La clasificación facetada del conocimiento

Desde la invención de la imprenta, el problema de la clasificación del conocimiento no ha hecho más que aumentar. Con la digitalización, la cantidad de datos a clasificar, producidos por una población humana más numerosa y, sobre todo, mejor formada, ha alcanzado cotas sin precedentes, como se desprende de la memoria de nuestros ordenadores: de los k hemos pasado a los megas, los gigas y ahora los teras. Para los centros de datos hablamos de... peta y exa. Pronto nos quedaremos sin letras griegas para hablar del ingente volumen de datos.

Todos estos datos acumulados necesitan ser clasificables si queremos relacionarlos y utilizarlos. Las clasificaciones lineales a lo Deway, a pesar de su subjetividad, podían servir en la época del conocimiento en papel, pero ahora han superado con creces sus límites.

Desde entonces se han desarrollado diversos sistemas de clasificación; algunos técnicos, por tiempo o estructura, otros empíricos, como el de Google, basado inicialmente en el número de enlaces entrantes que remiten a un documento, y por tanto en el reconocimiento del uso, y otros más flexibles, basados también en la realidad del uso, pero más orientados al contenido; consideran sus enlaces semánticos, sus vínculos de significado. Uno de estos sistemas es la clasificación facetada.

Clasificación facetada

Este enfoque de la clasificación del conocimiento divide los temas en diferentes facetas en lugar de organizarlos en una jerarquía lineal. Permite organizar la información de un modo especialmente adecuado para los sistemas más complejos.

En este sistema, una faceta es un aspecto particular de un tema, y los temas se clasifican combinando varias facetas. Se pueden añadir nuevas facetas o ajustar las relaciones entre facetas para adaptarlas a distintos tipos de temas o áreas de conocimiento.

Por ejemplo, un documento sobre un determinado coche podría clasificarse combinando el fabricante, el modelo, el tipo de combustible y el año de fabricación. Los sistemas de clasificación por facetas pueden especificar las relaciones entre facetas; algunas facetas pueden estar subordinadas a otras, lo que permite definir estructuras más complejas.

Este sistema fue desarrollado en los años 30 por el investigador belga Paul Otlet en respuesta al hecho de que un mismo conocimiento podía clasificarse simultáneamente en varios campos. Así nació el Repertorio Bibliográfico Universal (RUB ) y la Clasificación Decimal Universal (CDU ).

Este enfoque centralizado era viable para los registros bibliográficos en un mundo académico relativamente homogéneo, pero se ha vuelto técnicamente poco realista para gestionar la astronómica cantidad de documentos que han traído consigo la revolución informática y la internacionalización. Por ello, la CDU está siendo sustituida progresivamente por sistemas menos centralizados, más fáciles de utilizar y mantener. Pero no había dicho su última palabra.

Otra clasificación facetada también fue desarrollada paralelamente en los años 30 por Shiyali Ramamrita Ranganathan y se conoce como "clasificación Colon". Basada en una lógica simple (personalidad (el sujeto), materia, energía, espacio y tiempo), ha sufrido varias iteraciones y sigue utilizándose.

El renacimiento de la clasificación facetada

En el pasado, diseñar un sistema de clasificación por facetas exigía una gran pericia y una visión de conjunto de todo lo que había que clasificar. Hoy en día, ningún ser humano puede tener esa visión de conjunto de todos los campos del conocimiento en expansión. Pero la novedad es que las inteligencias artificiales sí pueden. No sólo pueden hacerlo en términos de capacidad, sino que también pueden utilizar los modelos semánticos que han desarrollado para mantenerse al día y hacer evolucionar su clasificación.

De este modo, una I.A. puede recopilar y estimar la importancia de las relaciones que los conceptos establecen entre sí, y a partir de ahí crear una clasificación facetada que sea relevante, útil y conduzca rápidamente a la información que se busca.

Algunos ejemplos

He aquí un ejemplo de clasificación facetada simple en matemáticas solicitada a una I.A.

• Nivel de dificultad :
  Fácil
  Intermedio
  Avanzado
• Campo matemático :
  Álgebra
  Geometría
  Cálculo diferencial e integral
  Probabilidad y estadística
  Lógica matemática
• Conceptos específicos :
  Ecuaciones lineales
  Teoría de conjuntos
  Trigonometría
  Derivadas e integrales
  Teorema de Pitágoras
• Métodos de resolución :
  Método de sustitución
  Método de recurrencia
  Método gráfico
  Método numérico
  Método analítico
• Aplicaciones interdisciplinarias :
  Física matemática
  Economía matemática
  Bioestadística
  Informática teórica
  Ingeniería matemática

Demasiado simple, añadamos algunos campos específicos: economía, química, fractales e historia. Podemos hacerlo para cualquier campo.

