El objetivo principal de esta tesis es estudiar la retroalimentación entre los sistemas de representación visual de conocimiento y los formalismos lógicos, y definir la teoría subyacente a esta interacción, mediante la manipulación de ontologías gráficas basadas en Lógicas Descriptivas (DLs) y las características principales de los ambientes de ingeniería ontológica que la soporten. Las tecnologías semánticas son cada vez más preponderantes en la integración de datos e interoperabilidad de sistemas de información y, en este contexto, las ontologías son centrales para la definición de vocabularios compartidos y modelos conceptuales. De esta manera, proveer ambientes para el desarrollo de ontologías de calidad es esencial, potenciando la integración del conocimiento de los expertos de dominio con la semántica formal de los lenguajes de ontologías. En esta Tesis se presentan la formalización de los sistemas de manipulación de ontologías gráficas, a los cuales notamos como GOMS, y de un proceso de visualización de conocimiento basado en ontologías, que articula esta teoría junto con aspectos de visualización en el contexto de herramientas gráficas. A partir de los resultados obtenidos, se diseño y documentó una arquitectura de referencia web y se implementó una herramienta concreta, llamada crowd, para tareas de ingeniería ontológica, por medio de representaciones gráficas de dominios y sus reconstrucciones en DL. Esta infraestructura ha sido concebida como un sistema visual integrando fuertemente los modelos gráficos con sus representaciones lógicas, interfaces con multiples razonadores lógicos para validarlos y cumplimiento con estándares relevantes de la W3C. Asimismo, se incorporó la gestión de espacios de nombres para obtener modelos ontológicos listos para documentar y publicar. Evaluaciones basadas en experiencias de usuarios y en la formalización de un sistema para visualización de contenido semántico, son también presentadas y han sido ejecutadas sobre la implementación de crowd, actualmente en linea en http://crowd.fi.uncoma.edu.ar. / The aim of this thesis is to study how both knowledge representation visual systems and logic-based formalisms feed each other, theorise about this interaction through manipulating graphical ontologies based on Description Logics (DLs), and thus de ning the main requirements of ontology engineering environments to support them. Semantics technologies are increasingly important in data integration and information system interoperability. In this sense, ontologies are key for shared vocabularies and conceptual models. Thus, providing environments for high quality ontologies becomes an essential issue, empowering the integration of domain experts' knowledge with the semantics of ontology languages. In this thesis, we formalise a system for manipulating graphical ontologies, named as GOMS, and an ontology-based knowledge visualisation process, which orchestate the theoretical and visualisation aspects in the context of visual tools. From these results, we have designed and documented a reference web architecture. Moreover, we have implemented a concrete tool, named crowd, for ontology engineering tasks based on visual representations of domains and their logic-based reconstructions. This infrastructure has been conceived as a visual system intragrating closely visual models and their logical representations, interfacing with diverse reasoning tools to validate them and compliancing to all relevant W3C recommendations. The tool also support namespaces de nition in order to get ontologies ready to be documented and published. Evaluations based on user experiences and the formalisation as a system for visualising semantic content are also presented, which have been run on the current implementation of crowd, hosted at http://crowd.fi.uncoma. edu.ar.

