 
El uso de diagramas y el diseño de mapas conceptuales es una
práctica corriente en numerosas disciplinas. Desde la simple representación de
un diagrama elaborado con lápiz y papel para visualizar y ordenar una tormenta de
ideas o para organizar una argumentación, pasando por el empleo de mapas
mentales algo más elaborados, hasta la utilización de formas más complejas como
la utilización de redes semánticas en inteligencia artificial, grafos
vinculados en mecánica o ingeniería eléctrica, redes de Petri en comunicaciones
y grafos categoriales en matemáticas, todas estas formas constituyen un
intento formal o informal de representar el conocimiento de forma gráfica como
una alternativa al lenguaje natural, con el fin de hacerlo más comprensible no
sólo al ojo, sino también a la mente y la comprensión humanas.
El diseño previo de un mapa conceptual debe ser una
herramienta imprescindible para la elaboración de un hipertexto, pero también
los mapas conceptuales deben ser componentes básicos de cualquier sistema de
hipertexto, complementando texto e imágenes con diagramas formales y semiformales activos que pueden ser presentados en
pantalla para facilitar la
lectura hipertextual. La ayuda del ordenador puede suministrar una
interfaz interactiva que permita asociar acciones arbitrarias a nodos como
enlaces de
hipertexto a otros mapas y documentos.
Mapa conceptual. Fuente: Emilio Sáez Soro. La invención del ordenador.
http://apolo.uji.es/Emilio/IS/tema1-4.html
Esquema conceptual OOHDM
(Fuente:
Daniel Schwabe y Gustavo Rossi:
The Object-Oriented Hypermedia Design Model (OOHDM).
http://www.telemidia.puc-rio.br/oohdm/oohdm.html.
Los mapas conceptuales son un tipo de diagramas que
suministran un "lenguaje visual" similar en sus características al texto
del lenguaje natural en el que los textos, bloques de texto o
nodos de cualquier
morfología pueden someterse a relaciones
sintácticas y semánticas, y la capacidad representativa puede establecerse tanto
de una manera informal o semiformal, hasta sumamente formal. En concreto, los
diagramas se convierten en objetos de hipermedia con
la posibilidad de enlazar los bloques de texto mediante estos diagramas, o poder
enlazar unos diagramas a otros diagramas, textos u otros objetos de hipermedia.
Los mapas conceptuales pueden usarse para su inclusión en un índice y poder
así acceder a la información del hipertexto de forma más fácil o para suministrar
una interfaz activa, significativa
y de uso sencillo. Constituyen una herramienta imprescindible para
facilitar la navegación y, además, los mapas junto a la semántica formal, pueden usarse
para suministrar una interfaz de programa para el control del material multimedia. Por ejemplo,
las redes de Petri pueden usarse para especificar las
sincronizaciones esenciales en la repetición de un componente de material de multimedia, e incluir en un
índice las relaciones de tiempo de
tal componente. Por su parte, las redes semánticas pueden usarse para representar las bases de
conocimiento que son operacionales y pueden ser usadas para el acceso basado en
el conocimiento.
Qué es un mapa conceptual
Como hemos afirmado, el término
mapa conceptual se emplea para abarcar una amplia gama de
representaciones esquemáticas del conocimiento. Ni el término
concepto ni el término mapa poseen definiciones
exactas ya que cada término se emplea en el lenguaje común con diferentes
significados y además poseen una gran variedad de precisiones diferentes al
utilizarse como
términos técnicos en diferentes disciplinas. El término compuesto mapa
conceptual hereda connotaciones de toda esta variedad de usos y además tiene
los suyos propios.
La representación gráfica del espacio mental ha recorrido
mucho camino hasta que se han llegado a formalizar los elementos de esta
representación. Podemos destacar a autores como Leibniz, Euler, Carroll o Venn. En 1880 Venn introdujo los diagramas
-que a partir de entonces se popularizaron con su nombre (diagramas de Venn)- en
el artículo On the Diagrammatic and Mechanical Representation of
Propositions and Reasonings y a partir de entonces el
uso de diagramas en lógica formal se convirtió en algo común, aunque de hecho los
diagramas se emplearon muchos siglos antes, como demuestra el árbol lógico o
árbol de Porfirio (año 233-305 d.C.) que este filósofo neoplatónico incluyó como
una Introducción al libro Categorías de Aristóteles. El árbol pretende
copiar la estructura de la realidad en un espacio lógico mediante la
articulación de los predicables (esto es, los universales, considerados sólo en
su dimensión lógica) en un árbol que va de lo más indeterminado (genérico) a lo
más determinado y concreto (singular).
