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GNOSS Products: oferta de servicios y productos GNOSS > semántica

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Las recomendaciones usuales sobre optimización del posicionamiento web se pueden resumir en dos aspectos esenciales: tener un contenido original y relevante, y disponer de un diseño HTML adecuado. Existen, sin embargo, otros elementos relacionados con la Web Semántica, que nos permiten mejorar la información que proporcionamos a los buscadores ofreciendole RDF (Resource Description Framework) que le posibiliten al buscador “comprender” lo que las cosas significan, y distinguir una persona, de un lugar, de un producto, de un servicio bancario o de una obra de arte. Se trata de ofrecer explícitamente los datos que están implícitos en el HTML de la página.

Haciendo historia, podemos indicar 3 hitos importantes en el uso de datos por parte de los buscadores en general, y de Google en particular:

  • Año 2009: Google y otros buscadores comienzan a mostrar información estructurada junto a los resultados de las búsquedas. Google llamó “rich snippets” a esta información (http://googlewebmastercentral.blogspot.com.es/2009/05/introducing-rich-snippets.html), que incluía datos como el precio de un producto y su valoración por parte de los usuarios. Estos datos podían ser marcados, dentro del HTML, con los 2 formatos disponibles en el momento: RDFa y microformatos.
  • Año 2011: se presenta la iniciativa schema.org (promovida inicialmente por Google, Bing y Yahoo), que propone un nuevo formato de marcado de datos, al que llaman microdatos. Durante los años 2011 y 2012, se planteó una batalla entre los diferentes formatos de marcado de datos estructurados, en la que estaban implicados los siguientes: metatags HTML, microformatos, microdatos (schema.org) y RDF/RDFa. Afortunadamente, esta batalla causada por la extraña alergia a los estándares de algunos ingenieros informáticos, no llegó siquiera a empezar, aunque algunos tardaran en enterarse, ya que Google y el resto de la alianza schema.org (Bing, Yahoo, etc) decidieron un enfoque más pragmático, aceptando cualquier tipo de formato: lo que querían, y siguen queriendo, son datos que les aporten información semántica y, a ser posible, un grafo que relacione entidades y conceptos. Así lo indica Google en su documentación (https://support.google.com/webmasters/answer/99170?hl=es):

“… Esto permite a Google presentar tus datos de una forma totalmente nueva y más atractiva en los resultados de búsqueda y en otros productos, como el Gráfico de conocimiento de Google (http://www.google.com/insidesearch/features/search/knowledge.html)”

Hay que indicar que Google recomienda usar un único formato dentro del HTML (http://googlewebmaster-es.blogspot.com.es/2011/07/presentamos-schemaorg-los-motores-de.html), aunque sea técnicamente posible usar varios. Se trata de una recomendación para evitar que cada formato contenga una información diferente, cayendo en contradicciones en la información expresada, lo que podría ocasionar un efecto negativo en el posicionamiento.

  • A mediados de 2012 Google presenta su Knowledge Graph, que es uno de los resultados visibles de su adquisición de la empresa Metaweb en el año 2010. La empresa Metaweb desarrolló Freebase (http://www.freebase.com), una “colección en línea de datos estructurados sobre personas, lugares y cosas”. Google ha utilizado los desarrollos tecnológicos y datos de Freebase y su conexión con la DBpedia (Wikipedia estructurada semánticamente) para mejorar su propia tecnología de indexación y presentación de resultados, con 2 usos principales:

  • Mejorar el cálculo de relevancia en los resultados de sus búsquedas.
  • Presentar “cajas de información” con respuestas directas, junto con los resultados de las búsquedas cuando esto es posible. (ver imagen siguiente)

En 2011 publicamos en Watermelon el documento, “Datos enlazados / Linked data: Formatos de presentación y posicionamiento en buscadores” En este documento explicábamos nuestra postura al respecto de la presentación de datos estructurados. Lo que se indicaba en ese post sigue siendo esencialmente válido, y es el origen de nuestra solución.

En GNOSS consideramos que hay 2 modos de ofrecer datos semánticos a los BOTs:

  • Incrustando la información dentro del HTML de la página.
  • Añadiendo una presentación alternativa de cada página en RDF, que contenga los datos implícitos.

