La web semántica es una visión que busca vincular datos a través de páginas web, aplicaciones y archivos. Algunas personas consideran que es parte de la evolución natural de la web, donde la Web 0 se centraba en páginas web vinculadas, la Web 0 en aplicaciones vinculadas y la Web 0 en datos vinculados. En realidad, esta idea formaba parte del plan original del científico de la computación Tim Berners-Lee para la World Wide Web, pero en ese momento no era práctico implementarlo a gran escala.
La gran visión es que algún día todos los datos estarán conectados en una única web semántica. En la práctica, las webs semánticas actuales están fragmentadas en usos especializados, como la optimización de motores de búsqueda (SEO), la gestión del conocimiento empresarial y el intercambio controlado de datos.
SEO y la web semántica
En el SEO, todos los principales motores de búsqueda ahora admiten capacidades de web semántica para conectar información utilizando esquemas especializados sobre categorías comunes de entidades, como productos, libros, películas, recetas y empresas que una persona podría buscar. Estos esquemas ayudan a generar los resúmenes que aparecen en los resultados de búsqueda de Google.
Gestión del conocimiento empresarial
En el caso de la gestión del conocimiento empresarial, las empresas pueden utilizar diversas herramientas para crear una red semántica (grafo de conocimiento), una representación gráfica de entidades y sus relaciones, a partir de información extraída de documentos corporativos, servicios empresariales y la web pública. Esto puede mejorar la planificación, el análisis y la colaboración en la organización.
Intercambio controlado de datos
El intercambio controlado de datos es más aspiracional y experimental. La idea principal es que individuos y empresas puedan crear un repositorio de datos seguro sobre sí mismos y sus intereses, y luego compartir enlaces a estos datos con partes de confianza, como empresas, médicos o agencias gubernamentales.
Elementos del marco de la web semántica
Berners-Lee propuso un modelo llamado semantic web stack para visualizar las diferentes herramientas y operaciones que deben unirse para permitir la web semántica. Este modelo puede ayudar a los desarrolladores a explorar formas de pasar de simplemente vincular a otras páginas web a vincular datos e información en páginas web, documentos, aplicaciones y fuentes de datos.
El modelo se divide en varias capas:
- En la parte inferior del stack, los datos se pueden expresar utilizando caracteres de texto Unicode y los Identificadores Uniformes de Recursos (URIs) pueden proporcionar enlaces a datos dentro de una página determinada.
- A continuación, se encuentra el lenguaje de marcado extensible (XML), que se utiliza para estructurar la información en páginas en un formato legible por máquinas.
- Por encima de eso, el Marco de Descripción de Recursos (RDF) proporciona una forma estándar de describir entidades, propiedades y las relaciones entre ellas para el intercambio de datos.
- El lenguaje de ontología web (OWL) formaliza una forma de representar el conocimiento sobre y entre entidades. Trabaja con el formato de intercambio de reglas (RIF) del W3C para describir cosas que son más difíciles de formalizar.
- El lenguaje de consulta SPARQL puede buscar datos almacenados en diferentes fuentes y trabajar con OWL y RDF para encontrar información.
- Otras tecnologías también deben trabajar con estos servicios de procesamiento semántico básicos para asegurar los datos, crear un registro de auditoría para garantizar la confianza y proporcionar una experiencia de usuario.
Usos potenciales de la web semántica
Existen varias aplicaciones actuales y potenciales de la web semántica, entre las cuales se incluyen:
- SEO: es el uso más común en la actualidad. Los propietarios de sitios web o creadores de contenido agregan etiquetas de datos vinculados según los esquemas de búsqueda estándar, lo que facilita que los motores de búsqueda extraigan automáticamente datos sobre, por ejemplo, horarios de tiendas, tipos de productos, direcciones y reseñas de terceros.