Árbol de Porfirio, primera red semántica.
Un diagrama de Venn es simplemente aquel que tiene 3 o más curvas
intersectadas en un punto común. Las intersecciones sirven para representar las
zonas que tienen o comparten algo en común.
Diagramas de Venn.
Fuente: Graphs Associated with
Venn Diagrams.
http://www.combinatorics.org/Surveys/ds5/VennGraphEJC.html
Los mapas conceptuales se empezaron
a utilizar
 en el ámbito de la didáctica de las disciplinas científicas por
Novak
quien en 1984 utiliza el término concept map para definir
"un dispositivo
esquemático que representa un conjunto de significados conceptuales incluidos en
una estructura de proposiciones".
En Inteligencia Artificial,
Quillian desarrolló una forma de mapa conceptual que se denominó redes semánticas y
que se usa ampliamente para la representar el
conocimiento formal. En lingüística, Graesser y Clark han desarrollado un
análisis de formas de argumentación en el texto en forma de mapas conceptuales estructurados
en ocho tipos de nodos y cuatro
tipos de enlaces. En la historia de la ciencia, la dinámica de mapas conceptuales
se ha usado también para representar los procesos de cambio conceptual de las
revoluciones científicas y en filosofía de la ciencia, Toulmin desarrolló una teoría de argumentación científica basada
en mapas conceptuales. También los mapas conceptuales han sido utilizados
en la educación, el diseño de las organizaciones para la toma de decisiones, la
adquisición de conocimiento especializado, los sistemas sociales, la toma de
decisiones políticas, etc.
Un mapa conceptual
es una técnica sencilla que permite representar el conocimiento de forma gráfica
como redes conceptuales compuestas por nodos que representan los conceptos, y
enlaces, que representan las relaciones entre los conceptos.
Para formar un mapa
conceptual, se parte de un concepto central y se plasman alrededor los conceptos
relacionados. Estos, a su vez, se pueden presentar en relación a otros
conceptos.
La
multilisecuencialidad del hipertexto ya sea en la
World Wid Web o fuera de ella, permite romper el orden de
lectura y establecer nuevos tipos de estructura
interna sobre un tema y los conceptos e ideas fundamentales sobre el mismo, con
el fin de facilitar el procesamiento de la información, además de la gestión,
acceso y navegación por el contenido. Así, podemos saltarnos informaciones
parciales o detalles que no nos interesen e ir directamente a lo fundamental o,
por el contrario, explorar ciertos detalles que sean de nuestro interés. Con los
mapas conceptuales se logra, además, una comprensión integrada del contenido.
Cuanto más
explícitas sean las relaciones semánticas entre las distintas unidades del
texto, más se facilitará la navegación y comprensión del texto. Una
interfaz clara y cómoda facilitará la exploración y
la búsqueda de la información, pero también una estructuración coherente que
exprese el tipo de relaciones (lógicas, causales, temporales, etc.) entre los
contenidos será fundamental para facilitar la comprensión. Además, también
es posible ofrecer un alto grado de flexibilidad en la
navegación con el fin de
que el usuario pueda elegir el tipo de
lectura que mejor se adapte a sus necesidades y
objetivos.
El uso de mapas
conceptuales en los sistemas de hipertexto permite 4 objetivos fundamentales:
En un hipertexto, un
mapa conceptual muestra las descripciones de nodos y
enlaces y se han
desarrollado herramientas específicas para confeccionarlos.
Smolensky et al. destacaron en Constraint-based hypertext for argumentation que los
sistemas de hipertexto proporcionan un instrumento natural para desarrollar
mapas conceptuales por ordenador y, desde entonces, muchos autores y compañías han
desarrollado un gran número de herramientas y softwares para la creación
de mapas conceptuales.
Por ejemplo, SDR
NetWorking (http://web.salleurl.edu/arc/)
es un entorno web que ha sido programado con
scripts CGI escritos en lenguaje Perl5, que
acceden a una base de datos relacional MySQL. Se han
utilizado asimismo los lenguajes HTML,
Javascript y
VRML.
"Con este entorno web, los alumnos analizan textos sobre teoría del arte y de la
arquitectura de forma paticipativa. Cada alumno envía tres conceptos que resumen
las ideas extraídas del texto analizado. De esta manera, se crea un vocabulario
crítico de conceptos colaborativamente. Posteriormente, se establecen relaciones
entre pares de conceptos. La red semántica resultante se visualiza en esta
interfície. La red se expande pinchando en las palabras. Las palabras se pueden
arrastrar y agrupar libremente en el espacio bidimensional. La descripción de
los conceptos y su relación aparecen tras seleccionar el vínculo que los une. El
sistema está programado en Java".