En el primer caso, el HTML de la página incluye una serie de marcas, no visibles por los usuarios, que rodean y añaden significado al contenido así marcado. Por ejemplo, si en la página aparece el texto “Angie”, podemos añadir información, dentro del HTML de la página, para indicar a los BOTs si se trata del nombre de una persona o del título de una canción. En principio está considerado como una mala práctica que el contenido marcado sea invisible para el usuario. Este contenido debería rodear a textos legibles. En esto hay alguna excepción, como indica Google en su documentación (https://support.google.com/webmasters/answer/146898?hl=es&ref_topic=6003477):

“… no muestres contenido a los usuarios de un modo y a la vez uses texto oculto para marcar la información de forma independiente para los motores de búsqueda y para las aplicaciones web. Debes marcar el texto que se muestra realmente a los usuarios cuando estos acceden a tus páginas web.

Sin embargo, en algunas ocasiones puede resultar valioso proporcionar información más detallada a los motores de búsqueda, aunque no quieras que esa información esté disponible para los usuarios que visiten tu página. Por ejemplo, si proporcionas la latitud y longitud de un lugar, esto ayuda a Google a asegurarse de que aparece correctamente en los mapas y, de igual modo, si indicas la fecha de un evento con el formato de fecha ISO, estarás contribuyendo a que se muestre bien en los resultados de búsqueda.”

Con la lectura de los datos incrustados, los BOts mejoran la identificación e indexación del contenido y, por tanto, pueden afinar en la valoración y relevancia de la Web. Además, Google, como hemos escrito anteriormente, identifica entidades en los datos (personas, organizaciones, etc) mediante sus propios algoritmos, indexándolas en su Gráfico de conocimiento. Después, los datos obtenidos pueden ser utilizados en la construcción y visualización del Gráfico asociado a una búsqueda, lo que mejora el SEO del sitio.

De manera nativa, la plataforma GNOSS marca los datos usando RDFa, si bien sería posible usar Microdatos, alternativamente. Por ejemplo, en este fragmento de página, correspondiente a la cabecera de un recurso:

nos encontramos con el siguiente HTML, en el que se observa el código RDFa incrustado:

Es decir, dentro de ese fragmento de HTML se explicitan los siguientes datos:

  • Título de la página. dcterms:title.
  • Creador del recurso. Sioc:has_creator, foaf:Person, foaf:name.
  • Fecha de creación del recurso. Dcterms:created.

En el segundo caso, se ofrece una vista de la página en la que sólo se muestran los datos estructurados de una página HTML, en formato RDF/XML, uno de los estándares de la web semántica desarrollados por el W3C.

Por ejemplo, si el HTML de una página de GNOSS muestra esta información:

Tendríamos la siguiente vista de datos equivalente:

En el fragmento de datos anterior, expresado en RDF/XML, podemos ver los siguientes datos:

  • Un fragmento de la descripción del recurso, sioc:content.
  • El creador del recurso, dc:creator, sioc:has_creator.
  • La fecha de creación del recurso, dcterms:created.
  • El título del recurso, dcterms:title.
  • La red en donde se ha publicado el recurso, sioc:has_space.
  • Las etiquetas del recurso, sioc_t:Tag

Nos consta que los BOTs, especialmente Google, solicitan e indexan estas vistas de datos, como recursos independientes de las páginas HTML. Si tenemos en cuenta todo lo que se ha explicado hasta ahora, resulta evidente que dichas vistas de datos les resultan muy interesantes; no sólo contienen datos explícitos de entidades bien identificadas, sino que también expresan un grafo de relaciones explícito. En efecto, los BOTs no tienen que identificar y relacionar las entidades con sus algoritmos, como pasa con los datos incrustados con RDFa o Microdatos, sino que se pueden limitar a recoger la información ya procesada.

La plataforma GNOSS genera nativamente estas vistas de datos, lo que permite, además de su indexación por los BOTs, que los sitios se incorporen con sencillez al movimiento Linked Data, formado por conjunto de sitios que exponen datos enlazados (http://linkeddata.org):

Linked Data is about using the Web to connect related data that wasn't previously linked, or using the Web to lower the barriers to linking data currently linked using other methods”.

Por todo ello consideramos que la estrategia a abordar para cualquier portal web o proyecto de estrategia de posicionamiento web debiera atender las recomendaciones generales del SEO “convencional” y aprovechar todas las posibilidades que da la representación semántica en RDF de los contenidos originales y de alta calidad como vía para obtener su máxima expresión, visibilidad y relevancia.

