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    12 resultados

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    Compartido el 13.9.2012 por Equipo GNOSS

    LinkedEducation.org

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    LinkedEducation.org

    LinkedEducation.org es una plataforma abierta para promocionar la utilización de Linked Data con un propósito educativo.

    "While sharing and reusing educational data across institutional and national boundaries is a general goal for both the public and the private education sector, the last decade has seen a large amount of research dedicated to Web-scale interoperability. The Linked Data approach – based W3C standards such as RDF and a set of successful principles – has evolved as the general standard for sharing data on the Web and led to vast amounts of publicly available data sets, and a multiplicity of Linked Data-consuming applications which provide added-value services. However, there is only limited take-up of Linked Data principles in the educational field"

    La web recoge una selección de datasets educativos y herramientas educativas basadas en Linked Data.

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    Publicado el 4.4.2012 por Equipo GNOSS

    The Many Names for the Semantic Web

    Artículo que discute los distintos nombre para Web semantic

    • Semantic Web
    • Linked Data Web
    • Web of Data
    • Web 3.0,
    • Enterprise Information Web
    • Giant Global Graph.

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    Compartido el 29.12.2010 por Ricardo Alonso Maturana

    "The business market for this integration of data and programs is huge.... The companies who choose to start exploiting semantic web technologies will be the first to reap the rewards." – James Hendler, Tim Berners-Lee, and Eric Miller, "Integrating Applications on the Semantic Web"

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    Publicado el 11.11.2010 por Equipo GNOSS

    DataLift - an elevator for your data

    Datalift es un proyecto de investigación francés, que se define como "A catalyser for the Web of data".

    Datalift "eleva" datos estructurados, desde formatos diversos (bases de datos relacionales, CSV, XML, ...), a datos semánticos enlazados en la Web de los Datos (Web of Data). 

    Es un proyecto experimental financiado por la agencia INRIA, que tiene como objetivo el desarrollo de una plataforma para publicar y enlazar conjuntos de datos en la Web de los Datos. Se publicarán datos públicos provenientes de los partners del proyecto y otros proveedores de datos, y se propondrá un conjunto de herramientas que faciliten el proceso de publicación de datos.

    Los partners tecnológicos del proyecto son Mondeca Atos Origin Integration.

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    Publicado el 11.11.2010 por Equipo GNOSS

    Data Incubator - Linked Data - Creación y publicación de Datos Enlazados

    Data Incubator se centra en la creación y publicación de "Linked Data", particularmente si los datos se han convertido desde fuentes pre-existentes. Data Incubator propone la organización de las personas alrededor de fuentes de datos populares, creando conversiones a RDF, escribiendo código para las conversiones y publicando los datos resultantes. El objetivo de los proyectos resultantes es usar las habilidades y experiencias de la comunidad para desarrollar las conversiones, de modo que los proveedores de datos originales puedan, simplemente, adaptar su trabajo y emitir los datos enlazados por ellos mismos.

    Para facilitar este proceso, proporcionan:

    • Un foro donde se puedan coordinar los esfuerzos de conversión.
    • Una presencia Web para los datos (alojándolos en la Plataforma Talis), permitiendo que formen parte de la "Linked Data Web".
    • Medios para compartir el código de conversión, de modo que se pueda usar por la comunidad y por los propietarios originales de los datos.

    Algunos de los proyectos son:

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    Compartido el 2.9.2010 por Equipo GNOSS

    10 ways data is changing how we live (telegraph.co.uk)

    The availability of new sets of data has changed the way we live our lives: here are 10 examples of data which have changed everything from how we assess wars to how companies deliver milk.   