Fuente: ARC: Arquitectura, representación, computación.
Entornos pedagógicos: SDR NetWorking.
http://web.salleurl.edu/arc/
La utilización de un
mapa conceptual general que representa el componente es apropiado en la arquitectura de cualquier
sistema hipertexto/hipermedia. La automatización de mapas conceptuales se hizo
necesaria cuando fue preciso desarrollar sistemas que sirvieran de soporte para
grandes volúmenes de información y de material heterogéneo.
Allá, por 1989, en la primera
conferencia de la ACM sobre hipertexto, M. Travers ya mostró que las redes
semánticas podían utilizarse para estructurar el hipertexto. Desde entonces han
sido desarrolladas una gran variedad
de técnicas e instrumentos para el análisis y creación de mapas
conceptuales. Se pueden usar motores de inferencia deductivos para sacar una
conclusión lógica de los mapas conceptuales y también pueden analizarse en
términos de la estructura de las relaciones entre los enlaces. Los mapas
conceptuales representan la semántica estricta de un lenguaje visual para la
representación del conocimiento.
Categorías Yahoo con @ Fuente:
http://www.yahoo.es
En este ejemplo concreto que muestra el Directorio de Yahoo, el signo de la la arroba nos indica que no se trata de subcategorías de Bibliotecas, sino
de
categorías relacionadas con el tema que se encuentran alojadas en otro sitio del
directorio. Esto es, la arroba nos envía a una rama totalmente diferente del
directorio.
Ejemplo de Mapa conceptual simple
Ejemplo de Mapa conceptual complejo.
Fuente: René Mérou. Mapa conceptual del software libre.
http://www.es.gnu.org/software-libre-gl/mapa-conceptual-software-libre.png/image_view_fullscreen
A continuación se ofrece un ejemplo de mapa conceptual compuesto, en su mayor parte, de imágenes.
Se trata de la herramienta
Photomesa, un navegador de imágenes que agrupa
las imágenes por conceptos y que, por tanto, puede servir perfectamente como
mapa conceptual de las propias imágenes.
Fuente: Photomesa Image Browser.
http://www.cs.umd.edu/hcil/photomesa/
La noción de mapa conceptual precisa de tres niveles de análisis: desde
una perspectiva abstracta un mapa conceptual muestra cómo los nodos unidos por arcos pueden
verse como representaciones de grafos, usando el término tal y como se define
en matemáticas; desde la perspectiva de visualización
un mapa conceptual puede verse como diagramas, usando el término para
significar un dibujo que utiliza una semiótica razonablemente bien entendida
para alguna comunidad; desde la perspectiva del discurso un mapa conceptual
puede verse como un modo de representar la comunicación del conocimiento por
medio de un lenguaje visual. Cada perspectiva tiene aspectos comunes y diferentes entre sí.
-
Desde una perspectiva abstracta, la
estructura básica de los datos de un mapa conceptual es un hipergrafo
clasificado que consta de nodos, algunos de los cuales se unen. Cada nodo
tiene un tipo, un identificador único y un contenido (que puede ser
estructurado, por ejemplo, como una etiqueta más otros datos. Un nodo puede
incluir otros nodos que dan al grafo una estructura de hipergrafo en el que un solo enlace puede conectar un conjunto de nodos. Los
enlaces pueden ser dirigidos o no dirigidos, representados visualmente por líneas
entre nodos con o sin cabezas de flecha.
-
Desde una perspectiva de visualización,
para suministrar una relación constante entre los rasgos visuales como signos y
su infraestructura semiótica, los atributos visuales de nodos y enlaces tienen
que darse en una correspondencia única de uno a uno con sus tipos.
-
De una perspectiva de discurso, la
estructura abstracta representada como un diagrama en términos
visuales se entiende como una forma de representar la comunicación del
conocimiento porque está sujeto a la interpretación por
alguna comunidad de referencia. En esto hay un paralelismo exacto entre el
lenguaje
natural y el lenguaje visual -las estructuras abstractas gramaticales y sus
expresiones en un medio toman el significado sólo por las prácticas de una
comunidad de discurso-. Algunas comunidades pueden encontrar que de esta forma
se asigna un uso del lenguaje de una manera laxa y asociativa, mientras que otras
comunidades pueden creer que se usa con gran precisión técnica. De cualquier
forma, siempre puede mezclarse este uso con sublenguajes informales y formales combinados
con el discurso real.
