Concepto de Ingeniería del Conocimiento

                Para que la teoría actor-red  nos brinde sus frutos es necesario llegar a una cuantificación del conocimiento que circula a través de las redes. Las bases de datos son simplemente una relación de documentos, un sistema de almacenamiento de información. Las técnicas de recuperación, a través de un medio de interrogación adecuado, delimitan una parte del total de la base de datos, para entregarla al usuario que la consulta. El resultado es una sub-base, normalmente muy pertinente, fácilmente manejable por un ser humano y que debe ser estudiada y analizada por él para transformar la información contenida en ella en conocimiento.              

               Este estudio consiste normalmente en la lectura detenida de los documentos, con el objeto de captar e interiorizar mentalmente las relaciones existentes entre todos los elementos y conceptos y hacerlos comprensibles al entendimiento. Cuando se consigue esto se dice que la información se ha transformado en conocimiento. Se entiende que el conocimiento implica generar una red sociocognitiva a partir de la información inconexa contenida en estos documentos. Cuando se cruza la información contenida en dos o más documentos, el conocimiento conseguido es siempre mayor que la suma del conocimiento obtenible de los documentos por separado. 

               Supongamos dos artículos científicos, abreviadamente denominados doc1 y doc2. La lectura detenida de cada uno de ellos por separado genera, respectivamente, las siguientes cantidades de conocimiento: conoc(doc1) y conoc(doc2) Si una misma persona lee ambos documentos y “cruza” los contenidos de ambos (comparándolos, diferenciándolos, reestructurándolos, etcétera) se obtiene un conocimiento “extra” que no existía anteriormente en ellos y que aparece por primera vez en el cruce de ambos. El conocimiento total resultante es:

Conocimiento total (doc1, doc2)=conoc (doc1)+conoc (doc2)+conoc (doc1xdoc2)

 Donde conoc(doc1 x doc2) es el conocimiento  que se genera por primera vez al “cruzar”, enlazar o asociar los documentos doc1 y doc2.

Figura 1. - Ingeniería del Conocimiento y sus aplicaciones

 La Ingeniería del Conocimiento consiste pues, en generar nuevo conocimiento , que antes no existía, a partir de la información contenida en las bases de datos documentales y mediante el cruce del contenido de los documentos. La ingeniería del conocimiento parte lógicamente de la Teoría actor-red, ya que pone de manifiesto redes y genera otras nuevas. Además hace uso de la Teoría de la Traducción-Traslación, ya que mediante el acercamiento y puesta en relación de actores, se produce un “moldeo” o traducción para llevar los enunciados o modalidades a nuevos estadios de evolución.

            La Ingeniería del Conocimiento, por ser una ingeniería, debe usar técnicas y metodologías de carácter cuantitativo e instrumental. Así, las redes las describe matemáticamente mediante la teoría de los grafos. Para determinar la intensidad de los enlaces emplea índices de similitud o cercanía y como algoritmo fundamental el Análisis de Palabras Asociadas. Alternativamente también se puede emplear análisis mediante redes neuronales. El Análisis de Palabras Asociadas se basa en “leer” los documentos y generar redes sociocognitivas a partir de la asociación de las palabras que hay en los documentos. Necesariamente este procedimiento debe llevarse a cabo mediante sistemas informáticos con softwares específicos. El resultado es lo que se denominan Bases de Conocimiento, en oposición a Bases de Datos, que tan solo contienen datos  (POLANCO, X.; FRANÇOIS, C. y KEIM, J. P., 1998), (POLANCO, X., 1997),  (CALLON, M.; COURTIAL, J. P. y LAVILLE, F., 1991), (COURTIAL, J. P., 1997), (COURTIAL, J. P., 1995). 

            En la Figura 1 se representa el paso de la información contenida en las bases de datos  a las bases de conocimiento gracias al Análisis de Palabras Asociadas. Se especifican además las aplicaciones más representativas que hasta la actualidad se han realizado.

Referencias:

Callon, M., Courtial, J. P., & Laville, F. (1991). Co-word analysis as a tool for describing the network of interactions between basic and technological research: the case of polymer chemistry. Scientometrics, 22(1), 155-205.

Courtial, J. P. (1995). Construction des connaissances scientifiques, construction de soi et communication sociale. Information Solaris Communication, 2.

Courtial, J. P. (1997). Le rôle des mots d'indexation dans la mise en évidence de la dynamique d'un domaine scientifique. Exemples de l'ethnopsychiatrie et de l'autisme. Documentaliste - Sciences De L'Information, 34(3), 135-141.

Polanco, X. (1997). Infometría e ingeniería del conocimiento: Exploración de datos y análisis de la información en vista del descubrimiento de conocimientos. El universo de la medición: La perspectiva de la Ciencia y la Tecnología. COLCIENCIAS, CYTED, RICYT: Segundo Taller Iberoamericano sobre Indicadores en Ciencia y Tecnología (pp. 335-350). Bogotá: Tercer Mundo Editores.

Polanco, X., François, C., & Keim, J. P. (1998). Artificial neural network technology for the classification and cartography of scientific and technical information. Scientometrics, 41( 1-2), 69-82.

 

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(c) Rafael Bailón Moreno. Departamento de Ingeniería Química. Universidad de Granada (España)