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Next Web: web 3.0, web semántica y el futuro de internet > Gestion del conocimiento

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    116 resultados

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    Publicado el 2.7.2012 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    Grupo de trabajo creado por la Asociación internacional de de asociaciones de Bibliotecas para la difusión y desarrollo de la adopción de las tecnologías de la web semántica.

    Therefore the Semantic Web Special Interest Group (SWSIG) intends to be the platform where interested professionals could gather, and undertake whatever tasks are needed to develop, enhance and facilitate the adoption of semantic Web technologies in the library community.

    The International Federation of Library Associations and Institutions (IFLA) is the leading international body representing the interests of library and information services and their users. It is the global voice of the library and information profession.

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    Publicado el 2.7.2012 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    Año 2004 - Principios de catalogación. Registro de autoridades. IFLA

    Pilares de la Web semántica

    106 PRINCIPIOS DE CATALOGACIÓN DE IFLA: PASOS HACIA UN CÓDIGO INTERNACIONAL DE CATALOGACIÓN


    También podemos también imaginar un fichero de autoridades internacional compartido que constituya una parte integrante de una futura «web semántica» como se muestra en la figura 8. Puede que ustedes hayan visto información sobre la «web semántica» en un reciente artículo de Scientific American escrito por Tim Berners-Lee, fundador de Internet45. La idea es hacer Internet más inteligente para la navegación automática que para la navegación humana de la web. Ello implica crear una infraestructura de recursos vinculados y el uso de vocabularios controlados, llamados «ontologías». Estas ontologías podrían utilizarse de manera que permitan visualizaciones en la lengua y escritura propias del usuario. Aquí es donde las bibliotecas tienen la oportunidad de contribuir a la infraestructura de la futura web - ya tenemos vocabularios controlados en nuestros diversos ficheros de autoridades. Estos se enlazarían con otros vocabularios controlados de servicios de resúmenes e indización, de diccionarios biográficos, de guías telefónicas y otras muchas herramientas y recursos de referencia para ayudar a los usuarios a navegar y mejorar la precisión de las búsquedas, de manera que los usuarios puedan encontrar lo que busca.

    Se puede ver que también podríamos construir motores de búsqueda y futuras herramientas que, como un recurso colectivo, nos conectarían 45 Berners-Lee, Tim, Jim Hendler, and Ora Lassila. «The semantic web». Scientific american (May 2001), disponible en la web:
    http://www.sciam.com/article.cfm?articleID=00048144-10D2-1C70-84A9809EC588EF21


    UN FICHERO DE AUTORIDADES INTERNACIONAL VIRTUAL 107
    a todo el mundo digital. Todo esto, por supuesto, habría incorporado las adecuadas garantías de seguridad y privacidad y los modos de identificar y reconocer recursos fiables y, de algún modo, milagrosamente, estarán resueltos todos los problemas relacionados con los derechos de autor - ¡definitivamente estamos hablando del futuro! Pero es magnífico pensar en las posibilidades y oportunidades de probar todo esto y pensar en cómo podemos mejorar nuestros sueños.

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    Publicado el 1.6.2012 por Equipo GNOSS

    TOXNET

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    TOXNET

    Base de datos de la Biblioteca Nacional de Medicina sobre toxicología, productos químicos peligrosos, salud ambiental y emisiones tóxicas.

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    Publicado el 20.3.2012 por Equipo GNOSS

    Recovering Semantics of Tables on the Web

    Artículo presentado en la conferencia 37th Conference on Very Large Databases y escrito por seis ingenieros de Google, el catedrático Petros Venetis de la Universidad de Stanford y  Gengxin Miao de la Universidad de Santa Barbara. El artículo resume un método para la recuperación de tablas con anotaciones adicionales a las que proporciona el autor. Es interesante para desarrolladores trabajando en Web semántica ya que profundiza en como los desarrolladores pueden usar datos semánticos para aumetar el número de datos estructurados en la Web. Además, compara el método “maximum-likelihood” usado para asignar etiquetas a tablas con un método basado en tripletas. Los autores muestran que el método es capaz de etiquetar más tablas en la Web que usando Wikipedia o Freebase.

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    Publicado el 13.3.2012 por Equipo GNOSS

    Local vs. Global Semantics

    En este post Rob Gonzalez hace una reflexión sobre la diferencia entre los modelos “semánticos” tradicionales, como el Business Intelligence Semantic Model (BISM) incorporado en Microsoft’s SQL Server 2012 y los modelos de Web semántica.