Generación automática de mapas conceptuales
Los mapas conceptuales
pueden ser generados manualmente
por un usuario que introduzca los datos, pero existen ya numerosas herramientas
que los hacen de forma automática o semiautomática. Programas específicos para
generar mapas conceptuales son, por ejemplo, Knowledge Manager
http://www.knowledgemanager.it/, MindMapper
http://www.mindmapper.com/ o FreeMind
http://freemind.sourceforge.net/wiki/index.php/Main_Page, pero también existen otros métodos que generan los mapas conceptuales a
partir de documentos o hipertextos existentes.
Los métodos utilizados son muy variados, se
puede usar la inferencia con redes formales semánticas para generar nodos
adicionales de forma automática, o se puede generar todo el proceso de forma
automática. También es posible desarrollar mapas conceptuales mediante un
análisis del texto totalmente automático. Esta técnica se usa comúnmente en los
sistemas de recuperación de datos. El documento es tratado como un conjunto de
entidades que son oraciones cuyos rasgos son las palabras que contienen. Las
reglas son sacadas usando deducciones empíricas. Un menú popup asociado con cada palabra
suministra enlaces de hipertexto a una lista de las presencias de aquella palabra en el contexto, y al documento original.
También se pueden agregar
enlaces adicionales a otros documentos.
Existe una
conexión natural entre el tipo de estructura y el aspecto visual que permite
manejar los factores humanos de un modo uniforme y constante. Hay también formas
naturales de manipulación directa de los mapas visualmente presentados que hace
posible la interacción con ellos mediante primitivas.
TreeMap para visualizar estructuras
jerárquicas:
http://www.cs.umd.edu/hcil/treemap/
TreeMap para visualizar estructuras
jerárquicas:
Los 3 niveles de jerarquía muestran cada nodo de una red
con un tamaño fijo
y un color que se usa para indicar la capacidad disponible.
http://www.cs.umd.edu/hcil/treemap/
El programa Treemap es un espacio que constriñe la visualización
de estructuras jerárquicas. Resulta muy efectivo mostrar los atributos de los
nodos usando algún determinado código de tamaños y colores. Treemap
permite a los usuarios comparar nodos y sub-árboles con distintos niveles de
profundidad dentro del árbol. Treemap fue desarrollado por Ben Shneiderman
en 1990. Resulta muy interesante acceder a la web: Historical
summary of treemaps,
http://www.cs.umd.edu/hcil/treemap-history/ para ver los cambios que
se han producido en el desarrollo de una aplicación concreta.
Fuente: Jeff Conckin. "Dialog
Mapping: Reflections on an Industrial Strength Case Study".
En
http://kmi.open.ac.uk/projects/VisualizingArgumentation/chapter_6.html
(Segmento del mapa Dialog que muestra todos los elementos IBIS).
Pero los mapas
conceptuales también pueden ser embebidos dentro de un documento
HTML o creados
al instante y de forma dinámica para ser visualizados por medio del
navegador web. Esto último es lo que hace el buscador Kartoo (http://www.kartoo.com),
que genera un mapa conceptual como resultado de una búsqueda y nos muestra el
mapa conceptual en nuestro propio navegador.
Mapa conceptual creado por Kartoo
tras la búsqueda de término "hipertexto".
http://www.kartoo.com
Mapa conceptual creado por Kartoo
tras acotar los resultados de la búsqueda "hipertexto" con el término "web".
En
la imagen se muestra el Menú contextual que se puede desplegar en cada nodo.
(Obsérvese que el mapa conceptual se muestra dentro del navegador web).
http://www.kartoo.com
En años recientes ha surgido una disciplina denominada Minería de datos (Webmining)
que se refiere a la minería de datos aplicada a la World Wide Web, esto es, la
extracción, el tratamiento y explotación de los datos de la Web de forma
automática -mediante algoritmos- para extraer patrones de datos, que puede
referirse a 3 aspectos distintos: la estructura de la Web, el contenido y su
uso. Y la representación y visualización de dichos datos mediante mapas visuales
con funcionalidades hipertextuales es una tendencia en creciente desarrollo.
