Resumen de Completando los huecos: uso de la incertidumbre en los modelos temporales
- español
La documentación personal de una vida proporciona datos y situaciones. El reconstruir esa vida implica ordenar, al menos cronológicamente. Tal información, realizada en torno a un grupo, puede ser, usada de distinta manera y en muchas formas: demografía, relaciones sociales o comprensión de textos. El modelo surgido será complejo, con gran cantidad de hechos, situaciones y relaciones personales. Para una persona dada, a menudo habrá huecos, aunque se pueden inferir a partir de la documentación existente. La imposibilidad de manejar datos imprecisos que presenta la mayoría del software complica el establecimiento de un modelo mixto de hechos y situaciones. Las características del DBMS extensible permite mejorar datos temporales, inciertos, y métodos de comparación aplicados. Junto a modelos formales, con estos datos se pueden explotar las interconexiones de datos complejos con el fin de mejorar la información reconstruida. Esta comunicación esquematiza las características principales de los tipos de datos y de los modelos empleados en proyectos de investigación sobre el sur de Europa y Africa Occidental, con ejemplos sobre la mejora en la calidad de la información contextual; la posibilidad real de construir un sistema de inferencias temporal; y, por último, la calidad y visualización de datos.
- English
Examining the documentary sources relating to an individual over a lifetime, one finds information about both events and states. Reconstruction of a life-course involves ordering such data in some way, usually with regard to time. Such information, once assembled for a number of persons could be used to varying degrees for many purposes such as demography, the study of social relations and enhancing the understanding of particular texts. The model produced is likely to be complex, with many observations on events, states and relationships. For any given person, the data will often be incomplete but inferences can be made about missing information from what is known. The inability of most software to handle anything but precise dates makes it difficult to build a mixed event and state model. Using the features of an extensible DBMS, it is possible to implement temporal data types, which incorporate uncertainty and extended comparison methods. Combined with formal models, these data types allow the possibility of exploiting the interconnections of complex data to improve reconstructed information. This paper sketches the main features of the data types and models being used in a number of historical projects in southern Europe and west Africa. Examples illustrate their use in improving the quality of contextual information. The feasibility of building a temporal inference system is examined along with issues such as data quality and visualisation.
