Mapas de Navegación
y Area de Incertidumbre
Hipertexto: Tratamiento Documental de Datos
José Enrique González Cornejo
mayo 1991
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Extractos del Capítulo V del libro
Hipertexto: Tratamiento Documental de Datos
Mapas de Navegación y Area de Incertidumbre
José Enrique González Cornejo
Centro de Investigación y Desarrollo de la Educación
CIDE, Santiago – Chile, 1990.
Primera Edición Año 1991
Registro N° 81183.
First English Edition: 1994
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(Ver Extracto del Capítulo I, Origenes y Conceptos)
V. Información, área de incertidumbre e
hipertexto
En el proceso de interacción con los servidores conectados en red (en
Internet o Intranet) no sólo el volumen de información de respuesta es grande, sino
también la rapidez de respuesta a la consulta es cada vez más veloz. Este diálogo
usuario-computador, hace un corto tiempo atrás se producía en diferido, disponiendo el
usuario que consultaba de un lapso de reflexión, que le permitía preparar otras
consultas alternativas. Hoy la interacción simultánea suprime esta brecha y la reemplaza
por un diálogo directo, de acuerdo con un proceso cognoscitivo diferente.
Los enormes caudales de información que están integrados y
disponibles para ser entregados por los servidores conectados en red después de una
consulta podrían aumentar el "área de incertidumbre" inicial del usuario, en
vez de disminuírsela.
Este hecho constituiría producir ruido y no información.
Suponga que pudiésemos medir el área de incertidumbre de un usuario
frente a una demanda de información, en un momento dado:
Sea $A(t)$ la medida inicial y sea $A(t+1) $ una medida para el área de
incertidumbre de ese usuario después de realizadas las búsquedas y obtenida la respuesta.
Entonces, dada la respuesta se postulan las siguientes alternativas con respecto a la medicion del área de incertidumbre del usuario:
El usuario formula una pregunta al sistema en el momento inicial $t$ con una área de incertidumbre de $A(t)$. Entonces, el sistema procesa y responde en el momento $t+1$, entregando un contenido:
- i) Ruido: Respuesta amplia y dispersa, i.e. aumenta el área de incertidumbre inicial del usuario $A(t+1) \gt A(t)$
- ii) Cero: Respuesta que no contribuye en nada, i.e. deja igual el área de incertidumbre inicial del usuario: $A(t+1)=A(t)$.
- iii) Información: Respuesta que disminuye parcial o totalmente el área de incertidumbre inicial del usuario: A(t+1)< A(t)
$$ \iff $$
- i) $A(t) \lt A(t+1) \implies$ ruido es vez información 3
- ii) $A(t) = A(t+1) \implies$ no hubo entrega de información 4
- iii) $A(t) \gt A(t+1) \implies$ se entregó información 5
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Análisis Area de Incertidumbre
En cuanto a la posibilidad de recibir ruido informativo —entre diversas causas posibles—, no se trataría únicamente de que el motor de búsqueda distorsione los resultados, sino de un conjunto de factores interrelacionados. Entre ellos, destaca que los criterios de selección y los filtros aplicados por el propio usuario podrían estar mal formulados, y/o que el motor de búsqueda no cuente con herramientas suficientemente eficaces para organizar grandes volúmenes de información de forma que contribuyan significativamente a reducir el área de incertidumbre del usuario. Por esta razón, cobra cada vez más relevancia la necesidad de desarrollar herramientas interpretativas basadas en software, y no solo en la acumulación de conocimiento.
Se intenta identificar variables clave para transformar datos en información significativa, tales com capacitación del usuario en la formulación de criterios de búsqueda modelación de esquemas interpretativos que estructuren el conocimiento de forma accesible y validación de los datos utilizados.
Estas variables inciden directamente en la generación de información, la cual a su vez influye en la calidad del resultado final. Se destaca la necesidad de sistemas capaces de construir automáticamente mapas de navegación pertinentes, actuando como intérpretes en la transición del ruido hacia información, sin comprometer los principios fundamentales del hipertexto como la autonomía, creatividad e integración del conocimiento.
En efecto, existe una carencia de motores de búsqueda más agudos y sensibles,
que ahorren tiempo y sean útiles. En general dentro de Internet el público recurre a diversos buscadores disponibles en línea. Sin embargo, existen buscadores que intentan dar respuestas rápidas y más finas, pero insuficientes.
En este caso, construir sistemas que generen mapas de navegación
automáticos y pertinentes jugaría un rol crucial de interprete en el proceso de
transformación de una respuesta, que podría constituir ruido en un contexto dado, hacia
información, sin temor de caer en el "Inductivismo" y distorsionar la idea
central de hipertexto, que es esencialmente despertar interés por la investigación
autónoma, libertad al usuario en sus desplazamientos, fomento de la creatividad e
integración de conocimiento.
¿Cómo área disminuir el área de incertidumbre?
La interacción del usuario con estos sistemas implica necesariamente dos tareas: capacitación del usuario y modelación de esquemas interpretativos de información.
El primero training ($x_1$), se logra iniciando un proceso de aprendizaje del usuario para readecuar la formulación de sus criterios de selección y mejorar sus habilidades en
la utilización de sus herramientas.
La segunda esquema de interpretación ($x_2$), consiste en elaborar "campos de transformación" de la información hacia ámbitos analógicos,
configurados en función de la patrones experimentados por los constructores de sistemas.
Es decir, modelar la información a fin de que permita al usuario mayor comprensión,
decisión rápida sobre la masa de información y manipulación de los resultados.
La tercera Data ($x_3$), la verificación de la validez las salida. Es decir, tener especial cuidado en la captura, validación de datos que pueden conducir a resultados incorrectos.
- Diagrama causa-efecto: Habilidad y conocimiento en el empleo del sistema y negocio ($x_1$)
- Esquema de interpretación para utilización de la reglas del negocio y búsqueda de información ($x_2$)
- Datos válidos y pertinentes del negocio o búsqueda ($x_3$).
Las variables observables $x_1, x_2, x_3$ tienen efecto directo sobre la variable Información
($y_1$) y ésta tiene efecto directo sobre la variable Calidad del Resultado ($y_2$)
Notas Adjuntas
Videografía y Bibliografía
Ver Artículos del Autor
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Conceptos Matemáticos Básicos de
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