• Aplicaciones económicas :
  Modelización financiera
  Econometría
  Teoría de juegos
  Equilibrio económico general
• Aplicaciones químicas :
  Cinética química
  Equilibrio químico
  Termoquímica
  Espectroscopia
• Aplicaciones fractales :
  Fractales deterministas
  Fractales aleatorios
  Modelos de Mandelbrot
  Aplicaciones en modelización natural
• Antecedentes históricos :
  Matemáticas de la antigua Grecia
  Renacimiento matemático
  Evolución en el siglo XX
  Matemáticas contemporáneas

Para medir el alcance de este método de clasificación y ver hasta qué punto se puede asociar una disciplina con otra, he añadido la relación entre las matemáticas y la maternidad, dos campos en los que no vemos espontáneamente ninguna conexión.

• Aplicaciones a la maternidad:
  Modelos de crecimiento infantil
  Análisis de datos médicos
  Modelización de ciclos menstruales
  Análisis demográfico
  
  

Los resultados son muy interesantes. Se trata de ámbitos concretos y específicos en los que se aplican las matemáticas.

Con el apoyo de la Inteligencia Artificial, el enfoque de la clasificación por facetas nos permite explorar los vínculos entre campos aparentemente distantes y nos conduce a una comprensión de las interacciones entre diferentes campos del conocimiento que no se nos habría ocurrido en un principio, porque la Inteligencia Artificial puede tener en cuenta prácticamente todo el conocimiento al que tiene acceso, es decir, más del que cualquier ser humano podría absorber jamás.

¿De verdad? ¿Podemos hacer esto con cualquier campo?

Probemos con "oceanografía" y "construcción naval", dos campos que tratan del mismo tema pero que tienen poco en común.

• Ámbito de la oceanografía :
  Geofísica marina
  Dinámica oceánica
  Biología marina
  Química marina
  Geología marina
  Acústica submarina
• Aspectos de la construcción naval :
  Arquitectura naval
  Hidrodinámica naval
  Resistencia de los materiales
  Propulsión marítima
  Seguridad marítima
  Diseño de sistemas navales
• Interacciones y aplicaciones :
  Optimización del diseño de buques en función de las condiciones oceanográficas
  Estudio de la corrosión y los materiales marinos
  Utilización de datos oceanográficos para la planificación de rutas marítimas
  Impacto de la dinámica oceánica en la navegación y la estabilidad de los buques
  Utilización de técnicas acústicas submarinas para la navegación y la detección de obstáculos
  Aplicaciones de la biología marina al diseño de cascos y sistemas de propulsión
• Innovaciones tecnológicas:
  Utilización de modelos numéricos para simular el comportamiento de los buques en distintas condiciones oceanográficas
  Desarrollo de materiales resistentes a la corrosión adaptados al medio marino
  Integración de sensores y sistemas de monitorización para mejorar la seguridad y el rendimiento de los buques
  Investigación sobre energías renovables marinas para una propulsión naval sostenible
  Utilización de la inteligencia artificial para optimizar la navegación y la gestión de flotas a partir de datos oceanográficos.

Están surgiendo varias ideas interesantes, y podríamos ir aún más lejos.

Intentémoslo ahora con "oceanografía" y "hongos", dos campos aparentemente completamente separados.

• Estudios de hongos marinos:
  Identificación de especies fúngicas presentes en medios marinos
  Ecología de los hongos marinos: hábitats, ciclos vitales, interacciones con otros organismos marinos
• Impacto de los hongos en los ecosistemas marinos:
  Papel de los hongos en la descomposición de la materia orgánica en medios marinos
  Interacción de los hongos con otros organismos marinos, como algas, corales y esponjas
• Uso de los hongos en la investigación oceanográfica :
  Uso de los hongos como bioindicadores de la calidad del agua y la salud de los ecosistemas marinos
  Estudio de las propiedades medicinales y biotecnológicas de los hongos marinos para la investigación farmacológica marina
• Retos y oportunidades :
  Desafíos asociados al estudio de los hongos marinos debido a su diversidad y a su distribución, a menudo poco conocida.
  Oportunidades para descubrir nuevas especies de hongos marinos y explorar su potencial para la medicina y la industria biotecnológica.
• Interacciones entre hongos y organismos marinos:
  Simbiosis entre hongos y organismos marinos, como las asociaciones micorrícicas con plantas marinas.
  El papel de los hongos en los procesos ecológicos de los arrecifes de coral y los ecosistemas costeros.
  

Sospechaba que había hongos en el mar, ¡pero no pensaba que pudiera haber tanta interdisciplinariedad!

Un mundo abierto, encontrar las conexiones adecuadas

La clasificación facetada asistida por Inteligencia Artificial facilita la exploración de las posibilidades de interdisciplinariedad en prácticamente cualquier campo, así como la rápida identificación de las combinaciones más prometedoras. Además de la clasificación práctica del conocimiento interdisciplinar, se trata de una fantástica herramienta de orientación y desbroce.

Ilustración: eel000000lee - DepositPhotos

Referencias

Clasificación de Colon (CC) - Enciclopedia de la Organización del Conocimiento
https://www.isko.org/cyclo/colon_classification

Repertorio Bibliográfico Universal (RBU)
https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9pertoire_bibliographique_universel

Clasificación Decimal Universal (CDU).
https://fr.wikipedia.org/wiki/Classification_d%C3%A9cimale_universelle