Un sistema de ¡®machine learning¡¯ para tapar los despistes de Wikipedia
La gran enciclopedia moderna no siempre hace justicia a decisivas contribuciones de la comunidad cient¨ªfica. El objetivo de Quicksilver es poner fin a estos descuidos
Quicksilver hace lo mismo que un humano. Si los humanos pudieran leer 500 millones de noticias, 39 millones de papers, toda la Wikipedia y acto seguido, escribir 70.000 res¨²menes biogr¨¢ficos. Todo ello, claro, sin morir en el intento, como los antiguos maestros constructores que, que estiraban la pata antes de ver terminada su catedral.
?Qu¨¦ hace Quicksilver? Justicia. Este sistema, desarrollado por Primer, una compa?¨ªa especializada en aprendizaje autom¨¢tico y afincada en San Francisco, tapa agujeros. De 30.000 inform¨¢ticos -identificados por Primer- que contribuyen activamente a la investigaci¨®n cient¨ªfica en su campo, s¨®lo un 15% son conocidos para Wikipedia. "Las fuentes de conocimiento generadas por humanos tienen un problema. Hay art¨ªculos que deber¨ªan estar, pero est¨¢n completamente ausentes. Son los desconocidos desconocidos", explica John Bohannon, director de ciencia de Primer, en un post dedicado a Quicksilver.
- Algunas olvidadas
Bohannon pone los ejemplos de Joelle Pineau, la canadiense que dirige el laboratorio de investigaci¨®n en inteligencia artificial de Facebook en Montreal; o Miriam Adelson, activa investigadora en tratamientos de adicci¨®n; o Evelyn Wang, jefa del departamento MechE, del MIT, entre cuyas contribuciones figura un dispositivo capaz de generar agua potable a partir de luz solar y aire del desierto. "Hace unos d¨ªas, ninguna de ellas ten¨ªan art¨ªculos en Wikipedia, pese a que deber¨ªan", asegura.
Wikipedia va muy por detr¨¢s de las noticias sobre personas y eventos
Sin embargo, el director de ciencia de Primer no encontr¨® estas lagunas por s¨ª mismo. Lo hizo con la ayuda de Quicksilver. El sistema est¨¢ entrenado con 30.000 entradas de Wikipedia dedicadas a cient¨ªficos y m¨¢s de 3 millones de frases de distintos documentos describiendo a estas personas y sus trabajos. "Entonces, introdujimos los nombres de 200.000 autores de estudios cient¨ªficos, y a la ma?ana siguiente descubrimos que faltaban 40.000 personas".
- Otras lagunas
Adem¨¢s, Quicksilver revel¨® que incluso en las 30.000 entradas que hab¨ªa empleado para su entrenamiento faltaba informaci¨®n relevante. "Crear un art¨ªculo en Wikipedia es s¨®lo el principio. Tiene que mantenerse y actualizarse para siempre, mientras el mundo cambia", se?ala Bohannon. "Wikipedia va significativamente por detr¨¢s de las noticias sobre personas y eventos"
?Funciona? Eso parece. Incluso antes de haber completado su desarrollo, el proyecto se puso a prueba en tres editathones -maratones de edici¨®n- de Wikipedia, convocados para mejorar la cobertura de las mujeres en ciencias. Adem¨¢s, para probar sus avances, Primer ha publicado una lista de 100 cient¨ªficos detectados con Quicksilver, con una breve descripci¨®n generada por el sistema y se?alando tambi¨¦n el n¨²mero de eventos, menciones y documentos asociadas a cada uno."Con las manos humanas vienen las limitaciones humanas. Mientras Wikipedia se vuelve m¨¢s y m¨¢s esencial para el mundo, la informaci¨®n sesgada o ausente tendr¨¢ un mayor impacto", vaticina Bohannon.
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