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En las últimas semanas se han producido comentarios bastante es.pe.cu.la.ti.vos acerca del futuro de Delicious. Distintas filtraciones sobre los planes de Yahoo! –propietario de este popular servicio de marcadores-, llegaron a provocar en algunas personas cierta desconfianza sobre su mantenimiento y, por consiguiente, sobre el destino de los contenidos de sus usuarios. Este estado de opinión se extendió por Internet. La noticia, o lo que fuera, y los consiguientes rumores generados por la comunidad de usuarios de Delicious han tenido la virtud de producir una verdadera avalancha de comentarios, post, tweets…sobre el tema. Finalmente, la fuente oficial sobre este asunto, el blog de Delicious, el pasado 17 de diciembre, en un texto ambiguo, al menos dejaba claro que el servicio continuaba pero que cualquier decisión sobre su futuro dependía de una posible venta.

En medio de este estado de cosas, Dolors Reig ha escrito un interesante post en el que habla de la utilidad del ‘bookmarking’ y sobre la conveniencia de importar los contenidos subidos a Delicious a otros lugares que ofrezcan un servicio equivalente.

 

Puedes descargar tus marcadores de Delicious a tu espacio personal en gnoss.com

Nosotros también creemos que la gente que tiene una buena colección de marcadores debería considerar seriamente esa posibilidad. Por ello, hemos desarrollado una herramienta para que un usuario de gnoss.com pueda descargarse sus marcadores de Delicious e integrarlos en su espacio personal.

¿Por qué gnoss.comgnoss.com es un espacio de redes sociales enlazadas que funciona sobre datos estructurados y enlazados; una plataforma web 3.0 pensada para aprender y trabajar que ofrece un amplio conjunto de servicios y utilidades integradas, pensadas para gestionar el conocimiento, trabajar colaborativamente y aprender de manera informal en un entorno de red. Entre estos servicios, los usuarios disponen de la posibilidad de gestionar marcadores que, en primera instancia, permite almacenar sus contenidos y clasificarlos. Este servicio dispone, además, de opciones que mejoran lo ofrecido hasta la fecha por Delicious. Las que enumero a continuación serían este conjunto de funciones avanzadas a las que me acabo de referir :

  • En gnoss.com, los marcadores no solo se etiquetan, también se categorizan, de forma que son más fáciles de recuperar y reutilizar. Esta utilidad facilita su uso en espacios de trabajo normalizados. Además, incrementa la eficacia de las estrategias de recuperación de la información basadas en razonamiento. En la actualidad, el usuario puede utilizar la búsqueda avanzada de gnoss.com; en breve, mejoraremos este servicio con un buscador facetado que permite alcanzar de manera eficaz resultados de búsqueda basados en el razonamiento.
  • Los marcadores se pueden llevar a un espacio de recursos personal –público y/o privado- y además –a diferencia de Delicious- compartir a voluntad con las comunidades de las que el usuario es miembro. Por ejemplo, una url en la que se encuentra un informe de prospectiva puede estar tanto en el espacio personal del usuario como en Innova o Prospectiva, dos comunidades en las que otros usuarios con intereses comunes la pueden disfrutar, comentar, valorar y compartir, a su vez, con otros espacios y redes.
  • Tanto en las comunidades como en el espacio personal de los usuarios de gnoss.com hablamos de algo más que de almacenar ‘bookmarks’: se pueden ‘subir’ todo tipo de archivos (Excel, Word, notas…) e incluso enviar ‘newsletters’ con los contenidos que se quieran destacar.
  • El usuario siempre puede rescatar sus datos para llevarlos donde desee a través de archivos RDF. Los datos en gnoss.com están estructurados y son enlazables. Para comprender las aplicaciones prácticas de este tipo de datos, os recomiendo recuperar el post gnoss.com enlaza sus datos con Freebase. Eso, en la práctica, significa que cuando etiqueto o categorizo cualquier clase de recurso, esos conceptos 'llaman' a sus homólogos en otros lugares de la Linked Open Data Web. En gnoss.com esto ocurre de momento con Freebase, pero ocurrirá con algunos otros lugares en breve.

 

Consideramos que estas opciones añaden algunas ventajas dignas de consideración al servicio que ya ofrece Delicious. Como decíamos, gnoss.com es una herramienta para educar y trabajar, por eso creemos que puede resultar especialmente útil en entornos corporativos o educativos donde la gestión social del conocimiento y el trabajo colaborativo pueden producir ventajas notables. En ese sentido, nos parece que ofrece un espacio ampliado para la explotación social (educativa o laboral) del 'bookmarking'. Si quieres, ahora mismo puedes probar la aplicación para migrar marcadores de Delicious a gnoss.com.

