gestion de ideas
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Grupo de Sistemas InteligentesDepartamento de Ingeniería de Sistemas TelemáticosUniversidad Politécnica de Madrid
Sistemas de Gestión de IdeasAplicación de Tecnologías Semánticas para su filtrado
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Contenido
Contexto: sistemas de gestión de ideas Retos Tecnologías habilitadoras Soluciones, metodología y alternativas Lecciones aprendidas
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1. Sistemas de Gestión de Ideas
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Ciclo de sobre-expectación de tecnologías emergentes 2010 - Gartner
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Ciclo de sobre-expectación de tecnologías emergentes 2011 - Gartner
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Ciclo de sobre-expectación de tecnologías emergentes 2012 - Gartner
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Innovación abierta
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Tecnología de Gestión de Ideas
Un Sistema de Gestión de Ideas es un enfoque estructurado para la gestión de la innovación mediante la implantación de sistemas software que permitan gestionar:
La generación, solicitud y captura de Ideas La colaboración para desarrollar ideas Recompensas o premios a las mejores ideas La revisión e implementación de ideas La monitorización de los resultados de las
ideas,
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Enfoques Sistemas de Gestión de Ideas - SGI Buzón de Sugerencias de ideas Campañas de ideas
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SGI = Buzones de Sugerencia de Ideas
SGI transforman el buzón de sugerencias en un programa informático que procesa las ideas
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Problemas SGI
Si los usuarios no reciben realimentación sus ideas y se implementan, dejan de participar
Evaluación opaca
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Problemas SGI
Avalancha de ideas Los empleados /
clientes proponen ideas no alineadas con los intereses dela empresa
Ideas duplicadas Ideas irrelevantes
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Concurso de ideas
Facilita que los usuarios estén motivados (periodo bien definido y con premio)
Facilita alienar las ideas para un tema / problema concreto de la empresa
Complementario del enfoque de innovación continua
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Fases de un SGI (Opcional) Se inicia el concurso de ideas Los usuarios internos / externos proponen
ideas (Opcional) pueden ver ideas del resto,
colaborar en ideas existentes, puntuarlas, comentarlas, …
Las mejores ideas se evalúan por un comité, que selecciona unas ideas para implementarlas
Se monitoriza su éxito
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Contenido
Contexto: sistemas de gestión de ideas Retos Tecnologías habilitadoras Soluciones, metodología y alternativas Lecciones aprendidas
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2. Retos
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Problemas
Exceso de información Grandes cantidades de datos recogidos en el
tiempo
Datos con ruido Ideas similares, ideas obvias
Picos de datos Muchas ideas en periodos muy breves
Valorar la innovación Falta de métricas para valorar la innovación,
mucho esfuerzo
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Objetivo: mejorar cómo podemos filtrar las ideas automáticamente
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Investigación hasta ahora
Definir la ontología Gi2MO para formalizar y enlazar sistemas de gestión de ideas
Conectar las ideas con los sistemas de las empresas siguiendo los principios de Linked Data
Definir métricas para automatizar la caracterización / valoración de ideas
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Resultados software...
Software liberado como software abierto, todo disponible en http://www.gi2mo.org
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Contenido
Contexto: sistemas de gestión de ideas Retos Tecnologías habilitadoras Soluciones, metodología y alternativas Lecciones aprendidas
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3. Tecnologías habilitadoras
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Tecnologías Semánticas en la Internet del futuro
http://www.youtube.com/watch?v=off08As3siM
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Linked Data. Problemas de Wikipedia
Ejemplo de inteligencia colectiva ¿Cuántos futbolistas que han ganado el
mundial lo ganaron de juveniles? → No está automatizado
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Tecnologías semánticas
No estructurado → para personas Estructurado → para máquinas
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Y ya es consultable, y enlazado con otros datos
All soccer players, who played as goalkeeper for a club that has a stadium with more than 40.000 seats and who are born in a country with more than 10 million inhabitants
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Linked Data
B C
RDF
RDFlink
A D E
RDFlinks
RDFlinks
RDFlinks
RDF
RDF
RDF
RDF
RDF RDF
RDF
RDF
RDF
Usar tecnologías semánticas para Publicar datos estructurados en la web Establecer enlaces entre datos de diferentes
fuentes
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Principios de Linked Data
Usar URIs para los nombres de las cosas Usar HTTP Uris para que la gente pueda
acceder a estos nombres Cuando alguien accede a una URI; obtiene
RDF Incluir sentencias RDF que enlazan otras
URIs para descubrir cosas relacionadas
Tim Berners-Lee 2007
