Semantic Technology
http://2007, 2008 MILLS-DAVIS

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. 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. 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. 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. What is the Evolution of the Internet to 2020

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. sabiduría de masas?
http://flickr.com/photos/tags/

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.

13. 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

15. C
ba
Los contenidos ahora pueden ser
libres y abiertos, el fin de los
intermediarios

16. ¿Qué hay de la Web
Semántica?

17. 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

18. From Searching to Knowing

19. The Semantic Web “layer cake” as presented by Tim
Berners-Lee

20. 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


21. 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

22. 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

23. 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

24. 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.

25. 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

26. rol de la web semántica:
crear valor agregado a
partir de datos
estructurados y no
estructurados

27. 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

28. Ejemplo: microformatos
una forma ligera de incorporar semántica
socialmente son los microformatos

29. 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

30. http://travel.com

31. 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.

32. 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

33. nuestra estrategia para la web semántica y
social: sinergia entre competencias humanas
y capacidades de las máquinas/IA

34. 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

35. 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


36. 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

37. 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

38. pasar de colectar inteligencia a
inteligencia colectiva
Social Web Social + Semantic Web
WEB SEMANTICA SOCIAL

39. @nopiedra