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    Compartido el 14.6.2010 por Equipo GNOSS

    El proceso general de digitalización de la realidad está generando una capa de representación de la totalidad de las cosas y personas, pero también, y esto resulta especialmente relevante, de sus relaciones. A, por ejemplo, ‘Juan Rulfo’ y, pongamos, ‘El llano en llamas’ les une el hecho de que el primero es el AUTOR del segundo, lo que queda expresado mediante la proposición: ‘Juan Rulfo es el autor de ‘El llano en llamas’ Como veremos, la web semántica posibilita computar (deducir, razonar, buscar...) con proposiciones de ese tipo, lo que ofrece grandes posibilidades. Cuando disponemos de los datos y de sus relaciones organizados de acuerdo con los lenguajes de la web semántica (de los que he hablado en ¿Mis datos en manos de terceros? Ventajas de expresar contenidos con estándares de la web semántica), decimos que “los datos están estructurados". Por desgracia, la mayor parte de los datos de la web no están expresados de ese modo. Sin embargo también están estructurados, aunque no del modo en el que lo entienden las máquinas. Buena parte del trabajo consiste, precisamente, en convertir nuestros documentos HTML, .doc, etc...en datos estructurados. En cualquier caso y en buena medida, todos nuestros datos los estamos organizando de forma útil para las personas gracias a las redes sociales. De hecho, construir una web más inteligente parece la condición necesaria para manejar y utilizar de manera eficiente esa enorme y creciente cantidad de datos que está produciendo la actividad humana en las redes. A esta clase de datos categorizados y organizados gracias al trabajo social de las redes les llamaremos Social Data.

     

    Social Data

    Habitualmente los Social Data incorporan el punto de vista de las personas que los editan, o bien, dependiendo de su naturaleza, el de un grupo. Esta información que añade información a una información original suele conocerse con el nombre de metadatos. Los Social Data son, por tanto, metadatos construidos gracias al trabajo social en la red de las personas. Las colecciones de metadatos más habituales en las redes sociales son conocidas por el nombre de folksonomías, que expresan el punto de vista personal o la perspectiva personal con relación a una información o documento determinado. En ocasiones, las redes sociales, en especial cuando se trata de redes profesionales, incluyen puntos de vista más normativos para calificar la información: las taxonomías o los tesauros. La acción de asignar un determinado metadato a una información o documento se conoce con el nombre de etiquetar. El etiquetado social es la fuente primaria de producción de Social Data.

     

    Google es demasiado idiota para entender lo que la gente necesita

    Dado que la racionalidad humana tiene un carácter intencional o finalista, los Social Data aportan una información muy relevante a la hora de recuperar la información con una determinada finalidad o intención. Este es el modo general en el que los humanos desean recuperar información, pero no el modo en el que resuelven este problema los sistemas y buscadores. Pensemos por ejemplo en nuestra experiencia de búsqueda y recuperación de información con Google, el buscador más extendido. Google nos ofrece como resultado de una búsqueda una, habitualmente larga, lista de resultados o posibilidades ordenados en función de la relevancia que atribuye a cada uno de ellos. Eso no estaría mal en primera instancia, pero lamentablemente es todo lo que podemos hacer con Google: no podemos hacer una segunda pregunta relacionada con la primera. Imaginemos que me gustaría conocer qué hay sobre ‘buscadores semánticos que utilicen procesamiento del lenguaje natural y, además, lógica borrosa, escrito por mujeres en 2008, en alguna universidad de California o en San Francisco y alrededores’. Podemos intentarlo introduciendo en la barra del buscador "buscador+semántico+procesamiento+del+lenguaje+natural+lógica+borrosa+san+francisco+2008", pero como puede imaginar casi cualquiera el resultado puede resultar sorprendente. En todo caso, a nadie se nos ocurriría utilizar ‘mujer’ o ‘alrededores’ o ‘alguna universidad de california’ como criterio de recuperación de información, porque conociendo a Google no resulta una expectativa razonable.