http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html
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El modelo de datos RDF
Richard Cyganiak
dbpedia:Berlin
foaf:name
foaf:based_near
foaf:Personrdf:type
pd:cygri
Linking Open Drug Data – Christian Bizer
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Los datos e identifican con HTTP URIs
pd:cygri
Richard Cyganiak
dbpedia:Berlin
foaf:name
foaf:based_near
foaf:Personrdf:type
pd:cygri = http://richard.cyganiak.de/foaf.rdf#cygri
dbpedia:Berlin = http://dbpedia.org/resource/Berlin
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Resolviendo URIs en la Web
dp:Cities_in_Germany
3.405.259dp:population
skos:subject
Richard Cyganiak
dbpedia:Berlin
foaf:name
foaf:based_near
foaf:Personrdf:type
pd:cygri
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Desreferenciando URIs en la Web
dp:Cities_in_Germany
3.405.259dp:population
skos:subject
Richard Cyganiak
dbpedia:Berlin
foaf:name
foaf:based_near
foaf:Personrdf:type
dbpedia:Hamburg
dbpedia:Muenchen
skos:subject
skos:subject
pd:cygri
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Ejemplo
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LD Datasets : Mayo 2007
Alrededor de 500 millones de RDF triplas Alrededor de 120,000 enlaces RDF entre fuentes de datos
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LOD Datasets: Septiembre 2008
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LOD Datasets: Marzo 2009
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LOD Datasets: Julio 2009
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LOD: Septiembre 2010
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Consultando LD
All soccer players, who played as goalkeeper for a club that has a stadium with more than 40.000 seats and who are born in a country with more than 10 million inhabitants
http://wiki.dbpedia.org/OnlineAccess#h28-5
Gracias a Linked Data, la Web se puede consultar como una Gran Base de Datos,
realizando la concepción de la Web Semántica
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SPARQL
SELECT DISTINCT ?player {?s foaf:page ?player.?s rdf:type <http://dbpedia.org/ontology/SoccerPlayer> .?s dbpedia2:position ?position .?s <http://dbpedia.org/property/clubs> ?club .?club <http://dbpedia.org/ontology/capacity> ?cap .?s <http://dbpedia.org/ontology/birthPlace> ?place .?place ?population ?pop.OPTIONAL {?s <http://dbpedia.org/ontology/number> ?tricot.}Filter (?population in (<http://dbpedia.org/property/populationEstimate>, <http://dbpedia.org/property/populationCensus>, <http://dbpedia.org/property/statPop> ))Filter (xsd:int(?pop) >10000000 ) .Filter (xsd:int(?cap) <40000 ) .Filter (?position = "Goalkeeper"@en || ?position = <http://dbpedia.org/resource/Goalkeeper_%28association_football%29> || ?position = <http://dbpedia.org/resource/Goalkeeper_%28football%29>)} Limit 1000
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Contenido
Contexto: sistemas de gestión de ideas Retos Tecnologías habilitadoras Soluciones, metodología y alternativas Lecciones aprendidas
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4. Soluciones
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Metodología
1.Analizar sistemas industriales y trabajos académicos
2.Capturar elementos comunes y dinámica en la forma de ciclo de vida de las ideas
3.Listar propiedades comunes para cada estado del ciclo de vida
4.Formalizar el ciclo de vida como una ontología
5.Evaluar en sistemas reales
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Proceso SGI
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Metadatos de las ideas
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Resultados: ontología Gi2MO
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Panorámica de la ontología
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Detalle ontología
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Evaluación
“Scrapping” de bancos de ideas “Mappings” a Gi2MO Cobertura del 87% de metadatos
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Validación de Gi2MO
Recuperación (scraping) de Ideas Dell IdeaStorm (10k ideas/ 520k triplas) myStarBucks (11k ideas/ 190k triplas) Adobe Ideas (580 ideas/ 17k triplas) Cisco i-Prize (830 ideas/ 133k triplas)
Experimentos con una instalación propia ETSIT Ideas (basada en PGI de Atos Origin /
Drupal)
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Gi2MO RDFme - Drupal
Importar / Exportar
Mapping
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Gi2MO Idea Browser
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Gi2MO Idea Analyst
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IdeaStream
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IdeaStream
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Contenido
Contexto: sistemas de gestión de ideas Retos Tecnologías habilitadoras Soluciones, metodología y alternativas Lecciones aprendidas
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5. Lecciones aprendidas
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Tecnología
Ventajas de CMS como Drupal para desarrollo rápido frente a otras alternativas web
Potencia de Linked Data para combinar datos frente a alternativas tradicionales
Ventajas del modelo de software abierto para difundir resultados de investigación
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Metodología investigación
Es complejo el diseño de experimentos Compromiso completitud vs utilidad en
metadatos Pueden requerir 'voluntarios'
Amazon Mechanical Turk? Amigos?
Importancia del rigor en la evaluación → datos!
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¿Preguntas?