Comparación de redes semánticas naturales mediante un modelo de recuperación de información

Actualmente la tecnica de Redes Semanticas Naturales (RSN) es usada ampliamente para la representacion de significados, es de interes comparar redes de diferentes poblaciones acerca de una misma tematica. En este trabajo se presenta un nuevo modelo de comparacion entre RSN desde una perspectiva de Recuperacion de Informacion para mejorar el alcance y optimizar la forma de comparar dos RSN, asimismo se genera un metodo de visualizacion de las RSN que permita representar a las redes asi como a la similitud entre ellas. Para realizar esta investigacion, se generaron diez RSN de la tematica de Ecologia con la participacion de 163 individuos; se adapto la definicion del Modelo de Espacio Vectorial (MEV) para comparar las RSN, como resultado de la comparacion se obtuvo el valor de tres medidas de similitud: cosenoidal, el coeficiente de Dice y el coeficiente de Jaccard; se calcularon coeficientes de correlacion de Pearson para determinar la relacion entre estas medidas y el resultado indica que la correlacion que existe entre las medidas de similitud es positiva muy fuerte. Se generaron representaciones visuales de las redes mediante nubes de etiquetas en donde el peso de cada definidor esta relacionado con el tamano y color con el que se muestra, se identifico que esta visualizacion es una tecnica util para representar RSN asi como para evaluar de manera cualitativa la similitud entre ellas. Se llevo a cabo el analisis de los resultados obtenidos en la comparacion de manera cuantitativa y cualitativa el cual indica que si es posible realizar la comparacion entre RSN con este metodo aun cuando la cantidad de participantes en las redes sea distinta, lo que proporciona una nueva herramienta para la amplia variedad de campos en los que se usan la Redes Semanticas Naturales.