[ES] Las ontologías son artefactos computacionales con una amplia gama de aplicaciones. Estos artefactos representan el conocimiento con la mayor precisión posible y brindan a los humanos un marco para representar y aclarar el conocimiento. Además, las ontologías se pueden implementar y procesar agregando semántica a los datos que deben intercambiarse entre sistemas. En los sistemas, los datos transportan información y deben seguir los Principios FAIR para cumplir su propósito. Sin embargo, los dominios del conocimiento pueden ser vastos, complejos y sensibles, lo que hace que la interoperabilidad sea un desafío. Además, el diseño y desarrollo de ontologías no es una tarea sencilla, y debe seguir metodologías y estándares, además de cumplir una serie de requisitos. De hecho, las ontologías se han utilizado para producir FAIRness de datos debido a sus características, aplicaciones y competencias semánticas. Con la creciente necesidad de interoperar datos surgió la necesidad de interoperar ontologías para garantizar la correcta transmisión e intercambio de información. Para satisfacer esta demanda de ontologías interoperativas y, al mismo tiempo, conceptualizar dominios amplios y complejos, surgieron las Redes de Ontologías. Además, las ontologías comenzaron a presentar conceptualizaciones a través de la fragmentación del conocimiento de diferentes maneras, dependiendo de requisitos como el alcance de la ontología, su propósito, si es procesable o para uso humano, su contexto, entre otros aspectos formales, haciendo que la Ingeniería Ontológica sea también un dominio complejo. El problema es que en el Proceso de Ingeniería de Ontologías, las personas responsables toman diferentes perspectivas sobre las conceptualizaciones, provocando que las ontologías tengan sesgos a veces más ontológicos y otras más relacionados con el dominio. Estos problemas dan como resultado ontologías que carecen de fundamento o bien implementaciones de ontologías sin un modelo de referencia previo. Proponemos una (meta)ontología basada en la Ontología Fundacional Unicada (UFO, del inglés, Unified Foundational Ontology) y respaldada por estándares de clasificación ontológica reconocidos, guías y principios FAIR para resolver este problema de falta de consenso en las conceptualizaciones. La Ontología para el Análisis Ontológico (O4OA, del inglés, Ontology for Ontological Analysis) considera perspectivas, conocimientos, características y compromisos, que son necesarios para que la ontología y el dominio faciliten el proceso de Análisis Ontológico, incluyendo el análisis de las ontologías que conforman una red de ontologías. Utilizando O4OA, proponemos el Marco para la Caracterización Ontológica (F4OC, del inglés, Framework for Ontology Characterization) para proporcionar pautas y mejores prácticas a los responsables, a la luz de O4OA. F4OC proporciona un entorno estable y homogéneo para facilitar el análisis ontológico, abordando simultáneamente las perspectivas ontológicas y de dominio de los involucrados. Además, aplicamos O4OA y F4OC a varios estudios de casos en el Dominio de Ciberseguridad, el cual es complejo, extremadamente regulado y sensible, y propenso a dañar a personas y organizaciones. El principal objetivo de esta tesis doctoral es proporcionar un entorno sistemático y reproducible para ingenieros en ontologías y expertos en dominios, responsables de garantizar ontologías desarrolladas de acuerdo con los Principios FAIR. Aspiramos a que O4OA y F4OC sean contribuciones valiosas para la comunidad de modelado conceptual, así como resultados adicionales para la comunidad de ciberseguridad a través del análisis ontológico de nuestros estudios de caso. / [CA] Les ontologies són artefactes computacionals amb una àmplia gamma d'aplicacions. Aquests artefactes representen el coneixement amb la major precisió possible i brinden als humans un marc per a representar i aclarir el coneixement. A més, les ontologies es poden implementar i processar agregant semàntica a les dades que han d'intercanviar-se entre sistemes. En els sistemes, les dades transporten informació i han de seguir els Principis FAIR per a complir el seu propòsit. No obstant això, els dominis del coneixement poden ser vastos, complexos i sensibles, la qual cosa fa que la interoperabilitat siga un desafiament. A més, el disseny i desenvolupament d'ontologies no és una tasca senzilla, i ha de seguir metodologies i estàndards, a més de complir una sèrie de requisits. De fet, les ontologies s'han utilitzat per a produir FAIRness de dades a causa de les seues característiques, aplicacions i competències semàntiques. Amb la creixent necessitat de inter operar dades va sorgir la necessitat de inter operar ontologies per a garantir la correcta transmissió i intercanvi d'informació. Per a satisfer aquesta demanda d'ontologies inter operatives i, al mateix temps, conceptualitzar dominis amplis i complexos, van sorgir Xarxes d'Ontologies. A més, les ontologies van començar a presentar conceptualitzacions a través de la fragmentació del coneixement de diferents maneres, depenent de requisits com l'abast de l'ontologia, el seu propòsit, si és procesable o per a ús humà, el seu context i diversos altres aspectes formals, fent que el Enginyeria Ontològica també és un domini complex. El problema és que en Procés d'Enginyeria d'Ontologies, les persones responsables prenen