 

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El proceso general de digitalización de la realidad está generando una capa de representación de la totalidad de las cosas y personas, pero también, y esto resulta especialmente relevante, de sus relaciones. A, por ejemplo, ‘Juan Rulfo’ y, pongamos, ‘El llano en llamas’ les une el hecho de que el primero es el AUTOR del segundo, lo que queda expresado mediante la proposición: ‘Juan Rulfo es el autor de ‘El llano en llamas’ Como veremos, la web semántica posibilita computar (deducir, razonar, buscar...) con proposiciones de ese tipo, lo que ofrece grandes posibilidades. Cuando disponemos de los datos y de sus relaciones organizados de acuerdo con los lenguajes de la web semántica (de los que he hablado en ¿Mis datos en manos de terceros? Ventajas de expresar contenidos con estándares de la web semántica), decimos que “los datos están estructurados". Por desgracia, la mayor parte de los datos de la web no están expresados de ese modo. Sin embargo también están estructurados, aunque no del modo en el que lo entienden las máquinas. Buena parte del trabajo consiste, precisamente, en convertir nuestros documentos HTML, .doc, etc...en datos estructurados. En cualquier caso y en buena medida, todos nuestros datos los estamos organizando de forma útil para las personas gracias a las redes sociales. De hecho, construir una web más inteligente parece la condición necesaria para manejar y utilizar de manera eficiente esa enorme y creciente cantidad de datos que está produciendo la actividad humana en las redes. A esta clase de datos categorizados y organizados gracias al trabajo social de las redes les llamaremos Social Data.

 

Social Data

Habitualmente los Social Data incorporan el punto de vista de las personas que los editan, o bien, dependiendo de su naturaleza, el de un grupo. Esta información que añade información a una información original suele conocerse con el nombre de metadatos. Los Social Data son, por tanto, metadatos construidos gracias al trabajo social en la red de las personas. Las colecciones de metadatos más habituales en las redes sociales son conocidas por el nombre de folksonomías, que expresan el punto de vista personal o la perspectiva personal con relación a una información o documento determinado. En ocasiones, las redes sociales, en especial cuando se trata de redes profesionales, incluyen puntos de vista más normativos para calificar la información: las taxonomías o los tesauros. La acción de asignar un determinado metadato a una información o documento se conoce con el nombre de etiquetar. El etiquetado social es la fuente primaria de producción de Social Data.

 

Google es demasiado idiota para entender lo que la gente necesita

Dado que la racionalidad humana tiene un carácter intencional o finalista, los Social Data aportan una información muy relevante a la hora de recuperar la información con una determinada finalidad o intención. Este es el modo general en el que los humanos desean recuperar información, pero no el modo en el que resuelven este problema los sistemas y buscadores. Pensemos por ejemplo en nuestra experiencia de búsqueda y recuperación de información con Google, el buscador más extendido. Google nos ofrece como resultado de una búsqueda una, habitualmente larga, lista de resultados o posibilidades ordenados en función de la relevancia que atribuye a cada uno de ellos. Eso no estaría mal en primera instancia, pero lamentablemente es todo lo que podemos hacer con Google: no podemos hacer una segunda pregunta relacionada con la primera. Imaginemos que me gustaría conocer qué hay sobre ‘buscadores semánticos que utilicen procesamiento del lenguaje natural y, además, lógica borrosa, escrito por mujeres en 2008, en alguna universidad de California o en San Francisco y alrededores’. Podemos intentarlo introduciendo en la barra del buscador "buscador semántico procesamiento del lenguaje natural lógica borrosa san francisco 2008", pero como puede imaginar casi cualquiera el resultado puede resultar sorprendente. En todo caso, a nadie se nos ocurriría utilizar ‘mujer’ o ‘alrededores’ o ‘alguna universidad de california’ como criterio de recuperación de información, porque conociendo a Google no resulta una expectativa razonable.

