La Web puede considerarse como la herramienta de compartición de conocimiento e información más universal y extendida hoy en día. Sin embargo, este medio presenta el problema de la sobrecarga de información. Hay demasiada información y es difícil identificar la que es de utilidad. Se han realizado distintos esfuerzos para poder trabajar con la creciente masa de información y conocimiento que nos encontramos en la Web, siendo este trabajo de tesis una alternativa en esta dirección.

En esta tesis se propone gestionar el conocimiento de una comunidad de usuarios mediante un mecanismo que permita la compilación de conocimiento de forma distribuida e incremental, de manera que un determinado corpus de conocimiento, tras la interacción con sus usuarios, evolucione a un estado más refinado o estructurado.

El objetivo del mecanismo es conseguir cristalizar el conocimiento de una comunidad de usuarios como resultado de las interacciones de sus componentes, sin la necesidad del trabajo de ningún editor o persona encargada de esta tarea. El conocimiento que cristaliza es aquel que es el más aceptado por la comunidad, mientras que por contra, el conocimiento que no obtiene suficiente aceptación es candidato a ser eliminado del área de conocimiento de la comunidad.

Es importante destacar que el conocimiento de la comunidad está en evolución, es decir, aunque parte del conocimiento de la comunidad cristalice, éste puede seguir recibiendo interacciones de los miembros de la comunidad con el propósito de mejorarlo. El punto clave es que la evolución del conocimiento es posible gracias a la evaluación que realizan los miembros de la comunidad sobre él.

En relación con lo anterior, el conocimiento de la comunidad presenta distintos estados de madurez. Por lo tanto, se plantea proporcionar mecanismos distintos de trabajo en las distintas fases por las que pasa el conocimiento de la comunidad. Inicialmente, cuando no hay suficiente masa crítica de conocimiento e interacciones sobre él, se hace necesaria la figura de un grupo coordinador encargado de realizar las principales tareas de evaluación del conocimiento. En el momento en el que se consigue la suficiente masa crítica entonces el mecanismo de cristalización se basa en el trabajo de evaluación colaborativa de comunidades virtuales de expertos.

Definimos como experto a aquel que ha aportado conocimiento que ha cristalizado,  es decir, el conocimiento que ha aportado ha sido reconocido por el resto de la comunidad. Se forman comunidades virtuales en torno a subáreas de conocimiento de la comunidad, siendo estas comunidades virtuales las encargadas de evaluar la subárea del conocimiento en donde han adquido dicha capacidad. Se puede decir que este mecanismo se inspira en la práctica habitual de la revisión por pares.

Para poder poner en práctica el mecanismo planteado se ha diseñado e implementado un sistema de trabajo en grupo para la gestión del conocimiento en entorno Web: KnowCat ("Knowledge Catalyser" o "catalizador de conocimiento"). Este sistema permite a una comunidad de usuarios compartir, evaluar y estructurar su conocimiento colectivo, con el fin de poder obtener en cada momento el conocimiento relevante y de calidad sobre el área de conocimiento de su interés.

Las hipótesis que fundamentan la propuesta planteada para la gestión del conocimiento de una comunidad de usuarios y los mecanismos de cristalización del conocimiento propuestos, y que además sustentan el diseño del sistema KnowCat, han sido corroboradas satisfactoriamente con la realización de diversas experiencias, durante los últimos cinco años académicos. Las experiencias realizadas nos dan evidencias de que el sistema es útil para motivar a comunidades de usuarios a que compartan su conocimiento con el fin de construir entre todos un repositorio activo de conocimiento de calidad.