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Análisis de redes estratégicas en torno a la producción
teórico-artística (siglos XVI y XVII) mediante técnicas de KDD
Nuria Rodríguez Ortega y José Pino Díaz
Universidad de Málaga
Esta presentación está bajo un licencia CC: «Reconocimiento-No comercial-Sin obra derivada 4.0 Internacional».
• Indagación desde nuevas perspectivas sobre los procesos de construcción/distribución de
conocimiento
• Indagación sobre las posibilidades heurísticas del análisis dinámico de redes
• Marco teórico: Teoría del Actor-Red (ANT) de Bruno Latour (ontología del actante rizoma)
• El conocimiento como resultado de redes heterogéneas entre actores humanos y no
humanos
Propósito
Las preguntas
• - ¿Cuáles son los actores?
• - ¿Cómo se conectan entre sí?
• -¿Cómo se configuran las redes de conocimiento?
• - ¿Cuáles han sido y son las redes más estratégicas?
• - ¿Cuál es su dinámica de cambio en el eje temporal?
• Técnicas de descubrimiento para la extracción de nuevo
conocimiento desarrolladas en el campo de la Ingeniería
del Conocimiento
• Aplicación de minería de datos en corpus bibliográficos
(especialmente tecno-científicos)
Knowledge Discovery
in Databases (KKD)
• Principio: los actores de un dominio se representan
mediante palabras en los corpus bibliográficos
• Coword analysis: análisis de las co-ocurrencias entre
palabras en un repositorio dado. La alta co-ocurrencia
indica una fuerte asociación entre ellas.
• Establecimiento de clusters de palabras (redes y
subredes de conexiones fuertes)
Minería de textos
(coword analysis)
• Fuente: Biblioteca Nacional y otros repositorios
fundamentales (CCPBE, BDAH, etc.)
• Discursos teóricos sobre las artes
• Periodo: 1500-1724
• Problemáticas (registros dispersos, metadatos
inconsistentes, ausencia de metainformación, etc.)
Corpus construido ad
hoc
Marco metodológico y estrategias de análisis
Knowledge System: Techné Coword (Universidad de Granada)
Corpus documental: 328 documentos
Periodos:
1. 1500-1549
2. 1550-1599
3. 1600-1649
4. 1650-1699
5. 1700-1725
Actores: autores
descriptores (enriquecidos / controlados)
impresores
ciudades de impresión
Parámetros:
• Ocurrencia mínima: 60
• Co-ocurrencia mínima: 30
• Número mínimo de nodos: 4
• Número máximo de nodos: 15
Estructura de registro
• TI - DIUINA PROPORTIONE OPERA A TUTTI GLINGEGNI PERSPICACIE
CURIOSI NECESSARIA OUE CIASCUN STUDIOSO DI PHILOSOPHIA,
PROSPECTIUA PICTURA SCULPTURA ARCHITECTURA, MUSICA, E ALTRE
MATHEMATICE, SUAUISSIMA, SOTTILE,
• AU - PACIOLI, LUCA
• CY - VENECIA
• DA - 1509///
• PY - 1509
• PB - PAGANINO DE PAGANINI
• KW - Arquitectura
• KW - DIVINA PROPORCION
• KW - Escultura
• KW - FILOSOFIA
• KW - MATEMATICAS
• KW - MUSICA
• KW - Perspectiva
• KW - Pintura
en amarillo, los actores analizados:
- autores (AU)
- ciudades de publicación (CY)
- impresores (PB)
- temas (KW)
Grafo del clúster pintura
(1550-1599)
Resultados
Warning!!
