Hello Victoria,

I have created this project on RG because of an idea that I have been carrying for many years now. I figured putting it out there would force me to start formalizing it better and would help me in getting critical comments and further insights as I develop it.

The idea is based on applying semantic web and visualization concepts in the production of scientific knowledge which could possibly evolve into an extension of a peer reviewed, published article. The objective of this framework would be three fold:

1. Help researchers identify and use existing findings more easily while formulating their research questions

2. Use this framework as an additional communication medium at the time of publication to help disseminate the research findings in a more user friendly manner.

3. Serve as a basis for machine learning of scientific findings as we progress further with human-machine integration.

This is the broad direction of inquiry through this project. I will update in the future as I make further progress. Thanks for asking this question!

Cheers,

Shan.

Hello, Shan!

Thank you very much indeed for your detailed answer. Your project sounds really interesting and I wish you the best of luck to go on with it and publish the results. Human-machine interaction, as much as machine learning still make the favorite subjects of many researchers.

Best regards,

Victoria

0. Titlul tezei: Modelarea transformării informației în cunoștință. O abordare biblioteconomică

CONDUCĂTOR: Prof. univ. dr. Emil Dinga, CȘ I

DOCTORAND: Berechet Mirea-Gheorghe, Biblioteca Academiei Române, București

1. Cadrul general

Informarea - documentarea (atât în sensul său general, de formare și dezvoltare a nivelului cultural cât și, mai ales, în activitatea de cercetare științifică) apelează, în mod preponderent, la marile depozite de informații sistematizate, cum sunt bibliotecile publice. Cu toate acestea, căutătorii în cauză nu aspiră să găsească informații, ci, mai degrabă, doresc să dobândească cunoștințe în domeniile lor de interes (general sau științific). O informație (ca dată care reduce o incertitudine) se transformă în cunoștință doar dacă background-ul individual pe care „cade” o poate asimila, integra într-un mod coerent pe bază de analogie, similitudine, asemănare, consistență logică etc. Aceasta înseamnă că o creștere a eficacității (și chiar a eficienței, ca optim local între eficacitate și cost) activității de informare-documentare ar însemna reducerea cât mai mult a informației oferite la acea informație susceptibilă să devină cunoștință cu o probabilitate rezonabilă. Acesta este scopul tezei de doctorat, abordat într-o perspectivă biblioteconomică: identificarea criteriilor de selectare a informației susceptibile de a deveni cunoștință și, în context, formalizarea unei proceduri (poate și a unui soft specializat) de selectare a unui asemenea tip de informație „dedicată”.

1. Oportunitatea temei

Tema tezei de doctorat este oportună în primul rând ca urmare a caracterului de masă al informării-documentării pe baza depozitelor accesibile public de informație. Desigur, informația în cauză este sistematizată (cuvinte-cheie sau alți descriptori specializați), deci găsirea informației căutate după acești descriptori poate fi, la limită, exhaustivă. Cu toate acestea, ponderea cunoștințelor dobândite prin accesarea acestei informații puse la dispoziție în mod sistematic poate avea valori foarte mici, ceea ce înseamnă consum supradimensionat de timp, ineficiență mare a activității de informare-documentare și chiar un pericol mai puțin vizibil și recunoscut: o erudiție inutilă și cu un randament minor. De aceea o cercetare care să „filtreze” doar informația cu șanse mari de a deveni cunoștință este de cea mai mare oportunitate în această eră a „satului global” din punct de vedere informațional.

2. Relevanța temei

Din punct de vedere structural, relevanța temei tezei de doctorat se cantonează în domeniul metodologic, procedural al biblioteconomiei. Din punct de vedere conceptual, însă, relevanța temei este cu mult mai semnificativă. De fapt, cercetarea doctorală aspiră să realizeze o cercetare bibliografică automatizată, idiosincratică (specificată foarte analitic la solicitantul de informații) de natură să „filtreze” datele care sunt susceptibile să devină informații iar, în continuare, să „filtreze” informațiile susceptibile să devină cunoștințe. Astfel, doi solicitanți care au „portrete robot” diferite din punctul de vedere al background-ului sau interesului de informare-documentare, vor primi seturi de informații diferite deși descriptorii utilizați pentru solicitarea lor sunt identici. Așadar, relevanța temei de cercetare constă în realizarea unui mecanism automat de dezvoltare a cunoașterii folosind depozitele de informații sistematizate existente actualmente.

3. Obiectivele propuse/rezultate așteptate

Cercetarea doctorală își propune atingerea, la un nivel științific ridicat, a următoarelor obiective principale care, odată atinse, se vor constitui în rezultatele științifice ale cercetării doctorale:

- clarificarea conceptuală a datei, informației, cunoștinței, cunoașterii, din perspectivă semiotică, psihologică și biblioteconomică

- proiectarea chestionarului „de intrare”, completat de solicitantul de informații, care să livreze sistemului automat de informare-documentare, „portretul-robot” al solicitantului în cauză

- proiectarea algoritmului de „filtrare” a datelor pentru obținerea de informații, respectiv de „filtrare” a informațiilor pentru obținerea de cunoștințe, pe baza „portretului-robot” al solicitantului

- efectuarea unor teste (cel mai probabil sub formă de experimente) care să coroboreze propunerea algoritmului menționat

- propunerea completării codificării biblioteconomice în așa fel încât noii descriptori introduși să permită operarea algoritmului menționat

4. Structura de pornire a tezei de doctorat

Introducere non-tehnică

01. Obiectivele tezei de doctorat

02. Metodologia utilizată

03. Sursele de date empirice

04. Rezultatele scontate

05. Relevanța cercetării

Cap.1. Conceptul de informație

1. Semnal – semn – dată – informație

2. Structura informației

3. Fenomenologia informației

4. Tipologia informației

Cap.2. Conceptul de cunoștință

5. Informație - cunoștință

6. Structura cunoștinței

7. Fenomenologia cunoștinței

8. Tipologia cunoștinței

Cap.3. Aspecte structurale și dimensionale ale informației și cunoștinței

9. Gradientul informațional

10. Gradientul cognitiv

11. Entropia informațională

12. Entropia cognitivă

Cap.4. Modelarea logică a transformării informației în cunoștință

13. Conceptul de background-emițător și de background-receptor

14. Filtrul transformativ

15. Procesul transformativ

16. Controlul transformării

Cap.5. Modelarea algoritmică a transformării informației în cunoștință

17. Modulele

18. Iterațiile

19. Stabilizatorii

20. Optimizatorii

Cap.6. Profilul solicitantului de cunoștințe

21. Profilul intelectual

22. Profilul informațional

23. Profilul cognitiv

24. Profilul distribuțional

Cap.7. Proiectarea interfeței operaționale a livrării de cunoștințe în biblioteci

25. Formarea profilului cognitiv al solicitantului – chestionarul de solicitare

26. Procesarea solicitării

27. Formarea raportului de livrare de cunoștințe

28. Feed-back-uri de corecție

Concluzii

x. De natură teoretică

y. De natură metodologică

z. De natură instrumentală

t. De natură empirică