Soportes Documentales, Funciones y Tecnologías de la Información

Nuevos Soportes Documentales

Escrita: Conjunto de mensajes que se presentan en forma de signos escritos, independientemente de su soporte físico.

Sonoro: Conjunto de mensajes que se presentan en forma de signos radiofónicos, cuyo soporte suele ser magnético.

Visual: Conjunto de mensajes cuyo contenido se compone de signos icónicos, que pueden representarse en series o aislados y cuyo soporte físico es muy variado.

Documentación Audiovisual: Conjunto de mensajes cuyo contenido lo constituyen imágenes en movimiento acompañadas de elementos del sistema sonoro y cuya decodificación también necesita de medios técnicos.

Funciones de la Documentación

Verificativa y Comprobatoria: Busca la verdad y comprueba la exactitud de los datos y hechos para evitar errores.

Preparatoria: Permite conocer con mayor profundidad los temas, personas o hechos sobre los que se va a escribir, hablar o narrar.

Explicativa: Ofrece al comunicador los datos necesarios para explicar causas y consecuencias, es decir, los antecedentes que conforman un hecho informativo.

Creativa: La documentación puede servir para ofrecer nuevos enfoques sobre temas ya conocidos.

Ideológica: Proporciona hechos, datos u opiniones que refrendan la línea editorial del medio que se pretende reflejar en una pieza informativa.

Evaluación de la Recuperación de Información

“La evaluación que, como usuarios, podemos efectuar de un sistema de recuperación de información se hará en función de la capacidad de recuperación que nos ofrezca dicho sistema.”

Se mide según las siguientes tasas:

• Tasa de Llamada: Ratio entre el número de documentos pertinentes encontrados y el número de documentos pertinentes existentes.
• Tasa de Pertinencia: Ratio entre el número de documentos pertinentes encontrados y el número de documentos extraídos.
• Tasa de Ruido: Ratio entre el número de documentos no pertinentes extraídos y el número total de documentos extraídos.

Por ejemplo: de 15 documentos extraídos, 5 no son pertinentes.

Conceptos Clave: Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning

Big Data: Se refiere a conjuntos de datos cuyo tamaño, complejidad y velocidad de crecimiento dificultan su captura, gestión y procesamiento con herramientas de bases de datos tradicionales.

Inteligencia Artificial (IA): Hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia, se ajusten a nuevas aportaciones y realicen tareas que normalmente requieren inteligencia humana.

Machine Learning (Aprendizaje Automático): Es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para cada tarea.

Ejemplos: Netflix, Spotify, Siri, vehículos autónomos.