Hipertexto: Tratamiento Documental de Datos Capítulo IV Extractos del Capítulo I del libro "Hipertexto: Tratamiento Documental de Datos" de José Enrique González C. /Centro de Investigación y Desarrollo de la Educación, CIDE, Santiago – Chile, 1990. Información, área de incertidumbre e hipertexto. En el proceso de interacción con los servidores conectados en red (en Internet o Intranet) no sólo el volumen de información de respuesta es grande, sino también la rapidez de respuesta a la consulta es cada vez más veloz. Este diálogo usuario-computador, hace un corto tiempo atrás se producía en diferido, disponiendo el usuario que consultaba de un lapso de reflexión, que le permitía preparar otras consultas alternativas. Hoy la interacción simultánea suprime esta brecha y la reemplaza por un diálogo directo, de acuerdo con un proceso cognoscitivo diferente. Los enormes caudales de información que están integrados y disponibles para ser entregados por los servidores conectados en red después de una consulta podrían aumentar el "área de incertidumbre" inicial del usuario, en vez de disminuírsela. Este hecho constituiría producir ruido y no información. Suponga que pudiésemos medir el área de incertidumbre de un usuario frente a una demanda de información, en un momento dado: Sea A(t) la medida inicial y sea A(t+1) una medida para el área de incertidumbre de ese usuario después de realizadas las búsquedas y obtenida la repuesta. Entonces se postulan las siguientes alternativas:
Con respecto a la alternativa i),- dentro de una serie de posibles causas -, no sería sólo que el motor de búsqueda estaría produciendo ruido, sino que ésto respondería a una serie de razones conjugadas, tales como que los criterios de selección y filtros de información no estarían formulados correctamente por parte del usuario y/o que el motor de búsqueda no dispone de las herramientas adecuadas para organizar grandes volúmenes de información de modo que puedan tener un efecto significativo en la disminución del área de incertidumbre del usuario. Por ello, se plantea hoy, con creciente intensidad, la búsqueda de herramientas interpretativas de software y no solo de conocimientos. Existe una carencia de motores de búsqueda más agudos y sensibles, que ahorren tiempo y sean útiles. En general dentro de Internet el público recurre a www.altavista.com o www.yahoo.com . Sin embargo, existen buscadores que intentan dar respuestas rápidas y más finas (como por ejemplo http://www.google.com ) En este caso, construir sistemas que generen mapas de navegación automáticos y pertinentes jugaría un rol crucial de interprete en el proceso de transformación de una respuesta, que podría constituir ruido en un contexto dado, hacia información, sin temor de caer en el "Inductivismo" y distorsionar la idea central de hipertexto, que es esencialmente despertar interés por la investigación autónoma, libertad al usuario en sus desplazamientos, fomento de la creatividad e integración de conocimiento. |
Area de incertidumbre.
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Capacitación , "esquemas de interpretación" y datos La interacción del usuario con estos sistemas implica necesariamente dos tareas: capacitación del usuario y modelación de esquemas interpretativos de información. El primero, se logra iniciando un proceso de aprendizaje del usuario para readecuar la formulación de sus criterios de selección y mejorar sus habilidades en la utilización de sus herramientas. |
La segunda consiste en elaborar "campos de transformación" de la información hacia ámbitos analógicos, configurados en función de la patrones experimentados por los constructores de sistemas. Es decir, modelar la información a fin de que permita al usuario mayor comprensión, decisión rápida sobre la masa de información y manipulación de los resultados. Diagrama causa-efecto: Habilidad y conocimiento en el empleo del sistema y negocio (x1), esquema de interpretación para utilización de la resglas del negocio y búsqueda de información (x2), y datos válidos y pertinentes del negocio (x3). Las variables observables x1, x2, y x3 tienen efecto directo sobre la variable Información (y1) y ésta tiene efecto directo sobre la variable Calidad del Resultado (y2)
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