En su origen, la web, denominada web 1.0 surgió por la necesidad de intercambiar información, en cambio, la conocida Web 2.0 se caracteriza porque los usuarios son quienes producen e intercambian contenido; es una web social. De ahí, que estemos en un momento histórico gracias a Internet: la humanidad nunca antes había tenido tanto contenido escrito o audiovisual y había tenido un acceso tan inmediato. La web 3.0 se caracteriza por 3D (realidad aumentada), Geolocalización e Inteligencia artificial (o web semántica). Nosotros nos vamos a detener en este último rasgo. En el Máster en Análisis de Datos e Inteligencia artificial se aprenden todos estos conceptos y muchos más.
¿Qué es la web semántica?
La web semántica es una extensión de la World Wide Web (WWW) que busca mejorar la forma en que la información es estructurada, enlazada y entendida tanto por los humanos como por las máquinas. Su objetivo principal es permitir que las computadoras comprendan el significado de la información en la web, en lugar de simplemente mostrarla como texto o datos sin procesar.
Tim Berners-Lee, uno de los creadores de la WWW, fue el pionero en proponer la idea de la web semántica.
La web semántica tiene varias ventajas y aplicaciones, entre las que se incluyen:
- Búsqueda más inteligente: Permite que los motores de búsqueda comprendan mejor las consultas y proporcionen resultados más precisos y relevantes.
- Integración de datos: Facilita la combinación y el enriquecimiento de datos de diversas fuentes, ya que las máquinas pueden interpretar y relacionar la información automáticamente.
- Interoperabilidad: Permite que diferentes sistemas y aplicaciones se comuniquen y compartan datos de manera más efectiva.
- Representación del conocimiento: Facilita la creación de sistemas que puedan razonar y tomar decisiones basadas en el conocimiento estructurado.
- Automatización de tareas: Al permitir que las máquinas comprendan y procesen la información, se pueden automatizar ciertas tareas y procesos.
¿En qué consiste la web semántica?
En lugar de simplemente conectar documentos mediante enlaces hipertextuales, la web semántica propone conectar datos con significado bien definido a través de metadatos y ontologías. Estos metadatos proporcionan información sobre el contenido y el contexto de los datos, lo que permite a las máquinas interpretar y relacionar la información de manera más inteligente.
La web semántica utiliza lenguajes de marcado especiales como RDF (Resource Description Framework), que permite describir recursos y sus relaciones a través de tripletes de la forma sujeto-predicado-objeto. También se emplea OWL (Web Ontology Language) para definir ontologías, es decir, modelos formales que representan el conocimiento en un dominio específico y las relaciones entre los conceptos.
10 casos de éxito de empresas que aplican la web semántica
La web semántica ha sido adoptada por diversas empresas y organizaciones en diferentes industrias para mejorar la comprensión y el manejo de datos.
Google utiliza técnicas de web semántica para mejorar la relevancia de los resultados de búsqueda y ofrecer respuestas más precisas a las consultas de los usuarios. La adopción de esquemas de marcado estructurado como Schema.org ha permitido a Google comprender mejor el contenido y presentar fragmentos enriquecidos y conocimientos gráficos en sus resultados de búsqueda.
Amazon
La empresa utiliza la web semántica para recomendar productos a los usuarios en función de sus preferencias y comportamientos de compra. La utilización de datos semánticos les ayuda a analizar patrones de compra y crear recomendaciones personalizadas y precisas.
IBM Watson
IBM Watson es un sistema basado en inteligencia artificial y web semántica que ha sido aplicado con éxito en diversas industrias, incluyendo la atención médica, finanzas y servicios de asistencia. Watson puede analizar grandes cantidades de datos no estructurados y ofrecer respuestas y recomendaciones basadas en el conocimiento extraído de fuentes semánticas.
BBC
La British Broadcasting Corporation (BBC) utiliza tecnologías de web semántica para mejorar la presentación y organización de su contenido. Con el uso de ontologías y metadatos, la BBC puede ofrecer a sus usuarios una experiencia de navegación más enriquecedora y personalizada.
La red social Facebook ha empleado técnicas de web semántica para mejorar la relevancia de su feed de noticias y personalizar los contenidos mostrados a los usuarios. También utiliza RDFa y otros métodos de marcado semántico para enriquecer la información compartida en su plataforma.
Siemens
Siemens utiliza la web semántica para la gestión de conocimiento y la integración de datos en diferentes sectores, como la industria, la energía y la salud. La aplicación de técnicas semánticas permite una mejor comprensión y aprovechamiento de la información en sus sistemas y procesos.
AstraZeneca
Esta empresa farmacéutica ha empleado la web semántica para mejorar la investigación y el desarrollo de medicamentos. La integración de datos de diferentes fuentes y el análisis semántico han acelerado el proceso de descubrimiento de fármacos.
Wolfram Alpha
Wolfram Alpha es un motor de conocimiento basado en la web semántica que proporciona respuestas a preguntas directas de los usuarios. Utiliza ontologías y una amplia base de datos para ofrecer información estructurada y relevante.
Elsevier
La editorial científica Elsevier ha adoptado la web semántica para mejorar la búsqueda y el acceso a artículos y datos de investigación. El uso de metadatos y enlaces semánticos facilita la identificación y recuperación de información relevante para los investigadores.
Google Knowledge Graph
Google Knowledge Graph es una base de datos semántica que proporciona información adicional sobre personas, lugares y cosas relacionadas con una consulta de búsqueda. Esto permite a Google ofrecer respuestas más precisas y enriquecidas en sus resultados de búsqueda.