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    Publicado el 5.3.2012 por Equipo GNOSS

    What Happened to NoSQL for the Enterprise?

    Este post comenta y justifica las tres grandes beneficios de las bases de datos NoSQL

    • Escalabilidad
    • Rendimiento
    • Flexibilidad

    Además, reflexiona sobre el estado de estas bases de datos en las empresas.

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    Compartido el 23.9.2011 por Equipo GNOSS

    Web 3.0: Liderazgo Semántico (Javier Rebollo, Marketing Weblog - IE)

    Interesante artículo de Javier Rebollo en el que analiza la utilización de la semántica en los procesos de gestión del conocimiento y toma de decisiones a raíz de una reunión con GNOSS.

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    Publicado el 30.6.2011 por Equipo GNOSS

    SocialLearn

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    SocialLearn

    El proyecto SocialLearn de la Open University piensa en los nuevos modelos de aprendizaje social, la construcción de sentido colectivo, los recursos educativos abiertos, la calidad, las relaciones p2p, la investigación auténtica, relatos de aprendizaje, negocios en internet ...

    En este momento, SocialLearn está investigando espacios de medios de comunicación social para el aprendizaje:

         * Bases conceptuales para el aprendizaje social
         * Perspectivas de diseño de sistemas abiertos y sociales
         * Creación de prototipos y la evaluación

     



     

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    Publicado el 21.6.2011 por Equipo GNOSS

    Predictive NewTab: plugging de recomendaciones semánticas al abrir pestañas en Firefox

    Predictive NewTab es un nuevo plugin experimental de Firefox que sugiere recomendaciones mediante datos semánticos cuando el usuario abre una nueva pestaña. Para hacer estas recomendaciones la herramienta se basa en lo que el usuario ha estado viendo en Internet recientemente.

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    Publicado el 15.6.2011 por Equipo GNOSS

    Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity (© McKinsey & Company, May 2011)

    El análisis de grandes conjuntos de datos se convertirá en un elemento esencial de la competitividad de las empresas, que sustentará las nuevas olas de crecimiento de la productividad y la innovación

    Esta es la principal conclusión de la investigación realizada por MGI and McKinsey's Business Technology Office sobre el estado de los datos digitales y documentos el valor significativo que potencialmente pueden ser desbloqueados.Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity
     

    From Press Release:

    Analyzing large data sets-so called big data-will become a key basis of competition, underpinning new waves of productivity growth, innovation, and consumer surplus as long as the right policies and enablers are in place.  Research by MGI and McKinsey's Business Technology Office examines the state of digital data and documents the significant value that can potentially be unlocked.

    For example, a retailer using big data to the full could increase its operating margin by more than 60 percent. Harnessing big data in the public sector has enormous potential, too. If US health care were to use big data creatively and effectively to drive efficiency and quality, the sector could create more than $300 billion in value every year. Two-thirds of that would be in the form of reducing US health care expenditure by about 8 percent. In the developed economies of Europe, government administrators could save more than €100 billion ($149 billion) in operational efficiency improvements alone by using big data, not including using big data to reduce fraud and errors and boost the collection of tax revenues. And users of services enabled by personal location data could capture $600 billion in consumer surplus....

    Drawing on detailed analysis of five domains—health care, retailing, the public sector, manufacturing, and personal location data—the research identifies five broadly applicable ways to leverage big data:

    Making big data more accessible in a timely manner. In the public sector, making data more accessible across otherwise separated departments can sharply reduce search and processing time. In manufacturing, integrating data from R&D, engineering, and manufacturing units to enable concurrent engineering can cut time-to-market.

    Using data and experimentation to expose variability and improve performance. As they create and store more transactional data in digital form, organizations can collect more accurate and detailed performance data on everything from product inventories to personnel sick days.

    Segmenting populations to customize actions. Big data allow organizations to create ever-narrower segmentations and to tailor services precisely to meet customer needs. This approach is well-known in marketing and risk management, but can be revolutionary in places like the public sector.

    Replacing and supporting human decision-making with automated algorithms. Sophisticated analytics can substantially improve decision making, minimize risks, and unearth valuable insights that would otherwise remain hidden. Such analytics have applications from tax agencies to retailers.

    Innovating new business models, products, and services. Manufacturers are using data obtained from the use of products to improve the development of the next generation of products, and to create innovative after-sales service offerings. The emergence of real-time location data has created a new set of location-based mobile services from navigation to people tracking.

    + Executive Summary

    + Full report

    + Press Release

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