Estudio
experimental
Análisis dinámico del dominio de la teoría del arte según sus redes estratégicas © iArtHis_Lab
Nodos blancos: primera aparición en el dominio
Nodos naranjas: nodos con presencia previa en el dominio
Las flechas nos permiten monitorizar la aparición y desaparición de los nodos y su reubicación en diferentes clústeres
•KW - ARQUITECTURA
•KW - PINTURA
•KW - PERSPECTIVA
•KW - ANTIGÜEDAD
•KW - TRADUCCIONES
•KW - ÓRDENES ARQUITECTÓNICOS
•KW - TRATADOS
•KW - MANUSCRITOS
•KW - ARQUITECTURA MILITAR
•KW - FORTIFICACIONES
Nodos que aparecen en
los 5 subperiodos
•CY - ROMA
•KW - BIOGRAFÍAS
•KW - PINTORES
•KW - DESCRIPCIÓN
•KW - ESCULTURA
•CY - PARIS
•CY - VENECIA
•KW - TECNICAS
•KW - GEOMETRÍA
Nodos que aparecen en 4
subperiodos
•AU -PALLADIO, ANDREA
•KW-ARQUITECTURA RELIGIOSA
•KW - DIBUJOS
•CY - FLORENCIA
•KW - ARQUITECTOS
•CY - AMBERES
•CY - MADRID
Nodos que aparecen en 3
subperiodos
Nodos caracterizados por una alta estabilidad en el dominio (central core)
Trayectoria dinámica de la red de conocimiento
© iArtHis_Lab
Clústeres con alta densidad
y centralidad
Clústeres con alta centralidad
densidad
centralidad
Diagrama estratégico
© iArtHis_Lab
TRADUCCIONES clúster
(1700-1724) © iArtHis_Lab
ARQUITECTURA clúster
(1700-1724) © iArtHis_Lab
Morfología de redes con alta densidad (izquierda) y densidad (derecha)
Clústeres con alta densidad
y centralidad
Clústeres con alta centralidad
densidad
centralidad
© iArtHis_Lab
Centros de publicación según
el número de publicaciones
(mapa de calor) © iArtHis_Lab
Venecia como nodo periférico del clúster
Sebastiano Serlio © iArtHis_Lab
Diagrama estratégico
Diferente interpretación de Venecia según el
parámetro de análisis utilizado
Clústeres con alta densidad
y centralidad
Clústeres con alta centralidad
densidad
centralidad
© iArtHis_Lab
Amberes clúster © iArtHis_Lab Roma clúster © iArtHis_Lab
Centros de publicación definidos por diferentes lógicas: obsérvense las diferencias
entre los actores y las relaciones que constituyen las redes
Madrid clúster © iArtHis_Lab París clúster © iArtHis_Lab
Núremberg clúster (1500-1724) © iArtHis_Lab
Periodo 1500-1549 © iArtHis_Lab
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Periodo 1550-1599 © iArtHis_Lab
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Análisis dinámico del nodo pintura
Distribución espacial según la centralidad de los clústeres
Ubicación de los clústeres en función de su distancia al centro de la red.
Visualización obtenida con Pajek © iArtHis_Lab
Distribución espacial según la centralidad de los clústeres
Agrupación de los clústeres en función de su distancia al centro
de la red. Visualización obtenida con Pajek © iArtHis_Lab
Visualizaciones obtenidas con Pajek
© iArtHis_Lab
Obsérvese la situación de
Amberes como mediador entre
dos redes
• Contactos:
– Nuria Rodríguez Ortega: nro@uma.es
– José Pino Díaz: jospindia@uma.es
© iArtHis_Lab 2016

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  • 1. Análisis de redes estratégicas en torno a la producción teórico-artística (siglos XVI y XVII) mediante técnicas de KDD Nuria Rodríguez Ortega y José Pino Díaz Universidad de Málaga Esta presentación está bajo un licencia CC: «Reconocimiento-No comercial-Sin obra derivada 4.0 Internacional».
  • 2. • Indagación desde nuevas perspectivas sobre los procesos de construcción/distribución de conocimiento • Indagación sobre las posibilidades heurísticas del análisis dinámico de redes • Marco teórico: Teoría del Actor-Red (ANT) de Bruno Latour (ontología del actante rizoma) • El conocimiento como resultado de redes heterogéneas entre actores humanos y no humanos Propósito
  • 3. Las preguntas • - ¿Cuáles son los actores? • - ¿Cómo se conectan entre sí? • -¿Cómo se configuran las redes de conocimiento? • - ¿Cuáles han sido y son las redes más estratégicas? • - ¿Cuál es su dinámica de cambio en el eje temporal?
  • 4. • Técnicas de descubrimiento para la extracción de nuevo conocimiento desarrolladas en el campo de la Ingeniería del Conocimiento • Aplicación de minería de datos en corpus bibliográficos (especialmente tecno-científicos) Knowledge Discovery in Databases (KKD) • Principio: los actores de un dominio se representan mediante palabras en los corpus bibliográficos • Coword analysis: análisis de las co-ocurrencias entre palabras en un repositorio dado. La alta co-ocurrencia indica una fuerte asociación entre ellas. • Establecimiento de clusters de palabras (redes y subredes de conexiones fuertes) Minería de textos (coword analysis) • Fuente: Biblioteca Nacional y otros repositorios fundamentales (CCPBE, BDAH, etc.) • Discursos teóricos sobre las artes • Periodo: 1500-1724 • Problemáticas (registros dispersos, metadatos inconsistentes, ausencia de metainformación, etc.) Corpus construido ad hoc Marco metodológico y estrategias de análisis