     

    Google padece el síndrome del savant o del sabio. Es un idiota con algunas capacidades muy desarrolladas, un idiota inteligente capaz de comparar todos los caracteres de un texto con la secuencia que le proponemos, pero incapaz de entender lo que le solicitamos. En nuestro ejemplo, las categorías ‘documentos escritos por mujeres’ o ‘producidos en una universidad de california’ son difícilmente traducibles a una secuencia de caracteres que ofrezca la perspectiva de un conjunto de resultados aceptable. ¿Por qué no podemos interrogar a nuestro buscador sucesivamente, tal y como hacemos en nuestra vida ordinaria, para resolver problemas que requieren manejar grandes cantidades de información? Nuestro cerebro no está diseñado para manejar enormes cantidades de información, sino relativamente poca pero significativa; por eso nuestra razón produce como resultado de nuestras indagaciones largas listas ordenadas por relevancia, sino que opera estableciendo sucesivas condiciones o restricciones crecientes que nos conducen a un resultado o a unos pocos cuyo valor relativo pueda establecerse de un sólo golpe de vista. En una partida de ajedrez, nadie en su sano juicio consideraría una estrategia razonable el ordenar en una lista en función de sus posibilidades de conducir a la victoria, todas las posibles jugadas vinculadas con una posición dada de las fichas. Obviamente lo puede hacer Deep Blue, pero los humanos carecen de esa capacidad para computar. A cambio ‘saben lo que quieren’, lo que les permite considerar sólo la información útil para ese fin. 

     

    Contextos de interpretación de la información que pueden ser entendidos por las máquinas

    Los Social Data añaden un contexto explícito de interpretación a cualquier información o documento, por lo que constituyen el elemento social de la dimensión semántica de la web. La semántica de la web se construye según vemos social o colectivamente y esa información es útil porque las personas no son demasiado diferentes. 

    Una ontología concreta expresa un modo de categorizar, modelar o representar nuestro conocimiento con relación a un campo, entidad u objeto determinado. Lo normal es que las ontologías representen las entidades, que en nuestro lenguaje natural son denotadas mediante los nombres propios y comunes, y sus relaciones. Como lo hacemos en un lenguaje que puede ser ‘comprendido’ por las máquinas, éstas pueden entenderse entre sí (interoperar o intercambiar datos con independencia de los formatos de almacenamiento y de las aplicaciones de gestión), pero también ‘entendernos’ e interactuar con nosotros de manera inteligente; también podemos verlo al revés, gracias a las convenciones de la web semántica nosotros podemos conversar con ellas utilizando nuestras capacidades de un modo natural, esto es, podemos razonar con ellas. ¡Esto representa una gran oportunidad para todos, que se añade a las que ofrecía el etiquetado social!

    En la práctica, hay muchas cosas que necesitan conocer los sistemas, especialmente en el contexto de una red social, para poder comunicarse con sentido con las personas y para que interoperen con otros sistemas. Para que esto sea realmente posible,  precisamos que todos ellos hablen con las mismas palabras, esto es, que utilicen las mismas ontologías. A estas ontologías sobre las que existe un acuerdo (que puede ser universal, muy amplio o...menos amplio) las denominamos vocabularios. Algunos vocabularios de carácter muy general resultan especialmente importantes. Dado que los sistemas funcionan sobre la base de documentos digitalizados y descripciones de personas, las ontologías que representan nuestra idea general de lo que es un recurso o documento digital, las que modelan la descripción de una persona y aquellas que describen un sistema de categorías o tesauro resultan especialmente importantes porque permiten conectar a la mayor parte de las entidades que existen en la webEllas representan del modo más inclusivo a casi cualquier contenido que puede encontrarse en internet y por ello hacen que las máquinas y los sistemas puedan interoperar entre sí con pocas restricciones.

    La web semántica puede definirse como el conjunto de convenciones que hace posible estructurar los datos contenidos en los distintos formatos de documentos (que generalmente están desestructurados, lo que en realidad significa que no pueden interpretarlos las máquinas), con el fin de que tanto las máquinas como las personas puedan interactuar (interoperar) entre sí de un modo más humanizado, intuitivo, eficiente y satisfactorio que lo que sucedía con la web basada en la computación. Es la base para el desarrollo de una web más inteligente y...autoconsciente.

