The COVID-19 pandemic has caused the deaths of millions of people around the world. The scientific community faces a tough struggle to reduce the effects of this pandemic. Several investigations dealing with different perspectives have been carried out. However, it is not easy to find studies focused on COVID-19 contagion chains. A deep analysis of contagion chains may contribute new findings that can be used to reduce the effects of COVID-19. For example, some interesting chains with specific behaviors could be identified and more in-depth analyses could be performed to investigate the reasons for such behaviors. To represent, validate and analyze the information of contagion chains, we adopted an ontological approach. Ontologies are artificial intelligence techniques that have become widely accepted solutions for the representation of knowledge and corresponding analyses. The semantic representation of information by means of ontologies enables the consistency of the information to be checked, as well as automatic reasoning to infer new knowledge. The ontology was implemented in Ontology Web Language (OWL), which is a formal language based on description logics. This approach could have a special impact on smart cities, which are characterized as using information to enhance the quality of basic services for citizens. In particular, health services could take advantage of this approach to reduce the effects of COVID-19.
Las bases de datos relacionales constituyen una de las fuentes de datos más utilizadas. Sin embargo, como fuente de almacenamiento presenta un grupo de limitaciones. En las bases de datos relacionales se dificulta almacenar conocimiento semántico. Para solventar las carencias en la representación de conocimiento de las bases de datos relacionales, una tendencia ha sido el uso de las ontologías. Las ontologías poseen una mayor riqueza semántica y son más cercanas al vocabulario del usuario final que los esquemas de las bases de datos relacionales. El objetivo de la presente investigación consiste en realizar un mapeo sistemático acerca de los escenarios en que se vinculan las bases de datos relacionales y las ontologías para brindar una mejor integración, consulta y visualización de los datos almacenados. El mapeo se llevó a cabo aplicando una propuesta metodológica establecida en la literatura. Como resultado de la investigación, se detectó que el mapeo de bases de datos relacionales a ontologías y la utilización de las ontologías para la integración de fuentes de datos heterogéneas fueron los escenarios de mayor presencia. Igualmente, se identificaron tendencias y desafíos en cada uno de los escenarios que pueden merecer mayores esfuerzos de investigación en el futuro.
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