  • 5. Knowledge System: Techné Coword (Universidad de Granada) Corpus documental: 328 documentos Periodos: 1. 1500-1549 2. 1550-1599 3. 1600-1649 4. 1650-1699 5. 1700-1725 Actores: autores descriptores (enriquecidos / controlados) impresores ciudades de impresión Parámetros: • Ocurrencia mínima: 60 • Co-ocurrencia mínima: 30 • Número mínimo de nodos: 4 • Número máximo de nodos: 15
  • 6. Estructura de registro • TI - DIUINA PROPORTIONE OPERA A TUTTI GLINGEGNI PERSPICACIE CURIOSI NECESSARIA OUE CIASCUN STUDIOSO DI PHILOSOPHIA, PROSPECTIUA PICTURA SCULPTURA ARCHITECTURA, MUSICA, E ALTRE MATHEMATICE, SUAUISSIMA, SOTTILE, • AU - PACIOLI, LUCA • CY - VENECIA • DA - 1509/// • PY - 1509 • PB - PAGANINO DE PAGANINI • KW - Arquitectura • KW - DIVINA PROPORCION • KW - Escultura • KW - FILOSOFIA • KW - MATEMATICAS • KW - MUSICA • KW - Perspectiva • KW - Pintura en amarillo, los actores analizados: - autores (AU) - ciudades de publicación (CY) - impresores (PB) - temas (KW)
  • 7. Grafo del clúster pintura (1550-1599)
  • 10. Análisis dinámico del dominio de la teoría del arte según sus redes estratégicas © iArtHis_Lab Nodos blancos: primera aparición en el dominio Nodos naranjas: nodos con presencia previa en el dominio Las flechas nos permiten monitorizar la aparición y desaparición de los nodos y su reubicación en diferentes clústeres
  • 11. •KW - ARQUITECTURA •KW - PINTURA •KW - PERSPECTIVA •KW - ANTIGÜEDAD •KW - TRADUCCIONES •KW - ÓRDENES ARQUITECTÓNICOS •KW - TRATADOS •KW - MANUSCRITOS •KW - ARQUITECTURA MILITAR •KW - FORTIFICACIONES Nodos que aparecen en los 5 subperiodos •CY - ROMA •KW - BIOGRAFÍAS •KW - PINTORES •KW - DESCRIPCIÓN •KW - ESCULTURA •CY - PARIS •CY - VENECIA •KW - TECNICAS •KW - GEOMETRÍA Nodos que aparecen en 4 subperiodos •AU -PALLADIO, ANDREA •KW-ARQUITECTURA RELIGIOSA •KW - DIBUJOS •CY - FLORENCIA •KW - ARQUITECTOS •CY - AMBERES •CY - MADRID Nodos que aparecen en 3 subperiodos Nodos caracterizados por una alta estabilidad en el dominio (central core)
  • 12. Trayectoria dinámica de la red de conocimiento © iArtHis_Lab
  • 13. Clústeres con alta densidad y centralidad Clústeres con alta centralidad densidad centralidad Diagrama estratégico © iArtHis_Lab
  • 14. TRADUCCIONES clúster (1700-1724) © iArtHis_Lab ARQUITECTURA clúster (1700-1724) © iArtHis_Lab Morfología de redes con alta densidad (izquierda) y densidad (derecha)
  • 15. Clústeres con alta densidad y centralidad Clústeres con alta centralidad densidad centralidad © iArtHis_Lab
  • 16. Centros de publicación según el número de publicaciones (mapa de calor) © iArtHis_Lab Venecia como nodo periférico del clúster Sebastiano Serlio © iArtHis_Lab Diagrama estratégico Diferente interpretación de Venecia según el parámetro de análisis utilizado
  • 17. Clústeres con alta densidad y centralidad Clústeres con alta centralidad densidad centralidad © iArtHis_Lab
  • 18. Amberes clúster © iArtHis_Lab Roma clúster © iArtHis_Lab Centros de publicación definidos por diferentes lógicas: obsérvense las diferencias entre los actores y las relaciones que constituyen las redes
  • 19. Madrid clúster © iArtHis_Lab París clúster © iArtHis_Lab
  • 21. Periodo 1500-1549 © iArtHis_Lab Análisis dinámico del nodo pintura
  • 22. Periodo 1550-1599 © iArtHis_Lab Análisis dinámico del nodo pintura
  • 23. Periodo 1600-1649 © iArtHis_Lab Análisis dinámico del nodo pintura
  • 24. Periodo 1650-1699 © iArtHis_Lab Análisis dinámico del nodo pintura
  • 25. Periodo 1700-1724 © iArtHis_Lab Análisis dinámico del nodo pintura
  • 26. Distribución espacial según la centralidad de los clústeres Ubicación de los clústeres en función de su distancia al centro de la red. Visualización obtenida con Pajek © iArtHis_Lab
  • 27. Distribución espacial según la centralidad de los clústeres Agrupación de los clústeres en función de su distancia al centro de la red. Visualización obtenida con Pajek © iArtHis_Lab
  • 28. Visualizaciones obtenidas con Pajek © iArtHis_Lab Obsérvese la situación de Amberes como mediador entre dos redes
  • 29. • Contactos: – Nuria Rodríguez Ortega: nro@uma.es – José Pino Díaz: jospindia@uma.es © iArtHis_Lab 2016