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Sistemas de filtrado: un puente tecnológico entre oferta y demanda de información en línea al servicio de la toma de decisiones Luz M. Quiroga, University.

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1 Sistemas de filtrado: un puente tecnológico entre oferta y demanda de información en línea al servicio de la toma de decisiones Luz M. Quiroga, University of Hawaii at Manoa Honolulu, HI

2 Tecnologias de Comunicación e informacion Biblioteca digital, bases de datos de especialistas Incrementan intercambio, transferencia de información Filtrado individual o colaborativo; redes virtuales / redes de conocimiento (knowledge networking) Producción del conocimiento

3 Sistemas de Filtrado: algunos conceptos Sistemas de Filtrado versus sistemas de recuperacion Modelado del usuario: Perfiles de interes Tipos de filtrado: basado en conocimiento, basado en comportamiento, filtrado colaborativo / social Fuentes para el filtrado: repositorios formales (e.g. bibliotecas) e informales (redes de conocimiento) Ventajas y riesgos de estas tecnologias: privacidad

4 Recuperación de información (RI) Filtrado de información (FI) RI – Búsqueda – Usuario activo; estrategia de búsqueda – Necesidad de información inmediata, temporal FI: – Sistema mantiene un perfil de interés de la persona – Sistema entrega información – Usuario pasivo; recibiendo información – Necesidad de informacion permanente

5 Propósito del filtrado de información: Reducir la sobrecarga de información ( information overload) Reducir la carga cognocitiva (cognitive load) Filtrado de información (FI)

6 Perfiles de interés Preocupación principal del FI: Adquisición y modelamiento de los intereses de los usuarios Contenido: – Hábitos de consumo de información; temas, autores que lee; datos demográficos – Información contextual; situación y responsabilidades laborales, proyectos; región; eventos, etc. Condición de salud, ej. enfermedad, intolerancias, propensión a enfermedades, discapacidades Malone; Ram; Belkin & Croft, Oard & Marchionini; Quiroga

7 Tipos de filtrado 1. Basado en el conocimiento Perfiles definido explícitamente por y para un individuo (mayor esfuerzo) Filtran información de repositorios formales (e.g. bibliotecas digitales; bases de datos) Aceptados por el control que la persona ejerce en la creación del perfil, quien los considera confiables Ejemplos; – Sifter: Indiana Univerisity / noticias en salud; – Axiom: servicio de Institute of Physics Publishing – alerta para bases de datos bibliograficas – Personalized Text, sistema que ajusta hypertexto a las preferencias, metas y antecedentes del estudiante (Kay & Kummerfeld)

8 Tipos de filtrado 2. Basado en el comportamiento del individuo Perfiles definido por el sistema, quien observa el comportamiento e interacción usuario – información (sitios que visita, tiempo de la visita, mensajes que lee o descarta, libros que compra Filtran información de repositorios informales (e.g. web, redes y foros virtuales de conocimiento) Aplicación típica: correo electrónico, comercio electrónico

9 Tipos de filtrado: 3. Filtrado colaborativo Basado en el comportamiento de personas afines, pares: Filtrado colaborativo Encuentra pares y basa sus recomendaciones en los gustos de los paree; basado en agentes: software que actúa por el usuario, buscando, seleccionando y entregando información priorizada [Maes] Perfiles definido por el sistema, usando generalmente técnicas de minería de datos (reconocimiento de asociaciones y patrones) Filtran información de repositorios informales (e.g. web, redes y foros virtuales de conocimiento / community of practices) Ejemplos: Amazom. com MIT: ExpertFinder, Yenta: encuentra grupos de personas con intereses comunes

10 Fuentes y recursos propicios para el filtrado Fuentes formales: bibliotecas digitales, bases de datos – conocimiento explicito Fuentes informales: espacios de discusión, – Conocimiento implícito – Permite discutir fracasos – Mentores, community of practice / red de conocimiento Weblog, bookmarks – Maarek & Shael: Siteseer infiere comunidades de usuarios con intereses similares a partir de comportamientos comunes al agrupar bookmarks – Kanawati & Malek: CoWing (Collaborative Web Indexing system); un agente interactúa con otros agentes a fin de conseguir nuevos bookmarks para sus clientes

11 Sistemas de reputacion Relacionado con el filtrado colaborativo – Ayudan a las personas y a los agentes virtuales a contar con información sobre desempeño de pares; confiabilidad – Ejemplos: Amazon: reseñas de libros hechos por usuarios; motores de búsqueda: links a un sitio – Ideas provenientes de técnicas bibliometricas; evaluación de pares (peer review)

12 Elementos de un sistema que integre busqueda y filtrado Ontología general (3) Sistema de filtrado (5) Biblioteca digital (1) Director io experto s (2) Perfiles, ontología personal (6) Sistema de recuperación (4) WEB Diarios (weblogs), favoritos (bookmarks ) (8) Foros virtuales (7)

13 Tecnologias de filtrado: ventajas y riesgos Ventajas Reducion de la sobrecarga de informacion Ahorro tiempo y esfuerzos Ayuda a descubrir recursos creados por otros Aumenta la visibilidad de recursos que nosotros creamos

14 Tecnologías de filtrado: ventajas y riesgos Riesgos: Privacidad Se refiere al deseo de los individuos de que, en general, la información sobre ellos no se haga disponible a otras personas u organizaciones y que cuando ellos hayan decidido dar información, tengan un buen nivel de control sobre sus datos. Llenar formularios en linea; Cookies; necesario para filtrado pero se puede perder anonimato

15 Tecnologías de filtrado: ventajas y riesgos Riesgos: Privacidad Técnicas de protección: encriptado, firmas digitales, contraseñas: no 100% confiables Principio de la publicidad Moor aplicado a mineria de datos: Responsabilidad debe recaer en los creadores de los sitios web y no en los usuarios: deben informar cuando se usa mineria de datos de modo que el usuario o los agentes virtuales tenga opción de usar o no el sistema Avance: P3P: plataform for privacy preference: un protocolo sugerido por el W3C que permite a los creadores de un sitio web seguir el principio de Moor, al llenar una forma explicitando sus politicas de privacidad Fomento de valores éticos puede ser mas efectivo. Cyber ethics: campo de estudio interdisciplinario a ciencias de la computación, ciencias de la información, sociología, economía, psicología social y del comportamiento, filosofía, leyes, entre otras (Tavani, 2004).


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