Fuente: Dürsteler, Juan C. Minería Web. "Mapa conceptual de
la Minería Web".
http://www.infovis.net/printMag.php?num=172&lang=1
Cristòfol Rovira, a través de la web
Mapas conceptuales,
nos ofrece una herramienta para la editar
mapas conceptuales:
http://hipertext.net. Este editor está
disponible en:
http://www.mapasconceptuales.com Con esta herramienta se pueden crear mapas
conceptuales de navegación para luego instalarlos en cualquier página Web. Los
datos se almacenan con el lenguaje XML Topic Maps y el mapa puede visualizarse
con el navegador Internet Explorer 5.0 ó superior. Con esta herramienta
se ha construido el
Mapa
conceptual de esta tesis. Este mismo autor ofrece un
interesante
mapa conceptual sobre metadatos, taxonomías,
ontologías y mapas conceptuales.
La siguiente figura muestra el Mapa conceptual de
este hipertexto elaborado por medio del editor creado por Cristófol Rovira:
http://www.mapasconceptuales.com
Se pueden descargar ejemplos de Mapas conceptuales y Bases de
conocimiento elaboradas con programas de la compañía Hypersoft
en:
http://www.conceptmaps.it/KM-MapExamples-esp.htm
Mapas
conceptuales como componentes del hipertexto
La ayuda del
ordenador para realizar mapas
conceptuales realza el aspecto visual por medio de gráficos y el uso del color. Esto también permite
que el mapa pueda usarse como una interfaz gráfica de
acceso al hiperdocumento. Además, elaborar un mapa
conceptual con la ayuda del ordenador, nos permite manejar mapas conceptuales
muy grandes que son difíciles o casi imposibles de elaborar en
papel.
El uso de mapas
conceptuales como componentes del hipertexto se ha debido, en primer lugar a la
idea de poder dar acceso a los usuarios a una serie de
material gráfico o hipermedia que se pudiera
incluir a modo de mapa de navegación o índice
gráfico para ofrecer un mecanismo de acceso que sea de uso simple y natural. Una
exigencia más ambiciosa ha sido apoyar el acceso compartido al material mediante
una variedad de interfaces que reutilizaran el mismo material para objetivos
diferentes.
Estas exigencias se
han dirigido al desarrollo de una tecnología de lenguaje visual que apoyara la
mejora de mapas conceptuales interactivos y redes semánticas. Los mapas pueden
usarse como documentos independientes o encajarse como marcos
interactivos en documentos activos. La tecnología
de arquitectura abierta y la interacción de
usuario con los mapas conceptuales puede ser programada para iniciar cualquier
actividad factible sobre el sistema cliente. Así los mapas pueden unirse a otros mapas
con el fin de recuperar información, y pueden ser usados para
recuperar, usar y corregir el material hipermedia por el sistema cliente o para su control. La tecnología
puede ser diseñada para ser compartida y
funcionar sobre redes locales o en redes más amplias para que múltiples
usuarios puedan tener acceso a los mismos mapas, y los mapas puedan ser usados
para
recuperar el material de sitios remotos.
La tecnología del documento interactivo se usa para generar
documentos "basados en el conocimiento" en los que los mapas conceptuales
que representan estructuras de conocimiento formales se incrustan en el
documento como un elemento interactivo y editable, o como entidades que
conforman la
interfaz de usuario. Los mapas conceptuales pueden mostrarse en la misma
ventana del documento activo o en un marco distinto o, pueden estar ocultos y
sólo aparecen en una caja de diálogo flotante que se muestra cuando el usuario
hace clic sobre algún punto del documento.
Los mapas conceptuales encajados en documentos digitales como
diagramas interactivos permiten, por ejemplo, servir de
mapa de navegación y dar acceso a las parte o
partes del hiperdocumento que nos interesen, pero también los mapas conceptuales
tienen otra serie de aplicaciones y diversidad de usos, se pueden usar mapas
conceptuales en colaboración y se pueden integrar mapas de conceptos dentro de
un sistema más amplio de bases de conocimiento que abarque gran parte de la
World Wide Web.
Relacionados con el concepto de mapas conceptuales
encontramos, a veces, otros conceptos como el término "tormenta de ideas",
"bases de conocimiento", "redes semánticas" y "grafos conceptuales".
El término brainstorming o tormenta
de ideas se ha
convertido en una palabra común y en un término genérico para designar el
pensamiento libre y creativo. Se trata de focalizar un problema y dejar emerger
de forma deliberada, y sin un orden establecido, tantas soluciones originales
cuantas sean posibles, llevándolas tan lejos cuanto se pueda. La representación
de una tormenta de ideas suele hacerse en forma de diagrama, de ahí su similitud
con los mapas conceptuales.
