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Francisco Javier Echarte
Una tesis elaborada en la Universidad Pública de Navarra por el ingeniero Francisco Javier Echarte propone un método que mejore el actual sistema de etiquetas que los usuarios utilizan para clasificar su información en redes sociales y entornos colaborativos, donde comparten fotografías, vídeos, documentos, música, o páginas web.
Este ha sido el objetivo de la tesis de Echarte, tras constatar que “las formas tradicionales de clasificar la información en la web no son las más adecuadas para los usuarios finales, que requieren sencillez e inmediatez”, según ha informado la UPNA en una nota.
Echarte ha explicado que se trata de un método que clasifica de forma automática la información de este tipo de sitios, de forma transparente a los usuarios. “Mejora su experiencia y utiliza nuevas formas de navegación que permiten obtener información relevante, de forma más fácil y con un menor número de clics, en comparación con los sistemas actuales”, ha destacado.
Partiendo de una folcsonomía ya existente, en la que se dispone de un conjunto de recursos (documentos, música, vídeo, citas bibliográficas, etc.) y un conjunto de etiquetas asignadas, el método propuesto en esta tesis, que se denomina ACoAR, crea de forma automática un conjunto de conceptos de clasificación que agrupan dichos recursos.
Este nuevo método obtiene mejores resultados que otras técnicas y con un coste significativamente menor. Además, permite recuperar la información de formas alternativas a las habituales. “ACoAR es capaz de clasificar recursos con un alto grado de corrección, así como de crear una clasificación inicial a partir de una folcsonomía existente y adaptarla incrementalmente a su evolución, clasificando nuevos recursos y creando nuevos conceptos”, ha explicado el ingeniero.
En el desarrollo de esta investigación, se creó un prototipo con algunas de las características especificadas y se comprobó que los usuarios accedían a información más relevante, de forma más rápida y con un menor número de clics.
Su tesis doctoral, ‘Un método incremental para la clasificación automática y semántica de recursos en sistemas de etiquetado colaborativo’, ha obtenido la calificación de sobresaliente cum laude y ha sido dirigida por los profesores Jesús Villadangos Alonso y Alberto Córdoba Izaguirre, del Departamento de Ingeniería Matemática e Informática de la UPNA.
Francisco Javier Echarte Ayerra es ingeniero informático por la Universidad del País Vasco. En la actualidad trabaja en el Servicio Navarro de Salud como gestor de los productos de historia clínica informatizada e imagen médica digital. Anteriormente trabajó como jefe de proyectos y responsable del área de desarrollo en Biko2 y como técnico informático en Transportes Olloquiegui.
AUMENTO DE LA INFORMACIÓN EN LA RED
Su tesis doctoral partió del hecho de que la aparición de las redes sociales, blogs y entornos colaborativos como la Wikipedia han producido un aumento exponencial de la información en Internet. “Los usuarios necesitan poder clasificar de forma fácil la información, de manera que luego tanto ellos como otros usuarios puedan acceder a ella”, ha indicado.
Los sistemas de etiquetado colaborativo o folcsonomías, propios de sitios como Flickr o Delicious, son fruto de las catalogaciones realizadas por los usuarios. Se basan en la interacción de múltiples usuarios que, conjuntamente, a través de etiquetas, definen la semántica de la información.
Así, si varios usuarios utilizan de forma conjunta las etiquetas ‘museo’ y ‘arte’, puede establecerse que existe cierta relación entre ellas; y si ambas etiquetas están asignadas a varios recursos, puede establecerse también que están relacionados con la semántica de esas etiquetas.
Sin embargo, según Echarte, “pese a su amplia utilización, ese sistema tiene algunos inconvenientes que afectan a la recuperación de la información”. “Existen problemas relacionados con el uso de variaciones sintácticas, sinónimos o polisemia, así como con la diferente interpretación que pueden hacer los usuarios de un mismo recurso”, ha explicado.
Europa Press