 

Google padece el síndrome del savant o del sabio. Es un idiota con algunas capacidades muy desarrolladas, un idiota inteligente capaz de comparar todos los caracteres de un texto con la secuencia que le proponemos, pero incapaz de entender lo que le solicitamos. En nuestro ejemplo, las categorías ‘documentos escritos por mujeres’ o ‘producidos en una universidad de california’ son difícilmente traducibles a una secuencia de caracteres que ofrezca la perspectiva de un conjunto de resultados aceptable. ¿Por qué no podemos interrogar a nuestro buscador sucesivamente, tal y como hacemos en nuestra vida ordinaria, para resolver problemas que requieren manejar grandes cantidades de información? Nuestro cerebro no está diseñado para manejar enormes cantidades de información, sino relativamente poca pero significativa; por eso nuestra razón produce como resultado de nuestras indagaciones largas listas ordenadas por relevancia, sino que opera estableciendo sucesivas condiciones o restricciones crecientes que nos conducen a un resultado o a unos pocos cuyo valor relativo pueda establecerse de un sólo golpe de vista. En una partida de ajedrez, nadie en su sano juicio consideraría una estrategia razonable el ordenar en una lista en función de sus posibilidades de conducir a la victoria, todas las posibles jugadas vinculadas con una posición dada de las fichas. Obviamente lo puede hacer Deep Blue, pero los humanos carecen de esa capacidad para computar. A cambio ‘saben lo que quieren’, lo que les permite considerar sólo la información útil para ese fin. 

 

Contextos de interpretación de la información que pueden ser entendidos por las máquinas

Los Social Data añaden un contexto explícito de interpretación a cualquier información o documento, por lo que constituyen el elemento social de la dimensión semántica de la web. La semántica de la web se construye según vemos social o colectivamente y esa información es útil porque las personas no son demasiado diferentes. 

Una ontología concreta expresa un modo de categorizar, modelar o representar nuestro conocimiento con relación a un campo, entidad u objeto determinado. Lo normal es que las ontologías representen las entidades, que en nuestro lenguaje natural son denotadas mediante los nombres propios y comunes, y sus relaciones. Como lo hacemos en un lenguaje que puede ser ‘comprendido’ por las máquinas, éstas pueden entenderse entre sí (interoperar o intercambiar datos con independencia de los formatos de almacenamiento y de las aplicaciones de gestión), pero también ‘entendernos’ e interactuar con nosotros de manera inteligente; también podemos verlo al revés, gracias a las convenciones de la web semántica nosotros podemos conversar con ellas utilizando nuestras capacidades de un modo natural, esto es, podemos razonar con ellas. ¡Esto representa una gran oportunidad para todos, que se añade a las que ofrecía el etiquetado social!

En la práctica, hay muchas cosas que necesitan conocer los sistemas, especialmente en el contexto de una red social, para poder comunicarse con sentido con las personas y para que interoperen con otros sistemas. Para que esto sea realmente posible,  precisamos que todos ellos hablen con las mismas palabras, esto es, que utilicen las mismas ontologías. A estas ontologías sobre las que existe un acuerdo (que puede ser universal, muy amplio o...menos amplio) las denominamos vocabularios. Algunos vocabularios de carácter muy general resultan especialmente importantes. Dado que los sistemas funcionan sobre la base de documentos digitalizados y descripciones de personas, las ontologías que representan nuestra idea general de lo que es un recurso o documento digital, las que modelan la descripción de una persona y aquellas que describen un sistema de categorías o tesauro resultan especialmente importantes porque permiten conectar a la mayor parte de las entidades que existen en la web. Ellas representan del modo más inclusivo a casi cualquier contenido que puede encontrarse en internet y por ello hacen que las máquinas y los sistemas puedan interoperar entre sí con pocas restricciones.

La web semántica puede definirse como el conjunto de convenciones que hace posible estructurar los datos contenidos en los distintos formatos de documentos (que generalmente están desestructurados, lo que en realidad significa que no pueden interpretarlos las máquinas), con el fin de que tanto las máquinas como las personas puedan interactuar (interoperar) entre sí de un modo más humanizado, intuitivo, eficiente y satisfactorio que lo que sucedía con la web basada en la computación. Es la base para el desarrollo de una web más inteligente y...autoconsciente.

 

Open Data y Linked Data

Open Data designa una filosofía y práctica que persigue que determinados datos estén disponibles de forma libre a todo el mundo, sin restricciones de copyright, patentes u otros mecanismos de control. Los datos pueden estar abiertos y, cuando no se utilizan los estándares de la web semántica, no resultar aprovechables por terceros.