Las bases de conocimiento
Por su parte, el término base de conocimiento
no es un concepto demasiado claro. Una base de conocimiento puede consistir en
una simple base de datos organizada (que incluye tanto
una base de datos relacional, como otros modelos más evolucionados que incluyen
lenguajes declarativos) hasta un sistema mucho más complejo que puede resolver
problemas a escala social.
Sin embargo, existen diferencias claras entre una
base de
datos y una base de conocimiento. Las bases de datos
nacieron al albur de la informática a mediados de los años 50 y pocos años
después dieron lugar al nacimiento de las bases de datos estructuradas
jerárquicamente y a las bases de datos de red. En años sucesivos estas bases de
datos se desarrollaron espectacularmente mediante los lenguajes de programación
relacional basados en la teoría de conjuntos y la lógica. Una base de datos
sirve para almacenar una gran cantidad de datos organizados siguiendo un modelo
de datos que facilite su modificación y recuperación.
Las bases de conocimiento van un paso más allá, ya no se
trata únicamente de almacenar y consultar datos o hechos, sino que es preciso
establecer un dominio y representar objetos y relaciones mediante un lenguaje y
un vocabulario (ontología) de representación que
sea expresivo, conciso, inequívoco, independiente del contexto, eficiente, claro
y correcto, y que, además de hechos, almacene un conjunto de reglas que se
sirven de esos hechos para obtener información que no está almacenada de forma
explícita. Una base de conocimiento es, pues, lo que se denomina un sistema
experto.
Las bases de conocimiento -KB: Knowledge Base-
nacieron a partir del desarrollo de la Inteligencia Artificial. Ya no se trataba
de organizar grandes cantidades de datos, sino organizar elementos de
conocimiento en forma de hechos y reglas y establecer la forma en que estos
elementos deben ser utilizados. Una base de conocimiento también ha de tener
conocimiento sobre sí misma, es decir, ante una consulta no debe limitarse a dar
una respuesta afirmativa o negativa, sino que puede responder con un "lo
desconozco".
Tanto las bases de datos como las bases de conocimiento
cuentan con instrumentos para mantenerlas y gestionarlas de forma automática: el
sistema gestor de bases de datos (DBMS: Database Management System) y el
sistema gestor de bases de conocimiento (KBMS: Knowledge Base Management
System), respectivamente. De esta forma, los
sistemas de organización del conocimiento,
más conocidos por sus siglas en inglés
SKO (Systems of Knowledge Organization) se han convertido en mecanismos
imprescindibles para poder organizar la información, gestionarla y recuperarla
ya sea fuera de la red o dentro de ella.
El tipo de esquema de representación del conocimiento que ha
gozado de una gran aceptación, tanto a nivel teórico como práctico han sido las
redes semánticas, ya que se han utilizado en numerosas disciplinas para explotar
y exponer hipótesis filosóficas, psicológicas, lingüísticas, etc. Los sistemas
de conocimiento actuales se basan, en su mayoría, en los sistemas de redes
semánticas tradicionales de la Inteligencia Artificial.
Todas estas disciplinas y prácticas se pueden emplear para
crear representaciones conceptuales que, además de servir de base a la gestión
terminológica, puedan servir para integrar estas bases terminológicas en
sistemas más amplios de gestión del conocimiento. Así, es posible volver a
utilizar los recursos creados para una aplicación concreta en otra aplicación de
mayor calado y que requieran de un conocimiento super-especializado en un
contexto más amplio.
En realidad, el término base de conocimiento es un término informal para
referirse a una colección de información que incluye una
ontología como uno de sus componentes. Una
base de conocimiento debe contener información especificada en un lenguaje
declarativo tal como reglas lógicas o sistemas expertos, aunque también incluye
información no estructurada o formalizada expresada en lenguaje natural o código procedural.
En cuanto a su representación visual, una base de
conocimiento va más allá que un mapa conceptual, ya que
comprende los conceptos y relaciones más relevantes a un tema con una breve
extensión a otros temas relacionados.
Los conceptos más relevantes al tema pueden tener algún apoyo
mutimedia como
imágenes, vídeos, páginas HTML, etc. Así pues, las bases de conocimiento van un
paso más allá que los mapas conceptuales ya que reúnen las características
principales de los mapas conceptuales junto a otras características como la
multimedialidad y la
interactividad.
