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Nueva colaboración en Deakialli

En el mundo actual, se comienza a definir un nuevo modelo de acceso al conocimiento, una nueva interpretación del saber. Toda la información está disponible en la red, y con los avances previsibles en la localización y búsqueda de recursos estará, literalmente, a la distancia de un click ¿que hay que aprender entonces?

Para localizar información en el entorno de red del futuro inmediato serán necesarias herramientas de apoyo adecuadas. Uno de los lastres de Internet tal y como la conocemos ahora, es la dificultad de encontrar información. En general, los contenidos web carecen de estructura... Para aprovechar toda su potencialidad, es necesario convertir ese gran montón anárquico de información en un almacén donde los recursos disponibles puedan ser facilmente localizados. Este objetivo se pretende alcanzar mediante 2 campos complementarios: metadatos y herramientas de búsqueda.

Los metadatos o metainformación son datos sobre datos, información para describir información. Mediante metadatos es posible proporcionar descriptores sobre los recursos disponibles que acompañen a dichos recursos. Por ejemplo, podemos asignar a un objeto multimedia información explícita sobre su formato, su creador, su utilidad, etc. Luego podemos utilizar esta heramienta para clasificar el objeto, localizarlo, y acceder a él.XML (eXtensive Markup Language) se ha convertido en el lenguaje por excelencia para la descripción de metainformación. La potencia de éste, lo convierte a su vez, en apropiado para definir nuevos lenguajes para internet, como WML (Wireless Markup Language).

Los motores de búsqueda harán uso de la información que suministran los metadatos asociados a los recursos, para proporcionar resultados más relevantes y más precisos. Además, los avances en tecnologías de ánalisis de vídeo harán posible la generalización de estrategias como las consultas por contenido (query by content), donde se estan obteniendo resultados esperanzadores. CueVIdeo Y Qubic de IBM son buenos ejemplos de estas innovaciones.

Por otro lado, La mineria de datos (data minning) consiste en analizar datos para buscar relaciones que no habian sido descubiertas antes (es así como atar cabos). Permite descubrir asociaciones, correlaciones de eventos, secuencias o relaciones causa y efecto. Es un recurso muy valioso para hacer predicciones, o descubrir tendencias a todos los niveles.

Texto escrito por anónimo "Colaborador"

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Qbic: Query By Image Content
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