Aún cuando los datos de una determinada aplicación web se expresen de acuerdo con los estándares de la web semántica caben diversas posibilidades:

  • Los datos pueden ser abiertos, pero no estar enlazados
  • Los datos pueden ser enlazados, pero no estar abiertos

La posibilidad de datos que sean tanto abiertos como enlazados es cada vez más viable, tanto desde el punto de vista tecnológico, como de negocio. La Web Semántica sólo puede funcionar con datos que sean tanto abiertos como enlazados. Nos referimos a esto en un post anterior. En esta entrada, la figura representa el grafo del conjunto de iniciativas y aplicaciones enlazadas que constituyen la Linked Data Web o de la Web de los datos abiertos y enlazados

Linked Data Web implica una manera de publicar contenidos en la Web que:

  •  favorece la reutilización
  •  reduce la redundancia
  •  maximiza la conectividad (real y potencial)
  •  hace posible el “efecto red” a la hora de añadir valor a los datos

 

En definitiva:                                                    Linked Data = Open Data Open Standars

 

La web semántica tiene ya un tamaño considerable, que irá aumentando a medida en la que se vayan estructurando los datos de más espacios de la web (a la par que se crean espacios con los datos ya estructurados). Los datos estructurados permiten estrategias de búsqueda que en lugar de ordenar una lista de posibles soluciones en función de la relevancia (en lugar de obligar a los humanos a entender la lógica de las máquinas), permite ir razonando hasta localizar el resultado o pequeño número de resultados que responde a las restricciones o condiciones del razonamiento. En definitiva, permiten las búsquedas basadas en el razonamiento o búsquedas facetadas.

Por otro lado, la web semántica posibilita ofrecer como resultado de una determinada búsqueda el conjunto de contextos relacionados con ella, como por ejemplo personas relacionadas, documentos relacionados, imágenes relacionas, etiquetas o metadatos relacionados, etc…Esto posibilita el poder desarrollar y evolucionar las búsquedas desde la perspectiva humana de la exploración.

En resumen, Linked Data Web sería:

  •          Base de datos global
  •          Diseñada para que las máquinas ‘hablen’ y ‘piensen’ al modo humano·        
  •          Los objetos que maneja y conecta representan cosas (como personas, películas, imágenes, libros, plantas, etc…, esto es, cualquier cosa que podamos representar mediante una ontología) y no, como ocurre en la web HTML, documentos (páginas web)
  •          Los enlaces representan relaciones entre entidades o 'cosas'
  •          Para ello se precisa de un alto grado de estructuración en las descripciones de esas entidades
  •          Es preciso, por tanto, que la semántica de las cosas sea explícita

Las tecnologías o estándares asociados con su desarrollo serían: URIs, HTTP, RDF, RDFS/OWL

 

El siguiente grafo muestra el conjunto de iniciativas que forman parte de la web semántica y sus diferentes grados de interacción:

Imagen: linkeddata.org

 

www.gnoss.com es un sistema de redes sociales enlazadas cuya ontología se expresa de acuerdo con los estándares de la web semántica. gnoss.com, además de ser un espacio Open Data, es un espacio de Linked Data, esto es, sus datos son enlazables, interpretables y expresables desde cualquier web que trabaje dentro de los estándares de la web semántica. Pero la web semántica son, en el fondo, social data pues la semántica expresa siempre un acuerdo formal o informal entre personas: no hay posibilidades de entendernos sin una idea común acerca del significado de las palabras. Esta semántica se va construyendo, es un ‘work in progress’ que se puede expresar de diferentes modo, pero que finalmente, dentro de la lógica evolutiva de la web semántica, tiende a concretarse en vocabularios estándar. Estos estándares son los que en el corto y medio plazo se irán imponiendo para resolver los profundos problemas de aislamiento a los que nos somete el no hacerlo así. Los sistemas de salud, las administraciones públicas y las grandes corporaciones están asumiendo la necesidad de trabajar con ellos si quieren aprovechar el potencial de sus sistemas y de la relación entre ellos y las personas. Poco a poco lo irán haciendo el resto de las empresas y personas. 

 

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Corporate Excellence, un Think Tank que trabaja en la profesionalización de la gestión de los activos intangibles y el estudio del desarrollo de marcas con una reputación excelente capaces de competir en los mercados globales, ha creado su centro de conocimiento con la plataforma GNOSS.

El Centro de Conocimiento incluye más de 2.500 publicaciones sobre intangibles, reputación y marca y está formado por un ecosistema de 3 comunidades profesionales en el que se integran los espacios reservados para la gestión de su conocimiento. En este selecto espacio se dan cita más de 200 responsables de comunicación y de Responsabilidad Social Corporativa de las principales empresas del país.

Enlace: www.corporateexcellence.net

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