Las redes semánticas
Muchas disciplinas han desarrollado
técnicas de realización de diagramas que constituyen lenguajes formales
visuales que representan el conocimiento operacional en forma esquemática. El filósofo y lógico Charles S. Pierce desarrolló sus
grafos
existenciales como una técnica formal de razonamiento para la inferencia lógica y en años recientes
se ha estado cultivando el interés en el
estado formal de las pruebas visuales en matemáticas. En Inteligencia Artificial, Sowa ha desarrollado los
grafos de Peirce como estructuras formales conceptuales para la representación
de la inferencia lógica de las declaraciones del lenguaje natural.
La presentación
visual de las estructuras de conocimiento ha sido un rasgo característico de las
redes semánticas desde sus inicios. En la adquisición de conocimiento, en
particular, la presentación de conocimiento formal ha sido algo importante para
su validación. Hay muchas técnicas para tal adquisición pero todas ellas, en
última instancia, terminan en una base de conocimiento que opera con la
semántica formal. Sin embargo, la expresión de esta base de conocimiento en el
lenguaje formal usado por el sistema no es por lo general muy comprensible a los
no programadores. Es preciso, por tanto, un lenguaje visual que ofrezca tanto
formas
comprensibles como posibilidades formales atractivas no sólo para la comprensión,
sino también para la corrección, y para las partes del proceso de adquisición
del conocimiento en sí mismo.
El temprano
desarrollo de redes semánticas acabó en fuertes críticas sobre la semántica de
diagramas particulares ya que ésta no estaba bien definida. Los nodos, arcos y sus etiquetas
podían usarse muy libremente y con una gran ambigüedad, y los diagramas estaban sujetos a
interpretaciones diferentes. En los años 70 existían propuestas para
formalizar una red semántica bien definida y esto hizo factible que la semántica
formal fuera desarrollada para sistemas de representación de conocimiento
terminológicos. En 1991, Profits estableció una semántica formal para mapas
conceptuales para sistemas terminológicos lógicos que dio lugar a un ejemplo
principal de su uso en la solución de un sistema de asignación de espacio.
Las redes semánticas son sistemas de
organización del conocimiento que estructuran los conceptos, no como una
jerarquía sino como una red. Los conceptos son como nodos, con varias relaciones
que se ramifican hacia fuera de ellas. Las relaciones pueden incluir relaciones
tipo todo-parte, causa-efecto, padre-niño, "es un" o "es parte".
Las redes semánticas son grafos
orientados que proporcionan una representación declarativa de objetos,
propiedades y relaciones. Los nodos se utilizan para representar objetos o
propiedades. Los arcos representan las relaciones entre nodos. El mecanismo de
inferencia básico en las redes semánticas es la herencia de propiedades.
Las redes semánticas proporcionan un
modelo de presentar las relaciones entre los conceptos y los acontecimientos y
constituyen una descripción de nuestra forma de razonar.
Las partes de una red semántica son:
Ejemplo de red semántica
Los grafos conceptuales
Los grafos conceptuales se suelen utilizar para representaciones
lógicas y se definen formalmente en
una sintaxis abstracta que es independiente de la notación, pero la
formalización puede ser representada en varias notaciones concretas
diferentes. He aquí una serie de ejemplos que ilustran grafos conceptuales de
3 formas distintas: la primera, mediante modelos de ejemplos representados
en la forma de presentación gráfica -Display Form- (DF), la segunda mediante
la definición formal del formato de intercambio de grafos conceptuales
-Conceptual Graph Interchange Form- (CGIF), y la tercera, mediante la forma
compacta, pero legible, o forma lineal -Lineal Form- (LF). Cada grafo conceptual se representa en cada una de estas 3
formas y es trasladado a su representación lógica equivalente en cálculo de
predicados y en el formato de intercambio de conocimiento Knowledge Interchange Format (KIF): http://logic.stanford.edu/kif/dpans.html.
El Knowledge Intercange Format (KIF) es un lenguaje diseñado para su uso
en el intercambio de conocimiento entre sistemas de ordenadores distintos.
Para una definición formal de grafos conceptuales y de distintas notaciones
para representarlos, se puede consultar John F. Sowa: Conceptual Graph Standard (http://www.jfsowa.com/cg/cgstandw.htm).
He aquí algunos ejemplos apuntados por el propio Sowa:
Dos ejemplos de grafos conceptuales. Fuente: SOWA, John F.
