oportunidades para la economía basada en la ingeniería del conocimiento en internet
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Las transparencias de la clase que he impartido en el Master de estudios avanzados en dirección de empresas (en el curso Sistemas de Información Avanzados (Comercio electrónico)). Amplía con casos de estudio temas que he tratado en otros cursos. Pero éstas son más completas.TRANSCRIPT
Oportunidades para la economía basada en la Ingeniería
del Conocimiento en Internet
Sistemas de Información Avanzados (Comercio electrónico)Master de estudios avanzados en dirección de empresas
Joaquín Borrego DíazDepartamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
[email protected] Twitter:jborrego
Contenido• Preliminares:
• Todo está inventado
• Flujos de información en la Web 2.0
• Modelos de negocio abierto. Freenomics
• Casos de estudio
• Caso 1: Suburbios 2.0
• Caso II: Permeabilidad
• Caso III: Móviles
• Caso IV: Semántica emergente
• Caso V: Interoperabilidad semántica en empresas
• Caso VI: Singularidad
• Caso VII: Agentes
• Referencias
¿Qué Inteligencia Artificial usamos para gestionar el conocimiento?
• Agentes inteligentes (racionales)
• Sistemas multiagente
• Ingeniería del Conocimiento
• Razonamiento Automático
• Inteligencia Colectiva
Todo está inventado, sólo
potenciamos
Globalidad por necesidades del Imperio
Todo está inventado: París, 1931
Cibersyn (Chile, 1971)• http://www.cybersyn.cl/castellano/cybersyn/index.html
Stafford BeerDirector de Cybersyn
Innovación y Conocimiento
Innovación (2006)
Si todo está inventado... ¿Copiamos?
• Hermanos Samwer: cloneo rápido en su país
• Alando.de, clon de ebay
• Ebay pagó 50mill$
• StudiVZ, clon de Facebook
• Vendido por 100mill$
• PERO...
¿Cuántos clones son sostenibles?
• ¿Emular a los californianos?
• ¿Olvidarnos de la Web social?
• Spain is different
• EXISTEN OPORTUNIDADES
Si todo está inventado... ¿Qué
hacemos?
Curva de Gartner
Curva de Garner (2006)
Curva en el 2008
Curva en el 2010
Repercusión (2009)
Flujos de información
en la Web 2.0
Web 1.0, Web 2.0 y Semantic Web
Ecosistema informacional en la Web 2.0
Pros
umido
res
Ciclos de Inform
ación
No
son ciclos de Conocim
iento
¡¡TAGs!!¡¡RSS!!
¡¡Por
tal!!
Libre de escala,mundo pequeño
Confluencia de tres circunstancias
Un caso de éxito: blogging
¿Puede convertirse en ciclo?
Flu
jo d
e in
form
ación
Caso específico: Microblogging
Flujos
Blogging corporativo
Compañía
Análisis
¿Extracción de conocimiento?
Integración e importacia de Twitter
• Dell ha alcanzado los 6.5 millones de dólares en ventas directamente relacionadas con Twitter, lo que significa que en solo seis meses Dell ha duplicado sus ventas vía Twitter
Diciembre de 2009
Otro caso específico: economías afectivas
• La información como regalo y la ganancia como regalo
• Propuesta: estudiarla desde el paradigma de
• Martin A. Nowak and Karl Sigmund , Evolution of indirect reciprocity, Nature 437, 1291-1298 (27 October 2005)
ReprocidadDirecta
ReprocidadIndirecta
ReprocidadDirecta
Construcción de reputación
Nuevos modelos de negocio
Freen
omics
Casos de estudio
Suburbios 2.0Caso de estudio I
Saturación
Idea: explotar los suburbios
No es exactamentela larga cola
Chris Anderson, Wired
Ejemplos:
Parasitismo 2.0
PermeabilidadCaso de estudio II
Interés
• TODOS los proyectos Web 2.0 intentan establecer membranas
• Atractivas
• De interés económico
• Proyectos que traspasen la membrana
Ejemplos I:
Ejemplo I (cont.):
Ejemplo II
Ejemplo III
Ejemplo IV: Digital Remains
Realidad aumentada para traspasar la
membrana
Apps para añadir
Cuestión:
• ¿Cómo trabajar con el conocimiento para diseñar proyectos sobre la permeabilidad? Ejemplos:
• Digital Remains: Ontologías sobre biografías 2.0
• Flashmobs: Detección de tendencias para extraerlas de Twitter o Facebook
• Diseño de aplicaciones semánticas para enriquecer la experiencia de usuario
Móviles y conocimiento
Caso de estudio III
Nichos para proyectos:
• Representación del conocimiento móvil
• Razonamiento contextual
• Inteligencia ambiental
• Computación móvil
• Geolocalización
• Informática Urbana (móvil)
Ejemplos y propuestas
• Foursquare
• Layar
• Aplicaciones basadas en el conocimiento para las apps stores
• Experimentos en media con potencial
• Teleasistencia. Telediagnosis
• Semantic Sensor Web
Funcionamiento
Semántica emergente
Caso de estudio IV
Solución
• Canalizar el conocimiento
• Sentido fuerte: Web Semántica 2.0
• Sentido débil: Linked Data
La metaweb
¡Primera
ola!