     

    Open Data y Linked Data

    Open Data designa una filosofía y práctica que persigue que determinados datos estén disponibles de forma libre a todo el mundo, sin restricciones de copyright, patentes u otros mecanismos de control. Los datos pueden estar abiertos y, cuando no se utilizan los estándares de la web semántica, no resultar aprovechables por terceros.

    Aún cuando los datos de una determinada aplicación web se expresen de acuerdo con los estándares de la web semántica caben diversas posibilidades:

    • Los datos pueden ser abiertos, pero no estar enlazados
    • Los datos pueden ser enlazados, pero no estar abiertos

    La posibilidad de datos que sean tanto abiertos como enlazados es cada vez más viable, tanto desde el punto de vista tecnológico, como de negocio. La Web Semántica sólo puede funcionar con datos que sean tanto abiertos como enlazados. Nos referimos a esto en un post anterior. La figura representa el grafo del conjunto de iniciativas y aplicaciones enlazadas que constituyen la Linked Data Web o de la Web de los datos abiertos y enlazados

    Linked Data Web implica una manera de publicar contenidos en la Web que:

    •  favorece la reutilización
    •  reduce la redundancia
    •  maximiza la conectividad (real y potencial)
    •  hace posible el “efecto red” a la hora de añadir valor a los datos

     

    En definitiva:                                                    Linked Data = Open Data + Open Standars

     

    La web semántica tiene ya un tamaño considerable, que irá aumentando a medida en la que se vayan estructurando los datos de más espacios de la web (a la par que se crean espacios con los datos ya estructurados). Los datos estructurados permiten estrategias de búsqueda que en lugar de ordenar una lista de posibles soluciones en función de la relevancia (en lugar de obligar a los humanos a entender la lógica de las máquinas), permite ir razonando hasta localizar el resultado o pequeño número de resultados que responde a las restricciones o condiciones del razonamiento. En definitiva, permiten las búsquedas basadas en el razonamiento o búsquedas facetadas.

    Por otro lado, la web semántica posibilita ofrecer como resultado de una determinada búsqueda el conjunto de contextos relacionados con ella, como por ejemplo personas relacionadas, documentos relacionados, imágenes relacionas, etiquetas o metadatos relacionados, etc…Esto posibilita el poder desarrollar y evolucionar las búsquedas desde la perspectiva humana de la exploración.

    En resumen, Linked Data Web sería:

    •          Base de datos global
    •          Diseñada para que las máquinas ‘hablen’ y ‘piensen’ al modo humano·         Los objetos que maneja y conecta representan cosas (como personas, películas, imágenes, libros, plantas, etc…, esto es, cualquier cosa que podamos representar mediante una ontología) y no, como ocurre en la web HTML, documentos (páginas web)
    •          Los enlaces representan relaciones entre entidades o 'cosas'
    •          Para ello se precisa de un alto grado de estructuración en las descripciones de esas entidades
    •          Es preciso, por tanto, que la semántica de las cosas sea explícita

    Las tecnologías o estándares asociados con su desarrollo serían: URIs, HTTP, RDF, RDFS/OWL

     

    El siguiente grafo muestra el conjunto de iniciativas que forman parte de la web semántica y sus diferentes grados de interacción


     