Conceptual Graph
Examples. http://www.jfsowa.com/cg/cgexamp.htm En el
primer ejemplo, en la forma -display form- (DF), los conceptos se
representan por rectángulos: el concepto [Cat] representa una instancia de una
cat, y [Mat] representa una instancia de un mat. Las relaciones
conceptuales se representan mediante círculos u óvalos: la relación conceptual
(On)
relaciona una cat a un mat. Los arcos que enlazan las
relaciones a los conceptos se representan mediante flechas: el primer arco tiene
una flecha que apunta hacia la relación, y el segundo tiene una flecha que
apunta desde la relación. Si una relación tiene más de dos arcos, los arcos se
numeran.
El segundo ejemplo muestra un grafo conceptual con 4
conceptos [Go], [Person: John], [City: Boston], y
[Bus]. Éste tiene 3 relaciones
conceptuales: (Agnt) se refiere [Go]
al agente John, (Dest) se refiere
[Go]
al destino Boston, e (Inst) se refiere
[Go] al instrumento bus.
Desde el concepto [Go] se agregan 3 relaciones conceptuales, la formal lineal
no puede dibujarse en una línea recta, como en el primer ejemplo. En cambio, un
guión al final de la primer línea indica que las relaciones adjuntas a
[Go] se
continúan en líneas subsecuentes.
[Go]-
(Agnt)->[Person: John]
(Dest)->[City: Boston]
(Inst)->[Bus].
Este ejemplo se parece a la notación de clases -frame notation-,
pero LF también permite etiquetas de correferencia para representar las
referencias cruzadas necesarias para representar gráficos arbitrariamente.
En la siguiente representación CGIF para la figura 2, cada concepto
tiene su propia etiqueta de definición:
[Go: *x] [Person: John *y] [City: Boston *z] [Bus: *w]
(Agnt ?x ?y) (Dest ?x ?z) (Inst ?x ?z)
Para anidar algunos de los conceptos dentro de las relaciones,
la forma CGIF puede limitarse a una etiqueta de definición individual *x y una
etiqueta incluida ?x dentro de cada nodo de relación:
[Go *x] (Agnt ?x [Person: John]) (Dest ?x [City: Boston]) (Inst ?x [Bus])
La forma DF display form en la figura 2 representa el CG
(grafo conceptual) abstracto más directo. Todas las variaciones de LF y CGIF tienen
representaciones diferentes, pero lógicamente maneras equivalentes de linearizar
el mismo grafo abstracto.
La versión de CGIF que asigna una etiqueta de definición
separada para cada concepto usualmente tiene el más directo mapeado a KIF:
(exists ((?x Go) (?y Person) (?z City) (?w Bus))
(and (Name ?y John) (Name ?z Boston)
(Agnt ?x ?y) (Dest ?x ?z) (Inst ?x ?w)))
Y a continuación, vemos la correspondiente fórmula tipificada en cálculo de
predicados:
(∃x:Go)(∃y:Person)(∃z:City)(∃w:Bus)
(name(y,'John') ∧ name(z,'Boston') ∧
agnt(x,y) ∧ dest(x,z) ∧ inst(x,w))
En resumen, los mapas conceptuales
son un instrumento muy útil para apoyar una amplia gama de usos y disciplinas,
como también lo son el caso del hipertexto y la hipermedia, y en actividades de colaboración
mediante redes y
la WWW.
La ayuda
mediante mapas conceptuales debe ser una exigencia fundamental para que un autor
de hipertextos establezca cualquier arquitectura de un sistema de hipertexto/hipermedia.
De igual forma, los mapas conceptuales sirven como
herramienta de navegación para ayudar al lector/usuario
no sólo a moverse por el hiperdocumento, sino también para comprender mejor la
información en él contenida y para evaluarla.
Desde otro punto de vista, los
mapas conceptuales tienen una estructura abstracta como hipergrafos clasificados
que hacen posible tratarlos computacionalmente como un tipo de datos muy
general del que pueden sacarse aplicaciones específicas.
He aquí una serie de enlaces y referencias que tienen que ver con el ámbito de
los mapas conceptuales y, en general, la representación del conocimiento.
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HERRAMIENTAS DE USO LIBRE PARA CREAR
MAPAS CONCEPTUALES
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MINERÍA DE DATOS (DATA MINING)
DIAGRAMACIÓN DE RAZONAMIENTOS
MAPEADO DE CONCEPTOS DINÁMICO
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GRAFOS
INTERNATIONAL SOCIETY
LÉXICO/SEMÁNTICA/PALABRAS
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INVESTIGACIÓN SOBRE REDES SEMÁNTICAS
EJEMPLOS DE REDES SEMÁNTICAS
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