Comprada por
Comprada por
Evri
2010
Nuevas (canalización débil)
Canalización fuerte
Semantic MediaWikiOntoxicWiki
Adaptando crowdsourcing
Linked Data
Ejemplo: empresa farmacéutica
Propuestas
• Semantizar algunos de los proyectos presentados
• Proponer semantizaciones débiles en forma de clientes para proyectos existentes
• Linked data
• Sistemas para extraer conocimiento de la empresa
InteroperabilidadSemántica
para la empresaCaso de estudio V
Subcaso (a): Comercio electrónico
• GoodRelations is a standardized vocabulary for product, price, and company data that
• can be embedded into existing static and dynamic Web pages and that
• can be processed by other computers.
• This increases the visibility of your products and services in the latest generation of search engines, recommender systems, and novel mobile or social applications.
Hepp, Martin: GoodRelations: An Ontology for Describing Products and Services Offers on the Web, Proceedings of the 16th International Conference on Knowledge Engineering and Knowledge Management (EKAW2008), 2008, Springer LNCS, Vol 5268, pp. 332-347.
¡Uso!
Primer nivel de la jerarquía de clases
Ejercicio: Comparar conTrade.owl
Nota: no se visualizan los roles de Trade.owl
Subcaso (b): Integración de la
información de la empresa
Interoperabilidad en la empresa (I)
Interoperabilidad en la empresa (II): capas
Ejemplos
Adaptadas
Ventajas del uso en Renault
• Se facilita el intercambio de información entre los repositorios de información sobre sus automóviles
• La modelización realizada se puede compartir con otros servicios de la empresa (por. ej. compra de repuestos)
• Unifican los datos para toda la empresa, que usa un entorno distribuido
• Facilita el prototipado y el desarrollo
Oportunidades
• Creación de software específico con tecnología semántica
• Creación de portales semánticos para empresas
• Software avanzado para la evolución económica
Evolución económica versus 2.0
Caso específico: Externalización
Caso específico: Externalización• Ciclo de Nonaka & Takeuchi para la
externalización del conocimiento en empresas
I. Nonaka, H. Takeuchi Knowledge-Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation, Oxford University Press
Proyección Web 2.0 semántica
Objetivo de OntoxicWiki
Conocimiento
externalizado
La WWW como red neuronal
aumentadaCaso de estudio VI
Propuesta porVernon Vinge, 1993
Precedentes
Precedentes
Precedentes
Sugerencias
• Nell, un sistema que está contínuamente aprendiendo del contenido que lee de la Web.
• Recorded Future empresa que hace análisis temporal y que se vende como que predice el futuro. En ésta han invertido empresas serias como Google, la CIA y Yahoo!
• Uso de twitter para predecir y estimar epidemias de gripe. A. Culotta y estudiantes analizaron 500 millones de tuits (Agosto 2009/Mayo 2010) y consiguieron aproximar la evolución de la gripe mejor y antes que el tradicional método de recolectar la información de los hospitales.
• Uso de twitter para predecir el éxito de una película. Investigadores de HP labs demuestran que monitorizando twitter pueden predecir si un film va a ser un éxito de taquilla o no.
Posibles singularidades parciales
Elementos de esas singularidades parciales
• Ayuda de técnicas de data mining y extracción de conocimiento
• Fuerte componente social
• Resultados inesperables de los datos (de su dinámica)
• Sistemas complejos
Agentes para trabajar con
conocimientoCaso de estudio VII
La Web
Semántica
en acción
Perspectivas de futuro: Agentes y Web Semántica
Razonamiento en la WWW
Infraestructura en la Web Semántica
Oportunidades
• Minería de conocimiento (en contraposición a la minería de datos) realizada por agentes
• Análisis de la actividad en redes sociales
• Agentes proactivos para personalizar la “vida” en la Web 2.0
• Delegación del comercio electrónico a agentes racionales (por ej. razonando sobre goodrelations)
Referencias
• Sobre la Web 2.0: Artículo de O’Reilly:
• http://sociedadinformacion.fundacion.telefonica.com/DYC/SHI/seccion=1188&idioma=es_ES&id=2009100116300061&activo=4.do?elem=2146
• Modelos de negocio abierto:
• ubr.universia.net/pdfs_web/UBR002200912.pdf
Referencias (II)• Sobre la larga cola:
• http://www.usolab.com/articulos/long_tail.php
• Sobre Web 2.0 Móvil:
• http://mobileweb20.futuretext.com/ capítulo descargable del libro
• Sobre la singularidad: Entrada en la Wikipedia
• http://es.wikipedia.org/wiki/Singularidad_tecnológica
Referencias (III)
• Agent Technology: Computing as Interaction (A Roadmap for Agent Based Computing)
• http://eprints.ecs.soton.ac.uk/11788/