- Autoresumen: los sitios web y las aplicaciones de terceros pueden utilizar datos etiquetados para extraer automáticamente tipos específicos de información de varios sitios y mostrarla en tarjetas de resumen. Por ejemplo, los cines pueden mostrar horarios de películas, reseñas, ubicaciones de teatros y precios con descuento en las búsquedas.
- Compartir detalles de productos a lo largo de la cadena de suministro utilizando el Vocabulario Web GSEsto permite que los fabricantes y mayoristas transmitan automáticamente información sobre alimentos, bebidas y otros productos de consumo de manera accesible para las computadoras. Facilita que los sitios web muestren etiquetas de nutrición, tamaños, información sobre alergias, premios, fechas de vencimiento y disponibilidad con las tiendas de comestibles y tiendas en línea que venden un producto.
- Estandarización de taxonomías de habilidades. Las plataformas de aprendizaje, los sitios de empleo y los equipos de recursos humanos pueden utilizar diferentes términos para describir habilidades laborales. Cada vez más, las empresas utilizan tecnologías de la web semántica para traducir las diferentes formas de describir habilidades en una taxonomía estándar. Esto puede ayudar a los equipos a ampliar su búsqueda de solicitantes y mejorar los programas de capacitación que desarrollan para los empleados.
- Proporcionar acceso controlado a datos. Los consumidores a menudo completan docenas de formularios con la misma información, como nombre, dirección, número de Seguridad Social y preferencias, con muchas empresas diferentes. Si estas organizaciones sufren una violación de seguridad, los datos quedan expuestos a los hackers. Para abordar estos problemas, la compañía de Berners-Lee, Inrupt, está trabajando con diversas comunidades, hospitales y gobiernos para implementar pods de datos seguros basados en el protocolo de código abierto Solid, que permite a los consumidores compartir el acceso a sus datos.
- Intercambio de datos de gemelos digitales. Varios proveedores, incluidos Bentley y Siemens, están desarrollando webs semánticas conectadas para la industria y la infraestructura, a las que llaman metaverso industrial. Estas plataformas de gemelos digitales de próxima generación combinan ontologías específicas de la industria, acceso controlado y conectividad de datos para permitir a los usuarios ver y editar los mismos datos sobre edificios, carreteras y fábricas desde diversas aplicaciones y perspectivas.
Limitaciones y críticas de la web semántica
La primera generación de herramientas de la web semántica requería un profundo conocimiento de ontologías y representación del conocimiento. Como resultado, el uso principal ha sido agregar metadatos mejorados a los sitios web para describir los elementos en una página. Esto requiere el paso adicional de completar los metadatos al agregar o cambiar una página. Los sistemas de gestión de contenido están mejorando en este aspecto. Sin embargo, esto solo simplifica los desafíos para el SEO. La construcción de aplicaciones de web semántica más sofisticadas para combinar datos de múltiples sitios sigue siendo un problema difícil, especialmente cuando se utilizan esquemas diferentes para describir datos y hay diferencias creativas en cómo las personas describen el entorno.
El análisis semántico para identificar el sujeto, el predicado y el objeto de una oración es útil para aprender inglés, pero no siempre es consistente al analizar oraciones escritas por diferentes personas, que pueden variar enormemente. Las cosas pueden volverse más complicadas cuando se trata de palabras de moda populares que pueden tener significados diferentes y, a veces, contradictorios. Por ejemplo, si bien los científicos parecen estar de acuerdo en que un salto cuántico es el cambio más pequeño en la energía que un átomo puede experimentar, los especialistas en marketing parecen pensar que es bastante grande.
Otro desafío importante es generar confianza en los datos representados en una web semántica. Cada vez es más importante conocer no solo lo que está escrito en una página, sino quién lo dijo y cuáles podrían ser sus sesgos. Una recomendación de un sitio altamente respetado como Consumer Reports probablemente tenga más peso que una de SpamBob432 en Amazon. Los esfuerzos por proporcionar un registro de auditoría para la web semántica podrían ayudar no solo a conectar los datos, sino también a comprender la calidad de los datos y el nivel de confiabilidad.
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