Mapas conceptuales

María Jesús Lamarca Lapuente. Hipertexto: El nuevo concepto de documento en la cultura de la imagen.

Inicio     navega al azar   buscar

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 ordenador

Mapa conceptual. Fuente: Emilio Sáez Soro. La invención del ordenador.
http://apolo.uji.es/Emilio/IS/tema1-4.html

Esquema conceptual OOHDM

  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.

mapa activo

Mapa activo del sitio web Knowledge creado con Knowledge Manager
 http://www.knowledgemanager.it/SiteMap-esp.html

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     árbol de Porfirio

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

Diagramas de Venn. Fuente: Graphs Associated with Venn Diagrams.
 http://www.combinatorics.org/Surveys/ds5/VennGraphEJC.html

Los mapas conceptuales se empezaron a utilizar Mapa conceptual sobre Renacimiento italianoen 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:

  •  Diseñar el hipertexto:

  •  Facilitar la navegación

  •  Representar el conocimiento

  •  Evaluar dicho conocimiento

Mapa conceptual

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".

red semántica

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

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.

mapa conceptual

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.

Mapa conceptual de imágenes navegable

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  TreeMap

TreeMap para visualizar estructuras jerárquicas: http://www.cs.umd.edu/hcil/treemap/

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.

QuestMap

Fuente: Jeff Conckin. "Dialog Mapping: Reflections on an Industrial Strength Case Study".
En
Paul Kirschner, et al. Visualizing Argumentation
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.

Kartoo hipertexto

Mapa conceptual creado por  Kartoo tras la búsqueda de término "hipertexto".
http://www.kartoo.com

kartoo

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

Mapa conceptual hipertexto.info

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". tormenta de ideas

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:

  •  nodos: es un concepto y se encierra e un círculo o elipse.

  •  relaciones: es una propiedad del concepto y pueden ponerse de dos formas:

    •  implícitas: es una flecha que no especifica su contenido

    •  explícitas: es una flecha en donde se especifica su contenido

red semántica

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:

grafo conceptual              

grafo conceptual

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.

REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO

MODELACIÓN CONCEPTUAL

 HERRAMIENTAS DE REDES SEMÁNTICAS/MAPEADO DE CONCEPTOS

 

HERRAMIENTAS DE USO LIBRE PARA CREAR MAPAS CONCEPTUALES

 

 

MINERÍA DE DATOS (DATA MINING)

DIAGRAMACIÓN DE RAZONAMIENTOS

MAPEADO DE CONCEPTOS DINÁMICO


GRAFOS

INTERNATIONAL SOCIETY

LÉXICO/SEMÁNTICA/PALABRAS

 


INVESTIGACIÓN SOBRE REDES SEMÁNTICAS

EJEMPLOS DE REDES SEMÁNTICAS

 

 


Bibliografía

An Atlas of CyberSpaces. Mapas conceptuales. http://www.cybergeography.org/atlas/conceptual.html

BARRETT, E., Ed. The Society of Text: Hypertext, Hypermedia and the Social Construction of Information. Cambridge, Massachusetts, MIT Press, 1989. 

BERGE, C.  The Theory of Graphs. London, Methuen, 1958. 

BERGE, C. Graphs and Hypergraphs. London, North-Holland, 1973. 

BLADH, Thomas. CARR, David A. SCHOLL, Jeremiah. Extending Tree-Maps to Three Dimensions: A Comparative Study. http://www.sm.luth.se/csee/csn/publications/APCHI04Web.pdf

CANALS, Cabiró Isidre. "El concepto de hipertexto y el futuro de la documentación." Revista Española de Documentación científica, 1990.

CONKLIN, Jeff. "Dialog Mapping: Reflections on an Industrial Strength Case Study". En Paul Kirschner, et al. Visualizing Argumentation  http://kmi.open.ac.uk/projects/VisualizingArgumentation/chapter_6.html Paul A. Kirschner, Simon J. Buckingham Shum and Chad S. Carr (Eds.)

CONKLIN, Jeff. "Hypertext: An Introduction and Survey". IEEE Computer, September 1987. http://cs.aue.aau.dk/~kirstin/f7s2005/pdf/conklin.pdf 

Diagrammatic Reasoning. Welcome to the Diagrammatic Reasoning Site. http://www.hcrc.ed.ac.uk/gal/Diagrams

FAYYAD, Usama. PIATETSKY-SHAPIRO, Gregory. SMYTH, Padraic.  From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases. http://www.kdnuggets.com/gpspubs/aimag-kdd-overview-1996-Fayyad.pdf

GAINES, Brian R. and SHAW, Mildred L. G. Concept Maps as Hypermedia Components http://ksi.cpsc.ucalgary.ca/articles/ConceptMaps/

GALEAS, Patricio. Web Mining. http://www.galeas.de/webmining.html

GRAESSER, A.C. and CLARK, L.F. Structures and Procedures of Implicit Knowledge. New Jersey, Ablex, 1985[Volver]

Knowledge Manager Home Page. Mapas conceptuales. http://www.knowledgemanager.it/default-esp.htm

KOMMERS, P. y LANZING, J. "Mapas conceptuales para el diseño de sistemas de hipermedia: navegación por la web y autoevaluación". En C. Vizcarro y J. A. León (eds). Nuevas tecnologías para el aprendizaje. Madrid, Pirámide, 1998.

LEÓN, J. A. "La adquisición del conocimiento a través del material escrito: texto tradicional y sistemas de hipertexto". En C. Vizcarro y J. A. León (eds). Nuevas tecnologías para el aprendizaje. Madrid, Pirámide, 1998.