     

    www.gnoss.com es un sistema de redes sociales enlazadas cuya ontología se expresa de acuerdo con los estándares de la web semántica. gnoss.com, además de ser un espacio Open Data, es un espacio de Linked Data, esto es, sus datos son enlazables, interpretables y expresables desde cualquier web que trabaje dentro de los estándares de la web semántica. Pero la web semántica son, en el fondo, social data pues la semántica expresa siempre un acuerdo formal o informal entre personas: no hay posibilidades de entendernos sin una idea común acerca del significado de las palabras. Esta semántica se va construyendo, es un ‘work in progress’ que se puede expresar de diferentes modo, pero que finalmente, dentro de la lógica evolutiva de la web semántica, tiende a concretarse en vocabularios estándar. Estos estándares son los que en el corto y medio plazo se irán imponiendo para resolver los profundos problemas de aislamiento a los que nos somete el no hacerlo así. Los sistemas de salud, las administraciones públicas y las grandes corporaciones están asumiendo la necesidad de trabajar con ellos si quieren aprovechar el potencial de sus sistemas y de la relación entre ellos y las personas. Poco a poco lo irán haciendo el resto de las empresas y personas. 

     

    Imagen: linkeddata.org 

     

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    Compartido el 3.6.2010 por Ricardo Alonso Maturana

    El futuro es de las personas y de las organizaciones que pongan sus datos a trabajar. Desde luego. Imprescindible para todos los interesados realmente en el futuro (cercano) de la web.

    The future belongs to the companies who figure out how to collect and use data successfully. In this in-depth piece, O'Reilly editor Mike Loukides examines the unique skills and opportunities that flow from data science.

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    Publicado el 2.6.2010 por Equipo GNOSS

    Tutorial: How to Publish Linked Data on the Web - Como publicar datos enlazados en la Web

    Magnífico tutorial, que trata sobre cómo publicar datos enlazados en la Web (Linked Data on the Web). Ofrece en primer lugar una introducción al concepto de Linked Data, para describir después varias recetas prácticas para publicar información como Linked Data en la Web.

    El objetivo de Linked Data es permitir compartir datos estructurados en la Web, con la misma facilidad que hoy se comparten documentos.

    El término Linked Data fue acuñado por Tim Berners-Lee en su nota sobre arquitectura Linked Data Web. El término hace referencia a un modo de publicación y entrelazado de datos estructurados en la Web. Los principios básicos de Linked Data son:

    1. Usar el modelo de datos RDF para publicar información estructurada en la Web
    2. Usar enlaces RDF para entrelazar datos de diferentes fuentes de datos.

    El índice del documento es: 

    1. Introduction: Linked Data on the Web
    2. Basic Principles
      1. Web Architecture
      2. The RDF Data Model
    3. Choosing URIs
    4. Which vocabularies should I use to represent information?
    5. What should I return as RDF description for a URI?
    6. How to set RDF links to other data sources
    7. Recipes for Serving Information as Linked Data
      1. Serving static RDF files
      2. Serving relational databases
      3. Serving other types of information
      4. Implementing Wrappers around existing Applications or Web APIs
    8. Testing and Debugging Linked Data
    9. Discovering Linked Data on the Web
    10. Further Reading and Tools

       Appendix A: Example HTTP Session

       Appendix B: How to get yourself into the Web of Data

       Appendix C: Changes

    Los autores del tutorial son:

    Chris Bizer (Web-based Systems Group, Freie Universität Berlin, Germany)

    Richard Cyganiak (Web-based Systems Group, Freie Universität Berlin, Germany)

    Tom Heath (Knowledge Media Institute, The Open University, Milton Keynes, UK)

     

    Más información sobre Linked Data en Next Web.

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    Publicado el 9.5.2010 por Equipo GNOSS

    Investigación científica y Web de los Datos - Daniel Lemire's blog

    Interesante reflexión, que expone las necesidades de la ciencia ante las enormes cantidades de datos que los investigadores pueden generar, con no demasiados medios. Propone un Identificador Digital de Objetos, que identifique a los conjuntos de datos, de manera que puedan ser indexados y compartidos. El objetivo es ser capaz de responder a preguntas como: ¿Qué investigación se apoya en estos datos? ¿Dónde puedo encontrar los datos que los autores han usado?

    Se necesitan herramientas e infraestructuras, se necesita la Web de los Datos (Linked Data Web) aplicada a la investigación científica.

     

    Publicado en Daniel Lemire's blog el: 03/05/2010 14:53:09

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