diferents perspectives sobre les conceptualitzacions, provocant que les ontologies tinguen biaixos a vegades més ontològics i altres més relacionats amb el domini. Aquests problemes donen com a resultat ontologies que manquen de fonament i implementacions d'ontologies sense un model de referència previ. Proposem una (meta)ontologia basada en la Ontologia Fundacional Unificada (UFO, de le inglés, Unified Foundational Ontology) i recolzada per coneguts estàndard de classificació ontològica, guies i principis FAIR per a resoldre aquest problema de falta de consens en les conceptualitzacions. La Ontologia per a l'Anàlisi Ontològica (O4OA, de le inglés, Ontology for Ontological Analysis) considera perspectives, coneixements, característiques i compromisos, que són necessaris perquè l'ontologia i el domini faciliten el procés de Anàlisi Ontològica, incloent-hi l'anàlisi de les ontologies que conformen una xarxa d'ontologies. Utilitzant O4OA, proposem el Marco per a la Caracterització Ontològica (F4OC, de le inglés, Framework for Ontology Characterization) per a proporcionar pautes i millors pràctiques als responsables, a la llum d'O4OA. F4OC proporciona un entorn estable i homogeni per a facilitar l'anàlisi ontològica, abordant simultàniament les perspectives ontològiques i de domini dels involucrades. A més, apliquem O4OA i F4OC a diversos estudis de casos en el Domini de Seguretat Cibernètica, que és complex, extremadament regulat i sensible, i propens a danyar a persones i organitzacions. L'objectiu principal d'aquesta tesi és proporcionar un entorn sistemàtic, reproduïble i escalable per a engineers en ontologies i experts in dominis encarregats de garantir les ontologies desenvolupades d'acord amb els Principis FAIR. Aspirem a fer que O4OA i F4OC aportin valuoses contribucions a la comunitat de modelització conceptual, així com resultats addicionals per a la comunitat de ciberseguretat mitjançant l'anàlisi ontològica dels nostres estudis de cas. / [EN] Ontologies are computational artifacts with a wide range of applications. They represent knowledge as accurately as possible and provide humans with a framework for knowledge representation and clarification. Additionally, ontologies can be implemented and processed by adding semantics to data that needs to be exchanged between systems. In systems, data is the carrier of information and needs to comply with the FAIR Principles to fulfill its purpose. However, knowledge domains can be vast, complex, and sensitive, making interoperability challenging. Moreover, ontology design and development are not easy tasks; they must follow methodologies and standards and comply with a set of requirements. Indeed, ontologies have been used to provide data FAIRness due to their characteristics, applications, and semantic competencies. With the growing need to interoperate data came the need to interoperate ontologies to guarantee the correct transmission and exchange of information. To meet the need to interoperate ontologies and at the same time conceptualize complex and vast domains, Ontology Networks emerged. Moreover, ontologies began to carry out conceptualizations, fragmenting knowledge in different ways depending on requirements, such as the ontology scope, purpose, whether it is processable or for human use, its context, and several other formal aspects, making Ontology Engineering also a complex domain. The problem is that in the Ontology Engineering Process, stakeholders take different perspectives of the conceptualizations, and this causes ontologies to have biases that are sometimes more ontological and sometimes more related to the domain. These problems result in ontologies that lack grounding and ontology implementations without a previous reference model. We propose a (meta)ontology grounded over the Unified Foundational Ontology (UFO) and supported by well-known ontological classification standards, guides, and FAIR Principles to address this problem of lack of consensual conceptualization. The Ontology for Ontological Analysis (O4OA) considers ontological-related and domain-related perspectives, knowledge, characteristics, and commitment that are needed to facilitate the process of Ontological Analysis, including the analysis of ontologies composing an ontology network. Using O4OA we propose the Framework for Ontology Characterization (F4OC) to provide guidelines and best practices in the light of O4OA for stakeholders. The F4OC fosters a stable and uniform environment for ontological analysis, integrating stakeholder perspectives. Moreover, we applied O4OA and F4OC to several case studies in the Cybersecurity Domain, which is intricate, highly regulated, and sensitive to causing harm to people and organizations. The main objective of this doctoral thesis is to provide a systematic and reproducible environment for ontology engineers and domain specialists responsible for ensuring ontologies developed according to the FAIR Principles. We aspire that O4OA and F4OC be valuable contributions to the conceptual modeling community as well as the additional outcomes for the cybersecurity community through the ontological analysis in our case studies. / Franco Martins Souza, B. (2024). A Framework for Conceptual Characterization of Ontologies and its Application in the Cybersecurity Domain [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/204584