MAYER, Richard. Pensamiento, Resolución de problemas y Cognición. Barcelona, Paidós, 1982.

NOVAK, J; GOWIN, D.B. Learning how to learn. London, Cambridge University Press, 1984. [Volver]

ONTORIA, A. et al. Mapas conceptuales. Una técnica para aprender. Madrid, Ed. Narcea, 1995.

QUILLIAN, M.R. "Semantic memory". En M. Minsky,  Semantic Information Processing. Cambridge, Massachusetts, MIT Press, 1968. [Volver]

ROBERTS, D.D. The Existential Graphs of Charles S. Peirce. The Hague, Mouton, 1973

ROSENFELD, Louis. Enterprise Information Architecture Roadmap.  Version 2.0 May 2005.  http://www.louisrosenfeld.com/home/bloug_archive/images/EIAroadmap2.pdf

ROVIRA, Cristòfol. Mapas conceptuales http://www.mapasconceptuales.com/ [Volver]

ROVIRA, Cristófol. Mapas conceptuales en relación a mapas de navegación.  http://www.mapasconceptuales.com/ejemplos/versus_.htm

ROVIRA, Cristófol. Mapas conceptuales y mapas de navegación. http://www.mapasconceptuales.com/ejemplos/v3/mapas_cn.htm

ROVIRA, Cristófol. Mapa conceptual sobre metadatos, taxonomías, ontologías y mapas conceptuales. http://www.mapasconceptuales.com/ejemplos/estructuras.htm

ROVIRA FONTANALS, Cristòfol; MARCOS MORA, Mari Carmen. "Mapas conceptuales de navegación. La representación del conocimiento y el acceso a la información en entornos virtuales de aprendizaje". En: III Congrès Internacional de Docència Universitària i Innovació (julio 2004, Girona).  Cd-rom. http://www.mcmarcos.com/pdf/2004_mapas-girona.pdf

RUEDA ORTIZ, Rocío. Hipertexto: representación y aprendizaje. http://www.ciberespiral.org/bits/hipertex.htm

RUSKEY, Frank. "A Survey of Venn Diagrams". The Electronic Journal of Combinatorics, March 2001, DS#5.  http://www.combinatorics.org/Surveys/ds5/VennEJC.html

SHNEIDERMAN, Ben. Treemaps for space-constrained visualization of hierarchies. http://www.cs.umd.edu/hcil/treemap-history/

SMOLENSKY, P., BELL, B., FOX, B., KING, R. and LEWIS, C. "Constraint-based hypertext for argumentation". Proceedings of Hypertext'87.  New York, ACM, 1987. [Volver]

SOWA, John F. Conceptual Graph Examples. http://www.jfsowa.com/cg/cgexamp.htm

SOWA, John F. Webpage. http://www.jfsowa.com/ [Volver]

SOWA, J.F. "Toward the expressive power of natural language". En Sowa, J.F., Ed. Principles of Semantic Networks: Explorations in the Representacion of Knowledge. Mateo, California, Morgan-Kaufman, 1991

SOWA, John F. Knowledge Representacion: Logical, Philosophical and Computational Foundations. http://www.jfsowa.com/krbook/

STREITZ, N.A., HANNEMANN, J. and THÜRING, M. "From ideas and arguments to hyperdocuments: travelling through activity spaces". Proceeding of Hypertext'89. New York, ACM, 1989

TOULMIN, S. The Uses of Argument. Cambridge, UK, Cambridge University Press, 1958[Volver]

TRAVERS, M. "A visual representation for knowledge structures". Proceedings of Hypertext'89. New York, ACM, 1989. [Volver]

VENN, J. "On the diagrammatic and mechanical representation of propositions and reasonings". The London, Edinburgh and Dublin Philosophical Magazine and Journal of Science, vol. 9, num. 59, 1880. [Volver]


 

 Título: Hipertexto, el nuevo concepto de documento en la cultura de la imagen
 Autora: María Jesús Lamarca Lapuente (currículo personal)

 Contacta

 Tesis doctoral. Universidad Complutense de Madrid

 URL: http://www.hipertexto.info

 Fecha de Actualización: 08/12/2013   

 184 páginas web. 2.627 archivos. 2.208 imágenes. Tamaño: 52.406Kb.
 34.389 enlaces (10.436 externos y 23.953 internos)
  

Esta obra está licenciada bajo las siguientes condiciones: 
Creative Commons License
Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-NoDerivados-Licencia España 2.5.

 


OTRAS PÁGINAS DE LA AUTORA
 

           Blog El Cultural a la PuertaBlog El Cultural a la Puerta:: http://puertadetoledo.blogspot.com/ 

                                                                                                                AGETECA. Base de Datos de Gestión Cultural
                                                                                                                 Ageteca. Base de Datos de Gestión Cultural:
      
                                                                                                    http://www.agetec.org/ageteca

Fundación Ricardo Lamarca, ajedrez y cultura

Fundación Ricardo Lamarca, Ajedrez y cultura http://www.fundacionlamarca.es

 

 

La artesa digital

Blog La artesa digital
http://artesadigital.blogspot.com.es

Especial Poesía: Hasta allí hemos llegado

Blog La artesa digital Flickr La artes@ digital: Galería de fotos mundo
 digital y mundo analógico: http://www.flickr.com/photos/artesadigital/

Blog miembras

Blog Miembras: usos lingüísticos, políticos y sociales del lenguajeBlog Miembras: Usos lingüísticos, políticos
 y sociales del lenguaje http://miembras.blogspot.com

 

Mapa de navegación / Tabla de contenido / Mapa conceptual / Tabla de documentos / Buscador / Bibliografía utilizada / Glosario de Términos / Índice Temático / Índice de Autores