La Web Semántica: el puente hacia una ciencia de datos más eficiente
La web semántica, también denominada web 3.0, es una nueva puerta a la interpretación de datos. Cualquier Bachelor en Data Science que trabaje el SEO la tendrá en cuenta. Te explicamos en qué consiste…
Qué es la web semántica
A pesar de la falta de consenso en torno a una definición exacta de la web semántica, podemos afirmar que se refiere a una forma de presentar información que es más enriquecedora, fácil de comprender para el usuario que realiza una búsqueda y con significados más transparentes, permitiendo a los motores de búsqueda comprenderla de manera más efectiva.
En definitiva, la web semántica, por su estructura, es más accesible en todos los sentidos. Y, por la información que contiene, es doblemente importante, tanto para la persona usuaria como por los motores de búsqueda. En definitiva, esta web aporta más y mejor significado.
Todo esto se consigue gracias a la aplicación de nuevas tecnologías y algoritmos. La IA ha ayudado mucho a refinar las búsquedas y el Data Science tiene que trabajar con este tipo de web.
En qué consiste la web semántica
La web semántica lo que hace, en esencia, es añadir contenidos semánticos a una web para que la información que contiene se entienda mejor.
Los primeros motores de búsqueda, al hacer SEO, se centraban, únicamente, en las palabras clave o keywords. Esto generaba algunas disfunciones, porque no siempre el texto mejor posicionado con keywords es el que mejor se entiende, o el que más valor proporciona para quien hace la búsqueda. Con este concepto se busca aportar calidad y valor añadido. Y cualquier persona experta en Ciencia de Datos ha de trabajar bien esta disciplina.
Para conseguir que una web sea semántica, tiene que utilizar una serie de tecnologías de última generación. Y hay que decir que aquí los metadatos permiten descubrir información que, de otra forma, no se conseguiría simplemente con el lenguaje HTML.
RDF (Resource Description Framework) es un marco de trabajo que se utiliza para representar y enlazar datos en la web. Permite compartir información de manera estructurada y estandarizada, facilitando la integración y reutilización de datos de diversas fuentes. Los datos en RDF se organizan en triples, que constan de sujeto, predicado y objeto, describiendo relaciones entre recursos.
Entidades
Las entidades se utilizan para marcar y atribuir valoresa distintas cosas que encontramos en la web, desde personas a objetos, pasando por números de teléfono, direcciones, artículos de compra o fechas de interés. De esta manera, toda esta información y se filtran por importancia o relevancia, en función de lo que se esté buscando. Es evidente que esto proporciona un mayor contexto.
Ahora bien, las entidades, aisladas, tampoco proporcionarán mucha más información. El siguiente paso es relacionarlas entre sí dentro de una web, para que, efectivamente, tengan un sentido semántico.
Ontologías
Las ontologías proporcionan una segunda capa de relación y significado detectable por los algoritmos. ¿El motivo? Que, cuando hay más de una entidad relacionada, tenemos una ontología. Esto, sin duda, facilita la búsqueda de contenido relacionado y su exposición en bases de datos y motores de búsquedas.
Las ontologías son las que, en definitiva, marcan estas relaciones y su importancia. Y aquí es donde es posible ir más allá de una keyword, porque se relacionan los contextos de una página web. Vale la pena tenerlo en cuenta porque así se encuentra más información.
¿Cuál es el rol de la web semántica en la ciencia de datos?
La web semántica, en el ámbito de la Ciencia de Datos, proporciona profundidad, facilidad y versatilidad en la búsqueda. Y lo hace de varias maneras que vale la pena indicar, también dentro de una estrategia de Business Intelligence; toma nota:
- Descubre nueva información
Una web que trabaje bien la semántica es una web que permite descubrir nueva información. Gracias a los metadatos y a la arquitectura de información (Giant Global Graph), es posible ir más allá del SEO clásico y conseguir información de calidad que, de otra forma, no se localizaba. En definitiva, el algoritmo llega a donde no llegaba antes.
A nadie se le escapa que, en Data Science, es fundamental buscar una gran cantidad de datos, pero también que estos sean de calidad. Un primer ejemplo es la búsqueda de imágenes relacionadas, que es más fácil gracias a la web semántica. Por otra parte, el contexto es fundamental, porque una información sacada de contexto puede tener un significado totalmente opuesto al que se busca. Y, no nos engañemos, en la web hay, siempre, un elemento de subjetividad.
A efectos de Data Science, descubrir esta subjetividad implica disponer de nueva información. Y qué duda cabe que esto permite distribuir y clasificar mejor los datos.
- Facilita el acceso a nuevos datos
La web semántica desempeña un papel fundamental en la ciencia de datos al proporcionar acceso a una cantidad significativa de información que, de otro modo, permanecería oculta. Uno de los desafíos recurrentes en el campo de la ciencia de datos es la representatividad de las muestras, un problema que queda resuelto gracias a esta tecnología.
La exploración de metadatos permite dar un paso adicional en la obtención de datos, y es precisamente por esta razón que han surgido nuevos lenguajes y protocolos que abren puertas previamente inaccesibles. La web semántica se convierte así en una herramienta poderosa para enriquecer y diversificar las fuentes de datos, impulsando la investigación y el análisis de datos hacia horizontes anteriormente inexplorados.
- Es más fácil el acceso a los datos de un target determinado
Otra cuestión, no menos importante, está en quién accede a los datos. Las páginas web, tanto empresariales como gubernamentales, están dirigidas a un determinado target, que puede ser más o menos amplio.
Gracias a la web semántica, es mucho más fácil poner en relación quien hace la búsqueda con la web, gracias a que se facilita el trabajo de los motores de búsqueda. Esto sucede, también, con los profesionales del Data Science.
- Agrupar información
Cualquier experto en Data Science tiene interés en que la información que busca se pueda agrupar sin dificultades. No en vano, eso redunda en un mejor trabajo y más eficiente. Pues bien, una de las ventajas de la web semántica es que permite modelar el conocimiento gracias a los distintos lenguajes y herramientas disponibles.
En conclusión…
La web semántica ha venido para quedarse y para facilitar las búsquedas y la localización de información. Y, en cualquier caso, tendremos mejoras, pero no volveremos a la web 1.0 ni 2.0 como estándar básico. Por lo tanto, si te dedicas o utilizas el Data Science en tu trabajo, es imprescindible que conozcas bien este concepto.