¿Cuál es la diferencia entre la folksonomía y la taxonomía?

La folksonomía y la taxonomía son métodos muy comunes que se usan para organizar y etiquetar datos y contenido digital. Sin embargo, aunque ambos intentan solucionar el mismo problema, hay grandes diferencias entre ellos en la forma en la que gestionan esta información. Veamos la diferencia entre los dos métodos y la nueva folksonomía inteligente.

Introducción a la taxonomía

Empecemos por la taxonomía. Se trata de una forma estructurada y jerárquica de ordenar la información basada en sus características en común. Las características se añaden por la persona propietaria del contenido o la que lo genera. El objetivo es crear una forma organizada de categorizar el material de manera que sea fácil de acceder a él. Se utiliza a menudo para organizar páginas web o repositorios de contenido.

Sin embargo, la taxonomía tiene algunos problemas.

Uno es que es costosa y consume mucho tiempo. Además, suele utilizar un lenguaje que resulta familiar para un público profesional, pero no tanto para los usuarios finales de un producto.

También hay casos de propietarios del contenido que no usan unos sistemas de etiquetado especialmente concisos o informativos. A veces, el método de categorización no tiene mucho sentido para los usuarios. En otros casos, puede resultar demasiado complicado para entenderlo fácilmente. Por ejemplo, un profesional podría pensar que un artículo determinado trata de “inteligencia artificial”, pero los usuarios podrían encontrarlo buscando “robots”.

Todo esto hace difícil para los usuarios encontrar la información que están buscando.

Aquí es donde la folksonomía es útil

La folksonomía, por otro lado, se basa en etiquetas añadidas por los consumidores del contenido, no por su creador. Este sistema no utiliza una jerarquía preseleccionada para categorizar el contenido. En cambio, los consumidores añaden las etiquetas que creen que son útiles para ordenar la información y utilizan palabras de su preferencia.

Esto se puede ver en páginas web en las que los usuarios pueden aplicar sus propias etiquetas a la información, como el servicio de alojamiento de imágenes Flickr. Estas etiquetas se escriben en lenguaje natural y no en una lista formal o forzada.

La folksonomía es una herramienta potente cuando muchos usuarios añaden etiquetas a un solo elemento de información. Las empresas pueden usar datos sobre qué etiquetas están añadiendo los usuarios para crear mejores formas de estructurar el contenido y ayudarles a encontrar lo que están buscando. Además, es expansible y rápido de usar.

Los inconvenientes de la folksonomía estándar

Aunque la folksonomía soluciona algunos de los puntos débiles de la taxonomía, también tiene sus propios inconvenientes.

Uno es que puede ser un poco caótica. Por ejemplo, para etiquetar un color una persona podría decir que parece “verde azulado”, otro podría pensar que es “turquesa” y otro podría etiquetarlo simplemente como “azul” o “verde”. Pueden acabar existiendo demasiadas etiquetas diferentes para un mismo contenido.

Este tipo de etiquetas tiene, también, cierto grado de ambigüedad, porque no hay ninguna norma estricta que seguir.

Otro problema es el de las abreviaciones y los acrónimos, que pueden llevar a confusión entre temas o palabras similares. Por ejemplo, la folksonomía podría tener problemas para comprender que ONCE se refiere a la Organización Nacional de Ciegos Españoles y once al número que sigue al diez. También tiene dificultades con los sinónimos o con los términos muy técnicos.

El siguiente paso: la folksonomía inteligente

Aunque la folksonomía estándar es una herramienta útil, su falta de control lingüístico genera muchos problemas y confusión. Eso significa que no siempre puedes extraer nuevas perspectivas y conocimiento de tus datos no estructurados. Por eso hemos creado la solución de folksonomía inteligente, basada en machine learning y Large Language Model (LLM) para ayudarte a encontrar la información exacta que necesitas.

Un software de Large Language Model (LLM) es una herramienta muy útil en el campo de la inteligencia artificial generativa. Este tipo de software es capaz de analizar grandes cantidades de datos y textos no estructurados para extraer información valiosa y crear modelos predictivos precisos. Además, al ser entrenado con una gran cantidad de información, puede entender y generar lenguaje natural con una gran precisión. Esto significa que puede ser utilizado en una amplia variedad de aplicaciones, desde chatbots y asistentes virtuales hasta sistemas de recomendación y análisis de datos. Un software de Large Language Model es una herramienta esencial para cualquier empresa que quiera sacar provecho de sus datos y mejorar su eficiencia y precisión en la toma de decisiones.

Estos nuevos sistemas de etiquetado de última generación  sacan partido de los últimos avances en tecnología para proporcionar etiquetas inteligentes a tus datos. Por la cual cosa, n crear y definir etiquetas y estructuras ya no es una tarea manual.

Este es un gran avance hacia la resolución de los muchos problemas de la folksonomía que permite continuar beneficiándose de su lenguaje natural e intuitivo.

Uno de esos nuevos sistemas es nuestro software inteligente Folksonomy. El software permite relacionar sinónimos, separar homónimos, añadir un diccionario técnico o personalizado para tus necesidades específicas e incluso reducir las etiquetas mediante una lista negra. Sus algoritmos inteligentes también tienen en cuenta errores y contenido duplicado.

La folksonomía estándar proporciona mucha información de valor y la app inteligente Folksonomy de Bismart te permite conseguir perspectivas útiles de los datos.

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